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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Rossoni, Diogo Francisco | - |
| Autor(es): dc.creator | Lima, Renato Ribeiro de | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T12:41:08Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T12:41:08Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-11-28 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-11-28 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2012-10 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br//handle/1/45639 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1166244 | - |
| Descrição: dc.description | A anisotropia é uma característica na qual dados espacialmente dependentes apresentam comportamento diferenciados em determinadas direções. Quando o comportamento da variável aleatória é similar em todas as direções, dizemos que o fenômeno é isotrópico. Muitos autores têm identificado (análises exploratórias e visuais) e corrigido a anisotropia nos mais variados experimentos: poluição atmosférica, variáveis químicas e físicas do solo, dispersão de populações nativas de planta, variáveis geológicas, etc. Todavia, em muitos trabalhos, constata-se que os autores pressupõe que a variável é isotrópica e procedem com a modelagem do fenômeno - e posterior predição - sem efetuarem a devida correção da anisotropia. O intuito principal desse trabalho é evidenciar a melhora significativa da predição de um determinado fenômeno para diversas configurações de dependência espacial, bem como para distintos graus de anisotropia. Para tal, sessenta populações foram simuladas. De cada população, mil amostras aleatórias de tamanho mil foram selecionadas. A análise abordou a correção e não correção da anisotropia. A qualidade da predição foi medida através do erro quadrático médio de predição, e o conjunto de respostas foi comparado através do intervalo de confiança Monte Carlo. Para todas as populações, os intervalos do EQMP para os dados que tiveram a anisotropia corrigida foram menores - e estatisticamente diferentes - do que para os dados que não tiveram a correção da anisotropia. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP), Instituto de Ciências Exatas e Biológicas (ICEB), Departamento de Estatística | - |
| Direitos: dc.rights | acesso aberto | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| ???dc.source???: dc.source | Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto (RESTUFOP) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Anisotropia | - |
| Palavras-chave: dc.subject | GeoestatÍstica | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Erro quadrático médio de predição | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Intervalo de confiança | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Monte Carlo | - |
| Título: dc.title | A importância da correção da anisotropia em análises geoestatísticas | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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