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Algunos aspectos de inferencia estadística en la distribución normal asimétrica Colegio de Postgraduados
Pérez Rodríguez, Paulino.
En este escrito se tratan algunos aspectos relacionados con inferencia estadística en la distribución normal asimétrica. El trabajo puede ser dividido en dos grandes apartados. El primer apartado aborda el problema de estimacióon en esta familia de distribuciones desde el punto de vista bayesiano, se muestra además cómo extender la metodología de estimación propuesta a modelos de regresión, con errores con distribución normal asimétrica. Con la finalidad de ilustrar la aplicabilidad de la metodología propuesta se presentan algunos ejemplos que se resuelven empleando el algoritmo de Metropolis, cuyo código se presenta en los apéndices. Se explora también una nueva técnica de Cadenas de Markov Monte Carlo denominada algoritmo “t-walk”que también permite...
Tipo: Tesis Palavras-chave: Algoritmo de Metropolis; Algoritmo “t-walk”; Pruebas de hipótesis; Bootstrap; Algoritmo EM; Estadística señal-ruido; Metropolis algorithm; “T-walk” algorithm; Hypothesis tests; Bootstrap; EM algorithm; Signal noise-statistic.
Ano: 2008 URL: http://hdl.handle.net/10521/1330
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Algunos Aspectos de Inferencia Estadística en la Distribución Normal Asimétrica Colegio de Postgraduados
Pérez Rodríguez, Paulino.
En este escrito se tratan algunos aspectos relacionados con inferencia estad´ıstica en la distribuci´ on normal asim´etrica. El traba jo puede ser dividido en dos grandes apar- tados. El primer apartado aborda el problema de estimaci´ on en esta familia de dis- tribuciones desde el punto de vista bayesiano, se muestra adem´ as c´omo extender la metodolog´ıa de estimaci´on propuesta a modelos de regresi´on, con errores con distribu- ci´ on normal asim´etrica. Con la finalidad de ilustrar la aplicabilidad de la metodolog´ıa propuesta se presentan algunos ejemplos que se resuelven empleando el algoritmo de Metropolis, cuyo c´ odigo se presenta en los ap´endices. Se explora tambi´en una nue- va t´ecnica de Cadenas de Markov Monte Carlo denominada...
Tipo: Tesis Palavras-chave: Algoritmo de Metropolis; Algoritmo “t-walk”; Pruebas de hipótesis; Bootstrap; Algoritmo EM; Estad´ıstica señal-ruido Metropolis algorithm; “t-walk” algorithm; Hypothesis tests; Bootstrap; EM algorithm; Signal noise-statistic.
Ano: 2012 URL: http://hdl.handle.net/10521/1062
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Identificabilidad y comparación de k-poblaciones en mezclas weibull. Colegio de Postgraduados
Panteleeva, Olga Vladimirovna.
En este trabajo se investigan las mezclas finitas univariadas en particular en el caso de distribuciones Weibull. Para esto se revisa el problema de identificabilidad de los modelos de mezclas finitas Weibull, además son revisadas las propiedades de estos modelos: Distribución de probabilidad, valor esperado, varianza, función de momentos, función de confiabilidad y razón de fallas (hazard). Posteriormente se desarrollan las propiedades de los modelos de mezclas finitas con n componentes para variables aleatorias tipo Weibull con dos y tres parámetros. Se desarrollan las expresiones para calcular la moda y mediana de la función de densidad de los modelos de mezclas finitas con n componentes de distribución Weibull. Los resultados se llevan a cabo para...
Palavras-chave: Confiabilidad y función de taza de falla; Identificabilidad; Algoritmo EM; Error medio cuadrado; Prueba de Kolmogorov-Smirnov; Prueba de Anderson-Darling; Reliability and failure rate functions; Identifiability; EM algorithm; Mean square error; Kolmogorov-Smirnov test; Anderson-Darling test; Estadísica; Doctorado.
Ano: 2012 URL: http://hdl.handle.net/10521/1749
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Inferencia sobre datos no detectados de poblaciones lognormales Colegio de Postgraduados
Ulín Montejo, Fidel.
Frecuentemente, la descripción y comparación de poblaciones con concentraciones de contaminantes se realiza empleando métodos no paramétricos. En la práctica, si las muestras contienen datos no detectados, éstos se omiten o sustituyen por una fracción del límite de detección (LD). Respecto a datos ambientales que contienen datos no detectados, los organismos de regulación ambiental requieren que los riesgos sean caracterizados en términos de la concentración media del contaminante. Este trabajo aborda el problema de descripción, inferencia y comparación de concentraciones medias de poblaciones lognormales mediante una prueba estadística basada en modelos de regresión lineal con variables indicadoras, empleando un enfoque paramétrico. El algoritmo...
Tipo: Tesis Palavras-chave: Algoritmo EM; Distribución lognormal; Máxima verosimilitud; Método de Wald; Modelo lineal mixto; Datos no detectados; Doctorado; Estadística; EM algorithm; Lognormal distribution; Maximum likelihood; Wald’s method; Linear mixed-effects model; Nondetects data.
Ano: 2008 URL: http://hdl.handle.net/10521/1527
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Linear Gaussian state-space model with irregular sampling: application to sea surface temperature ArchiMer
Tandeo, Pierre; Ailliot, Pierre; Autret, Emmanuelle.
Satellites provide important information on many meteorological and oceanographic variables. State-space models are commonly used to analyse such data sets with measurement errors. In this work, we propose to extend the usual linear and Gaussian state-space to analyse time series with irregular time sampling, such as the one obtained when keeping all the satellite observations available at some specific location. We discuss the parameter estimation using a method of moment and the method of maximum likelihood. Simulation results indicate that the method of moment leads to a computationally efficient and numerically robust estimation procedure suitable for initializing the Expectation-Maximisation algorithm, which is combined with a standard numerical...
Tipo: Text Palavras-chave: State-space model; Irregular sampling; Ornstein-Uhlenbeck process; EM algorithm; Sea surface temperature.
Ano: 2011 URL: http://archimer.ifremer.fr/doc/00039/15047/12441.pdf
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Local influence for spatial analysis of soil physical properties and soybean yield using student's t-distribution Rev. Bras. Ciênc. Solo
Assumpção,Rosangela Aparecida Botinha; Opazo,Miguel Angel Uribe; Galea,Manuel.
The modeling and estimation of the parameters that define the spatial dependence structure of a regionalized variable by geostatistical methods are fundamental, since these parameters, underlying the kriging of unsampled points, allow the construction of thematic maps. One or more atypical observations in the sample data can affect the estimation of these parameters. Thus, the assessment of the combined influence of these observations by the analysis of Local Influence is essential. The purpose of this paper was to propose local influence analysis methods for the regionalized variable, given that it has n-variate Student's t-distribution, and compare it with the analysis of local influence when the same regionalized variable has n-variate normal...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Geostatistics; EM algorithm; Spatial variability.
Ano: 2011 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832011000600008
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Modelo de espacio de estados con observaciones censuradas. Colegio de Postgraduados
Ariza Hernández, Francisco Julián.
En este trabajo, presentamos algunas alternativas par estimar los parámetros de un Modelo de Espacio de Estados (SSM, por sus siglas en inglés) cuando se tiene el problema de datos incompletos, los algoritmos de Esperanza-Maximización (EM), Monte Carlo EM y EM Estocástico son implementados. También, se presenta una aproximación a la función de verosimilitud utilizando Muestreo de Importancia. Se realizó un estudio de simulación para estudiar el desempeño de estos procedimientos para un modelo de espacio de estados con diferentes porcentajes de censura en las observaciones. Los algoritmos son implementados a dos conjuntos de datos reales; el primero, a datos sobre contaminación del aire con observaciones sujetas a límites inferiores de detección y con datos...
Palavras-chave: Algoritmo EM; Algoritmo EM estocástico; Algoritmo EM Monte Carlo; Recursiones de Kalman; Límites de detección; Datos perdidos; EM algorithm; Stochastic EM algorithm; Monte Carlo EM algorithm; Kalman recursions; Limits of detection; Missing data; Doctorado; Estadística.
Ano: 2010 URL: http://hdl.handle.net/10521/302
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SPATIAL VARIABILITY OF SOYBEAN YIELD THROUGH A REPARAMETERIZED T-STUDENT MODEL REA
Schemmer,Rosangela C.; Uribe-Opazo,Miguel A.; Galea,Manuel; Assumpção,Rosangela A. B..
ABSTRACT: The t-Student distribution has been used to the spatial dependence modelling of soybean yield as an alternative to the normal distribution, being used for data with heavier tails or discrepant values. However, a usual Student t-distribution does not allow direct comparisons of geostatistical methods with a normal distribution. The aim of this study was to assess the soybean yield spatial variability through a reparameterized t-Student linear model, comparing the results with those of a Gaussian linear model. For parameter estimation, a complete maximum likelihood (CML) method was used through an expectation-maximization (EM) algorithm. The maps constructed with both reparameterized t-Student and normal distributions are dissimilar and present a...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: EM algorithm; Spatial dependence; Geostatistics; Complete maximum likelihood.
Ano: 2017 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162017000400760
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