O modelo Log-Poly-Weibull multivariado aplicado à predição espaço-temporal de temperatura no Estado do Amazonas

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Mota, Alex Leal
• Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/6433034495874590
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Amazonas; Instituto de Ciências Exatas; Brasil; UFAM; Programa de Pós-graduação em Matemática
• Palavras-chave em Português: Dependência Espacial; Distribuição Poly-Weibull; Algoritmo MCEM; Predição Espaço-Temporal; CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMÁTICA
• Link de acesso: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5922

Neste trabalho, uma classe de distribuições multivariadas para dados possivelmente correlacionados foi construída através da marginalização da distribuição Pareto tipo IV G-exponencializada condicionada a uma mistura de distribuições alfa-estáveis positivas. Algumas propriedades desta classe foram apresentadas e procedimentos para estimação e inferência foram discutidos. Como um caso particular desta classe, o modelo espacial Log-Poly-Weibull foi proposto para modelagem e predição espaço-temporal de superfí-cies de temperatura. Algumas propriedades deste modelo foram apresentadas de maneira semelhante às do modelo geral e outras foram acrescentadas, todas no contexto da apli-cação. Os parâmetros deste modelo foram estimados através do algoritmo MCEM e os erros padrões dos mesmos foram calculados via método Bootstrap paramétrico. O mo-delo proposto foi aplicado aos dados de temperatura média compensada observados no período de 1996 a 2015 nas estações meteorológicas do Estado do Amazonas-Brasil, e estudos simulados foram realizados para avaliar a capacidade preditiva do modelo.