Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2008 |
| Autor(a) principal: |
Matthew Pianto, Donald |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
eng |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/7128
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Resumo: |
Nessa tese estudamos a estimação por máxima verossimilhança (MV) do parâmetro de aspereza da distribuição G 0 A de imagens com speckle (Frery et al., 1997). Descobrimos que, satisfeita uma certa condição dos momentos amostrais, a função de verossimilhança é monótona e as estimativas MV são infinitas, implicando uma região plana. Implementamos quatro estimadores de correção de viés em uma tentativa de obter estimativas MV finitas. Três dos estimadores são obtidos da literatura sobre verossimilhança monótona (Firth, 1993; Jeffreys, 1946) e um, baseado em reamostragem, é proposto pelo autor. Fazemos experimentos numéricos de Monte Carlo para comparar os quatro estimadores e encontramos que não existe um favorito claro, a menos quando um parâmetro (dado a priori da estimação) toma um valor específico. Também aplicamos os estimadores a dados reais de radar de abertura sintética. O resultado desta análise mostra que os estimadores precisam ser comparados com base em suas habilidades de classificar regiões corretamente como ásperas, planas, ou intermediárias e não pelos seus vieses e erros quadráticos médios |
