Uma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos

An analysis of the water of rivers Jaguari and Atibaia using distribution-free multiple imputation and blocks bootstrap

dc.creatorOliveira, Eduardo Schneider Bueno de
dc.creatorPião, Antonio Carlos Simões
dc.creatorAngelis, Dejanira de Franceschi de
dc.creatorOliveira, Eduardo Schneider Bueno de
dc.creatorPião, Antonio Carlos Simões
dc.creatorAngelis, Dejanira de Franceschi de
dc.date2016-12-28
dc.date2017-08-01T20:09:53Z
dc.date2017-08-01T20:09:53Z
dc.date2017-08-01
dc.date.accessioned2023-09-28T20:08:15Z
dc.date.available2023-09-28T20:08:15Z
dc.identifierOLIVEIRA, E. S. B. de; PIÃO, A. C. S.; ANGELIS, D. de F. de. Uma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 34, n. 4, p. 543-563, dez. 2016.
dc.identifierhttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13975
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9045348
dc.descriptionDados longitudinais tem grande relevância em análises para avaliar diversos fatores. Por vezes, há também o problema de ausência de dados coletados em algum momento durante o estudo, o que leva à necessidade de, ou desconsiderá-los, trabalhando assim com uma amostra de menor tamanho, ou utilizar técnicas adequadas para estimar tais dados ausentes. No presente estudo, com base em dados sobre a qualidade da água nos rios Jaguari e Atibaia, são apresentados resultados de imputação múltipla de dados para dados não normais, através da "Imputação Múltipla Livre de Distribuição" e, posteriormente, resultados para a análise dos dados através de técnicas de Bootstrap em blocos. Por fim, são apresentados os resultados práticos obtidos através da análise realizada, a fim de identificar resumidamente a situação de ambos os rios ao longo dos 15 anos de estudo.
dc.descriptionABSTRACT: Dados longitudinais tem grande relevância em análises para avaliar diversos fatores. Por vezes, há também o problema de ausência de dados coletados em algum momento durante o estudo, o que leva à necessidade de, ou desconsiderá-los, trabalhando assim com uma amostra de menor tamanho, ou utilizar técnicas adequadas para estimar tais dados ausentes. No presente estudo, com base em dados sobre a qualidade da água nos rios Jaguari e Atibaia, são apresentados resultados de imputação múltipla de dados para dados não normais, através da "Imputação Múltipla Livre de Distribuição" e, posteriormente, resultados para a análise dos dados através de técnicas de Bootstrap em blocos. Por fim, são apresentados os resultados práticos obtidos através da análise realizada, a fim de identificar resumidamente a situação de ambos os rios ao longo dos 15 anos de estudo.
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Lavras
dc.relationhttp://www.biometria.ufla.br/index.php/BBJ/article/view/247/74
dc.rightsCopyright (c) 2016 Eduardo Schneider Bueno de OLIVEIRA, Antonio Carlos Simões PIÃO, Dejanira de Franceschi de ANGELIS
dc.rightsAttribution 4.0 International
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.sourceREVISTA BRASILEIRA DE BIOMETRIA; Vol 34 No 4 (2016); 543-563
dc.source1983-0823
dc.subjectImputação múltipla
dc.subjectBootstrap em blocos
dc.subjectÁgua - Qualidade
dc.subjectMultiple imputation
dc.subjectBlocks bootstrap
dc.subjectWater - Quality
dc.titleUma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos
dc.titleAn analysis of the water of rivers Jaguari and Atibaia using distribution-free multiple imputation and blocks bootstrap
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typePeer-reviewed Article


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