A. Mendes, Gérson Rodrigues dos Santos, P. Emiliano, A. Kaleita, Matheus de Paula Ferreira
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Abstract
ESTIMAÇÃO DO TAMANHO AMOSTRAL NA GEOESTATÍSTICA USANDO UM MODELO DE VARIOGRAMA GAUSSIANO NA PRESENÇA DE OUTLIERS
ANDRÉ MENDES1, GERSON RODRIGUES DOS SANTOS2, PAULO CÉSAR EMILIANO3, AMY LEIGH KALEITA4, MATHEUS DE PAULA FERREIRA5
1 Departamento de Estatística, Universidade Federal de Viçosa-UFV, Av. Peter Henry Rolfs, s/n, Campus Universitário, cep: 36570-900, Viçosa-MG, Brasil, e-mail: amendesmat@yahoo.com.br
2 Departamento de Estatística, Universidade Federal de Viçosa-UFV, Av. Peter Henry Rolfs, s/n, Campus Universitário, cep: 36570-900, Viçosa-MG, Brasil, e-mail: gerson.santos@ufv.br
3 Departamento de Estatística, Universidade Federal de Viçosa-UFV, Av. Peter Henry Rolfs, s/n, Campus Universitário, cep: 36570-900, Viçosa-MG, Brasil, e-mail: paulo.emiliano@ufv.br
4 Department of Agricultural and Biosystems Engineering, Iowa State University, 605 Bissel Road, Ames, IA 50011-3270, Estados Unidos, e-mail: kaleita@iastate.edu
5 Departamento de Estatística, Universidade Federal de Viçosa-UFV, Av. Peter Henry Rolfs, s/n, Campus Universitário, cep: 36570-900, Viçosa-MG, Brasil, e-mail: matheus.paula@ufv.br
RESUMO: A determinação de um tamanho de amostragem que seja adequado para a reconstrução da população, na análise de dados espaciais, é algo que tem sido estudado em vários trabalhos. Independentemente da área de estudo, qualquer variável pode conter outlier. Conforme sugerido por alguns pesquisadores, no intuito de eliminar tais dados discrepantes, metodologias vêm sendo criadas para atender às demandas das diversas áreas do conhecimento científico. O objetivo deste trabalho é utilizar o teorema da taxa de Nyquist para determinar um tamanho ideal para amostras georreferenciadas contendo outliers, oriundas de uma grade quadrática regular, no qual o modelo de dependência espacial é o Gaussiano. O que se pretende atingir é uma densidade de amostragem necessária para a reconstrução de mapas populacionais de variáveis nas quais as condições de regularidade necessárias em geoestatística foram verificadas. Como resultado pode-se concluir que o tamanho ideal de amostragem obtido na ausência de outliers, 115 pontos, foi bem inferior aos 228 pontos obtidos na presença dos outliers.
Palavras-chave: geoestatística, amostragem, taxa Nyquist, outliers.
ESTIMATION OF THE SAMPLING SIZE OF GEOSTATISTICS CONSIDERING GAUSSIAN VARIOGRAM MODEL IN THE PRESENCE OF OUTLIERS
ABSTRACT: The determination of suitable sample size for population reconstruction in the analysis of spatial data is something that has been studied in several scientific papers. Regardless study area, any variable may contain outlier. As suggested by some researchers, in order to eliminate such discrepant data, methodologies have been created to meet the demands of various scientific areas knowledge. The purpose of this work is use the Nyquist Rate Theorem to determine an ideal size for georeferenced samples containing outliers from a regular quadratic grid in which the spatial dependence model is Gaussian. What we intend to achieve is a sampling density necessary for the population maps reconstruction of variables in which the necessary regularity conditions in Geostatistics were verified. As a result, it can be concluded that, the ideal sampling size obtained in the outliers absence, 115 points, was well below the 228 points obtained in the outliers presence.
Keywords: geostatistics, sampling, Nyquist rate, outliers.
样本大小的估计,在地质统计学模型的高斯VARIOGRAMA面前malcolm安卓MENDES1 GERSON罗德里格斯SANTOS2凯撒保罗EMILIANO3艾米利·KALEITA4什么保FERREIRA5 1统计部门,联邦大学曾-UFV亨利街。彼得Rolfs s / n),大学校园,邮政编码:36570 -900,曾竞技、巴西、电子邮件:amendesmat@yahoo.com.br 2 department of statistics, Federal university of vicosa -UFV, Av. Peter Henry Rolfs, s/n, Campus universitario, cep: 36570-900, vicosa -MG, brazil, e-mail: gerson.santos@ufv.br 3 department of statistics, Federal university of vicosa -UFV, Av. Peter Henry Rolfs, s/n, Campus universitario, cep: 36570-900, vicosa -MG, brazil, e-mail:paulo.emiliano@ufv.br四部门农业Biosystems工程,爱荷华州立大学,埃姆斯这路605号,50011 -3270,电子邮件:kaleita@iastate.edu,美国联邦大学统计系的曾-UFV亨利街。彼得Rolfs s / n),大学校园,邮政编码:36570 -900,曾竞技、巴西、电子邮件:matheus.paula@ufv.br总结:在空间数据分析中,确定适合种群重建的样本量是几篇论文研究的问题。不管研究区域是什么,任何变量都可以包含离群值。正如一些研究人员所建议的,为了消除这些不一致的数据,已经创建了一些方法来满足不同科学知识领域的需求。这项工作的目的是利用奈奎斯特率定理来确定一个理想的大小的地理参考样本包含异常值,从一个正二次网格,其中空间依赖模型是高斯。所要达到的是重建变量种群图所必需的抽样密度,在这些变量中验证了地质统计学中必要的规律性条件。结果表明,在没有异常值的情况下获得的理想样本量为115点,远小于在有异常值的情况下获得的228点。关键词:地质统计学,采样,奈奎斯特率,异常值。考虑到存在异常值的高斯变异图模型对地质统计样本量的估计:在空间数据分析中确定适合人口重建的样本量已在若干科学论文中进行了研究。= =地理= =根据美国人口普查,这个县的总面积为,其中土地和(1.5%)水。正如一些研究人员所建议的,为了消除这种不一致的数据,已经制定了各种方法来满足各种科学领域知识的需求。= =地理= =根据美国人口普查,这个县的总面积为,其中土地和(1.5%)水。我们打算实现的是人口地图重建变量所需的密度采样,在这些变量中,地质统计中必要的规律性条件得到了验证。的结果,它可以concluded,异常值的理想采样大小obtained缺席,115点,那么下面的228点obtained异常值的存在。关键词:地质统计学,采样,奈奎斯特率,异常值。