Análise de Dados Espaciais/Temporais
Modelos com coeficientes dinâmicos variando no espaço para dados da família exponencial
Este trabalho tem como objetivo principal propor uma classe de modelos hierárquicos para dados observados em tempo discreto e espaço contínuo, em que os coeficientes de regressão podem variar suavemente no tempo e no espaço.
Os números por trás das imagens obtidas por sensoriamento remoto: uma oportunidade para os métodos quantitativos
Os satélites artificiais em órbita da Terra prestam um enorme serviço às atividades humanas. Entre esses satélites, aqueles destinados à obtenção de imagens da superfície terrestre já podem ser contados às dezenas. A cada dia, centenas de imagens são coletadas sobre todo o globo. Para gerar uma imagem policromática são necessárias duas ou mais imagens monocromáticas.
A General Class of Nonseparable Space-time Covariance Models
The aim of this work is to construct nonseparable, stationary covariance functions for processes that vary continuously in space and time. Stochastic modelling of phenomena over space and time is important in many areas of application. But choice of an appropriate model can be difficult as we need to ensure that we use valid covariance structures. A common choice for the process is a product of purely spatial and temporal random processes. In this case, the resulting process possesses a separable covariance function.
