Métodos semiparamétricos para inferência em processos estocásticos espaciais e espaço-temporais

• Processo: 19/03517-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2019
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2020
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
• Pesquisador responsável: Guilherme Vieira Nunes Ludwig
• Beneficiário: Guilherme Vieira Nunes Ludwig
• Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Inferência estatística Estimação semiparamétrica Modelos para processos estocásticos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Estatística Espacial | estatística não-paramétrica | inferência para processos estocásticos | Inferência para Processos Pontuais | Estatística Espacial

Resumo

Modelos semiparamétricos são frequentemente utilizados em estatística espacial, mas o aumento de resolução e a alta dimensionalidade dos dados de experimentos científicos modernos gera problemas de escalabilidade computacional dos métodos semiparamétricos existentes. A proposta deste projeto é considerar três métodos semiparamétricos existentes -- a saber, a fusão de dados espaço-temporais, a estimação de funções não-estacionárias de covariância espacial a partir de deformações, e a construção de estimating equations para processos pontuais espaciais -- e explorar técnicas de escalabilidade computacional e implementação motivadas pelo contexto específico de cada metodologia. (AU)