Análise de dados espaço-temporais agregados

• Processo: 14/26419-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Pesquisa
• Data de Início da vigência: 15 de agosto de 2015
• Data de Término da vigência: 15 de julho de 2016
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
• Pesquisador responsável: Nancy Lopes Garcia
• Beneficiário: Nancy Lopes Garcia
• Pesquisador Anfitrião: Peter Guttorp
• Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of Washington, Estados Unidos
• Assunto(s): Análise de dados Análise espaço-temporal Análise de covariância
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: B-splines | Dados Funcionais | estimação de funções de covariância | Estatística espacial

Resumo

Em muitas áreas da ciência tem-se como objetivo estudar umasub-população latente com base apenas em observações de populações agregadas. Neste trabalho, curvas agregadas significam combinação linear de dados funcionais que não podem ser observados individualmente. Assumimos que váriascurvas agregadas com coeficientes linearmente independentes estão disponíveis e cada curva de agregados é uma realização parcial de processos Gaussianos independentes com função média modelada através de uma combinação linear ponderada das curvas desagregadas. Na contexto univariado, aestima\c c\~ao das curvas médias foi estudada em vários trabalhos anteriores com diversos co-autores. Outra questão muito importantea ser abordada é a estimação da função de covariância. Diferentemente da estimação das curvas médias, que tendem a ser muito boas, a estimação das funções de covariância merece mais investigação. Se não houver replicações para as curvas agregadas com os mesmos coeficientes, estudos de simulação sob a perspectiva Bayesiana mostrou a dificuldade de estimar as funções de covariância para as sub-populações, no caso não-estacionário. Por outro lado, este problema envolve uma dificuldade adicional, as funções resultantes têm que ser positiva definidas. Alguns métodos alternativos para a estimação da função de covariância no contexto univariado foramdesenvolvidos em um trabalho em andamento. Durante a visita ao Departamento de Estatística da Universidade deWashington - Seattle pretendo trabalhar com o Prof. Guttorp a fim de generalizar os trabalhos acima mencionados para estudar superfícies agregadas e processos espaço-temporais agregados. Prof. Guttorp é um especialista no assunto e tem diversos trabalhos publicados nesta área. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

GALLO, SANDRO; GARCIA, NANCY L.. Discrete One-Dimensional Coverage Process on a Renewal Process. Journal of Statistical Physics, v. 173, n. 2, p. 381-397, OCT 2018. (14/26419-0, 17/07084-6, 15/09094-3, 13/07699-0)

LENZI, AMANDA; DE SOUZA, CAMILA P. E.; DIAS, RONALDO; GARCIA, NANCY L.; HECKMAN, NANCY E.. Analysis of aggregated functional data from mixed populations with application to energy consumption. ENVIRONMETRICS, v. 28, n. 2, MAR 2017. (13/07375-0, 14/26419-0, 14/26414-9)

GARCIA, NANCY L.; GUTTORP, PETER; LUDWIG, GUILHERME. Interacting cluster point process model for epidermal nerve fibers. SPATIAL STATISTICS, v. 35, MAR 2020. (14/26419-0, 16/09390-4, 18/09877-6, 17/15306-9)