@MASTERSTHESIS{ 2018:711023176,
 	title = {Um modelo multivariado para predição de taxas e proporções dependentes},
 	year = {2018},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6391",
 	abstract = "A umidade relativa interfere em vários aspectos na vida do ser humano, e devido
 as muitas consequências que um baixo ou um alto percentual podem acarretar, o controle
 de seu nível é de suma importância. Dessa forma, a modelagem de situações extremas
 dessa variável pode auxiliar no planejamento de atividades humanas que sejam suscetíveis
 aos seus efeitos danosos, como a saúde pública. O principal interesse é prever com
 base em funções densidade de probabilidade aplicadas aos dados observados, os valores
 que possam ocorrer em uma certa localidade. A distribuição Generalizada de Valores Extremos
 tem sido amplamente utilizada com essa finalidade e pesquisas utilizando análise
 de Séries Temporais de dados meteorológicos e climáticos. Neste trabalho, é proposto
 um modelo estatístico para predição de taxas e proporções temporais e/ou espacialmente
 dependentes. O modelo foi construído através da marginalização da distribuição Kumaraswamy
 G-exponencializada condicionada a um campo aleatório com distribuição alfaestável
 positivo. Algumas propriedades desse modelo foram apresentadas, procedimentos
 para estimação e inferência foram discutidos e um algoritmo MCEM foi desenvolvido parar
 estimar os parâmetros. Como um caso particular, o modelo foi utilizado para predição
 espacial da umidade relativa do ar observada nas estações meteorológicas do Estado do
 Amazonas.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Matemática},
 	note = {Instituto de Ciências Exatas}
}