Conditional Simulation
Mostrando 1-12 de 36 artigos, teses e dissertações.
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1. On the classification and treatment of outliers in a spatial context: A Bayesian Updating approach
Abstract Checking and treating extreme values is commonplace in modelling workflows. The main methods to manage outliers may be categorized into graphical, Kriging- and simulation-based approaches. While graphical methods usually classify outliers from a global perspective, geostatistical methods evaluate outliers in a local context. Ordinary-Kriging based a
REM, Int. Eng. J.. Publicado em: 2021-09
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2. Geostatistical simulations with heterotopic hard and soft data without modeling the linear model of coregionalization
Abstract Most mining decisions are based on models estimated/simulated given the information obtained from samples. During the exploration stage, samples are commonly taken using diamond drill holes which are accurate and precise. These samples are considered hard data. In the production stage, new samples are added. These last are cheaper and more abundant
REM, Int. Eng. J.. Publicado em: 2021-06
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3. International VaR approach: Backtesting for different capital markets
RESUMO O objetivo deste artigo é comparar diferentes métricas de valor em risco (VaR), distinguindo-se de estudos anteriores na medida em que compara três categorias de ativos pertencentes a sete países. Desde a concepção do VaR, foram desenvolvidas várias abordagens para melhorar a precisão da estimativa de perdas. Entretanto, praticamente inexiste
Rev. contab. finanç.. Publicado em: 09/12/2019
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4. Scenario reduction using machine learning techniques applied to conditional geostatistical simulation
Abstract One of the basic factors in mine operational optimization is knowledge regarding mineral deposit features, which allows to predict its behavior. This could be achieved by conditional geostatistical simulation, which allows to evaluate deposit variability (uncertainty band) and its impacts on project economics. However, a large number of realizations
REM, Int. Eng. J.. Publicado em: 2019-03
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5. Incorporação da variabilidade dos teores para análise de risco de recursos minerais e sequenciamento de lavra
Mining industry continuously investigates proper reconciliation procedures and techniques for mapping possible risks in ore recovery and mine planning. A case study at a Brazilian copper mine investigates the adequacy of using simulated grades for defining high risk areas affecting mine planning and the defined mineral reserves. Conditional simulations were
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 2012
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6. Estimativa de incerteza na classificação de recursos minerais por simulação geoestatística
O sucesso de um novo empreendimento de mineração depende muito da recuperação de tonelagens e teores estimados, usando informações obtidas durante campanhas de exploração mineral. Essas estimativas deveriam ser capazes de alertar para possíveis altos riscos na classificação de recursos, possivelmente construídas usando intervalos de confiança as
Publicado em: 2010
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7. Estudo comparativo de métodos geoestatísticos de estimativas e simulações estocásticas condicionais / Comparative study of geostatistical estimation methods and conditional stochastic simulations
Different geostatistical methods present themselves as the optimal solution to different realities according to the characteristics displayed by the data in analysis. Some of the most popular estimation methods include ordinary kriging and lognormal ordinary kriging, this last one involving the transformation of data from their original space to a Gaussian d
Publicado em: 2009
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8. Modelos de séries temporais com coeficientes variando no tempo
In this work they are presented extensions of Auto Regressive and Auto Regressive Conditional Heteroscedasticity models with coefficients varying in time. These coefficients have been used as models for non stationary real time series, specially for financial series. The objective of this work is to present the models and the techniques involved in estimatin
Publicado em: 2009
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9. Embbeding risk analysis into the planning phase for agricultural production systems by geostatistical conditional simulation / Análise de risco na fase de planejamento em sistemas de produção agrícola utilizando simulação geoestatística condicionada
Esta Tese apresenta uma proposta metodológica para instrumentalizar os processos de planejamento, em sistemas de produção agrícola que utilizam a informação espacializada, com alto nível tecnológico agregado aos Sistemas de Informações Geográficas (SIG). Incorpora a geração de cenários alternativos como base para o suporte à decisão, criados
Publicado em: 2008
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10. Análise de risco na fase de planejamento em sistemas de produção agrícola utilizando simulação geoestatística condicionada / Embbeding risk analysis into the planning phase for agricultural production systems by geostatistical conditional simulation
Esta Tese apresenta uma proposta metodológica para instrumentalizar os processos de planejamento, em sistemas de produção agrícola que utilizam a informação espacializada, com alto nível tecnológico agregado aos Sistemas de Informações Geográficas (SIG). Incorpora a geração de cenários alternativos como base para o suporte à decisão, criados
Publicado em: 2008
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11. EMPIRICAL ANALYSIS OF THE QUANTILE AUTOREGRESSION MODELS / ANÁLISE EMPÍRICA DOS MODELOS DE AUTO-REGRESSÃO QUANTÍLICA
Autoregressive models (AR(p)) for time series assume that the series dynamics has a linear dependence on past observations up to a lag p, plus an independent and identically distributed (i.i.d.) random error. Quantile autoregressive models (QAR(p)) generalize the AR(p) by allowing different autoregressive coefficients for different quantiles of the condition
Publicado em: 2007
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12. U-tests for variance components in linear mixed models. / Testes de hipóteses para componentes de variância utilizando estatísticas U
We consider decompositions of U-statistics to obtain tests for null variance components in linear mixed models. Their asymptotic distributions under the null hypothesis are obtained only assuming the existence of the first four moments of the conditional error distribution and the existence of the first two moments of the random effects distribution. Thus, t
Publicado em: 2007