1 CAMPOS ALEATÓRIOS GAUSSIANOS COM CENSURA

A primeira sugestão para considerar a censura, segundo (ABRAHAMSEN & BENTH 2001), foi proposta por Dubrule e Kustov em 1986.

STEIN (1992) propôs um algoritmo de Monte Carlo (MC) para a estimação dos parâmetros e predição.

(GELMAN & MENG 1998) propõem um refinamento no algoritmo de Stein. (MILITO & UGARTE 1999) propuseram o uso do algoritmo de Expectation-

Maximization (EM).

(ABRAHAMSEN & BENTH 2001) propuseram o uso do algoritmo de aumento de dados (Data Augmentation Algorithm) para melhorar a eficiência do MCMC.

(DE OLIVEIRA 2005) propõem uma análise bayesiana para campos aleatórios Gaussianos com censura.

(STEIN 1992) propôs um método de Monte Carlo para obter uma aproximação da integral de alta dimensionalidade envolvida na função de verossimilhança.

Referências

ABRAHAMSEN, P. & BENTH, F. E. (2001). Kriging with inequality constraints, Mathematical Geology .

DE OLIVEIRA, V. (2005). Bayesian inference and prediction of gaussian random fields based on censored data, Journal of Computational and Graphical Statistics .

GELMAN, A. & MENG, X. (1998). Simulating normalizing constants: From importance sampling to bridge sampling to path sampling, Statistical Science .

MILITO, A. F. & UGARTE, M. D. (1999). Analyzing censored spatial data, Mathematical Geology .

STEIN, M. L. (1992). Prediction and inference for truncated spatial data, American Statistical Assossiation, Institute of Mathematical Statistics and Interface Fundation of North America .