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\begin{document}

\begin{center}

\parbox{0.17\textwidth}{
  \begin{center}
    \epsfig{file=logoUFPR3.ps,width=0.17\textwidth}\\
  \end{center}
         } 
\parbox{0.6\textwidth}{
   \begin{center}
     \textrm{
     {\veryHuge \color{NTNUBlue} Estimação do Modelo Geoestatístico Usando a Verossimilhança Composta}\\[1ex]
    \bigskip \color{myBlue2} 
{\Large Elias Teixeira Krainski, }{\large Acadêmico de graduação em estatística - UFPR, elias@est.ufpr.br}
\\ \vspace{0.5cm} {\Large Paulo Justiniano Ribeiro Jr, }{\large Prof. Adj., Depto de Estat\'{\i}stica - UFPR, paulojus@est.ufpr.br}}
   \end{center}
  }
\parbox{0.17\textwidth}{
  \begin{center}
    \epsfig{file=leg.ps,width=0.17\textwidth}\\
  \end{center}
         }
\end{center}

\vspace{1cm}
{\large {\noindent \textbf{\color{NTNUBlue}Resumo:} {\color{blue} O método da máxima verossimilhança composta é um método alternativo aos métodos de ajuste de variograma e máxima verossimilhança utilizados na estimação de parâmetros do modelo geoestatístico. O método da verossimilhança composta combina virtudes de cada um dos métodos tradicionalmente utilizados, contornando os problemas mencionados. Utilizamos a metodologia para estimação dos parâmetros de dependência espacial quando a média do processo não é constante. Em aplições, verificou-se que o método da verossimilhança composta apresenta resultados comparáveis aos fornecidos pelo métodos baseados em verossimilhança.}}}
\textbf{\color{myRed}Palavras-chave:} {\color{myBlue3} Geoestatística, Variograma, Verossimilhança Composta.}
\vspace{3cm}

\begin{multicols}{3}
\section{CAMPOS ALEATÓRIOS GAUSSIANOS COM CENSURA}  \label{sec:metCGRF}

\cite{stein:92} propôs um método de Monte Carlo para obter uma aproximação da integral de alta dimensionalidade envolvida na função de verossimilhança. 

\vspace{1cm}
Tabela 1 - Favoraveis por sexo
\begin{center} 
\begin{tabular}{lrr}\hline\hline
\multicolumn{1}{l}{d}&
\multicolumn{1}{c}{Sim}&
\multicolumn{1}{c}{Não}
\\ \hline
Masculino&$30$&$10$\\
Feminino&$27$&$12$\\
\hline
\end{tabular}
\end{center}
\vspace{1cm}

\cite{gelman+meng:98} recomendam utilizar amostragem por trajeto, em vez de amostragem por importância. 
 
\cite{milito+ugarte:99} sugerem uma metodologia para o uso do algoritmo {\it Expectation-Maximization} \textbf{(EM)}, para a estimação de $(v, \beta)$. 

\cite{deoliveira:05} propôs uma análise bayesiana para tratar o problema da censura, considerando um algoritmo para obter uma \textbf{MCMC}. 

\vspace{1cm}
Gráfico 1 - Logo do LEG
\begin{center} 
\includegraphics[scale=2.5]{leg.ps}
\end{center}
\vspace{1cm}

\bibliographystyle{abnt-alf}
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\end{multicols}
\end{document}