Este artigo tem por objectivo a aplicação de um modelo de susceptibilidade orientado para a aplicação a incêndios de grande magnitude, pequena parte do total de ocorrências que origina a grande maioria dos estragos anuais. Esta relação frequência/magnitude é característica dos regimes de fogo dos países do Sul da Europa. Com base na cartografia das áreas ardidas, no período 1990-2007 no distrito de Castelo Branco, é proposto um método de identificação dos incêndios de grande magnitude e são comparadas duas técnicas de integração de dados, assentes em Probabilidade Bayesiana e Regressão Logística. Os resultados mostram uma capacidade preditiva superior da técnica Bayesiana, e um ajustamento do modelo ao comportamento dos incêndios considerad...
Dados de animais Simental e Canchim, fornecidos por suas respectivas Associações Brasileiras de Cria...
OBJETIVO: Analisar a distribuição espacial da hanseníase, identificar áreas de possível sub-registro...
Uma aproximação Bayesiana é adotada para analisar a seqüência de eventos sísmicos e suas magnitudes ...
“Um dos grandes objetivos da Inteligência Artificial é buscar a solução deproblemas mesmo em face da...
O modelo de regressão logística, surgiu na primeira metade do século XX, e é um dos mais populares p...
A análise probabilística de riscos é um método que ajuda a identificar e avaliar o risco, em sistema...
É apresentada uma introdução ao modelo de regressão linear do ponto de vista bayesiano. Para este fe...
Grande parte do esforço científico na definição dos mapas de susceptibilidade à ocorrência de desli...
Todos os anos é grande o número de incêndios florestais que acontecem no Brasil e no mundo. Pesquisa...
No monitoramento de populaçõpes animias é comum o uso de técnicas destinandas à estimação de abundân...
Neste trabalho desenvolvemos modelos de regressão para respostas bivariadas, discreta e contínua, co...
O Processo de Renovação Generalizado (PRG) é uma classe de modelos probabilísticos que trata ações d...
Esta monografia é um estudo de caso que consiste em avaliar modelos probabilísticos de severidade pa...
Redes bayesianas são grafos acíclicos dirigidos que representam dependências entre variáveis em um m...
O estudo da fase inicial de crescimento de bovinos é de grande importância na identificação de efici...
Dados de animais Simental e Canchim, fornecidos por suas respectivas Associações Brasileiras de Cria...
OBJETIVO: Analisar a distribuição espacial da hanseníase, identificar áreas de possível sub-registro...
Uma aproximação Bayesiana é adotada para analisar a seqüência de eventos sísmicos e suas magnitudes ...
“Um dos grandes objetivos da Inteligência Artificial é buscar a solução deproblemas mesmo em face da...
O modelo de regressão logística, surgiu na primeira metade do século XX, e é um dos mais populares p...
A análise probabilística de riscos é um método que ajuda a identificar e avaliar o risco, em sistema...
É apresentada uma introdução ao modelo de regressão linear do ponto de vista bayesiano. Para este fe...
Grande parte do esforço científico na definição dos mapas de susceptibilidade à ocorrência de desli...
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Neste trabalho desenvolvemos modelos de regressão para respostas bivariadas, discreta e contínua, co...
O Processo de Renovação Generalizado (PRG) é uma classe de modelos probabilísticos que trata ações d...
Esta monografia é um estudo de caso que consiste em avaliar modelos probabilísticos de severidade pa...
Redes bayesianas são grafos acíclicos dirigidos que representam dependências entre variáveis em um m...
O estudo da fase inicial de crescimento de bovinos é de grande importância na identificação de efici...
Dados de animais Simental e Canchim, fornecidos por suas respectivas Associações Brasileiras de Cria...
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Uma aproximação Bayesiana é adotada para analisar a seqüência de eventos sísmicos e suas magnitudes ...