Em inúmeros contextos são encontradas aplicações de modelos
espaço-temporais, nomeadamente na agricultura, ciências ambientais, ecologia,
entre outros.
Tradicionalmente a modelação temporal e espacial assume que os locais de
amostragem (no tempo e no espaço) são selecionados independentemente dos
valores do processo em estudo. Por exemplo, os modelos para dados ambientais
não têm habitualmente em consideração o facto de que os locais escolhidos
para os monitores de poluição podem depender das concentrações hipotéticas
nesses locais. Este fenómeno, conhecido como amostragem preferencial, está
presente em muitos estudos sempre que o processo associado às localizações
dos dados e o processo associado aos próprios dados são estocasticamente dependentes.
Diggle et al.(2010) [?] consideraram processos de Cox log-Gaussianos para
modelar a dependência estocástica entre os locais de amostragem e a variável
espacial em estudo e demonstraram que ignorar a natureza preferencial da
amostragem pode levar a estimativas enviesadas e inferências enganosas.
O nosso objetivo principal é estender o conceito de amostragem preferencial
à componente temporal, uma vez que frequentemente os dados de monitorização
têm tanto uma estrutura espacial, determinada pelos locais onde são
recolhidos os dados, como uma estrutura temporal determinada pela frequência
com que essas observações são recolhidas.
No presente trabalho, através de estudos de simulação e utilizando modelos
de séries temporais em tempo contínuo, mostra-se que o desenho amostral
tem um impacto signi cativo na estimação e predição. Consideram-se quatro
cenários distintos para a recolha dos dados que compõem a nossa amostra,
desde o desenho determinístico (tempos equiespaçados) ao desenho estocástico.
Os tempos amostrados são considerados como provenientes de uma distribuição
de Poisson homogéneo ou de uma distribuição condicionada aos
valores máximos da variável de interesse, incluindo a situação de amostragem
preferencial.info:eu-repo/semantics/publishedVersio
