scholarly journals Bayesian geostatistics in health cartography: the perspective of malaria

2011 ◽  
Vol 27 (6) ◽  
pp. 246-253 ◽  
Author(s):  
Anand P. Patil ◽  
Peter W. Gething ◽  
Frédéric B. Piel ◽  
Simon I. Hay
Keyword(s):  
Bayesian Geostatistics

scholarly journals AVALIAÇÃO EM MASSA DE IMÓVEIS USANDO GEOESTATÍSTICA E KRIGAGEM BAYESIANA (UM ESTUDO DE EM BALNEÁRIO CAMBORIÚ/SC)

2017 ◽  
Vol 13 (1) ◽  
Author(s):  
Ricardo André Hornburg ◽  
Norberto Hochheim
Keyword(s):  
Real Estate ◽  
Spatial Econometrics ◽  
Moving Average ◽  
Spatial Regression ◽  
Fair Value ◽  
Real Estate Market ◽  
Bayesian Kriging ◽  
The Real Estate ◽  
Bayesian Geostatistics ◽  
Spatially Distributed

RESUMO: Uma das grandes dificuldades que se tem na avaliação em massa de imóveis é encontrar um modelo que mostre a realidade do mercado de imóveis para que se possa construir uma Planta de Valores Genéricos (PVG), usada como base para a cobrança do Imposto Predial e Territorial Urbano (IPTU). Este artigo apresenta um método que combina o uso da econometria espacial com a geoestatística bayesiana visando estimar o valor dos imóveis levando em consideração as interações espaciais devidas às características da localização. Os métodos da regressão espacial e da krigagem bayesiana são usados com esta finalidade. A técnica da regressão espacial possibilita a modelagem da dependência espacial. A técnica da krigagem bayesiana permite estimar valores de variáveis espacialmente distribuídas a partir de valores adjacentes considerados como interdependentes. Dessa maneira, a krigagem é considerada um método de médias móveis. O semivariograma é a ferramenta básica de suporte às técnicas de krigagem, permitindo representar quantitativamente a variação de um fenômeno regionalizado no espaço. Uma aplicação do método proposto é realizada no bairro Centro da cidade de Balneário Camboriú (SC), usando-se uma amostra de dados de mercado para a avaliação em massa de imóveis do tipo apartamento. Destaca-se como contribuição do método apresentado uma possibilidade de melhora na determinação do valor justo dos imóveis numa avaliação em massa, amparando assim a equidade e consequente justiça fiscal quando aplicados pelos municípios. ABSTRACT: One of the greatest difficulties in bulk value appraisal of buildings is to find a model that shows the reality of the real estate market so you can build a Standard Ground Value (SGV), used as a basis for the collection of Land and Territorial Tax Urban (Land Tax). This paper presents a method that combines the use of spatial econometrics with Bayesian geostatistics in order to estimate the value of real estate taking into account the spatial interactions due to the characteristics of the location. The methods of spatial regression and Bayesian kriging are used for this purpose. The spatial regression technique allows the modeling of spatial dependence. The Bayesian kriging technique allows the estimation of values of spatially distributed variables from adjacent values considered as interdependent. In this way, kriging is considered a moving average method. The semivariogram is the basic tool to support kriging techniques, allowing quantitative representation of the variation of a regionalized phenomenon in space. An application of the proposed method is carried out in the downtown neighborhood of Balneário Camboriú (SC), using a sample of market data for the mass evaluation of apartment-type properties. As a contribution of the method presented, there is a possibility of improvement in the determination of the fair value of real estate in a mass valuation, thus supporting equity and consequent fiscal justice when applied by municipalities.

scholarly journals Sequential, Bayesian Geostatistics: A Principled Method for Large Data Sets

2005 ◽  
Vol 37 (2) ◽  
pp. 183-199 ◽  
Author(s):  
Dan Cornford ◽  
Lehel Csato ◽  
Manfred Opper
Keyword(s):  
Large Data ◽  
Large Data Sets ◽  
Data Sets ◽  
Bayesian Geostatistics

scholarly journals Application of Bayesian geostatistics for evaluation of mass discharge uncertainty at contaminated sites

2012 ◽  
Vol 48 (9) ◽  
Author(s):  
Mads Troldborg ◽  
Wolfgang Nowak ◽  
Ida V. Lange ◽  
Marta C. Santos ◽  
Philip J. Binning ◽  
...  
Keyword(s):  
Contaminated Sites ◽  
Bayesian Geostatistics ◽  
Mass Discharge

Preferential sampling and Bayesian geostatistics: Statistical modeling and examples

2016 ◽  
Vol 25 (4) ◽  
pp. 1224-1243 ◽  
Author(s):  
Lorenzo Cecconi ◽  
Laura Grisotto ◽  
Dolores Catelan ◽  
Corrado Lagazio ◽  
Veronica Berrocal ◽  
...  
Keyword(s):  
Statistical Modeling ◽  
Preferential Sampling ◽  
Bayesian Geostatistics

scholarly journals High-Dimensional Bayesian Geostatistics

2017 ◽  
Vol 12 (2) ◽  
pp. 583-614 ◽  
Author(s):  
Sudipto Banerjee
Keyword(s):  
High Dimensional ◽  
Bayesian Geostatistics

Comparing three indices of catch per unit effort using Bayesian geostatistics

2009 ◽  
Vol 100 (3) ◽  
pp. 200-209 ◽  
Author(s):  
Júlio César Pereira ◽  
Roseli Aparecida Leandro ◽  
Miguel Petrere ◽  
Tom Nishida
Keyword(s):  
Catch Per Unit Effort ◽  
Unit Effort ◽  
Bayesian Geostatistics
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