Arquivo do Trabalho - IAG - USP

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minimizar a soma dos quadrados dos resíduos ponderados inversamente com as estimativas
dos erros dos dados.
O ME possibilita a imposição de vínculos de não negatividade (com a especificação de
pesos ótimos para cada ponto de dados) baseados nas medidas das incertezas e possibilita a
capacidade opcional de tratar dados incompletos ou sem significância (por exemplo dados
faltantes e dados abaixo do limite de detecção) incluindo uma análise robusta para o
tratamento de outliers.
Atualmente, foi criada uma interface gráfica para o PMF pela Agência de Proteção do
meio ambiente americana (US Environmental Protection Agency - EPA-PMF), que utiliza o
ME (Reff el al, 2007).
Uma das vantagens do uso do PMF reside no fato dos pesos das medidas para a análise
ser influenciado pelas suas incertezas, i. e., valores abaixo do limite de detecção, outliers e
valores perdidos têm incertezas maiores que os demais dados de concentração (Hermman et
al, 2009) e portanto influenciam menos na classificação dos fatores.
Os valores de Q são parâmetros utilizados para avaliar o ajuste do modelo em
representar os dados de entrada. Para isso devem-se analisar os valores do Q. Ou seja, se a
incerteza especificada para todos os dados da concentração reflete a incerteza verdadeira dos
dados (isto é comparando-se eij e ij), então Q pode ser assintoticamente uma distribuição V -
quadrado. Dessa forma, o valor esperado do V - quadrado é o seu grau de liberdade, definido
como:
Qteórico = nm – p (n + m) (3.12)
O valor esperado de um V – quadrado, calculado pelo grau de liberdade, também é
chamado de Qteórico, utilizado como referência na obtenção do Qrobusto. Ressaltando que existe