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25 bn m = cm 2 1 cm 2 ¡ cm 2 1 b¸m = bn cm1 (3.1) (3.2) 5) Para imagens de radar, o parâmetron e denominado numero equivalente de visadas (ver Subse»c~ao 5.2.5.1, p. 50). Este parâmetro e, em geral, conhecido ou estimado separadamente para toda imagem. Nestes casos, somente a Equa»c~ao 3.2 acima e utilizada na estima»c~ao do parâmetro¸: 3.13 - Distribui»c~ao Raiz de Gama Padr~ao SejaY » ¡(®;1): A variavel aleatoriaX = Y 1=2 e dita possuir uma distribui»c~ao Raiz de Gama Padr~ao com parâmetro®: Este caso e denotado por X » ¡ 1=2 (®;1) e a sua densidade, para todox 2 R, e dada por (Yanasse et al., 1995): 3.14 - Distribui»c~ao Raiz de Gama fX(x;®;¸) = 2 ¡(®) x2®¡1 exp ³ ¡x 2´ 1IR + (x) SejamY » ¡ 1=2 (n;1) e¸ 2 R +: A variavel aleatoriaX =¸ ¡1=2 Y e dita possuir uma distribui»c~ao Raiz de Gama com parâmetrosne¸ 2 R +; denotada porX » ¡ 1=2 (n;¸): A sua densidade, para todox 2 R, e dada por (Frery, 1993; Frery et al., 1995b,c; Yanasse et al., 1993, 1995): fX(x;n;¸) = 2¸n ¡(n) x2n¡1 exp ³ ¡¸x 2´ 1IR+(x) 1) Momento de ordemr2 R (Frery, 1993; Frery et al., 1995b; Yanasse et al., 1995):
26 E(X r ) = ¡(n+r=2) ¸ r=2 ¡(n) 2) Esperan»ca (Frery, 1993; Yanasse et al., 1993): E(X) = ¡(n+1=2) ¸ 1=2 ¡(n) 3) Variância (Frery, 1993; Yanasse et al., 1993): Var(X) = 1 0 @n ¡ ¸ Ã ¡(n+1=2) ¡(n) ! 2 1 4) Estimadores pelo Metodo dos Momentos (Frery, 1993; Yanasse et al., 1993): a) bnm e obtido pela raiz da equa»c~ao: 0s 1 cm2 @ A bnm b) b ¸ m e obtido por: ¡ (bnm+1=2) ¡(bnm) b¸ m = bnm cm 2 A ¡ cm1 =0 (3.3) (3.4) 5) Seonumero equivalente de visadasneconhecido,oparâmetro¸eestimado pela Equa»c~ao 3.4.
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