Submitted by Viviane Lima da Cunha (viviane@biblioteca.ufpb.br) on 2017-06-16T12:44:17Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1568113 bytes, checksum: 143c994d6a632a3c81bc4c4e5d8557f6 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-16T12:44:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1568113 bytes, checksum: 143c994d6a632a3c81bc4c4e5d8557f6 (MD5) Previous issue date: 2017-02-24 / Diabetic macular edema (DME) is the main cause of visual impairment in patients with diabetes mellitus. The most widely used treatment today is intravitreal injection (IIV) of anti-VEGF (vascular endothelial growth factor). Optical coherence tomography (OCT) is the gold-standard diagnostic test, however it is expensive and inaccessible. Some risk factors are strongly associated with development of DME and its response to treatment. There is few surveys that analyzes the impact and risk percentages of these factors in the probability of developing EMD and, therefore, in the necessity of early therapeutic intervention, which motivated the accomplishment of this research. This study aimed to achieve a Predictive Model to guide the decision in the early treatment with intravitreal injection in patients with EMD, by quantifying and ranking the risk factors impact on the chance of a diabetic patient need this therapy. It is a cross-sectional, observational, descriptive and analytical study. The data were collected at the Ophthalmology Department of the Lauro Wanderley University Hospital - UFPB and at the Hospital Visão, both in João Pessoa, and at the Genival Barbosa de Lucena Vision Center, located in Guarabira-PB, from July 2015 to September 2016. Individuals with type 1 or 2 diabetes and older than 18 years were included, after signing the informed consent form. The logistic regression model was used to obtain and adapt the predictive model and all the data were analyzed in statistical software R®, version 3.2.0. Eighty diabetic patients were evaluated: 57.5% had no indication of IIV and 42.5% needed this treatment. Of those who had EMD and needed anti-VEGF injection, the mean age was 60.65 years, 47.05% male and 52.94% female. In the group without macular edema, the mean age was 58.02 years, 26.06% male and 73.91% female. Among the individuals who had no indication of intravitreal injection of anti-VEGF, most had no mild retinopathy or non-proliferative diabetic retinopathy (NPDR) (69.56%). Among the patients who needed the treatment, the majority had severe NPDR or proliferative retinopathy (79.41%). Were identified as risk factors to EMD and intravitreal anti-VEGF: be retired (OR = 5.22, p-value0.05), had a personal history of diabetic retinopathy (OR = 20.27; P-value 0.006) and positive history for previous treatment with anti-VEGF (OR = 23.23; p-value 0.002). From the results of this study, we conclude that a diabetic individual has low visual acuity and presents these three factors, should be referred as soon as possible to the specialist, since he has a risk of presenting DME with need for anti-VEGF IIV, with 91.17% of accuracy. In summary, an evaluative and predictive model was proposed to serve as a supporting tool in therapeutic decision, mainly to the non-retinal physician, to refer to the specialist the patients with diabetic retinopathy and its main cause of low visual acuity - diabetic macular edema - to early diagnosis and treatment, which may be decisive to preventing irreversible visual loss in these patients. / A injeção intravítrea (IIV) de anti-VEGF (fator de crescimento vascular endotelial) constitui a modalidade terapêutica mais utilizada nos dias de hoje para o tratamento do edema macular diabético (EMD), sendo esta a principal causa de baixa visual em pacientes portadores de diabetes mellitus. O exame padrão – ouro para o diagnóstico é a tomografia de coerência óptica (TCO) da mácula, no entanto possui alto custo e difícil acesso. O desenvolvimento de EMD e a resposta ao tratamento são fortemente associados a determinados fatores de risco. Na literatura especializada há uma escassez de estudos que estabeleçam uma quantificação dos percentuais de risco desses fatores, a fim de verificar aqueles que possuem maior impacto na probabilidade de desenvolver EMD e, portanto, na necessidade de intervenção terapêutica precoce, o que motivou a realização desta pesquisa. O estudo teve por objetivo a propositura de um Modelo Preditivo para auxiliar na decisão de realização de uma injeção intravítrea de anti-VEGF, a partir da quantificação e hierarquização dos fatores de risco que compõem o perfil dos indivíduos adultos diabéticos. Trata-se de um estudo transversal, observacional, descritivo e inferencial. Os dados foram coletados na Unidade da Visão do Hospital Universitário Lauro Wanderley – UFPB e no Hospital Visão, ambos em João Pessoa, e no Centro da Visão Genival Barbosa de Lucena, localizado na cidade de Guarabira-PB, no período de julho de 2015 a setembro de 2016. Foram incluídos indivíduos com diabetes tipo 1 ou 2 e idade acima de 18 anos, após assinatura do termo de consentimento livre e esclarecido. O modelo de regressão logística foi utilizado para obtenção e adequação do modelo preditivo e todos os dados foram analisados no software estatístico R®, versão 3.2.0. Foram avaliados 80 pacientes diabéticos, dos quais 57,5% não tiveram indicação de IIV e 42,5% receberam indicação do tratamento em questão. Dos que tiveram EMD e indicação do tratamento com injeção de anti-VEGF, a média de idade foi de 60,65 anos, sendo 47,05% do sexo masculino e 52,94% do sexo feminino. Em relação àqueles sem edema macular, a média de idade foi de 58,02 anos, sendo 26,06% do sexo masculino e 73,91% do sexo feminino. Dentre os indivíduos que não tiveram indicação de injeção intravítrea de anti-VEGF, a maioria apresentou ausência de retinopatia ou retinopatia diabética não- proliferativa (RDNP) leve (69,56%). Já dentre os pacientes que necessitaram do tratamento, a maioria apresentou RDNP severa ou retinopatia proliferativa (79,41%). Foram identificados como fatores de risco para o edema macular diabético e, portanto, necessidade de IIV, o indivíduo ser aposentado (OR=5,22; p-valor0,05), ter histórico pessoal de retinopatia diabética (OR=20,27; p-valor 0,006) e histórico positivo para tratamento prévio com anti-VEGF (OR=23,23; p-valor 0,002). Concluímos, a partir dos resultados desta pesquisa, que um indivíduo diabético tenha baixa visual e apresente esses três fatores, deve ser encaminhado o quanto antes ao especialista, pois possui risco de apresentar EMD com necessidade de IIV de anti-VEGF, com 91,17% de acerto. Em suma, foi proposto um modelo de avaliação e de predição para servir como ferramenta coadjuvante na tomada de decisão, sobretudo do médico não-retinólogo, a fim de encaminhar para o diagnóstico e tratamento precoces os pacientes com retinopatia diabética e sua principal causa de baixa acuidade visual – o edema macular diabético –, o que pode ser decisivo na prevenção da perda visual irreversível nesses pacientes.

Neste trabalho são reunidos diferentes modelos e técnicas para representar situações experimentais ou observacionais de análise de sobrevivência. Para modelar respostas bivariadas e covariáveis foi proposto o modelo de regressão Kumaraswamy-Weibull bivariado. A presen»ca de indivíduos curados foi considerada sob duas diferentes abordagens, originando o modelo de regressão com fração de cura para dados bivariados por meio de cópulas e o modelo de regressão log-linear bivariado com fração de cura. Os parâmetros dos modelos foram esti- mados pelo método de máxima verossimilhança sujeito a restriçãoo nos parâmetros por meio da função barreira adaptada. Adaptou-se uma análise de sensibilidade de forma a considerar as metodologias de Influência Global, Influência Local e Influência Local Total para verificar vários aspectos que envolvem a formulação e ajuste dos modelos propostos. Utilizou-se um conjunto de dados de insuficiência renal e retinopatia diabética são utilizados para exemplificar a aplicação dos modelos propostos. / This work brought together di®erent models and techniques to represent expe- rimental or observational situations in survival analysis. To model bivariate responses and covariates was proposed Kumaraswamy Weibull bivariate regression model. The presence of cured individuals was considered under two di®erent approaches originating the regression model with a cured fraction for bivariate data through copulas and the log-linear bivariate regression model with cured fraction. The parameters of the models were estimated by ma- ximum likelihood method subject to the restriction on the parameters through the adapted barrier function. A sensitivity analysis was adapted considering the methodologies of Global In°uence, Local In°uence and Total Local In°uence to check various aspects of the formulation and adjustment of the models proposed. Data set of renal failure and diabetic retinopathy are used to exemplify the application of the proposed models.

Neste trabalho são apresentados modelos de regressão com respostas bivariadas obtidos através de funções cópulas. O objetivo de utilizar estes modelos bivariados é modelar a correlação entre eventos e captar nos modelos de regressão a influência da associação entre as variáveis resposta na presença de censura nos dados. Os parâmetros dos modelos, são estimados por meio dos métodos de máxima verossimilhança e jackknife. Alguns métodos de análise de sensibilidade como influência global, local e local total de um indivíduo, são introduzidos e calculados considerando diferentes esquemas de perturbação. Uma análise de resíduos foi proposta para verificar a qualidade do ajuste dos modelos utilizados e também foi proposta novas medidas de resíduos para respostas bivariadas. Métodos de simulação de Monte Carlo foram conduzidos para estudar a distribuição empírica dos resíduos marginais e bivariados propostos. Finalmente, os resultados são aplicados à dois conjuntos de dados dsponíveis na literatura. / In this work bivariate response regression models are presented with the use of copulas. The objective of this approach is to model the correlation between events and capture the influence of this correlation in the regression parameters. The models are used in the context of survival analysis and are ¯tted to two data sets available in the literature. Inferences are obtained using maximum likelihood and Jackknife methods. Sensitivity techniques such as local and global in°uence are proposed and calculated. A residual analysis is proposed to check the adequacy of the models and simulation methods are used to asses the empirical distribution of the marginal univariate and bivariate residual measures proposed.

Modelos de regressão com resposta binária são utilizados na solução de problemas nas mais diversas áreas. Neste trabalho enfocamos dois problemas comuns em certos conjuntos de dados e que requerem técnicas apropriadas que forneçam inferências satisfatórias. Primeiro, em certas aplicações uma mesma unidade amostral é utilizada mais de uma vez, acarretando respostas positivamente correlacionadas, responsáveis por uma variância na variável resposta superior ao que comporta a distribuição binomial, fenômeno conhecido como sobredispersão. Por outro lado, também encontramos situações em que a variável explicativa contém erros de medição. É sabido que utilizar técnicas que desconsideram esses erros conduz a resultados inadequados (estimadores viesados e inconsistentes, por exemplo). Considerando um modelo com resposta binária, utilizaremos a distribuição beta-binomial para representar a sobredispersão. Os métodos de máxima verossimilhança, SIMEX, calibração da regressão e máxima pseudo-verossimilhança foram usados na estimação dos parâmetros do modelo, que são comparados através de um estudo de simulação. O estudo de simulação sugere que os métodos de máxima verossimilhança e calibração da regressão são melhores no sentido de correção do viés, especialmente para amostras de tamanho 50 e 100. Também estudaremos testes de hipóteses assintóticos (como razão de verossimilhanças, Wald e escore) a fim de testar hipóteses de interesse. Apresentaremos também um exemplo com dados reais / Regression models with binary response are used for solving problems in several areas. In this work we approach two common problems in some data sets and they need appropriate techniques to achieve satisfactory inference. First, in some applications, the same sample unity is utilized more than once, bringing positively correlated responses, which are responsible for the response variable variance be greater than an assumption binomial distribution, phenomenon known as overdispersion. On the other hand, also we find situations where the explanatory variable has measurement errors. It is known that the use of techniques which ignores these measurement errors brings inadequate results (e. g., biased and inconsistent estimators). Taking a model with binary response, we will use a beta-binomial distribution for modeling the overdispersion. The methods of maximum likelihood, SIMEX, regression calibration and maximum pseudo-likelihood were used in the estimation of the parameters, which are compared through a simulation study. The simulation studies suggest that the maximum likelihood and regression calibration methods are better for bias correcting, especially for larger sample size. Likelihood ratio, Wald and score statistics are used in order to test hypothesis of interest. We will illustrate the techniques with an application to a real data set

Nesta tese, consideramos o ajuste de modelos de regressão com coeficientes funcionais para séries temporais, por meio de splines, ondaletas clássicas e ondaletas deformadas. Consideramos os casos em que os erros do modelo são independentes e correlacionados. Através das três abordagens de estimação, obtemos taxas de convergência a zero para distâncias médias entre as funções do modelo e seus respectivos estimadores, propostos neste trabalho. No caso das abordagens de ondaletas (clássicas e deformadas), obtemos também resultados assintóticos em situações mais específicas, nas quais as funções do modelo pertencem a espaços de Sobolev e espaços de Besov. Além disso, estudos de simulação de Monte Carlo e aplicações a dados reais são apresentados. Por meio desses estudos numéricos, fazemos comparações entre as três abordagens de estimação propostas, e comparações entre outras abordagens já conhecidas na literatura, onde verificamos desempenhos satisfatórios, no sentido das abordagens propostas fornecerem resultados competitivos, quando comparados aos resultados oriundos de metodologias já utilizadas na literatura. / In this thesis, we study about fitting functional-coefficient regression models for time series, by splines, wavelets and warped wavelets. We consider models with independent and correlated errors. Through the three estimation approaches, we obtain rates of convergence to zero for average distances between the functions of the model and their estimators proposed in this work. In the case of (warped) wavelets approach, we also obtain asymptotic results in more specific situations, in which the functions of the model belong to Sobolev and Besov spaces. Moreover, Monte Carlo simulation studies and applications to real data sets are presented. Through these numerical results, we make comparisons between the three estimation approaches proposed here and comparisons between other approaches known in the literature, where we verify interesting performances in the sense that the proposed approaches provide competitive results compared to the results from methodologies used in literature.

The selection on genetic values predicted from markers could substantially increase the rate of genetic gain in animals by increasing accuracy of prediction and reducing generation interval, especially for difficult to measure traits, such as feed efficiency. Feed efficiency is the most important trait in animal production due to its impacts on cost of production and environmental factors. Many metrics measure the feed efficiency, such as ratio of gain to feed (FER), the ratio of feed to gain (FCR) and residual feed intake (RFI). Nevertheless, in ovine, no study with the aim of understand the genetic variants or the accuracy of genomic estimated breeding value (GEBV) for feed efficiency traits was published yet. Moreover, before to apply the genomic information, it is necessary to understand and characterized the population structure, for instance, by linkage disequilibrium (LD). Both genome-wide association studies (GWAS) and genomic selection (GS) leverage LD between marker and causal mutation. Based on the above considerations, the aim of this study was to map LD in ovine, characterized by Brazilian Santa Inês sheep; to search genetic variants for feed efficiency traits (FER, FCR and RFI) through GWAS; and to verify the accuracy of GEBV for RFI. In total, 396 samples (animals) of Longissimus dorsi muscle were collect. A high-density panel of SNP (Illumina High-Density Ovine SNP BeadChip®) comprising 54,241 SNPs was used to obtain the genotyping data. The phenotype data was comprised of 387 animals. The average LD between adjacent markers for two LD metrics, r² and |D\'|, were 0.166 and 0.617, respectively. The degree of LD estimated was lower than reported in other species and it was characterized by short haplotype blocks. Consequently, for genomic analyses, high-density panels of marker are recommended. Many markers were associated to feed efficiency traits in GWAS, mainly to RFI trait. Few candidate genes were reported in this study, highlighting NRF-1 (nuclear respiratory factor 1), which controls mitochondrial biosynthesis, the most important process responsible by a great fraction of the produced energy. Finally, we verified the accuracy of GEBV for RFI using few Bayesian regression models, and we found low accuracy, ranging from 0.033 (BayesB with π=0.9912) to 0.036 (BayesA), which might be explained by the low relationship among animals and small training population. / A seleção com base nos valores genéticos genômicos preditos pode aumentar substancialmente a taxa de ganho genético em animais por meio do aumento da acurácia de predição e redução do intervalo de gerações, especialmente para características de difícil e/ou onerosa mensuração, como eficiência alimentar. A eficiência alimentar é uma das características mais importantes na produção animal devido principalmente aos seus impactos econômicos e ambientais. Muitas métricas representam a eficiência alimentar, por exemplo: a relação do ganho de peso e consumo alimentar (EA), a proporção do consumo alimentar e ganho de peso (CA) e o consumo alimentar residual (CAR). Em ovinos, nenhum estudo com o objetivo de buscar variantes genéticas ou verificar a acurácia do valor genético genômico estimado para eficiência alimentar foi publicado. Adicionalmente, antes de aplicar a informação genômica, é necessário compreender e caracterizar a estrutura da população, como por meio do desequilíbrio de ligação (LD). O estudo de associação genômica (GWAS) e seleção genômica (GS) consideram o LD entre marcador e a mutação causal. Com base nas considerações acima, o objetivo deste estudo foi mapear o LD em ovinos, caracterizado pela raça ovina Santa Inês; localizar variantes genéticas para as características de eficiência alimentar (EA, CA e CAR) utilizando a abordagem GWAS; e verificar a acurácia da estimação dos valores genéticos genômico para o CAR. No total, foram coletadas 396 amostras (animais) do músculo Longissimus dorsi, para posterior genotipagem utilizando o painel de alta densidade (Illumina High-Density Ovine SNP BeadChip®), compreendendo 54.241 SNPs. O banco fenotípico é composto por 387 animais. O LD médio entre marcadores adjacentes para duas métricas de LD, r² e |D\'|, foram 0,166 e 0,617, respectivamente. O grau de LD estimado foi menor que o relatado em outras espécies e foi caracterizado por blocos de haplótipos curtos. Consequentemente, para as análises genômicas são recomendados painéis de marcadores de alta densidade. No GWAS, foram encontrados muitos marcadores associados aos fenótipos, em especial, à característica CAR. Alguns genes candidatos foram relatados neste estudo, destacando-se o NRF-1 (fator respiratório nuclear 1), que controla a biossíntese mitocondrial, o processo mais importante responsável por grande parte da produção de energia. Finalmente, verificamos a acurácia do valor genético genômico estimado para o CAR usando modelos de regressão Bayesiana, e encontramos baixos valores para acurácia (0,033 a 0,036) o que pode ser explicado pelo baixo grau de relacionamento entre os indivíduos e tamanho reduzido da população de treinamento.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-07-21T17:32:33Z No. of bitstreams: 1 mariasilviadeazevedocouto.pdf: 2895688 bytes, checksum: 20bccf6c5e6305b3ba035985a75ebf3b (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-07-22T15:34:14Z (GMT) No. of bitstreams: 1 mariasilviadeazevedocouto.pdf: 2895688 bytes, checksum: 20bccf6c5e6305b3ba035985a75ebf3b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-22T15:34:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 mariasilviadeazevedocouto.pdf: 2895688 bytes, checksum: 20bccf6c5e6305b3ba035985a75ebf3b (MD5) Previous issue date: 2016-03-21 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Alguns estudos sobre o câncer de mama no Brasil indicam que a mortalidade associada a esta doença cresceu nas últimas décadas. Contudo, após verificar que tal crescimento não ocorreu de forma homogênea no território nacional, buscou-se, nesse trabalho, analisar a taxa de mortalidade por câncer de mama nos municípios brasileiros e os fatores associados a esta neoplasia. Foram calculadas taxas de mortalidade, padronizadas por faixa etária, centradas nos anos de 1990, 2000 e 2010. Deste modo, foi possível estimar modelos de regressão, com dados em painel e corte transversal, que permitiram verificar o grau de associação de alguns destes fatores em diferentes períodos e regiões do Brasil. Os resultados indicaram que o crescimento da renda per capita, o aumento da expectativa de vida, a queda no nível de escolaridade, a redução da taxa de fecundidade e menores gastos públicos em saúde poderiam elevar a taxa da mortalidade por câncer de mama. No caso da taxa corrigida por causas mal definidas, apenas a longevidade e os gastos públicos em saúde afetariam a mortalidade pela doença. Constatou-se ainda que a mortalidade por câncer de mama é maior no Sul e no Sudeste e menor no Norte, Nordeste e Centro Oeste, respectivamente. Além disso, as menores taxas de mortalidade são encontradas em cidades com 20 a 100 mil habitantes. Já as maiores ocorreriam tanto nos municípios com mais de 500 mil habitantes quanto naqueles onde a população não chega a 5 mil. A análise de tendência revelou que as regiões brasileiras só não reduziram suas respectivas taxas de mortalidade devido a outros fenômenos vivenciados pelo país, tais como o crescimento da renda, a elevação da expectativa de vida e a diminuição da taxa de fecundidade. Por fim, os dados apresentados sobre o câncer de mama revelaram uma qualidade inferior dos registros de óbitos desta neoplasia nas regiões Norte, Centro-Oeste e Nordeste em comparação ao Sudeste e Sul do país. Entretanto, esta situação melhorou durante o período analisado. Além disso, a diminuição dos óbitos por causas mal definidas parece ter reduzido o impacto deste problema sobre a mortalidade por câncer de mama. / Some researchers have indicated an increase on breast cancer mortality in Brazil in recent decades. However, this growth has not been homogeneous along the national territory. Therefore, this research aimed to analyze the factors associated to mortality rate from breast cancer of Brazilian counties. In order to accomplish this task, mortality rates, standardized by age group, were calculated to each county of Brazil to the years 1990, 2000 and 2010. It allowed us to estimate regression models, with cross-section and panel data, in order to verify the degree of association of these factors to different periods and regions of Brazil. The results revealed that a growth rate of per capita income, an increase of longevity, a decrease in the level of education, a reduction of fertility rates and a reduction of public spending on health could increase the mortality from breast cancer. However, when considering the mortality rate with correction by ill-defined causes, the results indicated that only the longevity and public spending on health would affect mortality. It was also found that mortality is higher in the South and Southeast and it is lower in the North, Northeast and Midwest, respectively. In addition, the lowest mortality rates were found in cities with 20.-100 thousand inhabitants. The highest mortality rates belong both to the big cities, with over 500 thousand inhabitants, as to the small ones, where the population does not reach 5 thousand. The trend analysis showed that Brazilian regions could have reduced their respective mortality rates if other phenomena (such as income growth, increased life expectancy and declining fertility rate) had not happened in Brazil. Finally, the compilation of data on breast cancer still showed a lower level of coverage of this neoplasm in the North, Midwest and Northeast and a higher level in the Southeast and South. However, this situation has improved over the considered period. Moreover, the reduction of deaths coming from ill-defined causes, verified along 1990, 2000 and 2010, appears to have reduced the effect of this problem on mortality from breast cancer.

This thesis introduces methods used in time-to-date analysis. It is written generally and so usable in dealing with any example. The thesis deals with problem of censoring, which means, that some observations occurred after the following, which is typical for the lifetime analysis. Methods mentioned in the thesis are nonparametric and parametric estimates of the survival function and their characteristics, and regression models, concretely Cox model and accelerated failure time model, which examine effect of the covariates on survival function. In the thesis is beside survival function presented hazard function, which express intensity of the analyzed event and cumulative hazard function, which is created as the name suggests by cumulative summation of the hazard function. Estimates of these functions are obtainable from survival function and for parametric estimate often exists formula resulting from parameters of used distribution. Empirical part of the thesis introduces influence of several different types and degrees of censoring on parametric and nonparametric estimates of the survival function, mean and median. The other empirical example is the usage of regression analysis on the data from the lungs cancer research made by Mayo Clinic.

Foram utilizados arquivos com 104.101, 55.063 e 60.782 registros de pesos corporais, do nascimento aos 630 de idades, de bovinos da raça Guzerá, da Associação Brasileira dos Criadores de Zebu (ABCZ), referentes ao período de 1975 a 2001, para estimar componentes de (co)variância e parâmetros genéticos, de acordo com três abordagens de análise, cada uma com um arquivo, utilizando diferentes modelos estatísticos e a metodologia REML. Nestas abordagens foram obtidos valores das estimativas de variância e parâmetros genéticos de modelos unicaracterísticos; modelos uni e bicaracterísticos e, de modelos de regressão aleatória (MRA), respectivamente. Na primeira, com quatro modelos unicaraterísticos, observou-se que o modelo 1, considerado completo, por incluir os efeitos genéticos direto e materno (GM) e os efeitos de ambiente permanente materno e residual, não diferiu significativamente (P<0,05), pelo teste razão de verossimilhança do modelo 2, que exclui o GM. As herdabilidades diretas (h2) estimadas nos modelos 1 e 2, foram muito semelhantes. Os valores de h2 cresceram da primeira idade até a segunda idade, mantiveram os valores até o desmame e depois cresceram. As estimativas de variância genética materna foram baixas, principalmente antes da desmama. Na segunda usando diferentes modelos uni e bicaracterísticos, o comportamento das estimativas foi semelhante à primeira abordagem. Os valores de h2 das análises uni e bicaracterísticas, para os pesos ajustados às idades padrão de 120(P120), 205(P205), 365(P365) e 550(P550) dias de idades foram 0,15; 0,10; 0,17; 0,14 e 0,14; 0,10; 0,16; 0,15, respectivamente. As correlações genéticas diretas (ra) semelhantes nos modelos 1 e 2 para P120/P205, P120/P365, P120P550, P205/P365, P205/P550 e P365/P550 foram 0,80; 0,54; 0,54; 0,74; 0,62 e 0,95 e, 0,80; 0,54; 0,53; 0,74; 0,62 e 0,95 respectivamente. Na comparação entre os modelos 1 e 2, das análises uni e bicaracterísticas, o modelo 2, que exclui GM, proporcionou ajuste similar ao modelo 1. Na análise de regressão aleatória foram testados dez modelos com diferentes estruturas de variâncias residuais e combinações de ordens (k) dos efeitos aleatórios. Pelos critérios de informação de Akaike e Bayesiano de Schwarz, os MRA mais adequados foram os modelos Reg666-r10 (RegkAkCkQ-r10) e Reg653-r10 (RegkAkCkQ-r10), respectivamente, para os efeitos genético aditivo direto (kA), de ambiente permanente de animal (kC) e de ambiente permanente materno (kQ), com as variâncias residuais divididas em dez (r10) classes. As estimativas de h2 de peso ao nascer (PN), 205, 365 e 550 dias de idades, foram de 0,13, 0,43, 0,46 e 0,48, para o modelo Reg666-r10; para o modelo mais parcimonioso (Reg653-10), foram de 0,13, 0,46, 0,54 e 0,56, respectivamente. As correlações fenotípicas, genéticas, de ambientes permanentes animal e materno foram todas positivas e similares entre os MRA. No modelo mais parcimonioso, Reg653-10, as ra do PN/205, PN/365, PN/550, 205/365, 205/550 e 365/550 foram, 0,40, 0,40, 0,42, 0,68, 0,74 e 0,81, respectivamente. Os modelos com homogeneidade de variância foram inadequados. A variância do resíduo dividido em dez classes distintas de variâncias foi mais adequada para modelar a variação residual. Na comparação das três abordagens de análise foi constatado que o MRA constitui alternativa importante para análise de dados de crescimento de bovinos. / Three different files containing 104,101, 55,063 and 60,782 body weight records from birth to 630 days of age, collected from 1975 to 2001, from Guzera cattle belonging to the Brazilian Association of Zebu Breeders (ABCZ) were used in this study. The data were analyzed according to three different approaches, corresponding to one of those files, in order to estimate the (co)variance components and the genetic parameters by different statistical models and the REML methodology: variance estimates and genetic parameters of single-trait models, single and two-trait models, and of random regression models (RRM). Regarding the first analysis, where four single-trait models were used, it was observed that model 1, the complete one which included the direct genetic and maternal (GM) effects, as well as the maternal permanent environmental effect and residual, did not statistically (P<0.05) differ by the likelihood ratio test from model 2, which excluded the GM. Direct heritabilities (h2) estimated by models 1 and 2 were quite similar, and increased from first to second age, remained until weaning, and then increased. Estimates of maternal genetic variance were low, especially before weaning. The second analysis, which used different single and two-trait models, resulted in similar behavior of estimates to the first analysis. The h2 estimated by single and two-trait analyses, for weight records adjusted to 120(P120), 205(P205), 365(P365) and 550(P550) days of age were 0.15, 0.10, 0.17, 0.14 and, 0.14, 0.10, 0.16, 0.15, respectively. The direct genetic correlations (ra) by models 1 and 2 for P120/P205, P120/P365, P120/P550, P205/P365, P205/P550 and P365/P550 were 0.80, 0.54, 0.54, 0.74, 0.62, 0.95 and, 0.80, 0.54, 0.53, 0.74, 0.62, 0.95, respectively. When comparing models 1 and 2, by the single and two-trait analyses, it was verified that model 2, which excluded the GM, was equivalent to the complete model. In the random regression analysis ten models presenting different residual variance structures and order combinations (k) of random effects were evaluated. According to the Akaike Information Criterion and the Schwarz Bayesian Information Criterion, the most suitable RRM were the models Reg666-r10 (RegkAkCkQ-r10) and Reg653-r10 (RegkAkCkQ-r10), respectively, for the direct additive effect (kA), the animal permanent environmental effect (kC) and the maternal permanent environmental effect (kQ), with the residue variances divided into ten distinct variance classes (r10). The h2 estimates for weights at birth (PN), 205, 365 and 550 days of age were 0.13, 0.43, 0.46, 0.48 and 0.13, 0.46, 0.54, 0.56 for the Reg666-r10 model and for the most parsimonious model (Reg653-10), respectively. The phenotypic, genetic, animal permanent environmental and maternal permanent environmental correlations were all positive and similar for all RRM. Considering the most parsimonious model, Reg653-10, the ra between PN/205, PN/365, PN/550, 205/365, 205/550 and 365/550 were 0.40, 0.40, 0.42, 0.68, 0.74 and 0.81, respectively. Models with variance homogeneity were inadequate. The residual variance divided into ten distinct variance classes was the most suitable to model the residual variation. In the comparison of the three approaches of analysis it was evidenced that the RRM constitutes important alternative for analysis of growth data of bovines.

This thesis deals with the rebound hammer method as a tool for approximation of the time limit for handling the concrete. The theoretical part is focused on three fields of knowledge - rebound hammer test, production of precast concrete components and statistical data analysis. The following practical part deals with the design of two single-parameter linear functions for two types of rebound hammer testers - SilverSchmidt L and SchmidtOriginal N. Statistical data processing is completed by the analysis of influential points by using the Cook’s distance. The resulting statistical models are compared with commonly used relationships.