No ajuste de um modelo de regressão pelo método;:) dos mínimos quadrados, é importante destacar a influência que cada valor observado tem sobre seu respectivo valor ajustado. A matriz de projeção, conhecida como “Hat-MatrixU”, contém estas informações e, juntamente com a análise dos resíduos estudentizados, fornece subsídios para determinar a existência de pontos influentes e/ou discrepantes (HOAGLH & WELSCH, 1978). Com a finalidade de detectar tais pontos em um modelo de regressão, foram propostas nos últimos anos, várias medidas de diagnóstico. As principais são apresentadas e discutidas no texto. Apesenta-se ainda um procedimento, gráfico, denominado gráfico L-R ("Leverage-Residual PIot'), de utilidade para determinar a causa da influência de uma observação através da análise dos elementos da diagonal da matriz de projeção, dos resíduos, e do efeito combinado destas duas medidas (GRAY, 1986) Para ilustração, tornou-se um exemplo com dados reais, na área de agronomia. Além disso desenvolveu-se um programa em linguagem TURBO- BASIC, utilizável em microcomputadores compatíveis ao padrão IBM-PC/XT, que proporciona as soluções desejáveis neste estudo. O método dói matriz de projeção mostrou-se eficiente na determinação de pontos influentes e/ou discrepantes. Das medidas de diagnóstico, a estatística D de COOK foi a que revelou melhores resultados. / When a least-squares fitting procedure is done it seems to be of some importance to know the influence that a y observed value could have on the y fitted datum. Such an information may be obtained from a projection matrix, the well know"Hat-Matrix", and also from the studentized residuals wich provides the identification of possible unusual data points (HOAGLIN & WELSCH, 1978). Here, a considerable number of statistics proposed for the study of outliers and the influence of observations in regression analysis is presented and discussed. The L-R plot (Leverage-Residual Plot) graphical display is also included in order to find the relative cause of influence, its residuals or their combined effects (GRAY, 1986). Finally, a real data example from agronomical sciences is studied through a computing program specially developed. It is also observed the efficiency of the"Hat-Matrix"to detect influent values and that of the Cook's D Statistcs as a diagnostic measure

Orientador: Gabriela Stangenhaus / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-22T04:02:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Machado_HelymardaCosta_M.pdf: 4843890 bytes, checksum: d92608cb421a49bc3a9b5850b381092c (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: As técnicas de diagnóstico para detecção de dados atípicos comumente utilizadas na análise de regressão linear têm por base o método de estimação dos mínimos quadrados dos resíduos. No entanto, se no conjunto de dados houver observações atípicas, estas obsetVações influenciarão o ajuste, afetando o estimador obtido por esse método. Quando isto OCOITe, pode haver efeitos de maceramento (isto é, não se detectam as observações atipicas, ou seja, aquelas que se distanciam das demais) e/ou "swamping" (isto é, c1assifica se como atípica uma observação comum). Neste traba1ho são abordados métodos de estimação com alto ponto de ruptura, ou seja, métodos cujos esticadores não são afetados quando houver observações atípicas no conjunto de dados. Como alternativa para o método dos mínimos quadrados dos resíduos são abordados mais deta1hadamente o método da mínima mediana dos quadrados dos resíduos e o método dos quadrados aparados mínimos. As técnicas de diagnóstico baoadas em tais métodos são resistentes a dados atípicos, conseguindo identificá-los. Para obtenção de uma solução para os estimadores dos métodos de estimação resistentes às observações atípicas utilizam-se algoritmos que se baseiam nos chamado conjuntos elementares, que consistem de subconjuntos das observações do conjunto de dados. Assim, são apresentados vários algoritmos baseados nos conjuntos elementares, sendo que alguns algori1mos consistem na enumeração completa ou parcial (através de uma amostra aleatória) de todos os possíveis conjuntos elementares, enquanto que outros são resolvidos através de programação linear. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: Jansle Vieira Rocha / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-07-25T00:50:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jakob_AlbertoAugustoEichman_M.pdf: 3759034 bytes, checksum: dd65c1a4cf5745fb31eba976fd3db4ae (MD5) Previous issue date: 1999 / Resumo: o presente trabalho teve como objetivo principal o estudo e a avaliação de uma metodologia para análise da variabilidade espacial de atributos do solo e sua correlação com o rendimento da cultura de milho (Zea mays L.) para fins de agricultura de precisão. Para isto foram utiH.adastécnicas de estatística básica, geoestatística e geoprocessamento para a criação de mapas interpolados de atributos do solo e rendimento da cultura. o ensaio foi realizado numa área de aproximadamente 4 hectares, no campo experimental do Centro de Pesquisas Químicas, Biológicas e Agrícolas (CPQBNUNICAMP), em Paulínia (SP). Foi utilizado um grid de amostragem do solo (classificado como latossolo roxo) de 25 metros e retiradas amostras nas profundidades de 0-20cm e 20-40cm, para análise de fertilidade.O plantio de milho foi feito emjaneiro de 1998 e a colheita realizada emjunho de 1998. Foram feitos semivariogramas para a criação de modelos utilizados na krigagem dos atributos do solo, e estes novos mapas de atributos interpolados foram correlacionados com omapa interpolado de rendimento de cultura por meio de análises de regressão espacial simples multivariada. Os resultados mostraram que o modelo obtido com os atnDutos mais importantes para a produção do milho explicou 82% do rendimento da cultura, utilizando como parâmetros os índices de Matéria Orgânica, Magnésio, Argila, Fósforo, Cálcio, Potássio e H+Al / Abstract: The ma.m goal of this study was to evaluate a methodology for the analysis of soil attributes and its correlation with the com yield for precision agriculture purpose. Statistics, geostatistics and GIS techniques were applied to the creation of interpoled soil attribute maps and yield maps. The experiment was carried out within a 4 há field in the experimental area of the CPQBA/UNICAMP, in Paulinia (SP, Brazil). A 25 meters sample grid was made and soil samples were taken at O.2Omand 0.40m depth. The com was planted in january and harvested in june (1998). Semivariograms were made in order to build the models used for kriging interpolation of soil attributes. These interpolated soil attribute maps were correlated with the interpolated yieldmap by mean of multivariate spatial regression. The results showed that the model derived nom the most important parameters for the com production explained 82% ofthe crop yield, using the parameters organic matter, Mg, clay, P, Ca, K and H+Al / Mestrado / Maquinas Agricolas / Mestre em Engenharia Agrícola

Orientador: Araken Silveira / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Civil / Made available in DSpace on 2018-07-25T19:16:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carvalho_MarcusViniciusGuerraSeraphicodeAssis_M.pdf: 3760532 bytes, checksum: 62886d1d1f7fcb15cafebfc896b14e53 (MD5) Previous issue date: 1999 / Resumo: Nesta pesquisa é realizado um estudo comparativo entre três processos empíricos de dimensionamento de pavimentos flexíveis, todos, com bases conceituais substanciadas pelo método do CBR. São comparados os processos do Corps ofEngineers (1962), da AASHTO (1972) e do DNER (1966), com o objetivo de analisar a tendência de comportamento deste último, em relação aos dois primeiros. Primeiramente, serão estudados os procedimentos de cálculo de cada um dos processos mencionados e, posteriormente, estes, serão submetidos a uma comparação entre si. Esta comparação terá como parâmetro de observação, as espessuras de pavimentos obtidas para cada processo, quando submetidos à composições de tráfegos iguais e às mesmas condições de subleito. Com esta comparação serão evidenciadas, quais as influências, em termos de procedimento de cálculo, que realmente ocorrem no processo do DNER, por parte dos processos do Corps of Engineers e da AASHTO. Desta forma, serão salientados todos os aspectos que podem ser desconsiderados no processo do DNER, para dimensionar pavimentos flexíveis, a fim de melhor adequá-Io às condições brasileiras e respaldá-lo cientificamente, sem comprometer entretanto, a validade de seus resultados. ...Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: In this research is accomplished a comparative study between three empirical processes of flexible pavements design, alI, with conceptual bases substantiated by the CBR method.The processes of the Corps of Engineers (1962), the AASHTO (1972) and the DNER (1966) are compared, with the objective to analyze the trend of behavior of these last, in relation to the two first mentioned. Primarily, will be studied the methodologies of each one processes and, hereafter, they will be submitted to a comparison between themselves. This comparison will have as comment parameter, the obtained thicknesses of pavements for each process, when submitted to the compositions of equal traffics and to the same subgrade conditions. With this comparison will be evidenced, which the methodologics influences that really occur in DNER process, by the Corps of Engineers and the AASHTO processes. Thus, will be pointed out the aspects that can be disconsiderated in the methodology adopted for the DNER, to flexible pavements design, in order to adjust it to the brazilian conditions with scientific endorse, however without compromising, the validity of its results. ...Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations / Mestrado / Transportes / Mestre em Engenharia Civil

Orientador: Adalberto Jose Rosa / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-18T11:22:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vieira_PauloMarcosFernandes_M.pdf: 5828516 bytes, checksum: e01650eda59c49543656952dbb922554 (MD5) Previous issue date: 1992 / Resumo: A análise automatizada de testes de pressão em poços de petróleo tem como objetivo obter os parâmetros da formação através da utilização de técnicas de regressão não linear aplicadas aos dados de pressão de fundo versus tempo obtidos durante o período do teste. Neste trabalho foram analisadas e comparadas as performances de vários métodos de regressão não linear aplicados a dados de testes de pressão. Alguns dos métodos considerados baseiam-se na minimização da norma L2, tais como: mínimos quadrados e decomposição em valores singulares. Outros minimizam a norma L1, como mínimos valores absolutos (MVA), mínimos valores absolutos modificado (MVAM), método combinado MVAM-MVA e o método de Nelder-Mead. Uma nova função penalidade foi proposta para o caso de otimização restrita em métodos que se baseiam na resolução de sistemas de equações lineares quadrados. Além disso, para métodos que se baseiam na solução de sistemas de equações lineares sobredeterminados, para os quais não se aplicam as funções penalidade convencionais, foram propostas mudanças nos domínios dos parâmetros com o objetivo de restringir a minimização a regiões física e matematicamente possíveis. Concluiu-se que o método de mínimos valores absolutos modificado (MV AM) e o método combinado (MVAM-MVA) tem melhor desempenho do que os demais no que se refere ao número de iterações, à. convergência a partir de estimativas iniciais pobres ou à. robustez em relação a regiões onde o problema físico-matemático é mal posto. Dois modelos de reservatório foram analisados: reservatório homogêneo infinito e reservatório de dupla porosidade infinito. Foram comparados os resultados das regressões efetuadas com dados de pressão, com dados da derivada logarítmica da pressão e com o conjunto desses dados. Concluiu-se que o uso do conjunto de dados de pressão e de derivada torna os métodos mais robustos. Diversos exemplos utilizando dados sintéticos ou reais foram discutidos neste trabalho / Abstract: The objective of an automated well test analysis is to obtain íormation parameters by using nonlinear regression techniques applied to bottom hole pressure versus time data collected during the test period. In this work several nonlinear regression methods were analysed and their performances compared. Some of the methods considered are based on the L2-norm minimization, as the least squares and the singular value decomposition. Other methods minimize the Ll-norm, such as the least absolute values (LAV), modified least absolute values (MLAV), the combination (MLAV-LAV) and the Nelder-Mead's method. A new form of penalty-function was proposed to constrain the optimization in methods based on the solution of squared linear systems of equations. For methods based on the solution of over determined linear systems of equations, for which conventional penality-functions can not be applied, changes in the domains of the unknown parameters were proposed in order to restrict the minimization to feasible (physically and mathematically) regions. The modified least absolute values (MLAV) and the combined method (MLAVLA V) presented the best performance among alll methods considered in the study, concerning number of iterations, convergence from poor initial estimates or robustness with respect to infeasible regions. Two reservoir models were analysed: infinite homogeneous reservoir and infinite double-porosity reservoir. The results of the nonlinear para.meter estimation using either pressure data, pressure derivative or pressure and derivative data were compared. The use of both pressure and derivative as the model function yielded better performance than using I only pressure or pressure derivative data. Various examples with synthetic and field data were discussed. / Mestrado / Mestre em Engenharia de Petróleo

Orientador : Gabriela Stangenhaus / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-19T02:35:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AgueroPalacios_YselaDominga_M.pdf: 2589211 bytes, checksum: c30cce4b804f3c4a4a42f0838046538b (MD5) Previous issue date: 1994 / Resumo: Os métodos de diagnósticos de observações discrepantes na análise de regressão linear múltipla baseiam-se na eliminação de apenas uma observação de cada vez. Existem também métodos nos quais se elimina mais de uma observação de cada vez, mais são pouco aplicados devido aos problemas combinatórios envolvidos. Por outro lado, existem conjuntos de dados com um padrão de múltiplas observações discrepantes os quais não são revelados pelos métodos de eliminação de uma observação de cada vez. Nestes casos dizemos que aconteceu um problema de "mascaramento". Neste trabalho estudamos métodos exploratórios de identificação de múltiplas observações discrepantes usando estimadores com alto ponto de ruptura, isto é, estimadores que além de não serem afetados no caso de existir múltiplas observações discrepantes no conjunto de dados, sejam úteis para identificá-los. / Abstract: Not informed / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: Cicilia Yuko Wada / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-19T05:46:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Giolo_SuelyRuiz_M.pdf: 4159785 bytes, checksum: 104c65010aaa367308551281ec779897 (MD5) Previous issue date: 1994 / Resumo: Não informado. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: Cicilia Yuko Wada / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-19T14:13:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Shimakura_SilviaEmiko_M.pdf: 3879713 bytes, checksum: d562d4dd4e7b0ddb475fce69a864db69 (MD5) Previous issue date: 1994 / Resumo: Não informado / Abstract: Not informed / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: Gabriela Stangenhaus / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-20T01:15:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_DamiaoNobregada_M.pdf: 2683132 bytes, checksum: 205a0f07bbedeff4e84f86e420cb584d (MD5) Previous issue date: 1995 / Resumo: Neste trabalho será apresentada uma descrição básica de tópicos importantes do método Bootstrap (Efron, 1979a) para serem aplicados em problemas de Inferência Estatística cujas soluções analíticas são complicadas ou desconhecidas. Este texto é dirigido não só para estudantes de pós-graduação em Estatística, mas também para alunos de Bacharelado em Estatística que tenham cursado disciplinas básicas de Probabilidade e Inferência. É vista, inicialmente, a implementação do método para estimar variâncias, tendenciosidades e construção de intervalos de confiança. Em seguida, esta metodologia é implementada em problemas de análise de regressão múltipla utilizando critérios de estimação como: mínimos quadrados, norma LI e outros métodos robustos. Finalmente, é apresentada uma aplicação com dados de um experimento químico em bases de Schiff, que é um problema de regressão linear com restrição nos parâmetros, para mostrar a versatilidade do método em problemas mais complicados. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: Luzia Aparecida Trinca / Banca: Rogério Antonio de Oliveira / Banca: Josmar Mazucheli / Resumo: Neste trabalho, a flexibilidade dos modelos de polinômios fracionários foi explorada como alternativa quando polinômios simples mostram falta de ajuste em modelos de regressão. Vários tipos de modelos de regressão foram considerados incluindo regressão logística, regressão logística com efeitos aleatórios, e regressão para resposta quantitativa contínua com aumento de variância. Três aplicações para dados biológicos foram realizadas: o exemplo dos rotíferos apresentado em Collett (1991), o estudo da tolerância para temperaturas de células de fungos apresentado em Theodoro et al. (2008) e o estudo da relação entre peso e comprimento de uma espécie de aranhas considerado em Stropa & Trinca (2005). Nos dois primeiros exemplos o modelo de regressão logística foi considerado e o ajuste mostrou sobredispersão dos dados, bem como falta de ajuste dos modelos simples. O uso de polinômios fracionários e a inclusão de efeitos aleatórios nas funções dos preditores lineares mostraram benefícios para ambos os problemas de modelagem. No terceiro exemplo, a relação entre a variável resposta e a regressora foi não-linear com variância do erro não constante. O uso simultâneo de polinômios fracionários e transformações do tipo Box-Cox resultaram em funções preditivas razoáveis para o problema. A influência de pontos particulares foi explorada e todos os exemplos ilustraram que o processo de modelagem, na prática, requer cuidados nas inspeções das violações do modelo, considerações do problema em particular, e na tomada de decisões / Abstract: In this work the flexibility of fractional polynomial models were explored as alternative when simple polynomials show lack of fit in regression models. Several types of regression models were considered including logistic regression, mixed logistic regression, and regression for a continuous quantitative response with increasing variance. Three applications to biological data were shown: the rotifers example of Collett (1991); the study of tolerance to temperature of fungus cells of Theodoro et al. (2008); and the study of the relationship between weight and size of a specie of spiders of Stropa & Trinca (2005). In the first two examples the logistic model was considered and overdispersion as well as lack of fit of simple models were detected. The use of fractional polynomials and the inclusion of random effects in the linear predictor function showed benefits to both modeling problems. In the third example the relation was non-linear with nonconstant error variance. The simultaneous use of fractional polynomials and Box-Cox transformation resulted in very reasonable prediction functions. Influence of particular points were explored. All examples illustrated that the modeling process in practice includes careful inspections of model violations, practical considerations and decisions / Mestre