Orientador: Paulo Sergio G. Magalhães / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-07-24T01:05:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Teixeira_MarcosAlexandre_M.pdf: 3520663 bytes, checksum: 758dc294abd24d4122b37b96f5a14c80 (MD5) Previous issue date: 1998 / Mestrado / Maquinas Agricolas / Mestre em Engenharia Agrícola

Em programas de melhoramentos, parâmetros genéticos são normalmente estimados, com a finalidade de possibilitar a obtenção de progressos esperados e de respostas correlacionadas na seleção, bem como de auxiliar na definição do método de melhoramento mais apropriado para a população em estudo. Esses parâmetros são estimados a partir de amostras e, em seguidas, extrapolados para as populações das quais foram retiradas tais amostras. O tamanho ideal de uma amostra, entretanto, não está ainda definido, e a literatura aponta tamanhos que variam de 50 a 1000 progênies. O objetivo do presente trabalho foi avaliar o efeito do aumento do tamanho da amostragem na determinação de parâmetros genéticos. Para tanto, foram empregadas 100 progênies intrapopulacionais de meios irmãos e 100 progênies intrapopulacionais de irmãos germanos, ambas de população de milho ESALQ-PB 4. As progênies encontravam-se divididas em grupos de 25, havendo assim, quatro experimentos. Cada experimento foi instalado em dois locais, e cada local apresentava duas repetições. O delineamento estatístico utilizado em cada experimento foi o de blocos casualizados. Foram quatro, portanto, os tamanhos avaliados (25, 50, 75 e 100 progênies). Os tamanhos de 75 e de 100 progênies, tanto para as progênies de meios irmãos como para as progênies de irmãos germanos, mostraram-se adequados para estimar parâmetros genéricos relacionados ao caráter peso de espigas. Em relação aos caracteres altura da planta e altura da espiga, os tamanhos de 75 e 100, nas progênies de meios irmãos apresentaram-se como apropriadas para estimar tais parâmetros, enquanto que, nas progênies de irmãos germanos, não foi possível determinar qual o tamanho recomendável, uma vez que foi verificado, para ambos os caracteres, nos tamanhos correspondentes a 100 progênies, um súbito aumento na estimativa da variância genética. Os caracteres posição relativa da espiga e índice de espigas praticamente não apresentaram variância genética, tanto nas progênies de meios irmãos como nas progênies de irmãos germanos, impossibilitando, também, dessa forma, a determinação do tamanho adequado para estimar parâmetros. As correlações genéticas entre os caracteres peso de espigas, altura da planta e altura da espiga apresentaram-se estáveis entre os diferentes tamanhos das amostras, em ambos os tipos de progênie, ao passo que as demais se revelaram como inconsistentes, possivelmente em razão da ausência de variância genética detectada para os caracteres posição relativa da espiga e índice de espigas. / not available

Este estudo pretendeu testar e discutir como a variação da capacidade de detecção de um observador pode influenciar os resultados de uma amostragem de aves por pontos, em diferentes períodos do dia, tempos de permanência no ponto e distâncias de observação diferentes. Para tal, uma grade com 25 pontos eqüidistantes 100 metros entre si foi marcada numa floresta semidecidual de uma região tropical. Tais pontos eram visitados num dia, em tres períodos de observação, manhã, meio do dia e fim de tarde. Cada período era amostrado por 150 minutos, divididos em amostras de 5 minutos. Neste tempo, cada contato era anotado e estimada sua distância em relação ao observador (dentro ou fora de um raio de 50 metros). Usou-se número de contatos como uma medida da detecção do numero de indivíduos e/ou grau de atividade das espécies presentes na área. Os resultados mostraram que a grande maioria da comunidade de aves pode ser amostrada em quaisquer períodos do dia, porém o esforço de coleta na manhã é praticamente a metade dos períodos do meio do dia e fim da tarde. Porém, estes resultados não são os mesmos para as diferentes espécies. O tempo máximo de espera num ponto foi de 10 minutos, em qualquer período do dia. Distâncias menores que 50 metros foram necessárias para um levantamento quantitativo e para um levantamento qualitativo não houve limite de distância. O método de pontos de amostragem proporciona uma estimativa pouco precisa e pouco acurada da densidade e/ou da abundância das espécies que estão sendo estudadas. A questão e a conclusão à que se pode chegar em trabalhos que usem tais métodos, devem estar na mesma precisão e acurácia que o método empregado / not available

Orientador: Edesio Luiz Simionatto. / Dissertação (mestrado) - Universidade Regional Blumenau, Centro de Ciências Exatas e Naturais, Programa de Pós-Graduação em Química.

Orientadora: Ilse Maria Beuren. / Dissertação (mestrado) - Universidade Regional de Blumenau, Centro de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis.

A modelagem de um depósito mineral é realizada por meio da combinação de diversas fontes de informações. Dentre estas fontes pode-se citar a sísmica de reflexão. A sísmica de reflexão fornece dados de tempos de propagação de ondas sísmicas até essas serem refletidas pelas estruturas dos depósitos minerais. As profundidades dessas estruturas podem ser obtidas multiplicando-se os tempos pelas velocidades de propagação das ondas sísmicas. Normalmente, a velocidade de uma onda sísmica é determinada indiretamente por meio do processamento dos próprios dados sísmicos, o que pode gerar erros na interpretação de seções geológicas. A perfilagem geofísica é uma alternativa na determinação dessa velocidade, uma vez que a velocidade de onda acústica é obtida ao longo do furo perfilado e a velocidade de onda acústica pode ser relacionada com a velocidade de onda sísmica. As estimativas de valores de velocidade na região entre os furos perfilados permite as estimativas de valores de profundidade nessa região. Neste estudo, foram analisadas possibilidades de se estimar, em um grid, valores de velocidade e incertezas associadas a esses valores, utilizando-se ferramentas geoestatísticas. A simulação seqüencial Gaussiana, dentre as ferramentas analisadas, pareceu ser a mais adequada para obtenção de velocidades e incerteza dos valores estimados em cada nó do grid considerado. Para o caso abordado, alguns valores de profundidade da estrutura de interesse apresentaram variações significativas em função da incerteza de velocidade. Essas variações são muito importantes na execução de certos métodos de lavra subterrânea, o que enfatiza a importância da determinação da incerteza das velocidades estimadas. A metodologia é apresentada e ilustrada em um importante depósito de carvão em Queensland, Austrália.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Programa de Pós-Graduação em Quimica, Florianópolis, 2012. / Made available in DSpace on 2013-06-26T00:51:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 314869.pdf: 1288810 bytes, checksum: 59657a62f206c3a16a14fbd3f7ed909d (MD5) / Os métodos de microextração em fase sólida (SPME) e de microextração em fase sólida com recobrimento internamente refrigerado (CF-SPME) foram utilizados neste trabalho para o desenvolvimento de metodologias analíticas para a determinação de fenóis e pesticidas na matriz couro. Estratégias de otimização foram utilizadas para estabelecer as condições ótimas de extração e derivatização. A primeira metodologia desenvolvida se refere à utilização da técnica de SPME para determinação de 16 fenóis em couro utilizando uma fibra comercial de poliacrilato (PA) e cromatrografia gasosa acoplada à espectrometria de massas (GC/MS). Para a metodologia desenvolvida, obteve-se um limite de detecção (LOD) na faixa de 0,03 a 0,20 ng g-1 com desvio padrão relativo (RSD) 10,3% (n=6), com recuperação entre de 90,0 e 107,2%. A segunda metodologia utiliza a CF-SPME para determinação de 8 fenóis em couro associada com a derivatização on fiber com bis(trimetilsilil)trifluoracetamida (BSTFA) e detecção por GC/MS. A fase extratora utilizada foi uma membrana oca de PDMS. Neste estudo obteve-se faixa linear entre 8,92 e 80 µg g-1 para os fenóis e LOD variando de 1,03 a 2,68 µg g-1com RSD 15,5% (n=5), com recuperação na faixa de 64,6 a 92,3%. A terceira e última metodologia desenvolvida foi para quantificação de 11 pesticidas organoclorados em couro utilizando a técnica de SPME (fibra comercial de PDMS/DVB) e GC/MS. Para a metodologia desenvolvida, obteve-se um LOD na faixa de 3,28 a 10,98 ng g-1 com RSD 14,3% (n=5), com recuperação entre 93,7 e 107,3%. Todas as metodologias mostraram-se adequadas para análise de fenóis e pesticidas em couro.<br> / Abstract : Solid phase microextraction (SPME) and cold fiber solid phase microextraction (CF-SPME) methods were used in this work for the development of analytical methods for the detection of phenols and pesticides in leather matrices. Optimization strategies were used to establish the derivatization and extraction optimal conditions. The first developed method refers to the use of SPME technique for the determination of 16 phenols in leather using a commercial PA fiber and gas chromatography mass spectrometry (GC/MS). For the developed method, a detection limit in the range 0.03 to 0.2 ng g-1 was obtained, with a relative standard deviation (RSD) 10.23% (n=6), with recovery between 90.0 and 107.2%. The second method uses CF-SPME for the determination of 8 phenols in leather associated with on fiber derivatization, using trimethylsilyltrifluoroacetamide (BSTFA) and detection by GC/MS. The extraction phase was a PDMS hollow membrane. In this study a linear range between 8.92 and 80.00 ìg g-1 was obtained for phenols with a detection limit ranging from 1.03 to 2.68 ìg g-1 with RSD 15.48% (n=5), with recovery into the range 64.6 to 92.3%. The third and last method developed was the quantitation of 11 organochlorinated pesticides in leather using the SPME technique (commercial PDMS/DVB fiber) and GC/MS. For the developed method, a detection limit in the range of 3.28 to 10.98 ng g-1 was obtained, with RSD 14.25% (n=5), with recovery between 93.7 and 107.3%. All the methods proved adequate for analysis of phenols and pesticides in leather.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2017-12-18T17:47:08Z No. of bitstreams: 1 2017_GilbertoRezendedeAlmeidaJunior.pdf: 993090 bytes, checksum: 4e9a2f4bb4f74621692a969251deeba3 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-02-15T18:47:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_GilbertoRezendedeAlmeidaJunior.pdf: 993090 bytes, checksum: 4e9a2f4bb4f74621692a969251deeba3 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-15T18:47:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_GilbertoRezendedeAlmeidaJunior.pdf: 993090 bytes, checksum: 4e9a2f4bb4f74621692a969251deeba3 (MD5) Previous issue date: 2018-02-15 / A amostragem é uma metodologia utilizada para auxiliar a seleção de amostras e estimação de parâmetros com base nessas amostras. Usualmente é discutido o tamanho mínimo que deve se tomar em uma amostra. No entanto, ao utilizar amostras grandes, podem surgir problemas na realização de testes de hipóteses pois, segundo a propriedade da consistência dos estimadores, ao aumentar o tamanho amostral a variância do estimador diminui, podendo in uenciar no valor da estatística do teste de hipótese. O problema se agrava em amostras complexas. Neste trabalho é proposto uma técnica de subamostragem para ser aplicada nessas grandes amostras, assim como o algoritmo para fazer uma subamostragem de maneira correta. Um teste para o efeito do tamanho amostral na signi cância de teste de hipóteses também é apresentado. Foram simulados dados em que os resultados mostraram a importância dessa veri cação. Também foi feita uma aplicação utilizando os dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios - PNAD, e os resultados mostraram uma mudança na inferência quando o tamanho da amostra foi reduzido. / Sampling is a statistical methodology used to aid the sample selection and the parameters estimation based on this sample. It is common to discuss the minimum size to be taken in a sample, however, when using large samples, problems may arise in performing hypothesis tests because, according to the consistency property of the estimators, by increasing the sample size the variance of the estimator decreases. This may in uence the value of the hypothesis test statistic. The problem is exacerbated in complex samples. In this work we propose a subsampling technique to be applied in large samples, as well as an algorithm to conduct resampling. A test for the e ect of sample size on the signi cance of the hypothesis test is also presented. Simulated data have been used and the results showed the importance of this method. In addition, in application to the Brazilian National Household Sample Survey (PNAD) showed that the inference was changed when the sample size was reduced.

A modelagem de um depósito mineral é realizada por meio da combinação de diversas fontes de informações. Dentre estas fontes pode-se citar a sísmica de reflexão. A sísmica de reflexão fornece dados de tempos de propagação de ondas sísmicas até essas serem refletidas pelas estruturas dos depósitos minerais. As profundidades dessas estruturas podem ser obtidas multiplicando-se os tempos pelas velocidades de propagação das ondas sísmicas. Normalmente, a velocidade de uma onda sísmica é determinada indiretamente por meio do processamento dos próprios dados sísmicos, o que pode gerar erros na interpretação de seções geológicas. A perfilagem geofísica é uma alternativa na determinação dessa velocidade, uma vez que a velocidade de onda acústica é obtida ao longo do furo perfilado e a velocidade de onda acústica pode ser relacionada com a velocidade de onda sísmica. As estimativas de valores de velocidade na região entre os furos perfilados permite as estimativas de valores de profundidade nessa região. Neste estudo, foram analisadas possibilidades de se estimar, em um grid, valores de velocidade e incertezas associadas a esses valores, utilizando-se ferramentas geoestatísticas. A simulação seqüencial Gaussiana, dentre as ferramentas analisadas, pareceu ser a mais adequada para obtenção de velocidades e incerteza dos valores estimados em cada nó do grid considerado. Para o caso abordado, alguns valores de profundidade da estrutura de interesse apresentaram variações significativas em função da incerteza de velocidade. Essas variações são muito importantes na execução de certos métodos de lavra subterrânea, o que enfatiza a importância da determinação da incerteza das velocidades estimadas. A metodologia é apresentada e ilustrada em um importante depósito de carvão em Queensland, Austrália.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2013. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2014-03-07T13:49:06Z No. of bitstreams: 1 2013_IracemaVeigaMadeiraMauriz.pdf: 1919719 bytes, checksum: f19aac5d617789524063b493112162b4 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2014-03-07T14:03:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_IracemaVeigaMadeiraMauriz.pdf: 1919719 bytes, checksum: f19aac5d617789524063b493112162b4 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-03-07T14:03:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_IracemaVeigaMadeiraMauriz.pdf: 1919719 bytes, checksum: f19aac5d617789524063b493112162b4 (MD5) / Este trabalho teve por objetivo implementar computacionalmente a amostragem espacial adaptável no software SAS, uma vez que os seus usuários ainda não tinham uma ferramenta computacional para utilizá-la. Além disso, essa é uma nova técnica que pode ter várias aplicações. A amostragem adaptável é um dos procedimentos que vem sendo estudado e testado em levantamentos de populações raras, como a localização dos minérios, e que exibem padrão de distribuição es- pacial agregado onde a selecão de unidades amostrais dependem de observações feitas durante a pesquisa. Para isso foi feito um estudo sobre a teoria de amostragem clássica e adaptável, bem como um levantamento de alguns algoritmos de amostragem adaptável já existentes. Assim, definiu-se analisar o caso apresentado por Thompson (1990) onde a distribuição espacial agregada dos dados influencia a seleção amostral dos dados em conglomerados. Dessa forma, desenvolveu-se o algoritmo computacional para a amostragem espacial adaptável por conglomerados e a amostragem espacial adaptável estratificada por conglomerados, obtendo os mesmos resultados para ambos exemplos do autor. Além disso, fez-se outras contribuições para o tema como a análise dos estimadores para a média e para o total com o aumento da população (N grades regulares), bem como a análise de outra forma de seleção amostral, a selecão QUEEN, para o caso da amostragem espacial adaptável por conglomerado. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / The objective of the this work is to implement computationally the adaptive spatial sampling on the software SAS, since the users do not have a computational tool to use it. Also, this is a new technique that can have multiple applications. Adaptive Sampling is one of the procedures that have been studied and tested in surveys of rare species populations, such as the location of ores, that exhibit spatial pattern household where the selection of sampling units rely on the observations made during the research. For that was made a study on classical and adaptive sampling theory as well as a survey of some existing algorithms of adaptive sampling. Thus, it was decided to analyze the case presented by Thompson (1990) where the clustered distribution of the data in uences the selection of sampling data into clusters. Furthermore, was developed a computational algorithm to adaptive spatial cluster sampling and strati ed adaptive spatial cluster sampling, getting the same results for both examples of the author. Moreover, it was made further contributions to the subject and the analysis of estimators for the mean and the total with the increase of population (N regular grids), as well as the analysis of other sample selection, such as QUEEN 's selection, to the case of adaptive spatial cluster sampling.