A escassez de estudos acerca de receitas e despesas aeroportuárias, aliada a necessidade de subsídios para a formulação, pelos órgãos reguladores do transporte aéreo, das políticas tarifárias, comerciais e operacionais de gestão aeroportuária, juntamente com a propagação do novo sistema de gestão aeroportuária ("Negócio Aeroporto"), voltado à busca de parceiros ou operadores na iniciativa privada, constituíram-se em importante motivação para a realização desta pesquisa.Como resposta à problemática apresentada, são desenvolvidas, por meio do uso de técnicas de análise de regressão múltipla do tipo Cross Section, funções lineares para as receitas total, comercial e de aeronaves e, uma função cúbica para o custo total, tendo como base de dados a rede de aeroportos administrados pelo Daesp - Departamento Aeroviário do Estado de São Paulo.Os resultados estatísticos obtidos para as funções estudadas apresentaram resultados satisfatórios e defensáveis, podendo desta forma, ser validados do ponto de vista estatístico e econométrico. A utilização dos modelos para a avaliação de receitas e custos em unidades aeroportuárias isoladas e em redes de aeroportos resultou em erros com grandezas na ordem 5,00%, comprovando a qualidade dos modelos calibrados, que também permitiram a classificação dos aeroportos em produtivos ou não, sob a ótica da variável WLU (Work Load Unit).Finalmente, conclui-se que os modelos desenvolvidos neste trabalho se prestam à análise do setor em questão, subsidiando informações robustas e confiáveis aos administradores aeroportuários.

O Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial (SENAI) foi criado em 1942 com o objetivo de oferecer um ensino profissional de qualidade para a recém-criada indústria de base e, passados mais de 70 anos de sua criação, permanece firme no propósito de aumentar a competitividade do setor industrial. Considerando as unidades escolares do SENAI no Estado de São Paulo, verifica-se, como grande desafio, manter a oferta de cursos alinhada à demanda das indústrias. Para tanto, é imprescindível que haja rapidez na tomada de decisão referente à adequação e renovação da infraestrutura instalada. Com base no problema exposto, o presente trabalho visa verificar a quantidade de mão de obra qualificada requerida pelas indústrias da região onde estão instaladas as unidades do SENAI - SP, utilizando-se de modelos preditivos de regressão que auxiliem os gestores no direcionamento de novos investimentos. Os recursos empregados foram a consulta aos especialistas de diversas áreas do SENAI-SP, assim como a literatura e trabalhos acadêmicos atinentes ao tema. Como métodos, utilizou-se questionários, pesquisas - exploratória, bibliográfica e documental - mineração de dados e ferramentas de regressão linear e não linear, com as variáveis identificadas, para verificar qual das regressões apresenta melhor capacidade preditiva para a demanda por formação de mão de obra. Em particular, o modelo de regressão não linear considerado é uma rede neural artificial feedforward, treinada com o algoritmo backpropagtion para atualização de pesos. Os dados utilizados nos modelos de regressão referem-se à região de Campinas/SP, com o intuito de identificar a necessidade da indústria por mão de obra formada no curso Técnico em Eletrônica. A rede neural artificial foi o modelo de regressão que apresentou o melhor desempenho preditivo da demanda, constituindo-se, desta forma, como um importante instrumento de auxílio ao processo decisório dos gestores das unidades escolares do SENAI-SP em funcionamento.

Uma etapa importante após a formulação e ajuste de um modelo de regressão é a análise de diagnóstico. A regressão logística tem se constituído num dos principais métodos de modelagem estatística de dados; mesmo quando a resposta de interesse não é originalmente do tipo binário, alguns pesquisadores tem dicotomizado a resposta de modo que a probabilidade de sucesso pode ser modelado através da regressão logística. Neste trabalho consideramos um estudo de diagnóstico no modelo da regressão logística, utilizando as medidas proposta por Pregibon (1981) e a técnica de influência local Cook (1986). Investigamos a aplicação da técnica de influência local sob diferentes esquemas de perturbação. Como ilustração, apresentamos a aplicação dos resultados desenvolvidos em dois conjuntos de dados reais. / An important stage after the formularization and adjustment of a regression model is the diagnosis analysis. Logistic regression is one of the main methods for modeling data and even when the response of interest is is not originally of the binary type, some researchers have dichotomized the response in a way that the success probability can be modeled through logistic regression. In this work we consider a study of diagnosis methods with logistic regression, using the measures proposed by Pregibon (1981) and the local influence technique of Cook (1986). We investigate the application of the local influence technique of under different types of disturbance. As as illustration, we show the application of the developed results obtained with real data sets.

No Planejamento de experimentos para o ajuste de modelos polinomiais envolvendo k fatores principais e respectivas interações, e bastante comum a utilização dos fatoriais 2k, 3k ou frações dos mesmos. Para as analises dos resultados desses experimentos, freqüentemente se considera o princípio da hereditariedade, ou seja, uma vez constatada uma interação significativa entre fatores, os fatores que aparecem nesta interação e respectivas interações devem também estar presentes no modelo. Neste trabalho, esse princípio e incorporado diretamente a priori, para um método de seleção de variáveis Bayesiana, seguindo as idéias propostas por Chipman, Hamada e Wu (1997), porem com uma alteração dos valores sugeridos pelos autores para os hiperparâmetros. Essa alteração, proposta neste trabalho, promove uma melhoria considerável na metodologia original. A metodologia e então ilustrada por meio da analise dos resultados de um experimento fatorial para a elaboração de biofilmes de amido originado da ervilha. / In experimental planning for adjustment of polynomials models involving k main factors and their interactions, it is frequent to adopt the 2k, 3k designs or its fractions. Furthermore, it is not unusual, when analysing the results of such experiments, to consider the heredity principle. In other words, once detected a signicant interaction between factors, the factors that appear in this interaction and respective interactions should also be present in the model. In this work, this principle is incorporated directly in the prior, following the ideas proposed by Chipman, Hamada and Wu (1997), but changing some of the hyperparameters. What improves considerably the original methodology. Finally the methodology is illustrated by the analysis of the results of an experiment for the elaboration of pea starch biolms.

Neste trabalho apresenta-se duas novas distribuições de probabilidade obtidas de dois métodos de generalização da distribuição log-logística com dois parâmetros (LL(?,?)). O primeiro método descrito em Marshall e Olkin (1997) transforma a nova distribuição, agora com três parâmetros e denominada distribuição log-logística modificada (LLM (v,?,?)), mais flexível porém, não muda a forma geral da função de taxa de falha e o novo parâmetro v, não influência no cálculo da assimetria e curtose. O segundo método utiliza a classe de distribuições Kumaraswamy proposta por Cordeiro e Castro (2010), para construir a nova distribuição de probabilidade, denominada distribuição Kumaraswamy log-logística (Kw-LL(a,b,?,?)), a qual considera dois novos parâmetros a e b obtendo ganho nas formas da função de taxa de falha, que agora além de modelar dados onde a função de taxa de falha tem forma decrescente e unimodal, modela forma crescente e forma de U. Também foi proposto as distribuições logística modificada (LM (v,µ,?)) e Kumaraswamy logística (Kw-L (a,b, µ,?)$) para a variável Y=log(T), em que T ~ LLM (v,?,?) no caso da distribuição logística modificada e T ~ Kw-LL(a,b,?,?) no caso da distribuição Kw-L. Com reparametrização ? = exp(µ) e ? = 1/?. Da mesma forma que a distribuição LLM, não há ganho quanto a forma da função de taxa de falha da distribuição logística modificada e o parâmetro v não contribuiu para o cálculo da assimetria e curtose desta distribuição. O modelo de regressão locação e escala foi proposto para ambas as distribuições. Por fim, utilizou-se dois conjuntos de dados, para exemplificar o ganho das novas distribuições Kw-LL e Kw-L em relação as distribuições log-logística e logística. O primeiro conjunto refere-se a dados de tempo até a soro-reversão de 143 crianças expostas ao HIV por via vertical, nascidas no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto no período de 1995 a 2001, onde as mães não foram tratadas. O segundo conjunto de dados refere-se ao tempo até a falha de um tipo de isolante elétrico fluido submetivo a sete níveis de voltagem constante. / In this work, are presented two new probability distributions, obtained from two generalization methods of the log-logistic distribution, with two parameters (LL (?, ?)). The first method described in Marshall e Olkin (1997) turns the new distribution, now with three parameters, called modified log-logistic distribution (LLM(v, ?, ?)). This distribution is more flexible, but, does not change the general shape of the failure rate function, as well as the new parameter v, does not influence the calculus of skewness and kurtosis. The second method, uses the class of distributions Kumaraswamy proposed by Cordeiro and Castro (2010). To build the new probability distribution, called Kumaraswamy log-logistic distribution (Kw-LL(a,b,?,?)), which considers two new parameters a and b gaining in the forms of failure rate function, that now, even modeling data where the failure rate function has decreasing and unimodal shape, models the increasing form and the U-shaped. Also, were proposed the distributions modified logistic (LM (v,µ,?)) and Kumaraswamy logistics (Kw-L (a,b,µ,?)) for the variable Y=log(T), where T ~ LLM(v,?,?) in the case of the modified logistic distribution and T ~ Kw-LL (a,b,?,?) in the case of Kw-L distribution, with reparametrization ? =exp(µ) and ? = 1/?. As in the distribution LLM, there is no gain for the shape of the failure rate function of modified logistic distribution and the parameter v does not contribute to the calculation of skewness and kurtosis of the distribution. The location and scale regression models were proposed for both distributions. As illustration, were used two datasets to exemplify the gain of the new distributions Kw-LL and Kw-L compared with the log-logistic and logistic distributions. The first dataset refers to the data of time until soro-reversion of 143 children exposed to HIV through vertical, born in the Hospital of the Medical School of Ribeirão Preto during the period 1995 to 2001, where mothers were not treated. The second dataset refers to the time until the failure of a type of electrical insulating fluid subjected to seven constant voltage levels

Este estudo tem como objetivo avaliar as relações espaciais entre acessibilidade a empregos e desigualdades de renda na cidade de São Paulo. A acessibilidade e sua relação com as desigualdades sociais têm sido cada vez mais discutidas em pesquisas recentes e, embora alguns estudos tenham abordado questões de desigualdade de acessibilidade, pouco se discutiu sobre a influência dos dados de tempo de viagem nas medidas de acessibilidade e nos subsequentes resultados de modelagem. Para avaliar a distribuição espacial por modo, este trabalho explora três fontes de dados diferentes, a saber, uma rede em SIG desenvolvida usando dados AVL, uma matriz O/D de um modelo de transporte de quatro etapas e o tempo de viagem do API do Google Maps. Evidências de auto correlação espacial entre acessibilidade e distribuição de renda foram encontradas pela aplicação do índice de Moran nos resíduos de regressão global com base em todos os testes de fontes de dados, cujos valores variaram de 0,51 até 0,8 para ambos os modos de transporte público e individual. Um modelo GWR foi calculado, e os parâmetros resultantes indicaram uma relação positiva entre acessibilidade e renda, com valores R2 variando de 50% a 78%, dependendo da fonte de dados e do modo de transporte. Para efeitos de comparação, foi produzida uma análise comparativa das classes de valores de acessibilidade e renda para avaliar os resultados da regressão por áreas distintas da cidade. Uma conclusão geral é que a relação entre baixa acessibilidade e baixa renda é marcante e mais significativa do que a existente entre alta acessibilidade e alta renda. / This study aims to evaluate the spatial relationships between accessibility to jobs and income inequalities in the city of São Paulo. Accessibility and its relationship with social inequalities have been increasingly discussed in recent researches, and although some studies have been tackling accessibility inequalities issues, not much have been discussed regarding the influence of travel time data on accessibility measures and subsequent modeling results. In order to evaluate spatial distribution by mode, this work explores three different data sources, namely a GIS network developed using AVL data, an OD matrix from a four-stage transportation model and Google´s Map API travel time. Evidences of spatial autocorrelation between accessibility and income distribution were found by the application of Moran index on global regression residuals based on all data sources tests, which values varied from 0,51 until 0,8 for both transit and private mode. A GWR model was computed, and the resulting parameters indicated a positive relation between accessibility and income, with R2 varying from 50% to 78% depending on the data source and transport mode. For comparison effects, it was produced a comparative analysis of the classes of values of accessibility and income to evaluate the results of the regression by distinct areas of the city. An overall conclusion is that the relation between low accessibility and low income is marked and more significant than the relation between high accessibility and high income.

Orientador: Carlos Camargo Alberts / Banca: Fernando Frei / Banca: Beatriz de Mello Beisiegel / Resumo: Entre os grupos de vertebrados, os mamíferos carnívoros têm sido utilizados como espécies-alvo em diversos projetos ambientais. Atualmente, apresentam populações pequenas e muitas vezes em declínio classificados com algum grau de ameaça de extinção, consequência das alterações na paisagem causadas pelas atividades humanas. No Brasil, atualmente, a maior causa da diminuição das populações de mamíferos carnívoros é a redução ou perda de habitat ocasionada pela expansão agrícola, pecuária, exploração mineral e urbanização. A predação por onças-pardas tem sido documentada em diversas regiões e, como consequência, a perseguição a esses animais é fortemente observada. A fim de identificar os fatores que poderiam estar associados às predações aos rebanhos domésticos por onças-pardas no oeste do Estado de São Paulo, realizamos entrevistas com produtores rurais, utilizando para isso questionários semiestruturados, abordando características das propriedades, do manejo e da paisagem. Realizamos 54 entrevistas e identificamos propriedades que passaram por eventos de predação nos últimos oito anos. Bovino foi o grupo de animais mais frequentemente predado. Através da Regressão Logística, foi possível obter um modelo de previsão de ataques com 83% de concordância entre estimado e observado, onde o número de suínos e a distância do rio para a sede, presentes em cada propriedade, foram positivamente relacionados aos casos de predação. Através das análises das Redes Neurais Artificiais, foi possível especular a presença de um ciclo predador-presa ocorrendo entre o puma concolor e uma presa ainda desconhecida. Práticas de manejo adequadas podem reduzir significativamente as perdas de animais domésticos e assim reduzir possíveis conflitos humanos com predadores selvagens / Abstract: Among the vertebrate groups, carnivorous mammals have been used as target species in several environmental projects. Currently they present small and often declining populations, classified as with some degree of threat of extinction, consequence of the changes in landscape caused by human activities. In Brazil, the major current cause of the decline in carnivorous mammal populations is the reduction or loss of habitat caused by agricultural expansion, livestock farming, mineral exploration, and urbanization. Predation by pumas has been documented in several regions and as a consequence the chase of these animals is strongly observed. In order to identify the factors that could be linked to domestic herds predation by pumas in the west of São Paulo State, we conducted interviews with rural producers, using semi-structured questionnaires, addressing properties characteristics, management and landscape. We have made 54 interviews and identified some rural properties that experienced predation events in the last eight years. Bovines was the group most frequently predated. Throught the Logistic Regression, it was possible to get a model of prediction of attacks with 83% of agreement between estimated and observed, where the number of swines and the distance from the river to the principal house present in each property was positively related to predation cases. Through the analysis of Artificial Neural Networks it was possible to speculate the presence of a predator-prey cycle occurring between the puma concolor and a prey still unknown. Appropriate management practices can significantly reduce the losses of domestic animals and thus reduce possible human conflicts with wild predators / Mestre

Orientador: Paulo Milton Barbosa Landim / Banca: Vilma Mayumi Tachibana / Banca: Alessandra Fagioli da Silva / Resumo: Georges Matheron, baseado na teoria das variáveis regionalizadas, sua criação, desenvolveu a Geoestatística, inicialmente aplicada em mineração, mas que atualmente é de larga aplicação em várias áreas do conhecimento cujos problemas possuem forte ligação espacial. Segundo essa metodologia, o método estimador mais usual é a Krigagem Ordinária, que leva em consideração a estrutura de variâncias e covariâncias entre as amostras que, neste caso, dependem da localização geográfica dos postos amostrados. Para utilização essa técnica, parte-se da pressuposição que a função aleatória Z(x), que descreve o fenômeno estudado, apresente estacionariedade de segunda ordem ou satisfaça a hipótese intrínseca. Isto implica, em ambos os casos, que E [Z(x)] = m, sendo m desconhecido, mas constante. Se, porventura, esta condição não for satisfeita e se a função aleatória Z (x) puder ser escrita como a seguinte soma Z (x) = m(x) + Y(x), onde m(x) é o valor da esperança de Z(x) e pode ser escrita como um polinômio de grau baixo e Y(x) constituir a parte aleatória, deve-se usar a metodologia da Krigagem Universal, da qual a Krigagem Ordinária é um caso particular. No entanto, a Krisagem Universal possui uma dificuldade metodológica que é a de se supor conhecido o semivariograma dos Resíduos. Uma das maneiras de contornar este problema é utilizar a Krisagem dos Resíduos ou Krigagem Residual. O objetivo desta dissertação é apresentar, embora de maneira não rigorosa, o formalismo matemático que embasa a teoria da Krigagem, os problemas relativos a Krigagem Residual e as críticas que são feitas a este método. Por fim, serão exibidos dois exemplos retirados da literatura, cujo fenômeno em estudo não cumpre e as condições exigidas para a Krigagem Ordinária e nos quais, portanto, deve-se aplicar a Krigagem Universal que, nestes casos, será feita através da Krigagem dos Resíduos / Abstract: Not available / Mestre

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:47:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3269699 bytes, checksum: af9285a2857f32a228efc8a34c2c80c4 (MD5) Previous issue date: 2014-08-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Of critically ill patients in intensive care units (ICUs), about 40% develop acute respiratory failure (ARF) requiring invasive mechanical ventilation (IMV), which should be conducted as soon as possible for weaning, which may be defined as the process of transition from mechanical ventilation to spontaneous in patients who remain at MVI for more than 24 hours time. To consider that they had successfully weaned, the patient must maintain spontaneous ventilation for at least 48 hours after discontinuation of artificial ventilation. However, if the return to ventilatory support is needed in this period of 48 hours after extubation, called unsuccessful weaning. In clinical practice, patients are subjected to interruption of MVI, the passage through the spontaneous breathing trial (SBT) is recommended, achieving tolerate 30 minutes disconnected from ventilatory support without important clinical changes. The SBT is recommended as a diagnostic test to bring greater security to taking the patient off the machine decision. Although recommended, it is important to note that in studies, this test has not been shown to be accurate, not identified approximately 15% of weaning failure. The aim of this study is to propose a model to predict the success of weaning from mechanical ventilation to assist decision making for weaning in patients admitted to the Intensive Care Unit. This is an observational, longitudinal, prospective, quantitative and descriptive. 24 hours after the institution of MVI at the time prior to the SBT and the team after the withdrawal of MVI until the occurrence of the outcome of weaning success or failure: an instrument for data collection, divided into four periods was used. The statistical method of logistic regression was used to support decision making from clinical variables collected in the study. The clinical variables that were statistically significant (p-value <0.05) were: Tobin index between 51 and 105 (OR = 79.3); Sodium levels between 135 and 14 (OR = 20.3) and balances the Hydraulic balanced (OR = 9.6). The findings of this study present a valid logistic model, revealing the clinical variables that correlate with the success of weaning from invasive mechanical ventilation, thereby guiding decision making in this context. / Dos pacientes graves internados em unidades de terapia intensiva (UTI s), cerca de 40%, desenvolvem insuficiência respiratória aguda (IRpA), necessitando de ventilação mecânica invasiva (VMI), a qual deve ser conduzida tão logo seja possível para o desmame, definido como o processo de transição da ventilação artificial para a espontânea nos pacientes que permanecem em VMI por tempo superior a 24 horas. Para considerar que houve sucesso no desmame, o paciente deve manter a ventilação espontânea durante pelo menos 48 horas após a interrupção da ventilação artificial. No entanto, se o retorno ao suporte ventilatório for necessário neste período de 48hs pós-extubação, denomina-se insucesso do desmame. Na prática clínica, para que os pacientes sejam submetidos à interrupção da VMI, recomenda-se a passagem pelo teste de respiração espontânea (TRE), conseguindo tolerar 30 minutos desconectados do suporte ventilatório, sem apresentar alterações clínicas importantes. O TRE é recomendado como um teste diagnóstico para trazer maior segurança à tomada de decisão da desconexão do paciente à máquina. Embora recomendado, é importante ressaltar que, nos estudos, esse teste não tem se mostrado acurado, não identificando aproximadamente 15% das falhas de desmame. O objetivo deste estudo foi propor um modelo para predizer o sucesso do desmame da ventilação mecânica invasiva, para auxiliar a tomada de decisão para o desmame em pacientes internados na unidade de terapia intensiva. Trata-se de um estudo observacional, longitudinal, prospectivo, quantitativo e descritivo. Foi utilizado um instrumento de coleta de dados, dividido em quatro momentos: apos 24 horas da instituição da VMI, no momento antes da realização do TRE pela equipe e após a retirada da VMI ate a ocorrência do desfecho sucesso ou insucesso do desmame. O método estatístico de regressão logística foi usado para subsidiar a tomada de decisão a partir das variáveis clínicas coletadas no estudo. As variáveis que apresentaram significância estatística (p-valor < 0,05) foram: índice de Tobin entre 50 e 105 irpm/L (OR= 79,3); nível de sódio entre 135 e 145 mEq/L (OR=20,3) e balanço hídrico equilibrado (OR = 9,6). Os achados deste estudo possibilitaram a construção de um modelo logístico válido, revelando as variáveis clínicas que se correlacionaram com o sucesso do desmame da ventilação mecânica invasiva, orientando, assim, a tomada de decisão neste contexto.

Orientador: Luiz Fernando Costa Nascimento / Coorientadora: Andrea Paula Peneluppi de Medeiros / Banca: João Andrade de Carvalho Junior / Banca: Gregório Lorenzo Acácio / Resumo: Este trabalho tem por objetivo avaliar a exposição da gestante aos poluentes do ar em sua somatória de 30, 60 e 90 dias anteriores ao parto, e analisar o efeito desses poluentes sobre o baixo peso ao nascer. Trata-se de estudo longitudinal, com dados todos os nascidos vivos de mulheres residentes no município de São José dos Campos no ano de 2013, excluindo os com peso menor de 500 gramas, os partos ocorridos até 36 semanas e 6/7 de gestação, os partos gemelares e trigemelares, bem como os fetos com mal-formação congênita. A variável dependente, peso ao nascer, foi categorizada como desfavorável ≤ 2500 g e favorável > 2500 g, e as independentes foram idade materna, estado civil, escolaridade, número de consultas e mês do início do pré-natal. Os poluentes do ar analisados foram SO2, PM10, CO, NO2 e O3 com dados acumulados de 30, 60 e 90 dias anteriores ao parto. A análise utilizada foi o modelo de regressão logística hierarquizada em três níveis: distal, intermediário e proximal. Foram 9336 nascidos vivos, sendo incluídos 8028 (86,0%) que atenderam aos critérios de inclusão. As variáveis significativas do nível distal foram idade materna e estado civil, do nível intermediário o número de consultas e no proximal a exposição materna ao O3 com 60 dias (OR= 1,10) e 90 dias (OR= 1,12) anteriores ao parto, sendo para o sexo feminino a associação ao O3 se deu no segundo quartil (OR = 1,61) e no quarto quartil (OR = 1,16) e para o sexo masculino com 90 dias no terceiro quartil (OR = 1... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The purpose of this study is to evaluate the exposure of pregnant women to air pollutants in their sum of 30, 60 and 90 days prior to birth, and to analyze the effect of these pollutants on low birth weight. This is a longitudinal study, with data on all live births of women living in the São José dos Campos City in 2013, excluding newborns under 22 complete weeks of gestation and those weighing less than 500 g, births under to 36 weeks and 6/7, twin and trigeminal gestations, and fetuses with congenital malformation. The dependent variable was birth weight and was categorized as unfavorable ≤ 2500 g and favorable> 2500 g, and the independent variables were maternal age, marital status, schooling, number of prenatal visits and month of prenatal initiation. The air pollutants analyzed were SO2, PM10, CO, NO2 and O3 with cumulative data of 30, 60 and 90 days prior to labor. The analysis used was the hierarchical logistic regression model at three levels: distal, intermediate and proximal. There were 9336 live births and 8028 (86.0%) that filed the inclusion criteria. The significant variables of the distal level were maternal age and marital status, at the intermediate level the number of prenatal visits. In the proximal level the maternal exposure to O3 with 60 days (OR = 1.10) and 90 days (OR = 1.12) prior to delivery, being to females sex the association of the O3 was in the second quartile (OR = 1.61) and in the fourth quartile (OR = 1.16) and for males sex with 90 days in the third quartile (OR = 1, 35). This study allowed the identification of the association only with the exposure of the pregnant woman to the O3 for the accumulated 60 and 90 days before delivery with low birth weight, and for the other pollutants there was no statistical significance / Mestre