Resumo: Dados de bovinos da raça Red Angus oriundos de um único criatório localizado no centro-sul norte-americano foram utilizados com o objetivo de avaliar a significância da interação genótipo-ambiente (IGA) em animais nascidos na primavera e no outono por meio da estimação da sua correlação genética. Foi utilizada a inferência bayesiana (programa MTGSAM) em análises uni-caráter e bi-caráter dos pesos ao nascer (PN), aos 205 dias (PD), aos 365 dias (PA) e ganho de peso entre 205 e 365 dias (GA), sendo estimadas as funções de densidade de probabilidade associadas às herdabilidades e correlações genéticas, tendo as últimas médias de 0,56, -0,11, 0,43 e 0,40, e modas de 0,66, -0,07, 0,39 e 0,49, respectivamente para cada caráter, mostrando uma grande significância da IGA. A metodologia mostrou-se capaz de estimar satisfatoriamente os componentes de (co)variância, mesmo em um volume limitado de dados, mostrando correlações genéticas extremamente baixas em clima heterogêneo em um mesmo local, pondo em discussão os resultados da análise uni-caráter. / Abstract: Data from Red Angus cattle from a single herd located in middle-southern from USA were analyzed with the objective of evaluating the significance of genotype by environment interaction (GxEI) in calves born in Spring and Fall by estimation of its genetic correlation. The Bayesian inference (MTGSAM program) were used in an uni-character and a bi-character analysis of birth weight, 205-days weight, 365-days weight and gain between 205 and 365 days. The functions of probabilistic density of heritabilities and genetic correlations were estimated, with this last ones having averages of 0,56, -0,11, 0,43 and 0,40, and modes of 0,66, -0,07, 0,39 and 0,49, respectively for each character, showing a large significance of GxEI. The methodology was satisfactory in estimating the (co)variance components, even with a small volume of dates, showing low values of genetic correlations in a place with heterogeneous climate, generating discussion about the uni-character analysis. / Orientador: Henrique Nunes de Oliveira / Coorientador: Lúcia Galvão Albuquerque / Mestre

Conhecer a distribuição geográfica das espécies é primordial para a tomada de ações efetivas de conservação. Modelos de ocupação são ferramentas importantes para estimar a distribuição das espécies, especialmente quando as informações são incompletas, como é o caso de muitas espécies ameaçadas ou em áreas ainda insuficientemente amostradas. O objetivo deste estudo é ampliar e refinar o conhecimento sobre a distribuição geográfica da toninha, Pontoporia blainvillei, um pequeno cetáceo ameaçado de extinção restrito às águas costeiras do Atlântico Sul ocidental, através de modelos de ocupação. Foram realizadas amostragens aéreas com 4 observadores independentes, em 2058 sítios de 4x4km na distribuição da espécie no Brasil. Foram utilizadas cinco covariáveis de detecção (transparência da água, escala Beaufort, reflexo solar, posição dos amostradores e número de amostradores) e três covariáveis de ocupação (batimetria, temperatura média e produtividade primária) com índices de correlação de Pearson menor que 0,7. Todas as covariáveis contínuas foram estandardizadas com média zero e desvio padrão igual a um. Os modelos de ocupação com autocorrealação espacial foram estimados com Inferência Bayesiana utilizando priors ‘vagos’ (média zero e variância 1.0E6). Em apenas 75 sítios foram detectadas toninhas. A probabilidade de detecção média foi de 0.23 (CRI 0.006 a 0.51), onde as covariáveis Beaufort (efeito negativo), reflexo solar (efeito negativo) e transparência da água (efeito positivo) apresentaram efeitos significativos. A média estimada de ocupação foi de 0,066 (CRI 0,01 a 0,31). As covariáveis batimetria e a temperatura média apresentaram efeitos positivos e negativos sobre o processo de ocupação, respectivamente. Espacialmente o modelo prevê três áreas com altas probabilidades de ocupação aparentemente disjuntas: a) costa norte do Rio de Janeiro; b) costas norte de 3 Santa catarina até São Paulo; c) costa do Rio Grande do Sul. Assim, agregamos importantes informações para a conservação da espécie e realização de novos estudos, apontando onde podemos encontrar maiores probabilidade de ocupação na costa do Brasil e covariáveis que determinam a ocupação e a detecção da espécie. / Knowing the geographic distribution of a species is essential for taking effective conservation actions. Occupation Models are important tools for estimating species distribution, especially when information is incomplete, as is the case with many endangered species or in under-sampled areas. The aim of this study is to expand and refine the knowledge about the geographic distribution of the franciscana, Pontoporia blainvillei, a threatened small cetacean restricted to the coastal waters of the western South Atlantic, through Occupation Models. Aerial samplings were carried out with 4 independent observers, in 2058 sites of 4x4km across the distribution of the species in Brazilian waters. Five detection covariates were used (water transparency, Beaufort scale, solar reflectance, observer position and number of observers) and three covariates of occupation (bathymetry, mean temperature and primary productivity) with Pearson correlation indices less than 0.7. All continuous covariates were standardized with mean zero and standard deviation equal to one. Occupancy Models with spatial autocorrection were estimated using Bayesian Inference using 'vague' priors (zero mean and variance 1.0E6). Franciscana was detected only in 75 sites. The average detection probability 4 was 0.23 (CRI 0.006 to 0.51), where Beaufort (negative effect), solar reflex (negative effect) and water transparency (positive effect) covariables had significant effects. The estimated mean occupancy was 0.066 (CRI 0.01 to 0.31). The bathymetry and the mean temperature covariables had positive and negative effects on the occupation process, respectively. Spatially the model predicts three apparently disjunct areas with high probability of occupation: a) north coast of Rio de Janeiro; b) north coasts of Santa Catarina to São Paulo; c) coast of Rio Grande do Sul. Thus, we add important information for the conservation of species and new studies, pointing out where we can find greater likelihood of occupation on the coast of Brazil and covariates that determine the occupation and the detection of the species.

O monitoramento automático de pacientes é um recurso essencial em hospitais para o bom gerenciamento de cuidados médicos. Enquanto que alarmes devido a condições fisiológicas anormais são importantes para o rápido tratamento, estes também podem ser uma fonte de ruídos desnecessários devido a falsos alarmes causados por interferência eletromagnética ou movimentação de sensores. Uma fonte significativa de falsos alarmes é relacionada com a frequência cardíaca, o qual é disparado quando o ritmo cardíaco do paciente está muito rápido ou muito lento. Neste trabalho, a fusão de diferentes sensores fisiológicos é explorada para fazer uma estimativa robusta de frequência cardíaca. Um conjunto de algoritmos utilizando índice de variabilidade cardíaca, inferência bayesiana, redes neurais, lógica fuzzy e votador majoritário são propostos para fundir a informação do eletrocardiograma, pressão sanguínea e fotopletismograma. Três informações básicas são extraídas de cada sensor: variabilidade cardíaca, a diferença de frequência cardíaca entre os sensores e a análise espectral. Estas informações são usadas como entradas para os algoritmos. Quarenta gravações selecionadas do banco de dados MIMIC são usadas para validar o sistema. Finalmente, a frequência cardíaca calculada é comparada com as anotações do banco de dados. Resultados mostram que a fusão utilizando redes neurais apresenta a melhor redução de falsos alarmes de 89.33%, enquanto que a técnica bayesiana apresenta uma redução de 83.76%. A lógica fuzzy mostrou uma redução de 77.96%, o votador majoritário 61.25% e o índice de variabilidade cardíaca de 65.43%. Portanto, os algoritmos propostos mostraram bom desempenho e podem ser muito úteis em monitores de sinais vitais modernos. / Automatic patient monitoring is an essential resource in hospitals for good health care management. While alarms due to abnormal physiological conditions are important to deliver fast treatment, it can be also a source of unnecessary noise due to false alarms caused by electromagnetic interference or motion artifacts. One significant source of false alarms are those related to heart rate, which is triggered when the heart rhythm of the patient is too fast or too slow. In this work, the fusion of different physiological sensors is explored in order to create a robust heart rate estimation. A set of algorithms using heart rate variability index, bayesian inference, neural networks, fuzzy logic and majority voting is proposed to fuse information from electrocardiogram, arterial blood pressure and photoplethysmogram. Three basic informations are extracted from each source, namely, heart rate variability, the heart rate difference between sensors and the spectral analysis. These informations are used as inputs to the algorithms. Forty selected recordings from MIMIC database was used to validate the system. Finally, the calculated heart rate is compared with the database annotation. Results show that neural networks fusion presents the best false alarms reduction of 89.33%, while the bayesian technique presents an error reduction of 83.76%. Fuzzy logic showed an error reduction of 77.96%, majority voting 61.25% and the heart rate variability index 65.43%. Therefore, the proposed algorithms showed good performance and can be very useful for modern bedside monitors.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à une classe particulière de modèles stochastiques de croissance de plantes structure-fonction à laquelle appartient le modèle GreenLab. L’objectif est double. En premier lieu, il s’agit d’étudier les processus stochastiques sous-jacents à l’organogenèse. Un nouveau cadre de travail combinatoire reposant sur l’utilisation de grammaires formelles a été établi dans le but d’étudier la distribution des nombres d’organes ou plus généralement des motifs dans la structure des plantes. Ce travail a abouti `a la mise en place d’une méthode symbolique permettant le calcul de distributions associées `a l’occurrence de mots dans des textes générés aléatoirement par des L-systèmes stochastiques. La deuxième partie de la thèse se concentre sur l’estimation des paramètres liés au processus de création de biomasse par photosynthèse et de son allocation. Le modèle de plante est alors écrit sous la forme d’un modèle de Markov caché et des méthodes d’inférence bayésienne sont utilisées pour résoudre le problème. / This PhD focuses on a particular class of stochastic models of functional-structural plant growth to which the GreenLab model belongs. First, the stochastic processes underlying the organogenesis phenomenon were studied. A new combinatorial framework based on formal grammars was built to study the distributions of the number of organs or more generally patterns in plant structures. This work led to the creation of a symbolic method which allows the computation of the distributions associated to word occurrences in random texts generated by stochastic L-systems. The second part of the PhD tackles the estimation of the parameters of the functional submodel (linked to the creation of biomass by photosynthesis and its allocation). For this purpose, the plant model was described by a hidden Markov model and Bayesian inference methods were used to solve the problem.

In this thesis, we explore the potential of employing Statistical Mechanics techniques to study economic systems, showing how such an approach could greatly contribute by allowing the study of very complex systems, exhibiting rich behavior such as phase transitions, criticality and glassy phases, which are not found in the usual economic models. We exemplify this potential via three specific problems: (i) a Statistical Mechanics framework for dealing with irrational consumers, in which the rationality is set by a parameter akin to a temperature which controls deviations from the maximum of his utility function. We show that an irrational consumer increases the economic activity while decreasing his own utility; (ii) an analysis using Information Theory of real world Input-Output matrices, showing that the aggregation methods used to build them most likely underestimated the dependency of the production chain on a few crucial sectors, having important consequences for the analysis of these data; (iii) a zero intelligence model in which agents with a power law distributed initial wealth randomly trade goods of different prices. We show that this initial inequality generates a higher inequality in free cash, reducing the overall liquidity in the economy and slowing down the number of trades. We discuss the insights obtained with these three problems, along with their relevance for the larger picture in Economics. / Nesta tese, exploramos o potencial de ser usar técnicas de Mecânica Estatística para o estudo de sistemas econômicos, mostrando como tal abordagem pode contribuir significativamente ao permitir o estudo de sistemas complexos que exibem comportamentos ricos como transições de fase, criticalidade e fases vítreas, não encontradas normalmente em modelos econômicos tradicionais. Exemplificamos este potencial através de três problemas específicos: (i) um framework de Mecânica Estatística para lidar com consumidores irracionais, no qual a racionalidade é controlada pela temperatura do sistema, que define o tamanho dos desvios do estado de máxima utilidade. Mostramos que um consumidor irracional aumenta a atividade econômica ao mesmo tempo que diminui seu próprio bem estar; (ii) uma anáise usando Teoria da Informação de matrizes Input-Output de economias reais, mostrando que os métodos de agregação utilizados para construí-las provavelmente subestima a dependência das cadeias de produção em certos setores cruciais, com consequências importantes para a analíse destes dados; (iii) um modelo em que agentes com uma riqueza inicial distributida como lei de potências trocam aleatoriamente objetos com preços distintos. Mostramos que esta desigualdade inicial gera uma desigualdade ainda maior em dinheiro livre, reduzindo a liquidez total na economia e diminuindo a quantidade de trocas. Discutimos as consequências dos resultados destes três problemas, bem como sua relevância na perspectiva geral em Economia.

Apresenta-se nesta tese os resultados de aplicações do formalismo da Mecânica Estatística em dois problemas independentes. O primeiro diz respeito a um modelo para Evolução do Acasalamento Preferencial no processo de Especiação Simpátrica; enquanto que o segundo refere-se ao desenvolvimento de um algoritmo de aprendizado por meio de Inferência Aproximativa. No problema biológico estudado, cada indivíduo em um modelo de agentes é composto por dois traços. Enquanto um é responsável pela ecologia do indivíduo, o outro dita uma aparência física descorrelacionada com a adaptabilidade. Esses traços são expressos por diferentes loci que estão ligados entre si por uma taxa de recombinação. O modelo inclui também a possibilidade de evolução da preferência sexual dos indivíduos. Foi construído para esse modelo um diagrama de fases no espaço dos parâmetros que descrevem o ambiente como, por exemplo, quantidades de recursos e deficiência do indivíduo híbrido. Foram encontradas três fases de equilíbrio: (i) emergência de Acasalamento Preferencial; (ii) extinção de um dos alelos do locus responsável pela ecologia e (iii) equilíbrio Hardy-Weinberg. Foi verificado que o acasalamento preferencial pode emergir ou mesmo ser perdido (e vice-versa) em resposta a mudanças no ambiente. Além disso, o sistema apresenta memória característica típica de transições de primeira ordem, o que permitiu a descrição desse sistema biológico por meio do arcabouço da Mecânica Estatística. Em relação à Inferência Aproximativa, está-se interessado na construção de um algoritmo de aprendizado supervisionado por meio da técnica de Propagação de Expectativas. Mais especificamente, pretende-se inferir os parâmetros que compõem um Perceptron Professor a partir do conjunto de pares - entradas e saídas - que formam o conjunto de dados disponíveis. A estimativa desses parâmetros será feita pela substituição de uma distribuição Posterior original, geralmente intratável, por uma distribuição aproximativa tratável. o algoritmo Propagação de Expectativas foi adotado para a atualização, passo a passo, dos termos que compõem essa distribuição aproximativa. Essa atualização deve ser repetida até que a convergência seja atingida. Utilizando o Teorema do Limite Central e o método de Cavidade, foi possível obter um algoritmo genérico e que apresentou desempenho bastante evidente em dois modelos estudados: o modelo do Perceptron Binário e o modelo do Perceptron Gaussiano, com desempenho ótimo em ambos os casos. / This thesis presents applications of the framework of Statistical Mechanics to two independent problems. The first corresponds to a computational model for the evolution of Assortative Mating in the Sympatric Speciation process; and the second a learning algorithm built by means of a Bayesian Inference approach. In the biological problem each individual in an agent-based model is composed of two traits. One trait, called the ecological trait, is directly related with the fitness; the other, called the marker trait, has no bearing on the fitness. The traits are determined by different loci which are linked by a recombination rate. There is also the possibility of evolution of mating preferences, which are inherited from the mother and subject to random variations. The study of the phase diagram in the spa e of parameters describing the environment (like carrying capacity and disruptive selection) reveals the existence of three phases: (i) assortative mating; (ii) extinction of one allele from ecological loci; and (iii) Hardy-Weinberg equilibrium. It was verifed that the assortative mating an emerge or even be lost (and vice-versa) acording with the environmental hanges. Moreover, the system shows memory of the initial condition, characterising a hysteresis. Hysteresis is the signature of first order phase transition, which allows the description of the system by means of the Statistical Mechanics framework. In relation to the Bayesian Inference, a supervised learning algorithm was constructed by means of the Expectation Propagation approach. The idea is to estimate the parameters which compose a Teacher Perceptron by the substitution of the original posterior distribution, intra table, by a tractable approximative distribution. The step-by-step update of the terms composing the approximative distribution was performed by using the Expectation Propagation algorithm. The update must be repeated until the convergence ocurrs. Using the Central Limit Theorem and the Cavity Approah, it was possible to get a generic algorithm that has shown a very good performance in two application scenarios: The Binary Perceptron Model and the Gaussian Perceptron Model.

Este trabalho envolve dois diferentes aspectos da estimação de espectros direcionais de onda a partir de movimentos de 1a ordem da embarcação. Sendo a estimação do espectro de ondas feita por meio de um método Bayesiano, existe a necessidade da calibração dos hiperparâmetros derivados da modelagem Bayesiana. O primeiro assunto abordado é a determinação de uma metodologia de calibração dos hiperparâmetros necessários à estimação do espectro direcional de ondas. Desenvolve-se ao longo deste uma primeira análise de um método aplicável a qualquer embarcação do tipo FPSO para a determinação a priori de valores de dois hiperparâmetros de controle da suavização da estimativa. Obtém-se resultados indicativos de que é possível definir valores destes hiperparâmetros dependentes de quantidades observáveis como calado da embarcação e período das ondas, de modo que os erros de estimação ainda se mantém muito próximos aos encontrados por valores ótimos dos hiperparâmetros. Isto leva à conclusão de que na abordagem atual, com valores fixos a cada calado, erros excessivos e desnecessários podem ocorrer no processo de estimação. O segundo tema trata da estimação paramétrica de espectros, utilizando modelos paramétricos de descrição de espectros como forma de obtenção de estatísticas de mar. Abordam-se também os assuntos de mares cruzados, donde se faz necessária a identificação da bimodalidade dos espectros para a estimação correta das estatísticas de mar. / In this work, two differents aspects of directional wave spectra estimation from 1st order ship motions are presented. As the estimation of wave spectrum is made by means of a Bayesian method, it is necessary to calibrate the hyperparameters derived from Bayesian modeling. The first addressed subject is the determination of a calibration methodology of the hyperparameters needed for the directional wave spectrum estimation. It is developed through this work a first analysis of an applicable method to any vessel of FPSO type for the prior determination of values for this two hyperparameters depending on observable quantities, such as draft of the vessel and wave period, in such a way that the estimation errors are still very close to those found by optimum values of the hyperparameters. This leads to the conclusion that in the current approach excessive and unnecessary errors can occur on the estimation process. The second subject addresses the parametric estimation of spectra, using parametric models of spectrum description to acquire the sea statistics. For this purpose, it became necessary the study of crossed-sea states, which was employed in the bimodal spectrum identification for the correct estimation of sea statistics.

O objetivo deste trabalho é estimar a distribuição conjunta do risco e da aversão ao risco no mercado de seguros de automóveis. Para tal, será utilizado o modelo estrutural proposto por Cohen e Einav (2007), que permite identificar esta distribuição à partir das coberturas escolhidas pelos segurados e dos sinistros declarados. Na metodologia empírica, utilizamos o método de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC). A base de dados utilizada se refere à apólices de seguros transacionadas na região metropolitana de São Paulo, apenas para a seguradora com maior participação neste mercado. Os resultados obtidos indicam que os coeficientes de aversão ao risco absoluto apresentam média baixa, mediana ainda menor e elevada heterogeneidade não observada. Observou-se também uma correlação negativa entre o risco e a aversão ao risco. / This study aims to estimate the distribution of risk aversion from the car insurance market. For this, the method proposed by Cohen e Einav (2007) model that allows unobserved risk is used. The data refer to the metropolitan area of São Paulo with an analysis restricted to only one insurer. The methodology will be the Gibbs sampling which enables increased data risk of latent variables and risk aversion. The results indicate a small mean level of absolute risk aversion and even lower median, featuring high dispersion coefficients.

Dados de captura e esforço estão entre as informações mais importantes a serem obtidas na pesca. Muitas vezes, ao se fazer a avaliação de um estoque pesqueiro, são utilizados índices de abundância baseados na captura por unidade de esforço. Como esses índices são utilizados para a tomada de decisão sobre a regulamentação e distribuição da atividade pesqueira, é importante conhecer quais índices se aplicam melhor em diferentes cenários, bem como a melhor maneira de estimá-los. Na literatura, alguns trabalhos tratam as diferentes localizações geográficas onde ocorrem as pescarias como covariável, considerando que esse é todo o efeito espacial presente nos dados. Entretanto, é possível que ainda haja efeitos remanescentes de segunda ordem. Assim, seria importante utilizar modelos que permitam capturar essa estrutura de correlação espacial. Outros trabalhos, que utilizam métodos geoestatísticos, consideram a razão entre a captura e o esforço como sendo a única variável resposta. Nesse tipo de abordagem, não se considera a relação que pode existir entre a variável esforço em uma localização s qualquer e a captura em outra localização s0 e vice-versa (a covariância cruzada). Esses fatos motivaram a elaboração dos dois artigos apresentados nesta tese. No primeiro artigo foram comparadas estimativas de três índices de abundância relativa, considerando-se dois métodos distintos: 1. usando apenas dados observados nos locais de ocorrência de pesca; 2. usando o método proposto neste artigo, que consiste em se obter estimativas após a interpolação da captura e do esforço nos locais não observados, através de um modelo ajustado aos dados. Para a comparação dos métodos de estimação e das estimativas dos três índices, foram simulados dados de esforço e captura em diferentes cenários. O estudo de simulação realizado mostrou que o segundo método de estimação melhora as estimativas dos índices, principalmente quando se tem correlação entre esforço e captura e correlação espacial. Mostrou ainda, que as estimativas do índice CPUE1, apresentam, em geral, melhores resultados para os diferentes cenários analisados. No segundo artigo, foi realizado um estudo de simulação para comparar estimativas de um índice de abundância relativa, baseado na captura por unidade de esforço considerando-se o ajuste de um modelo geoestatístico univariado para a razão entre captura e esforço, e um bivariado, em que são modelados conjuntamente a captura e o esforço. As estimativas obtidas após o ajuste dos dois modelos apresentaram resultados muito próximos, indicando que não há vantagem em usar o modelo bivariado na estimação do índice, para os cenários analisados. / Catch and effort data are among the most important information to be obtained in fishing. Often when making an assessment of fish stocks, are used indices of abundance based on catch per unit effort. Because these indices are used for decision on regulation and distribution of fishing activity, it is important to know which indices are better applied in different sceneries and the best way to estimate them. Some studies in the literature deal with different geographical locations where occur the fisheries as a covariate, considering that this is the whole spacial effect in the data. However, it is possible that there are still remaining second-round effects. It would be important use models that allow to capture spatial structure of correlation. Other works, using geostatistical methods, consider the ratio between catch and effort as the only response variable. In this approach, it is not considered the relationship that exist between the variable effort in a location s and the catch in any other location s0 and vice versa (the cross-covariance). These facts motivated the development of the two articles in this thesis. In the first article we compared estimates of three indices of relative abundance, considering two distinct methods: 1. using only data observed in places where the fishing occurr, 2. using the proposed method in this article that is to get estimates after the capture and interpolation efforts in places not observed, through a model fitted to data. To compare the estimation methods and the estimates of the three indices were simulated data of effort and catch on different scenarios. The simulation study showed that the second estimation method improves the estimates of the indices, especially when there is correlation between effort and catch and spatial correlation, and that estimates of the indice CPUE1, present, in general, better results for different scenarios analyzed. In the second article was done a simulation study to compare estimates of an indice of abundance based on the catch per unit effort considering the fit of a geostatistical univariate model for the ratio between catch and effort and a bivariate model, where the catch and effort are modeled together. The estimates obtained after the two fitted models showed very similar results, indicating that there is no advantage in using the bivariate model in the estimation of the indice to analyzed scenarios.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-07-05T18:47:06Z No. of bitstreams: 1 Felipe Ricardo Santos de Gusmao.pdf: 1373394 bytes, checksum: 39658b579d3dd694736ba6792319191b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-05T18:47:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Felipe Ricardo Santos de Gusmao.pdf: 1373394 bytes, checksum: 39658b579d3dd694736ba6792319191b (MD5) Previous issue date: 2008-12-19 / The distribution inverse Weibull is suitable for modeling failure rates which are quite common in reliability and biological studies. In this work a new three-parameter distribution generalized inverse Weibull with decreasing and unimodal failure rate is introduced.We provide a comprehensive treatment of the mathematical properties of the generalized inverse Weibull and derive expressions for its moment generating function and the rth generalized moment. We also discuss maximum likelihood estimation and we provide formulae for the elements of the Observed information matrix, we also made an bayesian approach for this new distribution and an applied was made for a real data set for the methods classicand bayes. / A distribuição Weibull inversa tem a habilidade de modelar funções de risco com forma unimodal que são bastante comuns em estudos biológicos e de confiabilidade. Uma nova distribuição Weibull inversa generalizada tri-paramétrica com taxa de falha decrescente e unimodal é proposta. Um compreensivo tratamento das propriedades matemáticas de Weibull inversa generalizada é provido e foi encontrado expressões para suas funções geradoras de momentos e o r-ésimo momento generalizado foi determinado. Também discutimos a estimação de máxima verossimilhança e as fórmulas para os elementos da matriz de informação observada. Uma abordagem bayesiana para esta nova distribuição foi proposta e exemplificada, modelando um conjunto de dados agrários pelos métodos clássico e bayesiano.