A falta de coordenação das políticas fiscal e monetária no Brasil, freqüentemente, tem sido apontada como motivo para os desequilíbrios macroeconômicos que a economia enfrentou nas últimas três décadas. No período mais recente, pós-metas de inflação, diversos autores apontaram a política fiscal ativa como fator restritivo ao desempenho da política monetária. Nesse caso, a autoridade fiscal desconsidera a interferência do lado fiscal no monetário, o que implica em uma menor eficácia da política monetária. Somente a partir de uma condução de política fiscal com um comportamento passivo a política monetária poderia ser mais eficiente. Para testar a hipótese de políticas ativas e/ou passivas, estimou-se, por meio do método Bayesiano, um modelo DSGE com rigidez de preços e concorrência monopolística para a economia brasileira, baseado em Woodford (2003). Neste modelo, o superávit primário e a taxa de juros nominal são os instrumentos de política econômica. As estimações apontaram para um regime no qual as políticas fiscal e monetária foram ativas durante o período de 2000I a 2002IV. Porém, para o período posterior, de 2003I a 2008IV, a política fiscal foi passiva e a monetária ativa. / This paper seeks identify whether the way of fiscal and monetary macroeconomic policies in Brazil, to that period after inflation targets, were active way or/and passive way. For that, it’s estimated, for Bayesian methods, a model DSGE with price rigidities and monopolistic competition, in which the primary surplus and the nominal interest rates are the tools economic policy available. The lack of coordination of policies in Brazil, usually, has been identified as the reason for the macroeconomic imbalances. So, many authors pointed out the active fiscal policy, as a factor limiting the efficient performance of monetary policy. However, the analysis that relation within the framework of DSGE models is still limited, especially in applications for the Brazilian economy. The estimates of the model pointed out for a system where policies were active during the 2000/1Q to 2002/4Q both of them, and the later period, 2003/1Q – 2008/4Q, the fiscal policy behaved themselves on passive way and the monetary policy was active way.

O objetivo deste trabalho é apresentar o Modelo Vetorial Autorregressivo (VAR) e uma das suas variações, o Modelo Vetorial de Correções de Erros (VEC), segundo uma abordagem Bayesiana, considerando componentes regionais, que serão inseridos nos modelos apresentados através de informações a priori que levam em consideração a localização dos dados. Para formar tais informações a priori são utilizados conceitos referentes à econometria espacial, como por exemplo, as relações de contigüidade e as implicações que estas trazem. Como exemplo ilustrativo, o modelo em questão será aplicado a um conjunto de dados regionais, coletados por estados brasileiros. Este conjunto de dados consiste em observações da variável produção industrial para oito estados, no período de janeiro de 1991 a setembro de 2006. Em função da escolha do modelo adequado, a questão central foi descobrir em que medida a incorporação destas informações a priori no modelo VEC Bayesiano é coerente quando estimamos modelos que consideram informações localizacionais. / The main goal of this work is to present the Vector Autoregressive Model (VAR) and one of its variations, the Vector Error Correction Model (VEC), according to a Bayesian variant, considering regional components that will be inserted in the models presented through prior information, which takes in consideration the data localization. To form such prior information, spatial econometrics is used, as for example the contiguity relations and the implications that these bring to the modeling. As illustrative example, the model in question will be applied to a regional data set, collected for Brazilian states. This data set consists of industrial production for eight states, in the period between January 1991 and September 2006. The central question is to uncover whether the incorporation of these prior informations in the Bayesian VEC Model is coherent when we use models that consider contiguity information.

A falta de coordenação das políticas fiscal e monetária no Brasil, freqüentemente, tem sido apontada como motivo para os desequilíbrios macroeconômicos que a economia enfrentou nas últimas três décadas. No período mais recente, pós-metas de inflação, diversos autores apontaram a política fiscal ativa como fator restritivo ao desempenho da política monetária. Nesse caso, a autoridade fiscal desconsidera a interferência do lado fiscal no monetário, o que implica em uma menor eficácia da política monetária. Somente a partir de uma condução de política fiscal com um comportamento passivo a política monetária poderia ser mais eficiente. Para testar a hipótese de políticas ativas e/ou passivas, estimou-se, por meio do método Bayesiano, um modelo DSGE com rigidez de preços e concorrência monopolística para a economia brasileira, baseado em Woodford (2003). Neste modelo, o superávit primário e a taxa de juros nominal são os instrumentos de política econômica. As estimações apontaram para um regime no qual as políticas fiscal e monetária foram ativas durante o período de 2000I a 2002IV. Porém, para o período posterior, de 2003I a 2008IV, a política fiscal foi passiva e a monetária ativa. / This paper seeks identify whether the way of fiscal and monetary macroeconomic policies in Brazil, to that period after inflation targets, were active way or/and passive way. For that, it’s estimated, for Bayesian methods, a model DSGE with price rigidities and monopolistic competition, in which the primary surplus and the nominal interest rates are the tools economic policy available. The lack of coordination of policies in Brazil, usually, has been identified as the reason for the macroeconomic imbalances. So, many authors pointed out the active fiscal policy, as a factor limiting the efficient performance of monetary policy. However, the analysis that relation within the framework of DSGE models is still limited, especially in applications for the Brazilian economy. The estimates of the model pointed out for a system where policies were active during the 2000/1Q to 2002/4Q both of them, and the later period, 2003/1Q – 2008/4Q, the fiscal policy behaved themselves on passive way and the monetary policy was active way.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-06-28T13:38:54Z No. of bitstreams: 1 Damocles Aurelio Nascimento da Silva.pdf: 694209 bytes, checksum: 1f6f75597b9348c94d982a8d8a612c8e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-28T13:38:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Damocles Aurelio Nascimento da Silva.pdf: 694209 bytes, checksum: 1f6f75597b9348c94d982a8d8a612c8e (MD5) Previous issue date: 2006-02-24 / Aiming at to contribute, as alternative to minimize the resources of impacts,mainly, for the search of combustible material to take care of the energy demand of the Brazilian half-barren region, we use the techniques of analysis of survival for understanding of a forest of eucalyptus to the long one of the time, and with this to ration the use wooden as combustible for ceramics, bakeries and existing calcinatory of plaster in region. The data given proceeding from a transversal study of 1500 cells of eucalyptus, divided in 4 stratus, taking as base the period of 03/2002 to 09/2004. The graph of probability was used initially for, being based on the test of Anderson-Darling, takes the decision of which function of probability would use in such a way in the classic study as in the Bayesian boarding. A time taken to the decision of choice of the probability distribution, we use the method of Kaplan-Meier and the Actuarial method (life table) to determine the estimates of the parameters and the test distribution free log-rank to test if the curves of the function of probability differed between categories from one same one variable. We used this test to the level of significance of 5%. For these analyses, it was used statistical software Minitab 13 version and statistical package SAS.In the Bayesian boarding was used method Carlo the Mount Chain of Markov (MCMC) for estimate of parameters, using as priori the distribution gamma,found in literature as the distribution that more good was adjusted for biological data and as function of density, used it of the Weibull distribution, chosen as of the better adjustment to the data according to test of Anderson-darling. For thisanalysis software Winbugs 1.4 was used. The results how much to the analysis of the parameters they had indicated that the joined estimates had been closed, same using distinct methods of estimation. As much was concluded that the best distribution to analyze the population in question is the Weibull, according to test of Anderson-Darling and as method for estimation of the parameters of the distribution, the classic method,how much the Bayesian method, reveals good estimators, verified for the amplitude of the intervals reliable 95%. In face of the results, we conclude that if it must have one better control of the eucalyptus, in first the six months of the plantation. / Visando contribuir, como alternativa para minimizar os impactos antrópicos de caracter negativo causado, principalmente, pela busca de material combustível para atender a demanda energética da região semi-árida brasileira, utilizamos as técnicas de análise de sobrevivência para compreensão do comportamento de uma floresta de eucaliptos ao longo do tempo, e com isto racionar o uso de madeira como combustível por cerâmicas, padarias, casas de farinha e calcinadoras de gesso existentes na região. Usaremos dados provenientes de um estudo transversal de 1500 células de eucaliptos, dividido em 4 estratos, tomando como base o período de 03/2002 a 09/2004.Utilizou-se inicialmente o gráfico de probabilidade para, baseado no teste de Anderson-Darling, tomarmos a decisão de qual função de probabilidade utilizaríamos tanto no estudo clássico como na abordagem bayesiana. Uma vez tomada a decisão de escolha da distribuição de probabilidade, utilizamos o método de Kaplan-Meier e o método Atuarial (tábua de vida) para estimativa dos parâmetros e o teste não paramétrico log-rank para testar se as curvas da função de probabilidade diferiam entre categorias de uma mesma variável. Utilizamos esse teste ao nível de significância de 0,05. Para essas análises, foi utilizado o software estatístico Minitab versão 13 e o pacote estatístico SAS.Na abordagem bayesiana utilizou-se a o método de Monte Carlo Cadeia de Markov (MCMC) para estimativa dos parâmetros, utilizando como priori a distribuição gamma, encontrada na literatura como a distribuição que melhor adequa-se para dados biológicos e como função de densidade, utilizou-se a da distribuição Weibull, escolhida como a de melhor ajuste as dados segundo o teste de Anderson-Darling. Para essa análise foi utilizado o Winbugs 1.4.Os resultados quanto a análise dos parâmetros indicaram que as estimativas encontradas foram próxima, mesmo utilizando métodos de estimação distintos. Conclui-se que a melhor distribuição para analisar a população em questão é a Weibull, segundo o teste de Anderson-Darling e como método para estimação dos parâmetros da distribuição, tanto o método clássico, quanto o método bayesiano, mostram-se bons estimadores, verificado pela amplitude dos intervalos de confiança a 95%. Em face dos resultados, concluímos que deve-seter um melhor controle dos eucaliptos, nos primeiros 6 meses de plantio.

Este texto trata da estimação de espectro direcional de ondas a partir de movimentos de primeira ordem de sistemas oceânicos estacionários utilizando um método de inferência bayesiano. Após descrição do método e discutidas suas principais fontes de incertezas, este foi validado experimentalmente através de ensaios com dois tipos de embarcações para ondas irregulares e mares bimodais, e verificado com dados de monitoração em escala real. Uma comparação preliminar com dados provenientes de um radar próximo ao sistema monitorado também foi feita. Com base nestes resultados, discute-se a eficiência do método e suas limitações. / This text is about estimating directional wave spectra based on first order motions of stationary systems by means of a bayesian inference method. After being described the method and its main sources of uncertainties discussed, an experimental validation was carried out with two different types of hulls for irregular waves and bimodal seas, with a posterior verification using data from a real scale monitoring campaign. Also, a preliminary comparison with data from a radar in the vicinities of the monitored system was made. Based on those results, the methods efficiency is discussed, along with its limitations.

Um sistema artificial pode usar raciocínio espacial qualitativo para inferir informações sobre seu ambiente tridimensional a partir de imagens bidimensionais. Inferências realizadas com base em raciocínio espacial qualitativo devem ser capazes de lidar com incertezas. Neste trabalho investigamos a utilização de técnicas probabilísticas para tornar o raciocínio espacial qualitativo mais robusto a incertezas e aplicável a agentes móveis em ambientes reais. Investigamos uma formalização de raciocínio espacial com lógica de descrição probabilística em um subdomínio de tráfego. Desenvolvemos também um método que combina raciocínio espacial qualitativo com um filtro Bayesiano para desenvolver dois sistemas que foram aplicados na auto localização de um robô móvel. Executamos dois experimentos de auto localização; um utilizando a teoria de relações qualitativas percebíveis sobre sombra com filtro Bayesiano; e outro utilizando o cálculo de oclusão de regiões e o cálculo de direção com filtro Bayesiano. Ambos os sistemas obtiveram resultados positivos onde somente o raciocínio espacial qualitativo não foi capaz de inferir a localização do robô. Os experimentos com dados reais mostraram robustez aos ruídos e à informação parcial. / An artificial system can use qualitative spatial reasoning to obtain information about its tridimensional environment, from bi-dimensional images. Inferences produced by qualitative spatial reasoning must be able to deal with uncertainty. This work investigates the use of probabilistic techniques to make qualitative spatial reasoning more robust against uncertainty, and better applicable to mobile agents in real environments. The work investigates a formalization of spatial reasoning using probabilistic description logics in a traffic domain. Additionally, a method is presented that combines qualitative spatial reasoning with a Bayesian filter, to develop two systems that are applied to self-localization of mobile robots. Two experiments are described; one using the theory of perceptual qualitative relations about shadows; the other using occlusion calculus and direction calculus. Both systems are combined with a Bayesian filter producing positive results in situations where qualitative spatial reasoning alone cannot infer robot location. Experiments with real data show robustness to noise and partial information.

O principal objetivo deste trabalho é desenvolver procedimentos inferências em uma perspectiva bayesiana para modelos de sobrevivência com (ou sem) fração de cura baseada na distribuição exponencial por partes. A metodologia bayesiana é baseada em métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC). Para detectar observações influentes nos modelos considerados foi usado o método bayesiano de análise de influência caso a caso (Cho et al., 2009), baseados na divergência de Kullback-Leibler. Além disso, propomos o modelo destrutivo binomial negativo com fração de cura. O modelo proposto é mais geral que os modelos de sobrevivência com fração de cura, já que permitem estimar a probabilidade do número de causas que não foram eliminadas por um tratamento inicial / The main objective is to develop procedures inferences in a bayesian perspective for survival models with (or without) the cure rate based on piecewise exponential distribution. The methodology is based on bayesian methods for Markov Chain Monte Carlo (MCMC). To detect influential observations in the models considering bayesian case deletion influence diagnostics based on the Kullback-Leibler divergence (Cho et al., 2009). Furthermore, we propose the negative binomial model destructive cure rate. The proposed model is more general than the survival models with cure rate, since the probability to estimate the number of cases which were not eliminated by an initial treatment

Made available in DSpace on 2016-04-27T16:57:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pericles Cesar de Araujo.pdf: 2815289 bytes, checksum: 8b5efd754b4e27e42558c8f0ebe0c75e (MD5) Previous issue date: 2013-08-18 / This thesis aims at dealing with issues concerning the scientification of Mathematics Education and, consequently, the methods used in researches in that area. It means dealing with methodological issues, under qualitative, quantitative and mixed perspectives with the objective of discussing the increase, always desired, of the reliability of data analysis. It is a theoretical research, with methodological procedures adequate to this kind of study, that is, bibliographical review, analysis of thesis, dissertations, articles and books. Among the theoretical background, we mention Didactic Engineering, Conceptual Metaphor, Fuzzy Logics, Bayesian Statistics and elements from Popper, Kuhn and Lakatos theories. The Didactic Engineering was considered the common thread of reflections; the Fuzzy Logics, inserted for the research universe in Mathematics Education, is characterized by an important heterogeneity of the phenomena. The Bayesian Statistics is a referential to deal with the qualitative aspect. As results, we propose in this thesis, mixed methods of research in Mathematics Education. The first is the one that considers the combination of two methods: the Bayesian method and the Didactic Engineering; the second is the Fuzzy and Bayesian. This way, we understand that with this thesis, we contribute to the discussion on the use of mixed methodology in researches in Mathematics Education, as well as present a method with potential to develop the research in Mathematics Education with scientific characteristics that meet the demands of Popper, Kuhn and Lakatos / Esta tese tem por objetivo tratar das questões relativas à cientificidade da Educação Matemática, e em consequência, dos métodos utilizados na pesquisa dessa área. Ou seja, tratar das questões metodológicas, nas perspectivas qualitativas, quantitativas ou mistas com vistas a discutir a ampliação, sempre desejável, da confiabilidade da análise de dados. Trata-se de uma pesquisa de caráter teórico, com procedimentos metodológicos adequados a esse tipo de estudo, ou seja, realização de levantamento bibliográfico, análise de dissertações, teses, artigos, e livros. Entre as bases teóricas, estão a Engenharia Didática Clássica, a Metáfora Conceitual, a Lógica Difusa, a Estatística Bayesiana, e elementos das teorias de Popper, Kuhn e Lakatos. A Engenharia Didática Clássica foi considerada um fio condutor das reflexões; a Lógica Difusa é inserida, pois o universo da pesquisa em Educação Matemática é caracterizado por uma acentuada heterogeneidade de fenômenos. A Estatística Bayesiana é um referencial para tratar do aspecto quantitativo. Como resultado são propostos nesta tese métodos mistos de pesquisas em Educação Matemática. O primeiro deles é aquele que considera a agregação de dois métodos: o Método Bayesiano e a Engenharia Didática Clássica; o segundo é o Método Estatístico Bayesiano de Dados Difusos. Assim, avaliamos que trazemos, com esta tese, uma contribuição para a discussão sobre o uso de metodologias mistas na pesquisa em Educação Matemática, bem como que apresentamos um método com potencialidades de munir a pesquisa em Educação Matemática de características científicas que atendam às exigências de Popper, Kuhn e Lakatos

In this thesis we propose to use a penalized maximum conditional likelihood criterion to estimate the graph of a general discrete Markov random field. We prove the almost sure convergence of the estimator of the graph in the case of a finite or countable infinite set of variables. Our method requires minimal assumptions on the probability distribution and contrary to other approaches in the literature, the usual positivity condition is not needed. We present several examples with a finite set of vertices and study the performance of the estimator on simulated data from theses examples. We also introduce an empirical procedure based on k-fold cross validation to select the best value of the constant in the estimators definition and show the application of this method in two real datasets. / Nesta tese propomos um critério de máxima verossimilhança penalizada para estimar o grafo de dependência condicional de um campo aleatório Markoviano discreto. Provamos a convergência quase certa do estimador do grafo no caso de um conjunto finito ou infinito enumerável de variáveis. Nosso método requer condições mínimas na distribuição de probabilidade e contrariamente a outras abordagens da literatura, a condição usual de positividade não é necessária. Introduzimos alguns exemplos com um conjunto finito de vértices e estudamos o desempenho do estimador em dados simulados desses exemplos. Também propomos um procedimento empírico baseado no método de validação cruzada para selecionar o melhor valor da constante na definição do estimador, e mostramos a aplicação deste procedimento em dois conjuntos de dados reais.

Os sistemas automáticos são normalmente empregados na indústria com o objetivo de otimizar a produção. Na agro-indústria, estes sistemas são usados com o mesmo propósito, sendo que dentre estes sistemas é possível destacar os que empregam a visão computacional, pois esta tem sido usada para inspeção de lavouras, colheita mecanizada, guiagem de veículos e robôs entre outras aplicações. No presente trabalho, técnicas de visão computacional foram utilizadas para segmentar e classificar elementos presentes em imagens obtidas de pomares de laranjeiras. Uma arquitetura modular foi utilizada na qual a imagem é segmentada automaticamente e, posteriormente, os segmentos são classificados. Nesta arquitetura, o algoritmo de segmentação e o classificador podem ser alterados sem prejudicar a flexibilidade do sistema implementado. Foram realizados experimentos com um banco de imagens composto por 658 imagens. Estas imagens foram obtidas sob diferentes condições de iluminação durante o período que as frutas estavam maduras. Estes experimentos foram realizados para avaliar, no contexto da arquitetura desenvolvida, o algoritmo de segmentação JSEG, vetores de características derivados dos espaços de cores RGB e HSV, além de três tipos de classificadores: bayesiano, classificador ingênuo de Bayes e classificador baseado no perceptron multicamadas. Finalmente, foram construídos os mapas de classes. As funções de distribuição de probabilidades foram estimadas com o algoritmo de Figueiredo-Jain. Dos resultados obtidos, deve-se destacar que o algoritmo de segmentação mostrou-se adequado aos propósitos deste trabalho e o classificador bayesiano mostrou-se mais prático que o classificador baseado no perceptron multicamadas. Por fim, a arquitetura mostrou-se adequada para o reconhecimento de cenas obtidas em pomares de laranjeiras. / Automation systems are usually used in the industry to optimize the production. In the agroindustry, these systems are used with the same intentions. Among them are systems that use computer vision for inspection, mechanized harvest, vehicles and robots guidance and other applications. Because of this, in the present work, techniques of computer vision were used to segment and classify elements in the images from oranges orchards. A modular architecture was used. The image are automatically segmented and, then the segments are classified. In this architecture, the segmentation algorithm and the classifier can be modified without loss of flexibility. The experiments were carried out with 658 images. These images were acquired under different illumination conditions during the period that the fruits are mature. These experiments were carried out to evaluate, in the context of developed architecture, the segmentation algorithm JSEG, characteristics vectors derived from the colors spaces RGB and HSV and three classifiers: Bayes\'s classifier, Bayes\'s naive classifier and multilayer perceptron classifier. Finally, the class maps were constructed. The Figueiredo-Jain algorithm was used to estimate the probability distribution functions. The results show that the segmentation algorithm is adequate to this work and the Bayes classifier is more practical that the multilayer perceptron classifier. Finally, the architecture is adequate for recognition of images acquired in orange orchards.