Made available in DSpace on 2014-06-12T18:05:04Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7227_1.pdf: 985354 bytes, checksum: 3db692ff32631b63f3ff92be45e0c36e (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 / Modelos multiníveis para resposta binária são uma ferramenta poderosa para análise de dados binários que tem uma estrutura hierárquica ou de agrupamento. Esta estrutura é caracterizada pela presença de observações individuais (pessoas ou objetos em estudo) que são considerados agrupados em um nível mais alto. Este agrupamento pode ser devido a subamostragem em unidades amostrais primárias. Assim, as unidades de um mesmo nível pertencentes a uma unidade de nível mais alto raramente são independentes. Por este motivo os modelos mutiníveis são apropriados para avaliar dados desta natureza. Eles permitem medir como as variáveis de vários níveis afetam a variável resposta, além de quantificar quanto da variabilidade da resposta se deve a cada nível. Os modelos multiníveis para dados binários assumem que a variável resposta é medida sem erro. O objetivo deste trabalho é apresentar a teoria dos modelos multiníveis de 2 níveis para resposta binária com um enfoque na má classificação bem como os métodos de implementação na análise de grupo-especifíco, isto é, na análise dos modelos mistos lineares generalizados, quando as probabilidades de má classificação são conhecidas. Estes métodos mostram que ignorar erros na resposta conduz a perda substancial de informações sobre os efeitos da covariáveis. Foram realizados estudos de simulações que confirmam estas conclusões. Uma aplicação na área de saúde é também apresentada. Para as análises foi utilizado o programa computacional R

OLIVEIRA, Adonias Caetano de. Máquina de aprendizagem mínima com opção de rejeição. 2016. 64 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação)-Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016. / Submitted by Anderson Silva Pereira (anderson.pereiraaa@gmail.com) on 2017-01-10T22:32:38Z No. of bitstreams: 1 2016_dis_acoliveira.pdf: 1484049 bytes, checksum: 69ee53b0239792605dd28e1cc3c298cc (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2017-01-11T15:47:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_dis_acoliveira.pdf: 1484049 bytes, checksum: 69ee53b0239792605dd28e1cc3c298cc (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-11T15:47:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_dis_acoliveira.pdf: 1484049 bytes, checksum: 69ee53b0239792605dd28e1cc3c298cc (MD5) Previous issue date: 2016 / The Minimal Learning Machine (MLM) is an inductive learning method applied to supervised classification and regression problems. It is basically a mapping between points in the geometric configurations of the input and output space. With the known configuration to an entry point in the input space corresponding to the output configuration space after obtaining a simple linear model learning distance between arrays of input and output can be estimated. The estimated result is then passed to locate the exit point and thus provide an estimate for response or indication of the class. The MLM has reached a promising performance in various classification and regression problems compared with other classical methods of learning. However, it has not yet been analyzed performance using classification strategy of rejection option. This technique protects the system for decision support in many human activities, especially in the field of medicine, against excessive errors like making difficult decision consequences. In this way, potential errors are converted into rejection, avoiding further confusion and delegating them well for the evaluation of an expert, or even, for more specialized classifiers. Therefore, the purpose of this dissertation is the development of the Minimum Learning Machine (MLM) and its variants with Rejection option in binary classification problems, more specifically, in the classification of diseases Spinal (PVC-2C), Diabetes (Pima Indians diabetes), survival of breast cancer (Haberman) and prediction software defects (KC2). The evaluation of the performance of these techniques is, in general, the analysis of the accuracy-rejection curve compared to more traditional methods of classification with rejection option that are based in methods Perceptron Multilayer (MLP), K-Neighbors More Next (K -NN) and K-Means. / A Máquina de Aprendizagem Mínima (MLM) é um método de aprendizagem indutivo supervisionado aplicado em problemas de classificação e regressão. Basicamente é um mapeamento entre configurações geométricas dos pontos no espaço de entrada e saída. Com a configuração conhecida para um ponto de entrada no espaço de entrada poderá ser estimada a configuração correspondente no espaço de saída após a obtenção de um modelo de aprendizagem linear simples entre matrizes de distância da entrada e saída. O resultado estimado é então aproveitado para localizar o ponto de saída e, assim, prover uma estimativa para resposta ou indicação da classe. A MLM tem alcançado um desempenho promissor em vários problemas de classificação e regressão em comparação com outros métodos clássicos de aprendizagem. Entretanto, ainda não foi analisado seu desempenho utilizando estratégia de classificação com opção de rejeição. Essa técnica protege o sistema de apoio à decisão em muitas atividades humanas, sobretudo no domínio da medicina, contra erros excessivos como consequências de tomadas de decisão difíceis. Dessa maneira, potenciais erros são convertidos em rejeição, evitando maior confusão e delegando-os assim para a avaliação de um especialista, ou mesmo, por classificadores mais especializados. Portanto, a proposta desta dissertação é o desenvolvimento da Máquina de Aprendizagem Mínima (MLM) e suas variantes com opção de Rejeição em problemas de classificação binária, mais especificamente, na classificação de patologias da Coluna Vertebral (PVC-2C), Diabetes (Pima Indians diabetes), sobrevivência do Câncer de Mama (Haberman) e predição de defeitos de software (KC2). A avaliação do desempenho dessas técnicas consiste, em geral, na análise da curva de acurácia-rejeição comparativamente com métodos mais tradicionais de classificação com opção de rejeição que se baseiam os métodos Perceptron Multicamadas (MLP), K-Vizinhos mais Próximos (K-NN) e K-Médias.

DELFINO, Jair. Ifá e Odús: interdisciplinaridade, lógica binária, cultura e filosofia africana. 2016. 106f. – Dissertação (Mestrado) – Universidade Federal do Ceará, Programa de Pós-graduação em Educação Brasileira, Fortaleza (CE), 2016. / Submitted by Márcia Araújo (marcia_m_bezerra@yahoo.com.br) on 2016-04-26T11:27:11Z No. of bitstreams: 1 2016_dis_jdelfino.pdf: 4763014 bytes, checksum: 4dd053fbbc1d1fc95331c06e51401d3b (MD5) / Approved for entry into archive by Márcia Araújo (marcia_m_bezerra@yahoo.com.br) on 2016-04-26T16:57:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_dis_jdelfino.pdf: 4763014 bytes, checksum: 4dd053fbbc1d1fc95331c06e51401d3b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-26T16:57:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_dis_jdelfino.pdf: 4763014 bytes, checksum: 4dd053fbbc1d1fc95331c06e51401d3b (MD5) Previous issue date: 2016 / Within the history of studies and African culture and afrodescendencia this dissertation is an innovative integration within the Ifa tradition. Ifa is a literary and philosophical body, which descends from a deity between two worlds understood as the physical and the spiritual. The systematization of Ifa representations work questions on binary algebra and organization of Ifa meanings was the purpose of the idealized research. The importance of this issue is to examine specific knowledge of a culture and tradition that has the educational process orality and the preservation of interdisciplinary culture. We add our proposal for the systematic examination of the concepts and propositions of life that includes developing the collectivity and individuality in learning and understanding through the exercise of philosophical virtues, specific thinking Yoruba, starting from the design of nature and divine genealogy of creation within the African tradition inherited from Ancient Egypt. Ifa is cultural diversity that can be science, religion and sociability. We bring to this body of work beyond what has already been explained geometry, aesthetics and medicine within the inter-relational aspect to show as is the absorption of knowledge. We intend to stay away from the universalistic, Eurocentric theoretical basis seeking the deepening of African philosophy and interdisciplinarity to contemplate the cultural and ethnic-Brazilian aspects as well as being in accordance with Law No. 10,639 / 03. Thus, based on orality present in religions of African origin, and through the literary body of Ifá, embark on the complexity of reason and metaphysics and timeless logic to understand cognition in the aspect of institutiva worldview values and principles. / Dentro dos estudos de história e cultura africana e afrodescendente a presente dissertação faz uma inserção inovadora dentro da tradição do Ifá. O Ifá é um corpo literário e filosófico, que descende de uma divindade entre dois mundos entendidos como o físico e o espiritual. As sistematizações das representações do Ifá trabalham as questões sobre álgebra binária e a organização dos significados do Ifá foi o objetivo da pesquisa idealizada. A importância deste tema está em examinar conhecimentos específicos de uma cultura e tradição que tem como processo educativo a oralidade e a preservação da cultura interdisciplinar. Adicionamos à nossa proposta o exame sistemático dos conceitos e proposições de vida que abrange desenvolver a coletividade e individualidade, no aprender e entender através do exercício das virtudes filosóficas, específicas do pensar yorubá, partindo da concepção da natureza e da genealogia divina da criação dentro da tradição africana herdada do Antigo Egito. Ifá é pluralidade cultural que pode ser ciência, religião e sociabilidade. Além do que já foi explanado, trazemos para este corpo de trabalho a geometria, estética e medicina dentro do aspecto inter-relacional, a fim de mostrar como acontece a absorção de conhecimentos. Pretendemos ficar distantes da base teórica universalista e eurocentrista buscando o aprofundamento da filosofia africana e a interdisciplinaridade para contemplar os aspectos culturais e étnico-brasileiros bem como estar de acordo com a Lei n° 10.639/03. Assim, com base na oralidade presente nas religiões de matriz africana e, através do corpo literário do Ifá, embarcaremos na complexidade da razão e da lógica metafísica e atemporal para entendermos a cognição no aspecto da cosmovisão institutiva de valores e princípios.

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:29:19Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4282_1.pdf: 1806381 bytes, checksum: d8e5341810eebc7820e9231598a88d15 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado da Bahia / A caracterização de matróides através de sua circunferência iniciou-se com a publicação dos artigos Matroids Having Small Circumference, Combinatorics, Probability and Compumting (2001) 10, 349-360 e Connected matroids with a small circumference, Discrete Mathematics 259 (2002) 147-161 de Braulio Maia Junior e Manoel Lemos, onde eles construíram todas as matróides com circunferência menor ou igual a 5. Recentemente, em The 3-connected binary matroids with circumference 6 or 7, European Jounal of Combinatorics ( a ser publicado), Raul Cordovil,Maia Junior e Lemos construíram todas as matróides binárias 3-conexas de circunferência 6 e 7, contudo eles trabalharam apenas com matróides de posto pelo menos 8. Nesta tese construímos todas as matróides binárias de circunferência 6 e posto pequeno, isto é, as matróides de posto 5, 6 e 7. Com base no resultado de Bixby(1972), Cunningham(1973) e Seymour(1980), que diz: Uma matróide 2-conexa M não é 3-conexa se e somente se M = M1⊕2M2, onde M1 e M2 são matróides conexas, cada uma isomorfa a um menor próprio de M, concluímos que para estudar as matróides de posto pequeno é suficiente conhecer as matróides binárias com e-circunferência 3, 4 e 5. Como Maia Junior já havia construído as matróides 3-conexas com e-circunferência 3 e 4, bastava-nos construir as matróides binárias com e-circunferência 4 e 5. Iniciamos descrevendo todas as matróides 3-conexas binárias de circunferência 6 e posto 7 e posteriormente descrevemos todas as matróides binárias 3-conexas com circunferência 6 e posto 6. Assim foi possível conhecer todas as matróides 3-conexas com e-circunferência 5. Conseguimos também construir as matróides binárias não 3-conexas com e-circunferência 4 e 5. Estes resultados nos fornecem uma completa descrição de todas as matróides binárias não 3-conexas de circunferência 6 e posto pequeno

A inferência Bayesiana está cada vez mais dependente de algoritmos de simulação estocástica, e sua eficiência está diretamente relacionada à eficiência do algoritmo considerado. Uma prática bastante utilizada é a introdução de variáveis auxiliares para obtenção de formas conhecidas para as distribuições {\\it a posteriori} condicionais completas, as quais facilitam a implementação do amostrador de Gibbs. No entanto, a introdução dessas variáveis pode produzir algoritmos onde os valores simulados são fortemente correlacionados, fato esse que prejudica a convergência. O agrupamento das quantidades desconhecidas em blocos, de tal maneira que seja viável a simulação conjunta destas quantidades, é uma alternativa para redução da autocorrelação, e portanto, ajuda a melhorar a eficiência do procedimento de simulação. Neste trabalho, apresentamos propostas de simulação em blocos no contexto de modelos de regressão binária com o uso de variáveis auxiliares. Três classes de funções de ligação são consideradas: probito, logito e probito-assimétrico. Para as duas primeiras apresentamos e implementamos as propostas de atualização conjunta feitas por Holmes e Held (2006). Para a ligação probito-assimétrico propomos quatro diferentes maneiras de construir os blocos, e comparamos estes algoritmos através de duas medidas de eficiência (distância média Euclidiana entre atualizações e tamanho efetivo da amostra). Concluímos que os algoritmos propostos são mais eficientes que o convencional (sem blocos), sendo que um deles proporcionou ganho superior a 160\\% no tamanho efetivo da amostra. Além disso, discutimos uma etapa bastante importante da modelagem, denominada análise de resíduos. Nesta parte adaptamos e implementamos os resíduos propostos para a ligação probito para os modelos logístico e probito-assimétrico. Finalmente, utilizamos os resíduos propostos para verificar a presença de observações discrepantes em um conjunto de dados simulados. / The Bayesian inference is getting more and more dependent of stochastic simulation algorithms, and its efficiency is directly related with the efficiency of the considered algorithm. The introduction of auxiliary variables is a technique widely used for attainment of the full conditional distributions, which facilitate the implementation of the Gibbs sampling. However, the introduction of these auxiliary variables can produce algorithms with simulated values highly correlated, this fact harms the convergence. The grouping of the unknow quantities in blocks, in such way that the joint simulation of this quantities is possible, is an alternative for reduction of the autocorrelation, and therefore, improves the efficiency of the simulation procedure. In this work, we present proposals of simulation using the Gibbs block sampler in the context of binary response regression models using auxiliary variables. Three class of links are considered: probit, logit and skew-probit. For the two first we present and implement the scheme of joint update proposed by Holmes and Held (2006). For the skew-probit, we consider four different ways to construct the blocks, and compare these algorithms through two measures of efficiency (the average Euclidean update distance between interactions and effective sample size). We conclude that the considered algorithms are more efficient than the conventional (without blocks), where one of these leading to around 160\\% improvement in the effective sample size. Moreover, we discuss one important stage of the modelling, called residual analysis. In this part we adapt and implement residuals considered in the probit model for the logistic and skew-probit models. For a simulated data set we detect the presence of outlier used the residuals proposed here for the different models.

Estudos sobre a relação da poluição atmosférica e saúde apontam que há relação entre as queimadas de cana-de-açúcar e internações hospitalares, gerando custos para a sociedade. Este trabalho apresenta uma aplicação do Método de Avaliação Contingente para valorar os custos do bem-estar causados pela queimada de cana-de-açúcar. O fogo utilizado em um largo processo gera vários problemas para os moradores, passando por problemas de saúde pelo inconveniente causado pela fuligem que cai sobre as cidades no período de abril a novembro. A aplicação é feita na cidade de Ribeirão Preto, um dos maiores produtores de cana-de-açúcar e álcool no Brasil. Por meio dos métodos logit censurado, Heckman em dois estágios adaptado e Máxima Verossimilhança, calculou-se a disposição a pagar média e os resultados obtidos indicam que o custo estimado é em torno de R$ 180 milhões, para o período de 2009 a 2017. Tal valor está provavelmente subestimado já que o custo do bem-estar envolvendo as queimadas de cana-de-açúcar também passa pelos gastos com as internações hospitalares por doenças respiratórias. Dessa forma, propôs-se a verificação da relação entre as internações e a presença de cana-de-açúcar nos municípios do Estado de São Paulo. De acordo com dados do DATASUS, a região Sudeste gasta em torno de R$ 20 milhões por ano com esse tipo de internação, porém esse custo também está subestimado já que não leva em consideração os custos com inalação, atendimento ambulatorial e outros tratamentos posteriores à internação. / Studies on the relation of air pollution and health said that there is a relationship between sugar cane burning and hospital attendance, generating costs to society. This work presents an application of Contingent Valuation Method to evaluate the welfare costs of sugar cane fire. The use of fire in the process of sugar cane leads to many problems to near fire residents such as health problems caused by the soot over the cities from April to November. The application was made for the city of Ribeirão Preto, the major city in production of sugar cane and alcohol in Brazil. Using Censored Logit, Two Stage Heckman adapted and Maximum Likelihood methods an average willing to pay was estimated and the results indicate that the estimated cost is about R$ 180 millions from 2009 to 2017. This estimated value probably is underestimated since welfare costs of sugar cane burning for health also involve spending in hospitals admissions and respiratory diseases. Therefore, it is verified the relation of hospital admissions and the presence of sugar cane in São Paulo State cities. Using DATASUS database the Southeast region of Brazil spends R$ 20 millions a year with this type of hospital admissions, however this cost is also underestimated because it doesn\'t account for inhalation costs, ambulatory services and posterior treatment due admission.

Este trabalho teve por objetivo avaliar modelos de taper para Corymbia citriodora com 55 meses de idade no Sul do estado do Tocantins. Foram utilizadas 35 árvores amostras cubadas com a obtenção dos diâmetros com e sem casca nas posições 0,2 m, 0,4 m, 0,7 m, 1,3m, 2,7 m e, a partir deste ponto em diante a cada 2 metros até um diâmetro em torno de 1,0 cm com casca. Para avaliação dos modelos utilizou-se as seguintes estatísticas: coeficiente de determinação ajustado, erro padrão da estimativa, distribuição gráfica dos resíduos, média dos desvios absolutos, desvio padrão das diferenças, soma dos quadrados dos resíduos relativos, média dos desvios percentuais, raiz quadrada do erro médio, viés e coeficiente de correlação múltipla. Além disso, avaliou-se a viabilidade da utilização da variável binária “Tx” no ajuste simultâneo para dados com e sem casca. Concluiu-se, portanto, que o modelo de Muhairwe I obteve os melhores resultados para as estatísticas utilizadas, bem como a confirmação da viabilidade em se obter o ajuste diamétrico com uma só equação através da inclusão da variável Tx. / The objective of this study was to evaluate taper models for Corymbia citriodora at 55 months of age in the southern state of Tocantins. Thirty-five trees were used to obtain the diameters with and without bark at the positions 0.2 m, 0.4 m, 0.7 m, 1.3 m, 2.7 m and from this point forward every 2 meters to a diameter of about 1.0 cm in bark. For the evaluation of the models, the following statistics were used: adjusted coefficient of determination, standard error of the estimate, graphical distribution of the residuals, mean absolute deviations, standard deviation of the differences, sum of the squares of relative residues, mean of the percentage deviations, square root of mean error, bias and multiple correlation coefficient. In addition, we evaluated the feasibility of using the binary variable "Tx" in the simultaneous adjustment for data with and without shell. It was concluded, therefore, that the Muhairwe I model obtained the best results for the statistics used, as well as the confirmation of the feasibility in obtaining the diametric adjustment with a single equation through the inclusion of the variable Tx.

O objetivo desta dissertação é estudar uma família de ligações assimétricas para modelos de regressão binária sob a abordagem bayesiana. Especificamente, apresenta-se a estimação dos parâmetros da família de modelos de regressão binária com funções de ligação potência e reversa de potência considerando o método de estimação Monte Carlo Hamiltoniano, na extensão No-U-Turn Sampler, e o método Metropolis-Hastings dentro de Gibbs. Além disso, estudam-se diferentes medidas de comparação de modelos, incluindo critérios de informação e de avaliação preditiva. Um estudo de simulação foi desenvolvido para estudar a acurácia e eficiência nos parâmetros estimados. Através da análise de dados educacionais, mostra-se que os modelos usando as ligações propostas apresentam melhor ajuste do que os modelos usando ligações tradicionais. / The aim of this dissertation is to study a family of asymmetric link functions for binary regression models under Bayesian approach. Specifically, we present the estimation of parameters of power and reversal power binary regression models considering Hamiltonian Monte Carlo method, on No-U-Turn Sampler extension, and Metropolis-Hastings within Gibbs sampling method. Furthermore, we study a wide variety of model comparison measures, including information criteria and measures of predictive evaluation. A simulation study was conducted in order to research accuracy and efficiency on estimated parameters. Through analysis of educational data we show that models using the proposed link functions perform better fit than models using standard links.

Submitted by LUTH SILVA RAMOS null (lutherair@yahoo.com.br) on 2017-03-29T19:49:44Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Luth Ramos 2017 Final.pdf: 2110056 bytes, checksum: 5f14af4841d2cf0a501f307108e2e0b2 (MD5) / Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-03-30T18:14:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ramos_ls_me_guara.pdf: 2110056 bytes, checksum: 5f14af4841d2cf0a501f307108e2e0b2 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-30T18:14:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ramos_ls_me_guara.pdf: 2110056 bytes, checksum: 5f14af4841d2cf0a501f307108e2e0b2 (MD5) Previous issue date: 2017-01-26 / A escassez de combustíveis de origem fóssil tem preocupado setores energéticos e industriais. Outra preocupação eminente são as taxas de emissões de poluentes na atmosfera, causado pelo processo de combustão. Estes processos são responsáveis por grande parte de toda energia primária produzida no mundo. Sendo assim, os bicombustíveis tem sido uma alternativa que atende ambas as preocupações. Neste cenário, a atomização também assume uma importante função dentro da combustão de líquidos. O atomizador tem por objetivo desintegrar o combustível líquido em pequenas gotículas, misturando-se com o oxidante na proporção correta e nas condições adequadas, para produzir um processo de combustão eficiente e estável, reduzindo significativamente as formações de fuligens. O objetivo deste trabalho é realizar um estudo teórico de um atomizador do tipo jato-Y, para atomizar misturas de combustíveis com diferentes proporções de QAV-1 + farnesano, QAV-1 + etanol e farnesano + etanol, analisando experimentalmente as propriedades físico-químicas das misturas de combustíveis e teoricamente as características e a qualidade do spray gerado, fazendo uso da equação de Wigg para calcular o MMD (diâmetro médio de gotas). Através das propriedades físico-químicas das misturas de combustíveis é possível analisar possíveis alternativas de combustíveis que podem apresentar características “drop-in” e substitua parcialmente ou definitivamente o QAV-1 (querosene de aviação) atualmente consumido. Qualitativamente o spray gerado possui o MMD entre 30 e 40 µm, podendo variar de acordo com a temperatura de trabalho. Sendo assim o atomizador torna-se favorável para um processo de combustão eficiente. / The scarcity of fossil fuels has worried the energetic and industrials sectors. Concern also exists about emissions and their impact on the environment, which are a byproduct of the petroleum combustion processes. These processes account for much of the primary energy produced in the world. However, biofuels have been an alternative that meets both concerns. In this scenario, the atomization also assumes an important function in the combustion of liquids. The atomizer has goal to disintegrate the liquid fuel in small droplets to have the mixture of fuel/oxidant in the suitable ratio, to produce an efficient and stable combustion process, significantly reducing the formation of soot. The objective of this work is perform a theoretical study of one nozzle of the type Y-jet, to atomize binary mix of fuels with different ratio of jet-A1 + farnesane, jet-A1 + ethanol and farnesane + ethanol, experimentally analyzing the physicochemical properties of the mixtures of fuels and theoretically the characteristics and quality of the formed spray, using the Wigg’s equation to calculate the MMD (Mass Median Diameter). Through of the physicochemical properties of the mixtures of fuels, it’s possible to analyze possible alternatives of fuel that may have “drop-in” characteristics and partially or definitively to replace the currently consumed jet-A1 fuel. Qualitatively the formed spray has the MMD between 30 e 40 µm, however can be varied according with the temperature of work. Furthermore, the nozzle is favorable to an efficient combustion process.

A inferência Bayesiana está cada vez mais dependente de algoritmos de simulação estocástica, e sua eficiência está diretamente relacionada à eficiência do algoritmo considerado. Uma prática bastante utilizada é a introdução de variáveis auxiliares para obtenção de formas conhecidas para as distribuições {\\it a posteriori} condicionais completas, as quais facilitam a implementação do amostrador de Gibbs. No entanto, a introdução dessas variáveis pode produzir algoritmos onde os valores simulados são fortemente correlacionados, fato esse que prejudica a convergência. O agrupamento das quantidades desconhecidas em blocos, de tal maneira que seja viável a simulação conjunta destas quantidades, é uma alternativa para redução da autocorrelação, e portanto, ajuda a melhorar a eficiência do procedimento de simulação. Neste trabalho, apresentamos propostas de simulação em blocos no contexto de modelos de regressão binária com o uso de variáveis auxiliares. Três classes de funções de ligação são consideradas: probito, logito e probito-assimétrico. Para as duas primeiras apresentamos e implementamos as propostas de atualização conjunta feitas por Holmes e Held (2006). Para a ligação probito-assimétrico propomos quatro diferentes maneiras de construir os blocos, e comparamos estes algoritmos através de duas medidas de eficiência (distância média Euclidiana entre atualizações e tamanho efetivo da amostra). Concluímos que os algoritmos propostos são mais eficientes que o convencional (sem blocos), sendo que um deles proporcionou ganho superior a 160\\% no tamanho efetivo da amostra. Além disso, discutimos uma etapa bastante importante da modelagem, denominada análise de resíduos. Nesta parte adaptamos e implementamos os resíduos propostos para a ligação probito para os modelos logístico e probito-assimétrico. Finalmente, utilizamos os resíduos propostos para verificar a presença de observações discrepantes em um conjunto de dados simulados. / The Bayesian inference is getting more and more dependent of stochastic simulation algorithms, and its efficiency is directly related with the efficiency of the considered algorithm. The introduction of auxiliary variables is a technique widely used for attainment of the full conditional distributions, which facilitate the implementation of the Gibbs sampling. However, the introduction of these auxiliary variables can produce algorithms with simulated values highly correlated, this fact harms the convergence. The grouping of the unknow quantities in blocks, in such way that the joint simulation of this quantities is possible, is an alternative for reduction of the autocorrelation, and therefore, improves the efficiency of the simulation procedure. In this work, we present proposals of simulation using the Gibbs block sampler in the context of binary response regression models using auxiliary variables. Three class of links are considered: probit, logit and skew-probit. For the two first we present and implement the scheme of joint update proposed by Holmes and Held (2006). For the skew-probit, we consider four different ways to construct the blocks, and compare these algorithms through two measures of efficiency (the average Euclidean update distance between interactions and effective sample size). We conclude that the considered algorithms are more efficient than the conventional (without blocks), where one of these leading to around 160\\% improvement in the effective sample size. Moreover, we discuss one important stage of the modelling, called residual analysis. In this part we adapt and implement residuals considered in the probit model for the logistic and skew-probit models. For a simulated data set we detect the presence of outlier used the residuals proposed here for the different models.