Available fragile site identification software packages (FSM and FSM3) assume that all chromosomal breaks occur independently. However, under a Mendelian model of inheritance, homozygosity at fragile loci implies pairwise correlation between homologous sites. We construct correlation models for chromosomal breakage data in situations where either partitioned break count totals (per-site single-break and doublebreak totals) are known or only overall break count totals are known. We derive a likelihood ratio test and Neyman’s C( α) test for correlation between homologs when partitioned break count totals are known and outline a likelihood ratio test for correlation using only break count totals. Our simulation studies indicate that the C( α) test using partitioned break count totals outperforms the other two tests for correlation in terms of both power and level. These studies further suggest that the power for detecting correlation is low when only break count totals are reported. Results of the C( α) test for correlation applied to chromosomal breakage data from 14 human subjects indicate that detection of correlation between homologous fragile sites is problematic due to sparseness of breakage data. Simulation studies of the FSM and FSM3 algorithms using parameter values typical for fragile site data demonstrate that neither algorithm is significantly affected by fragile site correlation. Comparison of simulated fragile site misclassification rates in the presence of zero-breakage data supports previous studies (Olmsted 1999) that suggested FSM has lower false-negative rates and FSM3 has lower false-positive rates.

This paper presents a study of the computer game ”Minesweeper”. The aim of the game is to search through a rectangular area of mined squares without hitting any mines. By using a strategy based on making every operation as safe as possible, series of the game have been simulated. The size of the playground is four times four squares. The si- mulations indicate how often the game will succeed and which square is the best one to start at. The strategy demands advanced mathematical calculations. The account of these is the ma- jor part of my work. My investigation shows that if there are three hidden mines the game will succeed about two times out of three. It also shows that the best startingpoint is a corner.

O objetivo do presente trabalho é a investigação e o desenvolvimento de estratégias de otimização contínua e discreta para problemas de Fluxo de Potência Ótimo (FPO), onde existe a necessidade de se considerar as variáveis de controle associadas aos taps de transformadores em-fase e chaveamentos de bancos de capacitores e reatores shunt como variáveis discretas e existe a necessidade da limitação, e/ou até mesmo a minimização do número de ações de controle. Neste trabalho, o problema de FPO será abordado por meio de três estratégias. Na primeira proposta, o problema de FPO é modelado como um problema de Programação Não Linear com Variáveis Contínuas e Discretas (PNLCD) para a minimização de perdas ativas na transmissão; são propostas três abordagens utilizando funções de discretização para o tratamento das variáveis discretas. Na segunda proposta, considera-se que o problema de FPO, com os taps de transformadores discretos e bancos de capacitores e reatores shunts fixos, possui uma limitação no número de ações de controles; variáveis binárias associadas ao número de ações de controles são tratadas por uma função quadrática. Na terceira proposta, o problema de FPO é modelado como um problema de Otimização Multiobjetivo. O método da soma ponderada e o método &#949-restrito são utilizados para modificar os problemas multiobjetivos propostos em problemas mono-objetivos. As variáveis binárias associadas às ações de controles são tratadas por duas funções, uma sigmoidal e uma polinomial. Para verificar a eficácia e a robustez dos modelos e algoritmos desenvolvidos serão realizados testes com os sistemas elétricos IEEE de 14, 30, 57, 118 e 300 barras. Todos os algoritmos e modelos foram implementados em General Algebraic Modeling System (GAMS) e os solvers CONOPT, IPOPT, KNITRO e DICOPT foram utilizados na resolução dos problemas. Os resultados obtidos confirmam que as estratégias de discretização são eficientes e as propostas de modelagem para variáveis binárias permitem encontrar soluções factíveis para os problemas envolvendo as ações de controles enquanto os solvers DICOPT e KNITRO utilizados para modelar variáveis binárias não encontram soluções. / The aims of this study are the investigation and the development of continuous and discrete optimization strategies to Optimal Power Flow (OPF) problems, where the control variables are the tap ratios of on-load tap changing (OLTC) transformers and shunt susceptances of switchable capacitors and reactors banks. These controls are discrete variables and a need for the limitation and/or even the minimization of the number of control adjustments is required. In this work, three strategies for solving the OPF problem have been deviced. In the first strategy, the OPF problem is modeled as a nonlinear programming problem with continuous and discrete variables for active power losses minimization; Three approaches using discretization functions for handling discrete variables have been investigated. In the second proposal, the OPF problem with discrete OLTC transformers and continuous shunt susceptances of switchable capacitors and reactors banks has a limitation on the number of control adjustments; binary variables associated with control adjustments are handled by a quadratic function. In the third proposal, the OPF problem is modeled as a multiobjective optimization problem. The weighting method and the &#949-constraint method are used to modify the proposed multiobjective problems onto single-objective problems. The binary variables associated with the controls are handled by sigmoidal and polynomial functions. The efficiency and robustness of the models and algorithms are shown for IEEE benchmark test-systems with up to 300 buses. All algorithms and models were implemented in GAMS modeling language and the results are obtained by means of CONOPT, IPOPT, KNITRO and DICOPT solvers. The results confirm that the discretization strategies are efficient and the proposed modeling for binary variables allows finding feasible solutions to problems involving the of controls while DICOPT and KNITRO solvers used to handle binary variables fail to find solutions.

O objetivo do presente trabalho é a investigação e o desenvolvimento de estratégias de otimização contínua e discreta para problemas de Fluxo de Potência Ótimo (FPO), onde existe a necessidade de se considerar as variáveis de controle associadas aos taps de transformadores em-fase e chaveamentos de bancos de capacitores e reatores shunt como variáveis discretas e existe a necessidade da limitação, e/ou até mesmo a minimização do número de ações de controle. Neste trabalho, o problema de FPO será abordado por meio de três estratégias. Na primeira proposta, o problema de FPO é modelado como um problema de Programação Não Linear com Variáveis Contínuas e Discretas (PNLCD) para a minimização de perdas ativas na transmissão; são propostas três abordagens utilizando funções de discretização para o tratamento das variáveis discretas. Na segunda proposta, considera-se que o problema de FPO, com os taps de transformadores discretos e bancos de capacitores e reatores shunts fixos, possui uma limitação no número de ações de controles; variáveis binárias associadas ao número de ações de controles são tratadas por uma função quadrática. Na terceira proposta, o problema de FPO é modelado como um problema de Otimização Multiobjetivo. O método da soma ponderada e o método &#949-restrito são utilizados para modificar os problemas multiobjetivos propostos em problemas mono-objetivos. As variáveis binárias associadas às ações de controles são tratadas por duas funções, uma sigmoidal e uma polinomial. Para verificar a eficácia e a robustez dos modelos e algoritmos desenvolvidos serão realizados testes com os sistemas elétricos IEEE de 14, 30, 57, 118 e 300 barras. Todos os algoritmos e modelos foram implementados em General Algebraic Modeling System (GAMS) e os solvers CONOPT, IPOPT, KNITRO e DICOPT foram utilizados na resolução dos problemas. Os resultados obtidos confirmam que as estratégias de discretização são eficientes e as propostas de modelagem para variáveis binárias permitem encontrar soluções factíveis para os problemas envolvendo as ações de controles enquanto os solvers DICOPT e KNITRO utilizados para modelar variáveis binárias não encontram soluções. / The aims of this study are the investigation and the development of continuous and discrete optimization strategies to Optimal Power Flow (OPF) problems, where the control variables are the tap ratios of on-load tap changing (OLTC) transformers and shunt susceptances of switchable capacitors and reactors banks. These controls are discrete variables and a need for the limitation and/or even the minimization of the number of control adjustments is required. In this work, three strategies for solving the OPF problem have been deviced. In the first strategy, the OPF problem is modeled as a nonlinear programming problem with continuous and discrete variables for active power losses minimization; Three approaches using discretization functions for handling discrete variables have been investigated. In the second proposal, the OPF problem with discrete OLTC transformers and continuous shunt susceptances of switchable capacitors and reactors banks has a limitation on the number of control adjustments; binary variables associated with control adjustments are handled by a quadratic function. In the third proposal, the OPF problem is modeled as a multiobjective optimization problem. The weighting method and the &#949-constraint method are used to modify the proposed multiobjective problems onto single-objective problems. The binary variables associated with the controls are handled by sigmoidal and polynomial functions. The efficiency and robustness of the models and algorithms are shown for IEEE benchmark test-systems with up to 300 buses. All algorithms and models were implemented in GAMS modeling language and the results are obtained by means of CONOPT, IPOPT, KNITRO and DICOPT solvers. The results confirm that the discretization strategies are efficient and the proposed modeling for binary variables allows finding feasible solutions to problems involving the of controls while DICOPT and KNITRO solvers used to handle binary variables fail to find solutions.

Introdução. As hipóteses levantadas sobre as relações entre as variáveis de exposição e o óbito fetal, via diversos mecanismos, são desenhadas em um diagrama a partir de um quadro conceitual feito pelo pesquisador. Testes sobre essas relações podem ser feitos por meio da modelagem por equações estruturais (MEE). Objetivo. Este estudo objetiva compreender o papel da situação socioeconômica (SSE), da não-aceitação da gravidez (nAdG) e assistência pré-natal na mortalidade fetal, na região sul do município de São Paulo, em 2000. Métodos. Foram construídas variáveis latentes para representar a situação socioeconômica e a não-aceitação da gravidez, a partir de dados da pesquisa do tipo caso-controle sobre mortalidade fetal no município de São Paulo, feita em 2000. Foi testado um modelo para o desfecho óbito fetal com as variáveis latentes, a assistência pré-natal, intercorrências (hipertensão, diabetes gestacional, sangramento vaginal) e retardo de crescimento intra-uterino (RCIU) por meio do MEE. A SSE foi formada por escolaridades da mãe e do chefe da família, classificação socioeconômica e renda per capita; a nAdG foi formada a partir das reações da mãe, pai e família, tentativa de aborto e se a gravidez foi planejada. Resultados. O modelo final apontou a relação entre a situação socioeconômica e não-aceitação da gravidez sobre a mortalidade fetal, passando pelo cuidado de pré-natal inadequado, modelo no qual intercorrências e RCIU também tem efeito sobre o desfecho. Conclusões. Os resultados sugerem que aceitação negativa da gravidez e o efeito da situação socioeconômica desfavorável, mediados pela atenção de pré-natal, podem ser amenizadas com uma maior qualidade nas visitas de pré-natal, especialmente em mães de maior vulnerabilidade social. / Introduction. The hypothesis about the relations among exposure variables and the fetal death are written as a diagram designed from a conceptual framework given by the researcher. Tests on these relations can be performed using structural equation modeling (SEM). Objective. This study aim to understand the role of socioeconomic situation (SES), non-acceptance of pregnancy (nAoP) and prenatal care on fetal mortality, in region south of the city of São Paulo, in 2000. Methodology. The measurement models were created to the latent variables SES and nAoP, from case-control study on fetal mortality in Sao Paulo city, in 2000. It was tested a model with SES, nAoP, prenatal care, medical complications (hypertension, gestational diabetes, vaginal bleeding), intra-uterine growth retardation (IUGR) on the outcome, performed by SEM. Results. The SES was composed by mothers and household heads years of study, socioeconomic classification index, and income per capita income; The AoP was composed by reactions of mother, father and family, attempted abortion and planned gestation. The final model showed the effect of SES and AoP on fetal death mediated by prenatal care, in a model where medical complications and IUGR also has an effect. Conclusion. The results suggests that negative acceptance of pregnancy and unfavorable socioeconomic situation, mediated by prenatal care, could be minimized improving the quality of prenatal care especially to those who are more social vulnerable.

Cette thèse s'intéresse à la résolution de problèmes inverses non linéaires exploitant un a priori de parcimonie ; plus particulièrement, des problèmes où les données se modélisent comme la combinaison linéaire d'un faible nombre de fonctions non linéaires en un paramètre dit de " localisation " (par exemple la fréquence en analyse spectrale ou le décalage temporel en déconvolution impulsionnelle). Ces problèmes se reformulent classiquement en un problème d'approximation parcimonieuse linéaire (APL) en évaluant les fonctions non linéaires sur une grille de discrétisation arbitrairement fine du paramètre de localisation, formant ainsi un " dictionnaire discret ". Cependant, une telle approche se heurte à deux difficultés majeures. D'une part, le dictionnaire provenant d'une telle discrétisation est fortement corrélé et met en échec les méthodes de résolution sous-optimales classiques comme la pénalisation L1 ou les algorithmes gloutons. D'autre part, l'estimation du paramètre de localisation, appartenant nécessairement à la grille de discrétisation, se fait de manière discrète, ce qui entraîne une erreur de modélisation. Dans ce travail nous proposons des solutions pour faire face à ces deux enjeux, d'une part via la prise en compte de la parcimonie de façon exacte en introduisant un ensemble de variables binaires, et d'autre part via la résolution " optimale " de tels problèmes sur " dictionnaire continu " permettant l'estimation continue du paramètre de localisation. Deux axes de recherches ont été suivis, et l'utilisation des algorithmes proposés est illustrée sur des problèmes de type déconvolution impulsionnelle et analyse spectrale de signaux irrégulièrement échantillonnés. Le premier axe de ce travail exploite le principe " d'interpolation de dictionnaire ", consistant en une linéarisation du dictionnaire continu pour obtenir un problème d'APL sous contraintes. L'introduction des variables binaires nous permet de reformuler ce problème sous forme de " programmation mixte en nombres entiers " (Mixed Integer Programming - MIP) et ainsi de modéliser de façon exacte la parcimonie sous la forme de la " pseudo-norme L0 ". Différents types d'interpolation de dictionnaires et de relaxation des contraintes sont étudiés afin de résoudre de façon optimale le problème grâce à des algorithmes classiques de type MIP. Le second axe se place dans le cadre probabiliste Bayésien, où les variables binaires nous permettent de modéliser la parcimonie en exploitant un modèle de type Bernoulli-Gaussien. Ce modèle est étendu (modèle BGE) pour la prise en compte de la variable de localisation continue. L'estimation des paramètres est alors effectuée à partir d'échantillons tirés avec des algorithmes de type Monte Carlo par Chaîne de Markov. Plus précisément, nous montrons que la marginalisation des amplitudes permet une accélération de l'algorithme de Gibbs dans le cas supervisé (hyperparamètres du modèle connu). De plus, nous proposons de bénéficier d'une telle marginalisation dans le cas non supervisé via une approche de type " Partially Collapsed Gibbs Sampler. " Enfin, nous avons adapté le modèle BGE et les algorithmes associés à un problème d'actualité en astrophysique : la détection d'exoplanètes par la méthode des vitesses radiales. Son efficacité sera illustrée sur des données simulées ainsi que sur des données réelles. / This thesis deals with solutions of nonlinear inverse problems using a sparsity prior; more specifically when the data can be modelled as a linear combination of a few functions, which depend non-linearly on a "location" parameter, i.e. frequencies for spectral analysis or time-delay for spike train deconvolution. These problems are generally reformulated as linear sparse approximation problems, thanks to an evaluation of the nonlinear functions at location parameters discretised on a thin grid, building a "discrete dictionary". However, such an approach has two major drawbacks. On the one hand, the discrete dictionary is highly correlated; classical sub-optimal methods such as L1- penalisation or greedy algorithms can then fail. On the other hand, the estimated location parameter, which belongs to the discretisation grid, is necessarily discrete and that leads to model errors. To deal with these issues, we propose in this work an exact sparsity model, thanks to the introduction of binary variables, and an optimal solution of the problem with a "continuous dictionary" allowing a continuous estimation of the location parameter. We focus on two research axes, which we illustrate with problems such as spike train deconvolution and spectral analysis of unevenly sampled data. The first axis focusses on the "dictionary interpolation" principle, which consists in a linearisation of the continuous dictionary in order to get a constrained linear sparse approximation problem. The introduction of binary variables allows us to reformulate this problem as a "Mixed Integer Program" (MIP) and to exactly model the sparsity thanks to the "pseudo-norm L0". We study different kinds of dictionary interpolation and constraints relaxation, in order to solve the problem optimally thanks to MIP classical algorithms. For the second axis, in a Bayesian framework, the binary variables are supposed random with a Bernoulli distribution and we model the sparsity through a Bernoulli-Gaussian prior. This model is extended to take into account continuous location parameters (BGE model). We then estimate the parameters from samples drawn using Markov chain Monte Carlo algorithms. In particular, we show that marginalising the amplitudes allows us to improve the sampling of a Gibbs algorithm in a supervised case (when the model's hyperparameters are known). In an unsupervised case, we propose to take advantage of such a marginalisation through a "Partially Collapsed Gibbs Sampler." Finally, we adapt the BGE model and associated samplers to a topical science case in Astrophysics: the detection of exoplanets from radial velocity measurements. The efficiency of our method will be illustrated with simulated data, as well as actual astrophysical data.

Introdução. As hipóteses levantadas sobre as relações entre as variáveis de exposição e o óbito fetal, via diversos mecanismos, são desenhadas em um diagrama a partir de um quadro conceitual feito pelo pesquisador. Testes sobre essas relações podem ser feitos por meio da modelagem por equações estruturais (MEE). Objetivo. Este estudo objetiva compreender o papel da situação socioeconômica (SSE), da não-aceitação da gravidez (nAdG) e assistência pré-natal na mortalidade fetal, na região sul do município de São Paulo, em 2000. Métodos. Foram construídas variáveis latentes para representar a situação socioeconômica e a não-aceitação da gravidez, a partir de dados da pesquisa do tipo caso-controle sobre mortalidade fetal no município de São Paulo, feita em 2000. Foi testado um modelo para o desfecho óbito fetal com as variáveis latentes, a assistência pré-natal, intercorrências (hipertensão, diabetes gestacional, sangramento vaginal) e retardo de crescimento intra-uterino (RCIU) por meio do MEE. A SSE foi formada por escolaridades da mãe e do chefe da família, classificação socioeconômica e renda per capita; a nAdG foi formada a partir das reações da mãe, pai e família, tentativa de aborto e se a gravidez foi planejada. Resultados. O modelo final apontou a relação entre a situação socioeconômica e não-aceitação da gravidez sobre a mortalidade fetal, passando pelo cuidado de pré-natal inadequado, modelo no qual intercorrências e RCIU também tem efeito sobre o desfecho. Conclusões. Os resultados sugerem que aceitação negativa da gravidez e o efeito da situação socioeconômica desfavorável, mediados pela atenção de pré-natal, podem ser amenizadas com uma maior qualidade nas visitas de pré-natal, especialmente em mães de maior vulnerabilidade social. / Introduction. The hypothesis about the relations among exposure variables and the fetal death are written as a diagram designed from a conceptual framework given by the researcher. Tests on these relations can be performed using structural equation modeling (SEM). Objective. This study aim to understand the role of socioeconomic situation (SES), non-acceptance of pregnancy (nAoP) and prenatal care on fetal mortality, in region south of the city of São Paulo, in 2000. Methodology. The measurement models were created to the latent variables SES and nAoP, from case-control study on fetal mortality in Sao Paulo city, in 2000. It was tested a model with SES, nAoP, prenatal care, medical complications (hypertension, gestational diabetes, vaginal bleeding), intra-uterine growth retardation (IUGR) on the outcome, performed by SEM. Results. The SES was composed by mothers and household heads years of study, socioeconomic classification index, and income per capita income; The AoP was composed by reactions of mother, father and family, attempted abortion and planned gestation. The final model showed the effect of SES and AoP on fetal death mediated by prenatal care, in a model where medical complications and IUGR also has an effect. Conclusion. The results suggests that negative acceptance of pregnancy and unfavorable socioeconomic situation, mediated by prenatal care, could be minimized improving the quality of prenatal care especially to those who are more social vulnerable.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2447.pdf: 2730026 bytes, checksum: 0c7b575bbfeb3fed2fc6c929b9785516 (MD5) Previous issue date: 2009-03-05 / Financiadora de Estudos e Projetos / The objective of this work is to present techniques of regression analysis for longitudinal data when the response variable is binary. Initially, there is a review of generalized linear models, marginal models, transition models, mixed models, and logistic regression methods of estimation, which will be necessary for the development of work. In addition to the methods of estimation, some structures of correlation will be studied in an attempt to capture the intra-individual serial dependence over time. These methods were applied in two situations, one where the response variable is continuous and normal distribution, and another when the response variable has the Bernoulli distribution. It was also sought to explore and present techniques for selection of models and diagnostics for the two cases. Finally, an application of the above methodology will be presented using a set of real data. / O objetivo deste trabalho é apresentar técnicas de análise de regressão para dados longitudinais quando a variável resposta é binária. Inicialmente, é feita uma revisão sobre modelos lineares generalizados, modelos marginais, modelos de transição, modelos mistos, regressão logística e métodos de estimação, pois serão necessários para o desenvolvimento do trabalho. Além dos métodos de estimação, algumas estruturas de correlação serão estudadas, na tentativa de captar a dependência serial intra-indivíduo ao longo do tempo. Estes métodos foram aplicados em duas situações; uma quando a variável resposta é contínua, e se assume ter distribuição normal, e a outra quando a variável resposta assume ter distribuição de Bernoulli. Também se procurou pesquisar e apresentar técnicas de seleção de modelos e de diagnósticos para os dois casos. Ao final, uma aplicação com a metodologia pesquisada será apresentada utilizando um conjunto de dados reais.