Made available in DSpace on 2015-03-03T15:28:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CarlosAGS_DISSERT.pdf: 446797 bytes, checksum: 18c0fd9fe8336f2abf045fa977920e6c (MD5) Previous issue date: 2010-03-19 / In this work, we present a risk theory application in the following scenario: In each period of time we have a change in the capital of the ensurance company and the outcome of a two-state Markov chain stabilishs if the company pays a benece it heat to one of its policyholders or it receives a Hightimes c > 0 paid by someone buying a new policy. At the end we will determine once again by the recursive equation for expectation the time ruin for this company / Neste trabalho, apresentamos uma aplica??o da teoria do risco com o seguinte cen?rio: as mudan?as no capital de uma seguradora acontecem em cada instante de tempo e o pagamento de uma indeniza??o ou recebimento de um pr?mio ? decidido pelo resultado de uma cadeia de Markov de dois estados. Nesta situa??o calculamos a probabilidade de ru?na e o tempo esperado de ru?na quando o valor da indeniza??o ? um m?tiplo do valor do pr?mio

Made available in DSpace on 2015-03-03T15:28:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EnaiTC_DISSERT.pdf: 791005 bytes, checksum: 0aee506aa23dd64244f916f2b42bdf10 (MD5) Previous issue date: 2010-05-21 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / In this work, we studied the strong consistency for a class of estimates for a transition density of a Markov chain with general state space ?E ? Rd. The strong ergodicity of the estimates for the density transition is obtained from the strong consistency of the kernel estimates for both the marginal density p(:) of the chain and the joint density q(., .). In this work the Markov chain is supposed to be homogeneous, uniformly ergodic and possessing a stationary density p(.,.) / No presente trabalho, estudamos a consist?ncia forte de uma classe de estimadores do tipo n?cleo para a densidade de transi??o de uma cadeia de Markov com espa?o de estados geral. A consist?ncia forte do estimador da densidade de transi??o, foi obtida a partir da consist?ncia forte dos estimadores do tipo n?cleo para a densidade marginal da cadeia, , e da consist?ncia forte dos estimadores do tipo n?cleo para a densidade conjunta, . Foi considerado que a cadeia ? homog?nea e uniformemente erg?dica com densidade inicial estacion?ria

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:26:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MariaJS_DISSERT.pdf: 2706687 bytes, checksum: 2f98eddad7bbc278c03ee45e4e226d95 (MD5) Previous issue date: 2013-04-24 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / This paper we study a random strategy called MOSES, which was introduced in 1996 by Fran?cois. Asymptotic results of this strategy; behavior of the stationary distributions of the chain associated to strategy, were derived by Fran?cois, in 1998, of the theory of Freidlin and Wentzell [8]. Detailings of these results are in this work. Moreover, we noted that an alternative approach the convergence of this strategy is possible without making use of theory of Freidlin and Wentzell, yielding the visit almost certain of the strategy to uniform populations which contain the minimum. Some simulations in Matlab are presented in this work / Neste trabalho estudamos uma estrat?gia aleat?ria chamada de MOSES, que foi introduzida por Fran?ois em 1996. Resultados assint?ticos desta estrat?gia; comportamento das distribui??es estacion?rias da cadeia associada a estrat?gia, foram derivados por Fran?ois, em 1998, da teoria de Freidlin e Wentzell [8]. Detalhamentos destes resultados est?o neste trabalho. Por outro lado, notamos que uma abordagem alternativa da converg?ncia desta estrat?gia ? poss?vel sem fazer uso da teoria de Freidlin e Wentzell, obtendo-se a visita quase certa da estrat?gia as popula??es uniformes que cont?m o m?m?nimo. Algumas simula??es no Matlab s?o apresentadas neste trabalho

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-03-21T12:37:29Z No. of bitstreams: 1 MarconioSilvaDosSantos_TESE.pdf: 17070388 bytes, checksum: 46702d837c8c304ffc379088625742aa (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-03-23T15:26:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 MarconioSilvaDosSantos_TESE.pdf: 17070388 bytes, checksum: 46702d837c8c304ffc379088625742aa (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-23T15:26:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MarconioSilvaDosSantos_TESE.pdf: 17070388 bytes, checksum: 46702d837c8c304ffc379088625742aa (MD5) Previous issue date: 2017-11-24 / Neste trabalho, ? feita uma modelagem estat?stica da precipita??o pluvial. Este ? um trabalho metodol?gico que utiliza simula??es estoc?sticas para estimar as distribui??es de probabilidades envolvidas na modelagem dessa vari?vel atmosf?rica. A fim de estimar os par?metros dessas distribui??es, foram utilizados m?todos de Monte Carlo via cadeias de Markov para gerar amostras sint?ticas de tamanho grande a partir de dados observados. Os m?todos utilizados foram o algoritmo de Metropolis-Hastings e o amostrador de Gibbs. As simula??es foram feitas sob a hip?tese de que os dias de um mesmo per?odo do ano (m?s ou esta??o chuvosa) podem ser considerados como identicamente distribu?dos em rela??o ? probabilidade de ocorrer precipita??o. Essa pesquisa possibilitou a produ??o de quatro artigos. O primeiro artigo utilizou o algoritmo de Metropolis-Hastings para modelar a probabilidade de ocorr?ncia de precipita??o em um dia qualquer do m?s. As simula??es desse artigo foram feitas com dados observados de algumas cidades brasileiras. Os demais artigos utilizaram o amostrador de Gibbs e os m?todos propostos foram aplicados em cidades da regi?o Nordeste do Brasil. No segundo artigo, as distribui??es Beta e Binomial foram utilizadas para modelar o n?mero de dias do m?s com ocorr?ncia de precipita??o. No terceiro artigo, a distribui??o de Poisson foi utilizada para modelar o n?mero de dias com valores extremos de precipita??o na esta??o chuvosa. Um m?todo alternativo para estimar esses valores extremos e sua distribui??o ? apresentado no quarto artigo, utilizando a distribui??o Gama. De acordo com os resultados dessas pesquisas, amostrador de Gibbs foi considerado adequado para estimar as distribui??es na modelagem da precipita??o em cidades para as quais h? poucos dados hist?ricos. / In this work, it was made a statistical modeling of precipitation. This is a methodological work that uses stochastic simulations to estimate the probability distributions related to this atmospheric variable. In order to estimate the parameters of these distributions, Markov chain Monte Carlo methods were used to generate large size synthetic samples from observed data. The used methods were the Metropolis-Hastings algorithm and the Gibbs sampler. The simulations were performed under the hypothesis that the days of of the same period of the year (month or rainy season) can be considered to be identically distributed concernig the probability of precipitation. This research allowed the production of four papers. The first paper used the Metropolis-Hastings algorithm to model the probability of occurrence of precipitation on any day of the month. The simulations of this paper were perfomed with observed data of some Brazilian cities. The other papers used the Gibbs sampler and the proposed methods were applied to data from cities in the Northeast Brazil. In the second paper, Beta and Binomial distributions were used to model the number of days of the month with occurrence of precipitation. In the third paper, the Poisson distribution was used to model the number of days with precipitation extreme values in the rainy season. An alternative method for estimating these extreme values and their distribution is presented in the fourth paper, using the Gamma distribution. According to the results obtained by these researches, the Gibbs sampler was considered to be adequate to estimate distributions in the modeling of precipitation on cities for which there are few historical data.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Estudos multitemporais de dados de sensoriamento remoto dedicam-se ao mapeamento temático de uso da terra em diferentes instâncias de tempo com o objetivo de identificar as mudanças ocorridas em uma região em determinado período. Em sua maioria, os trabalhos de classificação automática supervisionada de imagens de sensoriamento remoto não utilizam um modelo de transformação temporal no processo de classificação. Pesquisas realizadas na última década abriram um importante precedente ao comprovarem que a utilização de um modelo de conhecimento sobre a dinâmica da região (modelo de transformação temporal), baseado em Cadeias de Markov Fuzzy (CMF), possibilita resultados superiores aos produzidos pelos classificadores supervisionados monotemporais. Desta forma, o presente trabalho enfoca um dos aspectos desta abordagem pouco investigados: a combinação de CMF de intervalos de tempo curtos para classificar imagens de períodos longos. A área de estudo utilizada nos experimentos é um remanescente florestal situado no município de Londrina-PR e que abrange todo o limite do Parque Estadual Mata dos Godoy. Como dados de entrada, são utilizadas cinco imagens do satélite Landsat 5 TM com intervalo temporal de cinco anos. De uma forma geral, verificou-se, a partir dos resultados experimentais, que o uso das Cadeias de Markov Fuzzy contribuiu significativamente para a melhoria do desempenho do processo de classificação automática em imagens orbitais multitemporais, quando comparado com uma classificação monotemporal. Ainda, pôde-se observar que as classificações com base em matrizes estimadas para períodos curtos sempre apresentaram resultados superiores aos das classificações com base em matrizes estimadas para períodos longos. Também, que a superioridade da estimação direta frente à extrapolação se reduz com o aumento da distância temporal. Os resultados do presente trabalho poderão servir de motivação para a criação de sistemas automáticos de classificação de imagens multitemporais. O potencial de sua aplicação se justifica pela aceleração do processo de monitoramento do uso e cobertura da terra, considerando a melhoria obtida frente a classificações supervisionadas tradicionais.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-10-04T22:42:26Z No. of bitstreams: 1 WandersonLaerteDeOliveiraCarvalho_DISSERT.pdf: 1338180 bytes, checksum: ab85e7ead71c427d2515347edf5bb1bb (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-10-13T23:34:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 WandersonLaerteDeOliveiraCarvalho_DISSERT.pdf: 1338180 bytes, checksum: ab85e7ead71c427d2515347edf5bb1bb (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-13T23:34:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 WandersonLaerteDeOliveiraCarvalho_DISSERT.pdf: 1338180 bytes, checksum: ab85e7ead71c427d2515347edf5bb1bb (MD5) Previous issue date: 2017-02-09 / O algoritmo gen?tico ? um processo iterativo de busca, utilizado para encontraro m?ximo global no dom??nio de fun??es n?o convencionais. Esse algoritmo se baseiaem fundamentos naturalistas, evoluindo uma amostra de candidatos a m?ximo globala cada itera??o. Essa evolu??o ? consequ?ncia de tr?s operadores (Sele??o, Muta??oe Cruzamento) que vasculham o dom??nio da fun??o e ao mesmo tempo selecionam osmelhores candidatos obtidos. Nesse estudo, apresentaremos uma cadeia de Markovque modela a evolu??o desse algoritmo, e demonstraremos algumas propriedades dessacadeia que justificam a converg?ncia do algoritmo. Realizaremos uma simula??o paramodelar o efeito da parametriza??o do algoritmo em sua velocidade de converg?ncia,estimada pelo n?mero de itera??es at? obten??o do m?ximo global. Nessas simula??esobservaremos esse efeito em fun??es: unidimensionais, bidimensionais, com um ?nicom?ximo local (o m?ximo global) e com v?rios m?ximos locais. Finalmente, esse tra-balho apresenta resultados que questionam a relev?ncia do operador cruzamento nasfun??es estudadas e argumentos para acreditar que o operador muta??o otimiza a ve-locidade de converg?ncia do algoritmo quando ocorre com probabilidade de muta??opr?xima a 0, 2).

Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2015-10-22T16:50:07Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Ademir Amaro da Silveira Júnior - 2014.pdf: 8148694 bytes, checksum: d08c57d58984e109d6488e7b066e9e83 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2015-10-22T16:52:16Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Ademir Amaro da Silveira Júnior - 2014.pdf: 8148694 bytes, checksum: d08c57d58984e109d6488e7b066e9e83 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-22T16:52:16Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Ademir Amaro da Silveira Júnior - 2014.pdf: 8148694 bytes, checksum: d08c57d58984e109d6488e7b066e9e83 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2014-03-14 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The aquatic plants play an important role in the dams, because help in the water ltration by removing some heavy metals, serving of sh food and shelter for some insects. However, some species are spreading and causing great inconvenience to the local population, hydroelectrics and other individuals who depend on the lakes for survival. The purpose of this work was to make an initial study of the biological control of the aquatic macrophyte Eichhornia azurea by inserting the insect predator Thrypticus sp., using mathematical modeling and Markov chains of order 1. For that, a brief historical of the aquatic plant and of the insect is presented, as well as concepts related to Markov chains and their applications in biomathematics are discussed, supporting the realization of the modeling of the problem. Actual data obtained from a survey conducted by the author between 2002 and 2003, in the city of Coxim-MS, were incorporated in the modeling process. Simulations were performed for di erent scenarios, assuming infestation by plant in interconnected dams and the results showed the amount of insects needed to control in each cycle. The use of mathematical modeling and Markov chains allows the implementation of several tests. Nevertheless, to achieve more accurate results in relation to biological control we intend, in future work, to use a predator-prey model and analyze in more detail the problem, add more hypotheses, and to discuss aspects related to the predator population in environment in question. The work is a result of the Professional Masters and was written with the intention that teachers and high school students are being able understand the resolutions of the examples presented. / As plantas aquáticas exercem papel importante nas represas, pois auxiliam na ltra ção da água retirando alguns metais pesados, servindo de alimentos para peixes e de abrigo para alguns insetos. Entretanto, algumas espécies vêm se alastrando e causando grandes transtornos à população ribeirinha, usinas hidrelétricas e outros indivíduos que dependem dos lagos para sobreviverem. O propósito deste trabalho foi fazer um estudo inicial do controle biológico da macró ta aquática Eichhornia azurea por meio da inser ção do inseto predador Thrypticus sp., utilizando modelagem matemática e Cadeias de Markov de ordem 1. Para tanto, um breve histórico sobre a planta aquática e o inseto é apresentado, assim como conceitos relacionados às Cadeias de Markov e suas aplicações na biomatemática são abordados, fornecendo subsídios para a realização da modelagem do problema. Dados reais obtidos de uma pesquisa desenvolvida pelo autor entre 2002 e 2003, no município de Coxim-MS, foram incorporados no processo de modelagem. Simulações de diferentes cenários foram realizadas, supondo infestação pela planta em represas interligadas e os resultados mostraram a quantidade de insetos necess ários para controle em cada ciclo. O uso da modelagem matemática e das Cadeias de Markov permite a implementação de vários testes. Contudo, para se alcançar resultados mais precisos em relação ao controle biológico pretende-se, em trabalhos futuros, usar um modelo presa-predador e analisar com mais detalhes o problema, acrescentar mais hipóteses, além de discutir os aspectos referentes à população do predador no ambiente em questão. O trabalho é um fruto do Mestrado Pro ssional e foi escrito com a intenção de que docentes e estudantes do ensino médio possam compreender as resoluções dos exemplos apresentados.

Nesta dissertação foram estudados alguns modelos vetoriais que pretendem modelar e descrever alguns aspectos de sistemas sociais e de sua organização cultural. Partimos do modelo de Axelrod, um processo estocástico definido em uma rede, e introduzimos uma pequena alteração no modelo que desencadeou mudanças qualitativas interessantes, especialmente o surgimento de uma tensão superficial, que leva ao aparecimento de estados metaestáveis e de regiões culturais mais fixamente localizadas no espaço. Através da ótica da mecânica estatística e de extensas simulações computacionais, exploramos alguns dos aspectos que julgamos mais importantes na caracterização desse rico modelo. / Axelrod\'s model for cultural dissemination is a discrete vector representation for modeling social and cultural systems. In this work we have studied it and other related models, and a subtle change in the model\'s rule was proposed. Our slight alterations to the model yielded significant qualitative changes, specifically the emergence of surface tension, driving the system to metastable states. Using concepts from statistical mechanics and extensive numerical simulations, we explored some of the aspects that better describe the rich model devised, such as its transient and stationary behaviour.

Este trabalho investiga a eficiência produtiva dos setores industriais nas regiões brasileiras. Para isso, utiliza um painel de dados da Pesquisa Industrial Anual do IBGE para o período de 2000 a 2006, desagregado por mesorregiões, setores da indústria de transformação e por setores de intensidade tecnológica. São estimados modelos de fronteira de produção estocástica para obtenção das estimativas das eficiências produtivas regionais e setoriais. Esses indicadores de eficiência são então analisados com base na literatura de economia espacial e das Cadeias Espaciais de Markov, que visam investigar o efeito da boa e da má vizinhança. Os resultados indicam que as mesorregiões mais eficientes tendem a localizar-se na faixa litorânea do Brasil, mas, na medida em que tratamos de setores mais básicos da economia, há maior dispersão da alta eficiência pelo espaço brasileiro. Além disso, percebe-se um deslocamento, ao longo do tempo, de altos índices de eficiência para as mesorregiões do Centro-Oeste. Em relação à eficiência setorial, observou-se que, em geral, os setores menos intensivos em tecnologia são menos eficientes: constatou-se que o setor de Alta Intensidade Tecnológica é 11% mais eficiente do que o setor de Baixa Intensidade. Os resultados das análises da influência das economias espaciais sobre a eficiência produtiva indicam que a vizinhança afeta o desempenho competitivo da região, constatando-se que o efeito da boa vizinhança em estimular o aumento da eficiência é maior do que o efeito da má vizinhança em retraí-la. Além disso, concluiu-se que as economias espaciais influenciam a eficiência produtiva regional. Em geral, as economias de aglomeração têm influência positiva sobre a eficiência, enquanto que, em relação às economias de urbanização, encontramos a predominância dos efeitos de congestionamento. As economias de localização apresentaram um efeito forte e positivo sobre a eficiência das atividades industriais das mesorregiões, indicando que regiões mais especializadas mostraram-se mais eficientes. / This thesis investigates the productive efficiency of the industrial sectors in Brazilian regions. It uses a panel data set from Pesquisa Industrial Anual of IBGE during 2000 to 2006, disaggregated by mesoregions, industrial manufacturing sectors and by technological intensity sectors. It estimates stochastic frontiers of production to obtain regional and sectorial productive efficiency indicators. These efficiency indicators are analyzed based on the spatial economy literature and on Spatial Markov Chains, which investigate the effect of good and bad neighborhoods. The results indicate that the most efficient mesoregions tend to be located on the coast of Brazil, but, as we deal with more basic sectors of the economy, there is a larger dispersion of high efficiency on Brazilian space. Furthermore, we realize, as the time passes, an increasing motion of high efficiency levels to mesoregions of the Center-West. Considering the sectorial efficiency, we observed that, in general, the less technological intensive sectors are less efficient: we verify that the High Technological Intensity sector is 11% more efficient than the Low Intensity sector. The results from analyzing the influence of the spatial economies on the productive efficiency indicate that the neighborhood affects the competitive performance of the region; verifying that the effect of a good neighborhood in stimulating the enhance of the efficiency is higher than the effect of the bad neighborhood on contracting it. We also concluded that the spatial economies influence the regional productive efficiency. In general, the agglomeration economies have positive influence on efficiency, but considering the urbanization economies, the congestion effect predominates. The localization economies present a strong and positive effect on the efficiency of industrial activities of the mesoregions, indicating that more specialized regions are seen as more efficient.

Este trabalho propõe uma metodologia de identificação para sistemas lineares sujeitos a saltos markovianos. Dada uma sequência de observações ruidosas da variável de estados, busca-se estimá-la juntamente com os parâmetros (desconhecidos) que descrevem o sistema dinâmico no espaço de estados. Como é bem conhecido, a ltragem ótima nesta classe de sistemas tem requisitos computacionais exponencialmente crescentes em função do tamanho da amostra, e torna-se inviável na prática. Recorre-se, portanto, a um algoritmo sub-ótimo de ltragem, cujos resultados são utilizados na identificação por máxima verossimilhança segundo a metodologia apresentada. Simulações realizadas mostram boa convergência. / This paper proposes a methodology for the identification of Markov-jump linear systems. Given a sequence of noisy observations of the state variable, our objective is to estimate it along with the (unknown) parameters that drive the system in the state-space. As it is well known, the optimal ltering in this class of systems requires exponentially increasing computing power, in proportion to the sample size, and is not feasible in practice. We resort, therefore, to a sub-optimal algorithm, whose results are used for a maximum likelihood identification according to the methodology presented here. Simulations show a good convergence.