Experimentos cujas variaveis respostas s~ ao proporcoes ou contagens, sao muito comuns nas diversas areas do conhecimento, principalmente na area agricola. Na analise desses experimentos, utiliza-se a teoria de modelos lineares generalizados, bastante difundida (McCullagh & Nelder, 1989; Demetrio, 2001), em que as respostas sao independentes. Caso a variancia estimada seja maior do que a esperada, estima-se o parametro de dispersao, incluindo-o no processo de estimaçao dos parametros. Quando a variavel resposta e observada ao longo do tempo, pode haver uma correlacao entre as observacoes e isso tem que ser levado em consideracao na estimacao dos parametros. Uma forma de se trabalhar essa correlacao e aplicando a metodologia de equacoes de estimacao generalizada (EEG), discutida por Liang & Zeger (1986), embora, neste caso, o interesse esteja nas estimativas dos efeitos fixos e a inclusao da matriz de correlacao de trabalho sirva para se obter um melhor ajuste. Uma outra alternativa e a inclusao, no preditor linear, de um efeito latente para captar variabilidades nao consideradas no modelo e que podem in uenciar nos resultados. No presente trabalho, usa-se uma forma combinada de efeito aleatorio e parametro de dispersao, incluidos conjuntamente na estimacao dos parametros. Essa metodologia e aplicada a um conjunto de dados obtidos de um experimento com camu-camu, com objetivo de se avaliarem quais os melhores metodos de enxertia e tipos de porta-enxertos que podem ser utilizados, atraves da proporcao de pegamentos da muda. Varios modelos sao ajustados, desde o modelo em parcelas subdivididas (supondo independencia), ate o modelo em que se considera o parametro de dispersao e efeito aleatorio conjuntamente. Ha evidencias de que o modelo em que se inclui o efeito aleatorio e o parametro de dispersao, conjuntamente, resultam em melhores estimativas dos parametros. Outro conjunto de dados longitudinais, com milho transgenico MON810, em que a variavel resposta e o numero de lagartas (Spodoptera frugiperda), e utilizado. Neste caso, devido ao excesso de respostas zero, emprega-se o modelo de regressao Poisson in acionado de zeros (ZIP), alem do modelo Poisson padrao, em que as observacoes sao consideradas independentes, e do modelo Poisson in acionado de zeros com efeito aleatorio. Os resultados mostram que o efeito aleatorio incluido no preditor foi nao significativo e, assim, o modelo adotado e o modelo de regressao Poisson in acionado de zeros. Os resultados foram obtidos usando-se os procedimentos NLMIXED, GENMOD e GPLOT do SAS - Statistical Analysis System, versao 8.2. / Experiments which response variables are proportions or counts are very common in several research areas, specially in the area of agriculture. The theory of generalized linear models, well difused (McCullagh & Nelder, 1989; Demetrio, 2001), is used for analyzing these experiments where the responses are independent. If the estimated variance is greater than the expected variance, the dispersion parameter is estimated including it on the parameter estimation process. When the response variable is observed over time a correlation among observations might occur and it should be taken into account in the parameter estimation. A way of dealing with this correlation is applying the methodology of generalized estimating equations (GEEs) discussed by Liang & Zeger (1986) although, in this case, the interest is on the estimates of the xed efect being the inclusion of a working correlation matrix useful to obtain more accurate estimates. Another alternative is the inclusion of a latent efect in the linear predictor to explain variabilities not considered in the model that might in uence the results. In this work the random efect and the dispersion parameter are combined and included together in the parameter estimation. Such methodology is applied to a data set obtained from an experiment realized with camu-camu to evaluate, through proportion of grafting well successful of seedling, which kind of grafting and understock are suitable to be used. Several models are fitted, since the split plot model (with independence assumption) up to the model where the dispersion parameter and the random efect are considered together. There is evidence that the model including the random efect and the dispersion parameter together, produce better estimates of the parameters. Another longitudinal data set used here comes from an experiment realized with the MON810 transgenic corn where the response variable is the number of caterpillars (Spodoptera frugiperda). In this case, due to the excessive number of zeros obtained, the zero in ated Poisson regression model (ZIP) is used in addition to the standard Poisson model, where observations are considered independent, and the zero in ated Poisson regression model with random efect. The results show that the random efect included in the linear predictor was not significant and, therefore, the adopted model is the zero in ated Poisson regression model. The results were obtained using the procedures NLMIXED, GENMOD and GPLOT available on SAS - Statistical Analysis System, version 8.2.

Foi feita uma revisão bibliográfia sobre a aplicação da amostragem seqüencial em manejos de pragas. A metodologia para o desenvolvimento de planos de amostragem seqüencial, foi baseada na teoria de Wald. Verificou-se que a distribuição binomial ajustou-se aos dados de presença-ausência da cochonilha-branca Aulacaspis tubercularis na cultura da manga, obtidos em duas propriedades localizadas na região de Jaboticabal, interior do estado de São Paulo. Seis planos de amostragem seqüencial foram elaborados para o monitoramento dessa praga, três com níveis de erros iguais a 0; 20 e outros três com níveis de erros iguais a 0; 10. Dentre esses, foram elaborados: dois planos para a amostragem em ramos durante o período vegetativo, dois para a amostragem em ramos durante o período de frutificação e outros dois planos para a amostragem em frutos. Nos planos de amostragem seqüencial para ramos no período vegetativo foram utilizados níveis de segurança iguais a 0; 35 e níveis de dano econômico iguais a 0; 50. Já no período de frutificação, houve um rigor maior quanto ao uso desses níveis, devido à presença de frutos. Foram utilizados níveis de segurança iguais a 0; 20 para ramos e 0; 05 para frutos, e níveis de dano econômico iguais a 0; 30 e 0; 15 para ramos e frutos, respectivamente. Foram construídas tabelas para o processo de amostragem em campo, facilitando assim, o trabalho do amostrador. Com o uso dessas tabelas o produtor poderá decidir rapidamente se há, ou não, a necessidade de se realizar o controle dessa praga. / A bibliographical revision on the application of the sequential sampling in management of pests was made. The methodology for the development of plans of sequential sampling, was based on the theory of Wald. It was verified that the binomial distribution adjusted to data of presence-absence of the mango scale Aulacaspis tubercularis on mango crop, gotten in two properties located at the region of Jaboticabal, interior of the state of São Paulo. Six plans of sequential sampling was elaborated for the monitoring of this pest, three with errors levels equal to 0; 20 and others three with errors levels equals to 0; 10. Amongst these, they was elaborated: two plans for the sampling in branches during the vegetative period, two for the sampling in branches during the period of fructification and others two plans for the sampling in fruits. In the plans of sequential sampling for branches in the vegetative period security level equal to 0; 35 and economic damage level equal to 0; 50 had been used. Already in longer period of fructification, had a bigger severity how much to the use of these levels, due to presence of fruits. Security levels equals to 0; 20 for branches and 0; 05 for fruits, and economic damage levels equals to 0; 30 and 0; 15 for branches and fruits, respectively, had been used. Tables for the sampling process in field, thus facilitating, the sampler's work was constructed. With the use of these tables the producer will be able to decide quickly has itself, or not, the necessity of if carrying through the control from this pest.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-05-25T16:16:39Z No. of bitstreams: 1 Cicero Carlos Felix de Oliveira.pdf: 934310 bytes, checksum: 4f4332b0b319f6bf33cdc1d615c36324 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-25T16:16:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cicero Carlos Felix de Oliveira.pdf: 934310 bytes, checksum: 4f4332b0b319f6bf33cdc1d615c36324 (MD5) Previous issue date: 2011-07-08 / This dissertation is being dealt with a discrete distribution based on Bernoulli trials, which is the Negative Binomial distribution. The main objective is to propose a new non-informative prior distribution for the Negative Binomial model, which is being termed as a possible prior distribution Beta(0; 0), which is an improper distribution. This distribution is also known for the Binomial model as Haldane prior, but for the Negative Binomial model there are no studies to date. The study of the behavior of this prior was based on Bayesian and classical contexts. The idea of using a non-informative prior is the desire to make statistical inference based on the minimum of information prior subjective as possible. Well, makes it possible to compare the results of classical inference that uses only sample information, for example, the maximum likelihood estimator. When is compared the Beta(0; 0) distribution with the Bayes-Laplace prior and Jeffreys prior, based on the Bayesian estimators (posterior mean and posterior mode) and the maximum likelihood estimator, note that the possible Beta(0; 0) prior is less informative than the others prior. It is also verified that is prior possible is a limited distribution in parameter space, thus, an important feature for non-informative prior. The main argument shows that the possible Beta(0; 0) prior is adequate, when it is applied in a predictive posterior distribution for Negative Binomial model, leading the a Beta-Negative Binomial distribution (which corresponds the a hypergeometric multiplied by a probability). All observations citas are strengthened by several studies, such as: basic concepts related to Bayesian Inference and concepts of the negative binomial distribution and Beta-Negative Binomial (a mixture of Beta with the negative binomial) distribution. / Nesta dissertação está sendo abordado uma distribuição discreta baseada em ensaios de Bernoulli, que é a distribuição Binomial Negativa. O objetivo principal é prôpor uma nova distribuição a priori não informativa para o modelo Binomial Negativa, que está sendo denominado como uma possível distribuição a priori Beta(0; 0), que é uma distribuição imprópria. Essa distribuição também é conhecida para o modelo Binomial como a priori de Haldane, mas para o modelo Binomial Negativa não há nenhum estudo até o momento. O estudo do comportamento desta a priori foi baseada nos contextos bayesiano e clássico. A ideia da utilização de uma a priori não informativa é o desejo de fazer inferência estatística baseada no mínimo de informação subjetiva a priori quanto seja possível. Assim, torna possível a comparação com os resultados da inferência clássica que só usa informação amostral, como por exemplo, o estimador de máxima verossimilhança. Quando é comparado a distribuição Beta(0; 0) com a priori de Bayes - Laplace e a priori de Jeffreys, baseado-se nos estimadores bayesiano (média a posteriori e moda a posteriori) e no estimador de máxima verossimilhança, nota-se que a possível a priori Beta(0; 0) é menos informativa do que as outras a priori. É verificado também, que esta possível a priori é uma distribuição limitada no espaço paramétrico, sendo assim, uma característica importante para a priori não informativa. O principal argumento mostra que a possível a priori Beta(0; 0) é adequada, quando ela é aplicada numa distribuição a posteriori preditiva para modelo Binomial Negativa, levando a uma distribuição Beta Binomial Negativa (que corresponde a uma hipergeométrica multiplicada por uma probabilidade). Todas as observações citadas são fortalecidas por alguns estudos feitos, tais como: conceitos básicos associados à Inferência Bayesiana e conceitos das distribuições Binomial Negativa e Beta Binomial Negativa (que uma mistura da Beta com a Binomial Negativa).

A água de lastro de navios é um dos principais agentes dispersivos de organismos nocivos à saúde humana e ao meio ambiente e normas internacionais exigem que a concentração desses organismos no tanque seja menor que um valor previamente especificado. Por limitações de tempo e custo, esse controle requer o uso de amostragem. Sob a hipótese de que a concentração desses organismos no tanque é homogênea, vários autores têm utilizado a distribuição Poisson para a tomada de decisão com base num teste de hipóteses. Como essa proposta é pouco realista, estendemos os resultados para casos em que a concentração de organismos no tanque é heterogênea utilizando estratificação, processos de Poisson não-homogêneos ou assumindo que ela obedece a uma distribuição Gama, que induz uma distribuição Binomial Negativa para o número de organismos amostrados. Além disso, propomos uma nova abordagem para o problema por meio de técnicas de estimação baseadas na distribuição Binomial Negativa. Para fins de aplicação, implementamos rotinas computacionais no software R / Ballast water is a leading dispersing agent of harmful organisms to human health and to the environment and international standards require that the concentration of these organisms in the tank must be less than a prespecified value. Because of time and cost limitations, this inspection requires the use of sampling. Under the assumption of an homogeneous organism concentration in the tank, several authors have used the Poisson distribution for decision making based on hypothesis testing. Since this proposal is unrealistic, we extend the results for cases in which the organism concentration in the tank is heterogeneous, using stratification, nonhomogeneous Poisson processes or assuming that it follows a Gamma distribution, which induces a Negative Binomial distribution for the number of sampled organisms. Furthermore, we propose a novel approach to the problem through estimation techniques based on the Negative Binomial distribution. For practical applications, we implemented computational routines using the R software

Neste trabalho propomos a distribuição Weibull-Binomial-Negativa (WBN) considerando uma estrutura de ativação latente para explicar a ocorrência do evento de interesse, em que o número de causas competitivas é modelado pela distribuição Binomial Negativa, e os tempos não observados devido às causas seguem a distribuição Weibull. Em geral, as causas competitivas podem ter diferentes mecanismos de ativação, sendo assim os casos de primeira ativação, última ativação e ativação aleatória foram considerados no estudo. Desse modo o modelo proposto inclui uma ampla distribuição, tais como Weibull-Geométrico (WG) e Exponencial-Poisson Complementar (EPC), introduzidas por Barreto-Souza et al. (2011) e G. et al. (2011), respectivamente. Baseando-nos na mesma estrutura, consideramos o modelo de regressão locação-escala baseado na distribuição proposta (WBN) e o modelo para dados de sobrevivência com fração de cura. Os principais objetivos deste trabalho é estudar as propriedades matemáticas dos modelos propostos e desenvolver procedimentos de inferências desde uma perspectiva clássica e Bayesiana. Além disso, as medidas de diagnóstico Bayesiana baseadas na \'psi\'-divergência (Peng & Dey, 1995; Weiss, 1996), que inclui como caso particular a medida de divergência Kullback-Leibler (K-L), foram consideradas para detectar observações influentes / In this work we propose the Weibull-Negative-Binomial (WNB) considering a latent activation structure to explain the occurrence of an event of interest, where the number of competing causes are modeled by the Negative Binomial distribution and the no observed time due to the causes following the Weibull distribution. In general, the competitive causes may have different activation mechanisms, cases of first, last and random activation were considered in the study. Thus, the proposed model includes a wide distribution such as Weibull-Geometric distribution (WG) and Exponential-Poisson complementary (EPC) introduced by (Barreto-Souza et al., 2011) and (G. et al., 2011) respectively. Based on the same structure, we propose a location-scale regression model based on the proposed distribution (WNB) and the model for survival data with cure fraction. The main objectives of this work is to study the mathematical properties of the proposed models and develop procedures inferences from a classical and Bayesian perspective. Moreover, the Bayesian diagnostic measures based on the \'psi\'-divergence (Peng & Dey, 1995; Weiss, 1996), which includes Kullback-Leibler (K-L) divergence measure as a particular case, were considered to detect influential observations

Metodologias para obtenção do tamanho amostral para estimar a concentração de organismos em água de lastro e verificar normas internacionais são desenvolvidas sob uma abordagem bayesiana. Consideramos os critérios da cobertura média, do tamanho médio e da minimização do custo total sob os modelos Poisson com distribuição a priori gama e binomial negativo com distribuição a priori Pearson Tipo VI. Além disso, consideramos um processo Dirichlet como distribuição a priori no modelo Poisson com o propósito de obter maior flexibilidade e robustez. Para fins de aplicação, implementamos rotinas computacionais usando a linguagem R. / Sample size methodologies for estimating the organism concentration in ballast water and for verifying international standards are developed under a Bayesian approach. We consider the criteria of average coverage, of average length and of total cost minimization under the Poisson model with a gamma prior distribution and the negative binomial model with a Pearson type VI prior distribution. Furthermore, we consider a Dirichlet process as a prior distribution in the Poisson model with the purpose to gain more flexibility and robustness. For practical applications, we implemented computational routines using the R language.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2510.pdf: 1878422 bytes, checksum: 882e21e70271b7a106e3a27a080da004 (MD5) Previous issue date: 2009-04-06 / This work has as central theme the Inflated Modified Power Series Distributions, where the objective is to study its main properties and the applicability in the bayesian context. This class of models includes the generalized Poisson, binomial and negative binomial distributions. These probability distributions are very helpful to models discrete data with inflated values. As particular case the - zero inflated Poisson models (ZIP) is studied, where the main purpose was to verify the effectiveness of it when compared to the Poisson distribution. The same methodology was considered for the negative binomial inflated distribution, but comparing it with the Poisson, negative binomial and ZIP distributions. The Bayes factor and full bayesian significance test were considered for selecting models. / Este trabalho tem como tema central a classe de distribuições série de potências inflacionadas, em que o intuito é estudar suas principais propriedades e a aplicabilidade no contexto bayesiano. Esta classe de modelos engloba as distribuições de Poisson, binomial e binomial negativa simples e as generalizadas e, por isso é muito aplicada na modelagem de dados discretos com valores excessivos. Como caso particular propôs-se explorar a distribuição de Poisson zero inflacionada (ZIP), em que o objetivo principal foi verificar a eficácia de sua modelagem quando comparada à distribuição de Poisson. A mesma metodologia foi considerada para a distribuição binomial negativa inflacionada, mas comparando-a com as distribuições de Poisson, binomial negativa e ZIP. Como critérios formais para seleção de modelos foram considerados o fator de Bayes e o teste de significância completamente bayesiano.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2018-06-18T14:36:28Z No. of bitstreams: 2 Daniela_Nava2018.pdf: 3424820 bytes, checksum: 89e78787f114c44f669182c6285080ae (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-18T14:36:28Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Daniela_Nava2018.pdf: 3424820 bytes, checksum: 89e78787f114c44f669182c6285080ae (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-02-02 / This tesis aimed at studying spatial discrete distributions based on two different points of view, that are, spatial point processes and spatial correlated binomial distribution. The data set came from an experiment setted in an agricultural commercial area in Cascavel city Paraná State, cropped with corn. The experimental area was subdivided into 40 georeferenced patch of land and the number of plants infected by Spodoptera frugiperda was observed within each patch of land. Thus, it is assumed that the data set have a binomial distribution. A study of first order local influence was proposed in order to verify possible influential points. The results suggest that the presence of influential observations in the data set have changed the statistical inference, the predicted values and the respective maps. In a second study, our interest was the spatial distribution of the fall armyworm in the experimental area. In order to do that, we used spatial point processes, where each plant infected by the insect within the experimental area was considered as an event of interest. An anisotropy study was carried out using different point process techniques, such as K directional function and wavelet test. The results show that the spatial distribution of the fall armyworm follow a Poisson cluster process with an evident anisotropy, mainly due to the shape of the experimental area. / O objetivo deste trabalho foi discutir distribuições discretas espaciais utilizando pontos de vista distintos, a saber, processos pontuais espaciais e distribuição binomial para dados espacialmente correlacionados. Os dados utilizados são provenientes de um experimento agrícola implantado em uma área comercial agrícola no município de Cascavel, estado do Paraná, cultivada com a cultura do milho. Subdividiu-se a área experimental em 40 parcelas georeferenciadas e observou-se o número de plantas atacadas pela lagarta do cartucho, do total de plantas de cada parcela. Para tal, assumiu-se que os dados possuem distribuição binomial. Propôs-se um estudo de análise de influência local de primeira ordem com o interesse em verificar possíveis pontos influentes. Os resultados obtidos sugerem que a presença de observações influentes nos dados modificam a inferência estatística, os valores preditos e os respectivos mapas. Em um segundo estudo, que teve como interesse a distribuição espacial da lagarta do cartucho na área experimental, utilizou-se de ferramentais de estatística espacial pontual. Para tal, cada planta infectada pelo inseto dentro da área experimental foi considerada como um evento de interesse. Realizou-se um estudo de anisotropia a partir de diferentes técnicas de processos pontuais, como K direcional e teste de ondaletas. Os resultados mostraram que a distribuição espacial da lagarta segue um processo pontual de Poisson agrupado com evidente anisotropia principalmente devido à forma da área experimental.

Metodologias para obtenção do tamanho amostral para estimar a concentração de organismos em água de lastro e verificar normas internacionais são desenvolvidas sob uma abordagem bayesiana. Consideramos os critérios da cobertura média, do tamanho médio e da minimização do custo total sob os modelos Poisson com distribuição a priori gama e binomial negativo com distribuição a priori Pearson Tipo VI. Além disso, consideramos um processo Dirichlet como distribuição a priori no modelo Poisson com o propósito de obter maior flexibilidade e robustez. Para fins de aplicação, implementamos rotinas computacionais usando a linguagem R. / Sample size methodologies for estimating the organism concentration in ballast water and for verifying international standards are developed under a Bayesian approach. We consider the criteria of average coverage, of average length and of total cost minimization under the Poisson model with a gamma prior distribution and the negative binomial model with a Pearson type VI prior distribution. Furthermore, we consider a Dirichlet process as a prior distribution in the Poisson model with the purpose to gain more flexibility and robustness. For practical applications, we implemented computational routines using the R language.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4375.pdf: 903031 bytes, checksum: 03118f406867a5d7be3cbc63571d4a2b (MD5) Previous issue date: 2012-04-12 / Financiadora de Estudos e Projetos / The chemical induction of carcinogens in chemopreventive animal experiments is becoming increasingly frequent in biological research. The purpose of these biological experiments is to evaluate the effect of a particular treatment on the rate of tumors incidence in animals. In this work, the number of promoted tumors per animal will be parametrically modeled following the suggestions given by Kokoska (1987) and Freedman et al. (1993). The study of these chemopreventive experiments will be presented in the context of the destructive model proposed by Rodrigues et al. (2010) with terminal variable that allows or censures the experiment at time of the animal death. Since the data analyzed in this field are subject to excess of zeros (Freedman et al. (1993)), we propose for the number of promoted tumors a negative binomial distribution (NB), a zero-inflated Poisson distribution (ZIP), and a zero-inflated Negative Binomial distribution (ZINB). The selection of these models will be made through the likelihood ratio test and the AIC, BIC criteria. The estimation of its parameters will be obtained by using the method of maximum likelihood, and further simulation studies will also be realized. As a future proposition to finalize this project, it is suggested the Bayesian methodology as an alternative to the method of maximum likelihood via the EM algorithm. / A indução química de substâncias cancerígenas em experimentos quimiopreventivos em animais é cada vez mais frequente em pesquisas biológicas. O objetivo destes experimentos biológicos é avaliar o efeito de um determinado tratamento na taxa de incidência de tumores em animais. Neste trabalho o número de tumores promovidos por animal será modelado parametricamente seguindo as sugestões dadas por Kokoska (1987) e por Freedman et al. (1993). O estudo desses experimentos quimiopreventivos será apresentado no contexto do modelo destrutivo proposto por Rodrigues et al. (2010) com variável terminal que condiciona ou censura o experimento no instante de morte do animal. Os dados analisados possuem uma grande quantidade de zeros, portanto será proposto para o número de tumores promovidos as seguintes distribuições: binomial negativa, a distribuição de Poisson com zeros inflacionados e a distribuição binomial negativa com zeros inflacionados. A seleção destes modelos será feita através do teste da razão de verossimilhança e os critérios AIC, BIC. As estimativas dos respectivos parâmetros serão obtidas utilizando o método de máxima verossimilhança e serão feitos estudos de simulação. Para continuar este projeto, a proposta futura é utilizar a metodologia Bayesiana como alternativa ao método de máxima verossimilhança via algoritmo EM.