Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-18T02:33:09Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T16:03:38Z : No. of bitstreams: 1 153080.pdf: 2147232 bytes, checksum: 35eee4c94d2af9918342b90de020f320 (MD5) / Mesmo utilizando as facilidades das plataformas de gerência convencionais, como monitoração de variáveis e visualizações gráficas, gerenciar uma rede de computadores qualquer ainda é uma tarefa difícil. A todo momento o administrador, que tem suas decisões apoiadas basicamente em dados, depara-se com situações que exigem tratamento da incerteza. Apesar dos serviços oferecidos, a maioria das plataformas atuais não são capazes de identificar com precisão o problema e de sugerir ações corretivas, deixando ao administrador o encargo de interpretar gráficos e valores de variáveis. Neste contexto, este trabalho propõe um estudo da aplicação do raciocínio probabilístico, através da implementação de uma rede bayesiana de conhecimento, a qual é capaz de reconhecer os relacionamentos entre as variáveis que representam o tráfego da rede. O resultado deste trabalho tem como objetivo oferecer suporte ao administrador no processo de tomada de decisão.

Orientador: Roberto Carvalheiro / Banca: Ricardo Vieira Ventura / Banca: Danísio Prado Munari / Abstract: The complexity of the traits that can present different genetic structures, such as polygenic or affected by genes of major effect, in addition to different heritabilities, among other factors, make the detection of QTLs challenging. Several methods have been employed with the purpose of performing genome wide association studies (GWAS), aiming the mapping of QTL. The single-step weighted GBLUP (wssGBLUP) method, for example, is an alternative to GWAS, which allows the simultaneous use of genotypic, pedigree and phenotypic information, even from non-genotyped animals. Bayesian methods are also used to perform GWAS, starting from the basic premise that the observed variance can vary at each locus with a specific priori distribution. The objective of the present study was to evaluate, through simulation, which methods, among the evaluated ones, more assist in the identification of QTLs for polygenic and major gene affected traits, presenting different heritabilities. We used the following methods: wssGBLUP, with or without additional phenotypic information from non-genotyped animals and two different weights for markers, where w1 represented the same weight (w1=1) and w2 the weight calculated according to the previous iteration process (w1); Bayes C, assuming two values for π (π = 0.99 and π = 0.999), where π is the proportion of SNPs not included in the model, and Bayesian LASSO. The results showed that for polygenic scenarios the detection power is lower and the additional us... (Complete abstract click electronic access below) / Resumo: A complexidade das características que podem apresentar diferentes estruturas de ação gênica como, por exemplo, poligênicas ou afetadas por genes de efeito maior, aliado a diferentes herdabilidades, entre outros fatores, tornam a detecção de QTLs desafiadora. Diversos métodos têm sido empregados com o intuito de realizar estudos de associação ampla do genoma (GWAS), objetivando o mapeamento de QTL. A metodologia weighted single-step GBLUP (wssGBLUP), por exemplo, é uma alternativa para a realização de GWAS, que permite o uso simultâneo de informações genotípicas, de pedigree e fenotípicas, mesmo de animais não genotipados. Métodos Bayesianos também são utilizados para a realização de GWAS, partindo da premissa básica de que a variância observada pode variar em cada locus em uma distribuição a priori específica. O objetivo do presente estudo foi avaliar, por meio de simulações, quais métodos, dentre os avaliados, mais auxiliaria na identificação de QTLs para características poligênicas e afetadas por genes de efeito maior, apresentando diferentes herdabilidades. Utilizamos os métodos: wssGBLUP, com a inclusão ou não de informação adicional fenotípica de animais não genotipados e dois distintos ponderadores para os marcadores, onde w1 representou a mesma ponderação (w1=1) e w2 a ponderação calculada de acordo com o processo de iteração anterior (w1) ; Bayes C, assumindo dois valores para π (π=0.99 and π=0.999), onde π é a proporção de SNPs não incluída no modelo, além do LASSO ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Mestre

Orientador: Antonio Orlando Di Mauro / Resumo: A utilização da abordagem Bayesiana pode permitir maior eficiência na aplicação de modelos complexos no melhoramento de plantas, tendo em vista a disponibilidade da computação com alto poder de processamento de dados. Objetivou-se neste estudo a obtenção de valores genéticos pela abordagem Bayesiana, comparando com a inferência frequentista (modelos mistos, lsmeans e médias aritméticas simples), em experimentos multiambientes na cultura da soja. Foram avaliadas 51 linhagens de soja e mais 4 testemunhas no delineamento em blocos casualizados em 6 ambientes com 3 repetições para a característica produtividade de grãos da soja kg.ha-1. Os parâmetros de interesse foram obtidos com o método de Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC) na obtenção de amostras da distribuição a posteriori conjunta. Como informação a priori foram utilizadas as distribuições half-normal a partir dos valores da variância de 18 genótipos de experimentos anteriores e relacionados, bem como a distribuição uniforme. Os valores genotípicos pela abordagem Bayesiana diferiram das médias com a inferência frequentista (modelos mistos, lsmeans e médias aritméticas simples), em experimentos multiambientes na cultura da soja, para os genótipos com alta e baixa produção de grãos. Para os demais casos os quatro métodos testados foram equivalentes. A abordagem Bayesiana com informações a priori derivadas de experimentos anteriores com soja pode ser utilizada nas análises no melhoramento genético dessa cultura. O métod... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The Bayesian approach can allow higher efficiency in solving complex models in plant breeding especially with the availability of computing with high-powered data processing. This study aimed to obtain genetic values using Bayesian approach and to compare with frequentist inference (mixed models, lsmeans and simple arithmetic mean) to multienvironment trials in soybean. We evaluated 51 soybean lines and 4 more checks in a randomized complete block design in 6 environments with 3 replications to soybean grain yield kg.ha-1. The parameters of interest were obtained with the method of Monte Carlo Markov chains (MCMC) to obtain samples of the joint posterior distribution. As a priori information the half-normal distribution was used from the values of the variance of 18 genotypes from previous and related experiments as well as the uniform distribution. The genotypic values via Bayesian approach differed from the average with frequentist inference in multienvironment trials in soybean, for genotypes with high and low grain yield. In the other cases the four tested methods were equivalents. The Bayesian approach with priori information derived from previous experiments of soybean can be used in genetic breeding of this crop. The method of mixed models (REML/BLUP) showed slightly different values of means and genetic parameters of the Bayesian method to average heritability (h2mg), accuracy of genotypes selection (Acgen), coefficient of genetic variation (CVgi%) and coefficien... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:27:09Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-09-26Bitstream added on 2014-06-13T20:35:13Z : No. of bitstreams: 1 garcia_lm_me_prud.pdf: 1906128 bytes, checksum: 64b495d9df86af5176ab0d42da0461ad (MD5) / A Exponencial-Logarítmica (EL(p; )) é uma distribuição para modelos de sobrevivência com taxa de falha decrescente. Esta distribuição pode ser usada para estudar os tempos de vida de organismos, materiais, dispositivos, etc, em ciências biológicas e na engenharia. Neste trabalho foram utilizadas as abordagens Clássica e Bayesiana para inferir sobre os parâmetros do modelo com conjunto de dados completos e censurados. A abordagem Bayesiana requer a seleção de distribuições a priori para os parâmetros do modelo. No caso onde há informação dos dados, foram escolhidas distribuições a priori não-informativas. Por outro lado, quando há poucos dados e/ou são dados censurados, torna-se necessária uma priori informativa obtida a partir das informações de um especialista. Neste trabalho propôs-se uma priori informativa elicitada através de informações de especialistas e derivada da aproximação de Laplace. Portanto, a análise Bayesiana foi realizada considerando os dois tipos de distribuição a priori: informativa e não-informativa. As distribuições a priori não-informativas usadas foram: priori de Jeffreys (Jeffreys (1967)), priori de Referência (Berger and Bernardo (1992)), priori de Máxima Informação dos Dados (Zellner (1977)) e priori derivada da função Cópula (Achcar et al. (2010)). Estas distribuições a priori também foram comparadas com outras distribuições a priori comuns, tais como Beta, Gama e Uniforme. A fim de avaliar o desempenho das distribuições a priori, foi apresentado um estudo comparativo utilizando dados simulados a partir da distribuição EL(p; ) e um conjunto de dados reais introduzido por Lawless (1982). Utilizou-se o algoritmo MCMC para obter uma amostra de valores da posteriori conjunta, a fim de extrair características das distribuições posteriores marginais, tais como médias a posteriori, moda e intervalos de credibilidade / The Exponential-Logarithmic, denoted by EL(p; ), is a lifetime distribution with decreasing failure rate. This distribution can be used to study the lengths of organisms, devices, materials, etc., in the biological and engineering sciences. In this dissertation we use classical and Bayesian approaches to make inferences for the parameters of the model under complete and censored data set. Bayesian approach requires the selection of prior distributions for all parameters of the model. In this case, we will seek to choose a noninformative prior that provides best estimation when there is absence of information or with large data set and uncensored data. On the other hand, when there is few data to use or presence of censored data, an informative prior obtained from the expert’s information is necessary. We propose an informative prior elicited from the expert’s opinion and derived though Laplace’s approximation. Thus, we carry out the Bayesian estimation by considering the two types of prior distributions. Different noninformative prior distributions are used as Jeffreys (Jeffreys (1967)), Reference (Berger and Bernardo (1992)), maximal data information prior (Zellner (1977)) and prior derived from copula function (Achcar et al. (2010)). These priors are also compared with other common priors such as beta, gamma, and uniform distributions. A comparative study to evaluate the performance of the prior distributions through simulated data from the EL(p; ) distribution and a practical data set introduced by Lawless (1982) presented. We also need to appeal to the MCMC algorithm to obtain a sample of values of and from the joint posterior in order to extract characteristics of marginal posterior distributions such as Bayes estimator, mode and credible intervals

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:27:09Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-09-06Bitstream added on 2014-06-13T20:35:14Z : No. of bitstreams: 1 niiyama_ca_me_prud.pdf: 2194202 bytes, checksum: 1d4085451f5927aafb1646af4b09ac61 (MD5) / Na literatura existem varias distribuições de probabilidade utilizadas em confiabilida e analise de sobrevivência. Entre as famílias de distribuições utilizadas para este fim é a mais popular e a distribuição de Weibull cuja fução de risco apresenta formas: constante, crescente e decrescente. No entanto, quando a função de risco e do tipo unimodal ou em forma de banheira, a Weibull distribui c~ao n~ao e apropriada. Assim, nos ultimos anos, t em sido propostas novas distribui c~oes que acomodam as v arias formas que a fun c~ao de risco pode tomar e consequentemente, para se ajustar a um maior n umero de problemas pr aticos. Carrasco et al. (2008) prop os uma nova distribui c~ao chamada Weibull Modi cada Generalizada, denotada por WMG, sua fun c~ao de risco pode assumir muitas formas, tais como constante, crescente, decrescente, unimodal e banheira. A distribui c~ao Weibull Modi cada Generalizada proposta por Carrasco, Ortega e Cordeiro (2008) foi amplamente estudada no contexto de infer encia cl assica, por em n~ao existem ainda trabalhos desenvolvidos na literatura sob o enfoque Bayesiano. O objetivo deste trabalho foi realizar uma compara c~ao entre os m etodos de estima c~ao cl assico e Bayesiano para a distribui c~ao Weibull Modi cada Generalizada. Tal distribui c~ao ainda tem como sub-modelos as distribui c~oes Exponencial, Exponencial Generalizada, Weibull, Weibull Modi cada, Weibull Exponenciada e valor extremo. Foram realizados estudos sobre as propriedades da distribui c~aoWeibull Modi cada Generalizada e simula c~oes para comparar o desempenho dos estimadores de m axima verossimilhan ca e Bayesiano. Uma abordagem Cl assica e Bayesiana para a esta distribui c~ao foi proposta e exempli cada, modelando conjunto de dados de sobreviv encia e de con abilidade / In the literature there are various probability distributions to model lifetimes of equipment or individual problems in survival analysis. Among the families of distributions used for this purpose, the most popular is the Weibull distribution whose hazard function presents constant, increasing and decreasing forms. However, when the hazard function is the type unimodal or bathtub shaped, the Weibull distribution is not appropriated. Thus, in recent years, there have been proposed new distributions that t the various forms that the hazard function can take and consequently to t a greater number of practical problems. Carrasco et al. (2008) has proposed a new distribution called Generalized Modi ed Weibull, denoted by GMW, whose hazard function can take many forms such as constant, increasing, decreasing, unimodal and bathtub. The Generalized Modi ed Weibull distribution proposed by Carrasco, Ortega e Cordeiro (2008) was most studied in the context of classical inference. However, no studies were found under the Bayesian approach. The aim of this work was to do a comparison of estimation methods for classical and Bayesian Generalized Modi ed Weibull distribution. The Generelized Modi ed Weibull distribuition has a function of risk that can be increasing, decreasing, unimodal and bathtub shaped and has as sub-models Exponential distributions, Exponentiated Exponential, Weibull, Modi ed Weibull, Exponentiated Weibull and extreme value. It was performed the properties of Generalized Modi ed Weibull distribution and a simulation study to compare the performance of maximum likelihood estimator and Bayesian estimator. Classical and Bayesian approach to this distribution was proposed and exempli ed, modeling data sets of survival and reliability

Orientador: Marcos Antonio Alves / Banca: Rodrigo Martins Borges / Banca: Hércules Araújo de Feitosa / Resumo: Objetivamos avaliar a razoabilidade da abordagem bayesiana de Colin Howson ao problema da indução, tal como formulado por David Hume. Propomos que uma abordagem ao problema da indução será razoável se nossa compreensão da indução não regride em relação àquela fornecida por Hume. Por sua vez, o bayesianismo é uma corrente teórica derivada da adoção das teses conhecidas como gradualismo, probabilismo e revisão pela condicionalização; seu mérito é fornecer um modelo para representar e atualizar graus de crença. Em seu turno, o problema da indução configura-se como a busca para justificar racionalmente argumentos indutivos, tendo em vista a tese humeana segundo a qual é impossível fazê-lo, seja mediante argumentos demonstrativos, seja mediante argumentos prováveis. Para satisfazer a nosso objetivo, esta Dissertação divide-se em quatro capítulos. No primeiro capítulo, expomos o problema da indução e como Howson o interpreta. No segundo capítulo, comentamos propostas de solução ao problema da indução analisadas por ele. No terceiro capítulo, introduzimos conceitos e teses de probabilidade e bayesianismo. No quarto capítulo, apresentamos, em primeiro lugar, as teses específicas de Howson em relação ao problema da indução; em segundo lugar, criticamos sua interpretação de Hume, suas objeções a outras abordagens e sua própria proposta; finalmente, averiguamos a sua razoabilidade. Finalizamos o trabalho sintetizando as considerações realizadas. / Abstract: We aim to evaluate the reasonability of Colin Howson's bayesian approach to the problem of induction, as elaborated by David Hume. We propose that an approach to the problem of induction will be reasonable if our induction understanding does not regress in relation to that provided by Hume. In turn, bayesianism is a theoretical position derived from the adoption of gradualism, probabilism and conditionalization theses; its merit is to provide a model for representing and updating degrees of belief. The problem of induction is the search to rationally justify inductive arguments, due to the humean thesis according to which it is impossible to do so, neither through demonstrative arguments, nor through probable arguments. To achieve our goal, this Dissertation is divided into four chapters. In the first chapter, we expose the problem of induction and how Howson interprets it. In the second chapter, we discuss solutions to the problem of induction analyzed by him. In the third chapter, we introduce probability and bayesianism concepts and theses. In the fourth chapter, we present, first, Howson's specific theses regarding the problem of induction; second, we criticize his interpretation of Hume, his objections to other approaches, and his own proposal; finally, we examine whether it is reasonable or not. We finish this master's degree dissertation summarizing ours considerations. / Mestre

Orientador: Fernando Antonio Moala / Banca: Josemar Rodrigues / Banca: Sergio Minouru Oikawa / Resumo: A Exponencial-Logarítmica (EL(p; )) é uma distribuição para modelos de sobrevivência com taxa de falha decrescente. Esta distribuição pode ser usada para estudar os tempos de vida de organismos, materiais, dispositivos, etc, em ciências biológicas e na engenharia. Neste trabalho foram utilizadas as abordagens Clássica e Bayesiana para inferir sobre os parâmetros do modelo com conjunto de dados completos e censurados. A abordagem Bayesiana requer a seleção de distribuições a priori para os parâmetros do modelo. No caso onde há informação dos dados, foram escolhidas distribuições a priori não-informativas. Por outro lado, quando há poucos dados e/ou são dados censurados, torna-se necessária uma priori informativa obtida a partir das informações de um especialista. Neste trabalho propôs-se uma priori informativa elicitada através de informações de especialistas e derivada da aproximação de Laplace. Portanto, a análise Bayesiana foi realizada considerando os dois tipos de distribuição a priori: informativa e não-informativa. As distribuições a priori não-informativas usadas foram: priori de Jeffreys (Jeffreys (1967)), priori de Referência (Berger and Bernardo (1992)), priori de Máxima Informação dos Dados (Zellner (1977)) e priori derivada da função Cópula (Achcar et al. (2010)). Estas distribuições a priori também foram comparadas com outras distribuições a priori comuns, tais como Beta, Gama e Uniforme. A fim de avaliar o desempenho das distribuições a priori, foi apresentado um estudo comparativo utilizando dados simulados a partir da distribuição EL(p; ) e um conjunto de dados reais introduzido por Lawless (1982). Utilizou-se o algoritmo MCMC para obter uma amostra de valores da posteriori conjunta, a fim de extrair características das distribuições posteriores marginais, tais como médias a posteriori, moda e intervalos de credibilidade / Abstract: The Exponential-Logarithmic, denoted by EL(p; ), is a lifetime distribution with decreasing failure rate. This distribution can be used to study the lengths of organisms, devices, materials, etc., in the biological and engineering sciences. In this dissertation we use classical and Bayesian approaches to make inferences for the parameters of the model under complete and censored data set. Bayesian approach requires the selection of prior distributions for all parameters of the model. In this case, we will seek to choose a noninformative prior that provides best estimation when there is absence of information or with large data set and uncensored data. On the other hand, when there is few data to use or presence of censored data, an informative prior obtained from the expert's information is necessary. We propose an informative prior elicited from the expert's opinion and derived though Laplace's approximation. Thus, we carry out the Bayesian estimation by considering the two types of prior distributions. Different noninformative prior distributions are used as Jeffreys (Jeffreys (1967)), Reference (Berger and Bernardo (1992)), maximal data information prior (Zellner (1977)) and prior derived from copula function (Achcar et al. (2010)). These priors are also compared with other common priors such as beta, gamma, and uniform distributions. A comparative study to evaluate the performance of the prior distributions through simulated data from the EL(p; ) distribution and a practical data set introduced by Lawless (1982) presented. We also need to appeal to the MCMC algorithm to obtain a sample of values of and from the joint posterior in order to extract characteristics of marginal posterior distributions such as Bayes estimator, mode and credible intervals / Mestre

Orientador: Sérgio Minoru Oikawa / Banca: Mario Hissamitsu Tarumoto / Banca: Roseli Aparecida Leandro / Resumo: Na literatura existem varias distribuições de probabilidade utilizadas em confiabilida e analise de sobrevivência. Entre as famílias de distribuições utilizadas para este fim é a mais popular e a distribuição de Weibull cuja fução de risco apresenta formas: constante, crescente e decrescente. No entanto, quando a função de risco e do tipo unimodal ou em forma de banheira, a Weibull distribui c~ao n~ao e apropriada. Assim, nos ultimos anos, t^em sido propostas novas distribui c~oes que acomodam as v arias formas que a fun c~ao de risco pode tomar e consequentemente, para se ajustar a um maior n umero de problemas pr aticos. Carrasco et al. (2008) prop^os uma nova distribui c~ao chamada Weibull Modi cada Generalizada, denotada por WMG, sua fun c~ao de risco pode assumir muitas formas, tais como constante, crescente, decrescente, unimodal e banheira. A distribui c~ao Weibull Modi cada Generalizada proposta por Carrasco, Ortega e Cordeiro (2008) foi amplamente estudada no contexto de infer^encia cl assica, por em n~ao existem ainda trabalhos desenvolvidos na literatura sob o enfoque Bayesiano. O objetivo deste trabalho foi realizar uma compara c~ao entre os m etodos de estima c~ao cl assico e Bayesiano para a distribui c~ao Weibull Modi cada Generalizada. Tal distribui c~ao ainda tem como sub-modelos as distribui c~oes Exponencial, Exponencial Generalizada, Weibull, Weibull Modi cada, Weibull Exponenciada e valor extremo. Foram realizados estudos sobre as propriedades da distribui c~aoWeibull Modi cada Generalizada e simula c~oes para comparar o desempenho dos estimadores de m axima verossimilhan ca e Bayesiano. Uma abordagem Cl assica e Bayesiana para a esta distribui c~ao foi proposta e exempli cada, modelando conjunto de dados de sobreviv^encia e de con abilidade / Abstract: In the literature there are various probability distributions to model lifetimes of equipment or individual problems in survival analysis. Among the families of distributions used for this purpose, the most popular is the Weibull distribution whose hazard function presents constant, increasing and decreasing forms. However, when the hazard function is the type unimodal or bathtub shaped, the Weibull distribution is not appropriated. Thus, in recent years, there have been proposed new distributions that t the various forms that the hazard function can take and consequently to t a greater number of practical problems. Carrasco et al. (2008) has proposed a new distribution called Generalized Modi ed Weibull, denoted by GMW, whose hazard function can take many forms such as constant, increasing, decreasing, unimodal and bathtub. The Generalized Modi ed Weibull distribution proposed by Carrasco, Ortega e Cordeiro (2008) was most studied in the context of classical inference. However, no studies were found under the Bayesian approach. The aim of this work was to do a comparison of estimation methods for classical and Bayesian Generalized Modi ed Weibull distribution. The Generelized Modi ed Weibull distribuition has a function of risk that can be increasing, decreasing, unimodal and bathtub shaped and has as sub-models Exponential distributions, Exponentiated Exponential, Weibull, Modi ed Weibull, Exponentiated Weibull and extreme value. It was performed the properties of Generalized Modi ed Weibull distribution and a simulation study to compare the performance of maximum likelihood estimator and Bayesian estimator. Classical and Bayesian approach to this distribution was proposed and exempli ed, modeling data sets of survival and reliability / Mestre

Orientador: Dilermando Perecin / Coorientador: Marcos Guimarães de Andrade Landell / Banca: Euclides Braga Malheiros / Banca: Rinaldo Cesar de Paula / Banca: Maximiliano Salles Scarpari / Banca: Ivana Marino Bárbaro / Resumo: A cana-de-açúcar (Saccharum spp.) é a cultura mais aplicada para a produção de açúcar tanto para consumo interno quanto para exportação, além da produção de etanol e biomassa. A área de cultivo vem crescendo expressivamente, fato que leva melhoristas a buscar genótipos mais produtivos às diferentes áreas de plantio. Experimentos em multi ambientes são comumente conduzidos em programas de melhoramento de plantas principalmente para avaliação de genótipos potenciais para produção. Este estudo incluiu 16 genótipos de cana-de-açúcar em 14 locais e avaliados por quatro anos, ou seja, quatro cortes (cana planta, primeira, segunda e terceira soca). O objetivo foi investigar a adaptabilidade e estabilidade dos genótipos de cana-de-açúcar para o atributo Tonelada de Pol por Hectare (TPH) em experimentos multi ambientais a partir de três metodologias estatísticas: Regressão linear fenotípica conjunta (E-R), Norma de reação (NR) e Média harmônica da performance relativa do valor genotípico (MHPRVG). Os valores da herdabilidade média genotípica estimados via MHPRVG apresentaram-se altos, o que leva a altas acurácias na seleção genotípica (superiores a 90%). Os genótipos IACSP963076, IACSP963048 e IACSP985024, primeiro corte, IACSP963048, IACSP963076, IACSP962073 e IACSP985024, segundo corte, IACSP962073, IACSP962008 e IACSP963076, terceiro corte e IACSP963076, IACSP985024, IACSP962073 e IACSP962008, quarto corte, foram os selecionados quando se considera os atributos de estabilidade, adaptabilidade e produtividade (TPH), simultaneamente e, portanto, são os genótipos recomendados para o plantio nesta macro região estudada quando analisadas via MHPRVG. Em termos de valores médios, os genótipos recomendados pela seleção simultânea baseada na MHPRVG são os genótipos IACSP963076, IACSP962073, IACSP985024 e IACSP962008, alcançando um valor médio de 2,8% acima ... / Abstract: The sugarcane (Saccharum spp.) is the most applied crop in the sugar yielding as much as internal consumption as exportation, besides its application in yielding alcohol and biomass production. The crop area has been increased expressively leading breeders to search more yielding genotypes to the different planted areas. Multi-environment trials are commonly conducted in plant breeding programs to evaluate potential genotypes mainly to yield. This study included 16 sugarcane genotypes at 14 locations evaluated in four years, that is, four harvests (sugarcane plant, first, second and third ratoon). The objective was to investigate the sugarcane's genotype adaptability and stability to Ton of Pol per Hectare (TPH) attribute in multi-environments trials from three statistical methodologies: Joint phenotypic linear regression (E-R), Reaction norm (NR) and Harmonic average performance relative breeding values (MHPRVG). The estimated genotypic average heritabilities values via MHPRVG showed themselves as high, what lead to high accuracy in the genotypic selection ( higher than 90%). The genotypes IACSP963076, IACSP963048 and IACSP985024, first harvest, IACSP963048, IACSP963076, IACSP962073 and IACSP985024, second harvest, IACSP962073, IACSP962008 and IACSP963076, third harvest and IACSP963076, IACSP985024, IACSP962073 and IACSP962008, fourth harvest, were the selected when one considers simultaneously the stability, adaptability and productivity (TPH) attributes and thereby them are the recommended genotypes to be planted in this studied macro region when analyzed via MHPRVG. In a mean expression, the recommended genotypes by simultaneous selection based in MHPRVG are the IACSP963076, IACSP962073, IACSP985024 and IACSP962008 genotypes, reaching a average value of 2.8% higher than the four harvests overall mean. The percentage of selection ranking from both approach was 31, 44, 50 and 56% at the ... / Doutor

Orientador: Mateus José Rodrigues Paranhos da Costa / Coorientador: Fernando Sebastián Baldi Rey / Coorientador: Lucia Galvão de Albuquerque / Banca: Maria Eugênia Zerlotti Mercadante / Banca: Roberto Carvalheiro / Resumo: Este trabalho foi desenvolvido com o objetivo de estudar a associação genética entre características indicadoras de temperamento e de precocidade sexual de fêmeas bovinas da raça Nelore. Foram utilizados dados de temperamento de 7.500 bovinos machos e fêmeas com 18 meses de idade (sobreano) das safras de 2008 e 2009 da Agropecuária Jacarezinho Ltda. (AJ). As características indicadoras de precocidade sexual das fêmeas foram obtidas a partir do arquivo zootécnico da fazenda, para animais nascidos entre os anos de 1984 e 2009. O temperamento foi avaliado durante o manejo de pesagem ao sobreano por meio do teste de movimentação na balança (MOV), atribuindo-se escores de 1 (nenhum movimento) a 5 (animal salta, elevando os membros superiores pelo menos 2,5 centímetros do solo), teste de velocidade de fuga (VF), com uso de um dispositivo de células fotoelétricas que registra o tempo (em segundos) para percorrer uma distância determinada ao sair do tronco de contenção após o manejo de pesagem e o escore de temperamento (ET) realizado pela AJ, atribuindo-se escores 1 (animal calmo) a 5 (animal muito reativo - comportamento agressivo ao observador). Como características indicadoras de precocidade sexual foram utilizadas: a idade ao primeiro parto, em dias (IPP) e a ocorrência de prenhez precoce (PRECO), característica binária, com escore 2 para as novilhas que pariram até 30 meses de idade e escore 1 para as que falharam. Para a estimação dos componentes de (co)variância e parâmetros genéticos para as características estudadas foi utilizada a Inferência Bayesiana. Para VF e IPP foi utilizado um modelo linear e para MOV, ET e PRECO um modelo não-linear (threshold). As estimativas de herdabilidade a posteriori para VF, MOV, ET, IPP e PRECO foram 0,27, 0,11, 0,16, 0,09 e 0,44, respectivamente. As correlações... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The aim of this study was to estimate genetic associations between temperament and female sexual precocity traits in Nellore beef cattle. The temperament was assessed for 7,500 male and female cattle, at 18 months of age (yearling) and born in 2008 and 2009, from the herd of Agropecuária Jacarezinho Ltda. (AJ). The female sexual precocity traits were obtained from the files of the farm for animals born between 1990 and 2009. Temperament was evaluated during the handling for weight determination using a movement score (MOV), assigning scores from 1 (no movement) to 5 (animal jumps, raising the forelegs at least 2.5 cm of the soil); the flight speed (VF), using an electronic device that records the speed at which the animals exit the crush (in m/s) and; temperament score (ET), already in use by AJ, assigning a score from 1 (animal calm) to 5 (animal very reactive - aggressive behavior toward the observer). The female sexual precocity traits used were: age at first calving, in days (IPP) and; occurrence of precocious pregnancy (PRECO), a binary trait in scores of 2 for heifers that calved until 30 months of age and, 1 for the heifers that failed. Bayesian Inference was used for estimation of (co)variance components and genetic parameters. For VF and IPP, a linear model was applied and for MOV, PRECO and ET, a threshold model. The heritability estimates for VF, MOV, ET, IPP and PRECO were 0.27, 0.11, 0.16, 0.09 and 0.44, respectively. The genetic correlations of IPP with VF (0.14), MOV (0.13) and ET (0.09) were all low, as well as for PRECO with VF (-0.19), MOV (-0.03) and ET (-0.03). Although low, all correlations were in a favorable direction, indicating that the temperament is positively associated with sexual precocity. These results suggest that to improve the beef cattle temperament and the sexual precocity, these traits... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre