Orientador: Jorge Alberto Achcar / Banca: Fernando Antônio Moala / Banca: Carlos Aparecido dos Santos / Resumo: Nesta dissertação, tem-se como objetivo desenvolver aspectos computacionais a fim de realizar inferência nos parâmetros da distribuição Gama Generalizada. A distribuição Gama Generalizada tem se mostrado um excelente modelo que leva a melhores inferências quando utilizamos dados de sobrevivência. No entanto, os Estimadores de Máxima Verossimilhança (EMV) da distribuição Gama Generalizada não têm o comportamento estável e para muitos casos não existem, apenas para amostras muito grandes. Na abordagem Bayesiana o problema permanece de tal forma que diferentes distribuições a priori podem ter grande efeito nas estimativas a posteriori de interesse. Neste trabalho, ao se utilizar a inferência Clássica, será demonstrado uma forma de simplificar as equações de verossimilhança, minimizando o problema de instabilidade do método. Considerando-se a abordagem Bayesiana, serão propostas diferentes distribuições a priori, empíricas ou não-informativas e seus efeitos serão estudados nas estimativas a posteriori. Serão propostos também diferentes métodos exploratórios, a fim de se obter bons valores iniciais para serem utilizados nos procedimentos de estimação dos parâmetros, considerando-se dados censurados (censura aleatória) sob o enfoque Clássico e Bayesiano. Por fim, serão apresentados alguns exemplos de aplicações, utilizando-se dados da literatura e dados reais. / Abstract: The most important goals of this research project are related to the study of computational aspects to get inferences for the parameters of the Generalized Gamma distribution. The Generalized Gamma distribution is a good option to get better inferences for lifetime data, but usually in applications, the maximum likelihood estimators (MLE) of the parameters of the distribution could be very unstable depending on appropriated initial values in the numerical iterative procedure, especially for small sample sizes. Under a Bayesian approach, we observe that the posterior distributions could depend heavily on the choice of a prior distribution. In this work, using the classical inference will be shown a way to simplify the likelihood equations, minimizing the problem of instability of the method. Under a Bayesian approach, we will study the effect of different empirical and non-informative prior distributions on the posterior estimates, especially for small sample sizes. Numerical methods are also proposed in this work, in order to get good initial values used to improve the obtained inferences, considering censored data (random censoring) under the Classical and Bayesian approach. Simulated and real data sets will be used to illustrate the proposed methodology. / Mestre

Orientador: Fernando Antônio Moala / Banca: Manoel Ivanildo Silvestre Bezerra / Banca: Fabio Nogueira Demarqui / Resumo: A elicitação é um processo que permite a incorporação da informação a priori fornecida por um especialista sobre alguma quantidade, desconhecida e de interesse, à informação proveniente dos dados do experimento. Pode ser utilizada em muitas áreas aplicadas do conhecimento, principalmente em situações nas quais os dados experimentais não são tão numerosos devido à di culdade ou custo para obtê-los. Na abordagem Bayesiana nãoparam étrica, a densidade ou a função de interesse podem ser estimadas sem imposição de quaisquer suposições restritivas sobre a sua forma. Assim, os dados permitem determinar a estimativa da função de interesse em vez de condicioná-la a pertencer a uma dada fam ília paramétrica. O objetivo do presente trabalho é realizar uma aplicação do método Bayesiano não-paramétrico de elicitação de prioris proposto por Oakley e O'Hagan (2007), Moala (2009) e Moala e O'Hagan (2010) a m de estimar a função de con abilidade, considerada completamente desconhecida em sua forma, baseando-se apenas na informação fornecida pelo especialista. / Abstract: The elicitation is a process that allows the incorporation of a prior information provided by an expert on some quantity, unknown and of interest, to the information from the experimental data. It can be used in many applied areas of knowledge, especially in situations where experimental data are not numerous because of the di culty or cost to obtain them. In Bayesian non-parametric approach, the density or the function of interest can be estimated without imposing any restrictive assumptions on its shape. Thus, the data allows determine the estimate of the interested function rather than conditioning it to a given parametric class functions. The aim of this paper is to apply the Bayesian nonparametric elicitation method of priors proposed by Oakley and O'Hagan (2007), Moala (2009) and Moala and O'Hagan (2010) to estimate the reliability function, considered completely unknown in its form, based only on the information provided by the expert. / Mestre

Orientador: Sandra Aidar de Queiroz / Banca: Roberto Carvalheiro / Banca: Vânia Cardoso / Resumo: Não disponível / Abstract: The aim of this study was to estimate genetic parameters between scrotal circumference obtained at 18 months of age (SC) and reproductive traits measured directly in Nellore females, such as number of calvings at 53 months (NC53), heifers rebreeding (HR) and stayability (STAY) in order to investigate the possibility of using traits measured directly in females as a selection criteria in cattle breeding programs, besides, studying and evaluating if number of calvings at 53 months could be used as an alternative way for measuring longevity in cattle herds. Two methods were applied for estimating variance components in order to predict breeding values: restricted maximum likelihood (REML) and Bayesian inference. The average estimates of heritability by bivariate model using REML were equal to 0.013 ± 0.003, 0.057 ± 0.007, 0.039 ± 0.007 and 0.530 ± 0.013 for NC53, STAY, HR and SC, respectively. Using the Bayesian method, the estimates were 0.22 ± 0.009, 0.19 ± 0.025, 0.15 ± 0.021 and 0.52 ± 0.019 for NC53, STAY, HR and SC, respectively. Based on the correlations between reproductive traits measured in females, the selection of animals for NC53 will cause anticipation on genetic evaluation of bulls for longevity, based on the performance of their daughters, from 76 to 53 months / Mestre

Orientador: Roberto Carvalheiro / Coorientador: Danísio Prado Munari / Coorientador: Haroldo Henrique de Rezende Neves / Banca: Fernando Sebastián Baldi Rey / Banca: Idalmo Garcia Pereira / Resumo: O objetivo deste estudo foi estimar os componentes de variância para a característica aprumo em bovinos da raça Nelore, e realizar estudos de associação genômica ampla para identificar possíveis regiões genômicas relacionadas com sua expressão. Os registros de aprumo foram obtidos pela atribuição de escores visuais em dois momentos diferentes: FL1) característica binária medida ao sobreano, com o objetivo de identificar se o animal apresenta (FL1=1) ou não (FL1=0) defeito de aprumo; FL2) escores de aprumo variando de 1 (menos desejável) a 5 (mais desejável), foram designados aos animais top 20% para o índice de seleção adotado pelo programa de melhoramento genético de bovinos de corte PAINT (CRV Lagoa), e foram medidos em torno de 2 a 5 meses após a avaliação de sobreano. As características FL1 e FL2 foram avaliadas em conjunto com peso ao sobreano (YW). Os componentes de variância e covariância e os valores genéticos foram estimados por inferência Bayesiana, por meio de modelo animal bi-característica (três análises: FL1-FL2, YW-FL1 e YW-FL2). O estudo de associação genômica ampla (GWAS) para FL1 e FL2 foi realizado utilizando o método weighted single-step GBLUP, a partir do qual foram estimados os efeitos dos SNPs. As janelas top 10 de 1 Mb que explicam a maior proporção da variância genética foram observadas para cada característica. As médias (erros padrão) a posteriori das estimativas de herdabilidade foram iguais a 0,18 (0,04) e 0,39 (0,07), para FL1 e FL2, respectivamente. A estimativa de correlação genética entre FL1 e FL2 (-0,47) foi de moderada magnitude e negativa, conforme esperado, considerando que o escore de classificação que favorece cada característica corresponde a valores numéricos atribuídos em sentidos opostos. A correlação genética estimada entre FL2 e YW (0,39) sugere que a média do peso ao sobreano da população em estudo não é alta a ponto de causar... / Abstract: The aim of this study was to estimate variance components of two traits associated to feet and legs in Nelore cattle and identify putative genomic regions underlying the expression of these traits through genome-wide association (GWA) analyses. Feet and legs was evaluated by the assignment of visual scores at two different moments: FL1) binary trait measured at yearling (about 550 days of age), aimed to identify whether an animal had defects related to feet and legs (FL1=1) or not (FL1=0); FL2) feet and legs score ranging from 1 (less desirable) to 5 (more desirable) was assigned to the top 20% animals for the selection index adopted by the beef cattle breeding program PAINT (CRV Lagoa), which were measured around 2-5 months after the evaluation of yearling. The FL1 and FL2 traits were evaluated together with yearling weight (YW). The components of variance and covariance and breeding values were estimated by Bayesian inference, using two-trait animal models (three analyses: FL1-FL2, YW-FL1 and YW-FL2). The genome-wide association (GWA) analyses for FL1 and FL2 was performed using the weighted single-step GBLUP method, from which were estimated the SNP effects. Functional annotation was focused on the ten 1Mb windows explaining the largest fraction of the genetic variance for each trait. Posterior means (standard errors) of heritability estimates were equal to 0.18 (0.04) and 0.39 (0.07), for FL1 and FL2, respectively. The estimate of genetic correlation between FL1 and FL2 (-0.47) was of moderate magnitude and negative, as expected considering that the classification score that favors each trait represents numerical values assigned in opposite directions. The genetic correlation estimated between FL2 and YW (0.39) suggests that the average yearling weight of the studied population is currently not high enough to cause a negative association with feet and legs problems. The genetic trends estimated for FL1 and FL2 (-0.043 and ... / Mestre

O Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) é o índice utilizado pelo Banco Central do Brasil ao estabelecer suas metas inflacionárias. Por servir como uma referência de inflação, o IPCA é atentamente monitorado, tanto por investidores estrangeiros e brasileiros, quanto por gestores públicos. Sabe-se que uma inflação alta e descontrolada causa distorções e perdas econômicas no país, assim há um interesse por parte de administradores e gestores financeiros em prever a inflação máxima para um determinado período de tempo. Dessa forma, o objetivo do trabalho foi modelar os níveis máximos de IPCA, que podem ocorrer em um quadrimestre. A escolha de quadrimestres visa equiparar a análise com os intervalos entre as apresentações dos demonstrativos de cumprimento das metas fiscais por parte do Poder Executivo. Foi utilizada a distribuição Generalizada de Valores Extremos (do inglês Generalized Extreme Values - GEV) para modelagem. Para a estimação dos parâmetros da distribuição GEV utilizou-se o método da Máxima Verossimilhança e a Inferência Bayesiana. Na elicitação de informação para construção das distribuições a priori, foram utilizados dados de países economicamente semelhantes ao Brasil, a Rússia, China e Índia, os quais pertencem ao BRICS. Além disso, foram criadas diferentes combinações de distribuição a priori, usando informações desses países com diferentes estruturas de variância. Para avaliar qual melhor metodologia de estimação foram analisadas a acurácia e precisão das estimativas dos níveis máximos de inflação para determinados tempos de retorno. Os resultados permitiram observar que a abordagem Bayesiana, que utilizou como informação a média de dados dos países do BRICS para construção da distribuição a priori Normal Trivariada, levou a predições mais precisas e acuradas. / The Brazilian Consumer Price Index (CPI) is the index used by the Central Bank of Brazil in establishing its inflation targets. By serving as an inflation reference, the Brazilian CPI is closely monitored by foreign and Brazilian investors as well as by public managers. It is known that high and uncontrolled inflation causes distortions and economic losses in the country, so there is an interest on the part of managers and financial managers to predict maximum inflation for a certain period of time. Thus, the objective of the work was to model the maximum Brazilian CPI levels, which can occur in a four-month period. The choice of four-month periods aims to equate the analysis with the intervals between the presentations of the statements of compliance with the fiscal targets by the government. The Generalized Extreme Values (GEV) distribution was used for modeling. For the estimation of the parameters of the GEV distribution the maximum likelihood method and the Bayesian Inference were used. In the elicitation of information for the construction of the prior distributions, we used data from countries economically similar to Brazil: Russia, China and India, which belong to BRICS. In addition, different combinations of prior distribution were created, using information from these countries with different variance structures. In order to evaluate the best estimation methodology, the accuracy and precision of the estimates of the maximum inflation levels for certain return times were analyzed. The results showed that the Bayesian approach, which used as information the mean data of the BRICS countries for construction of the Normal Trivariate prior distribution, led to more accurate and accurate predictions. / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - FAPEMIG

Orientador: Aluir Porfírio Dal Poz / Banca: Nilton Nobuhiro Imai / Banca: Maurício Galo / Banca: Edson Aparecido Mitishita / Resumo: As metodologias para a extração automática de telhados desempenham um papel importante no contexto de aquisição de informação espacial para Sistemas de Informação Geográficas (SIG). Neste sentido, este trabalho propõe uma metodologia para extração automática de contornos de telhado de edifícios utilizando dados de varredura a laser. A metodologia baseiase em duas etapas principais: 1) Extração de regiões altas (edifícios, árvores etc.) de um Modelo Digital de Elevação (MDE) gerado a partir dos dados laser; 2) Extração das regiões altas que correspondem a contornos de telhados. Na primeira etapa são utilizadas as técnicas de divisão recursiva, via estrutura quadtree e de fusão Bayesiana de regiões considerando Markov Random Field (MRF). Inicialmente a técnica de divisão recursiva é usada para particionar o MDE em regiões homogêneas. No entanto, devido a ligeiras diferenças de altura no MDE, nesta etapa a fragmentação das regiões pode ser relativamente alta. Para minimizar essa fragmentação, a técnica de fusão Bayesiana de regiões é aplicada nos dados segmentados. Utiliza-se para tanto um modelo hierárquico, cujas alturas médias das regiões dependem de uma média geral e de um efeito aleatório, que incorpora a relação de vizinhança entre elas. A distribuição a priori para o efeito aleatório é especificada como um modelo condicional auto-regressivo (CAR). As distribuições a posteriori para os parâmetros de interesse foram obtidas utilizando o Amostrador de Gibbs. Na segunda etapa os contornos de telhados são identificados entre todos os objetos altos extraídos na etapa anterior. Levando em conta algumas propriedades de telhados e as medidas de alguns atributos (por exemplo, área, retangularidade, ângulos entre eixos principais de objetos) é construída uma função de energia a partir do modelo MRF. / Abstract: Methodologies for automatic building roof extraction are important in the context of spatial information acquisition for geographical information systems (GIS). Thus, this work proposes a methodology for automatic extraction of building roof contour from laser scanning data. The methodology is based on two stages: 1) Extraction of high regions (buildings, trees etc.) from a Digital Elevation Model (DEM) derived from laser scanning data; 2) Building roof contour extraction. In the first stage is applied the recursive splitting technique using the quadtree structure followed by a Bayesian merging technique considering Markov Random Field (MRF) model. The recursive splitting technique subdivides the DEM into homogeneous regions. However, due to slight height differences in the DEM, in this stage the region fragmentation can be relatively high. In order to minimize the fragmentation, a region merging technique based on the Bayesian framework is applied to the previously segmented data. Thus, a hierarchical model is proposed, whose height values in the data depend on a general mean plus a random effect. The prior distribution for the random effects is specified by the Conditional Autoregressive (CAR) model. The posterior probability distributions are obtained by the Gibbs sampler. In the second stage the building roof contours are identified among all high objects extracted previously. / Doutor

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:06Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-11-21Bitstream added on 2014-06-13T20:33:45Z : No. of bitstreams: 1 000749460.pdf: 1415671 bytes, checksum: 786699c8493a7bd8590e7f9c286f7c1f (MD5) / The aim of this study was to estimate genetic parameters between scrotal circumference obtained at 18 months of age (SC) and reproductive traits measured directly in Nellore females, such as number of calvings at 53 months (NC53), heifers rebreeding (HR) and stayability (STAY) in order to investigate the possibility of using traits measured directly in females as a selection criteria in cattle breeding programs, besides, studying and evaluating if number of calvings at 53 months could be used as an alternative way for measuring longevity in cattle herds. Two methods were applied for estimating variance components in order to predict breeding values: restricted maximum likelihood (REML) and Bayesian inference. The average estimates of heritability by bivariate model using REML were equal to 0.013 ± 0.003, 0.057 ± 0.007, 0.039 ± 0.007 and 0.530 ± 0.013 for NC53, STAY, HR and SC, respectively. Using the Bayesian method, the estimates were 0.22 ± 0.009, 0.19 ± 0.025, 0.15 ± 0.021 and 0.52 ± 0.019 for NC53, STAY, HR and SC, respectively. Based on the correlations between reproductive traits measured in females, the selection of animals for NC53 will cause anticipation on genetic evaluation of bulls for longevity, based on the performance of their daughters, from 76 to 53 months

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:07Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-07-22Bitstream added on 2014-06-13T20:54:08Z : No. of bitstreams: 1 diaz_ips_me_jabo.pdf: 356345 bytes, checksum: ee2c6efe46fc9a07e0e4e240c9d1171f (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Com o objetivo de estudar a interação genótipo – ambiente (IGA) no peso ao sobreano, foram utilizados 99.366 registros provenientes de diferentes rebanhos da raça Nelore de cinco estados brasileiros (São Paulo, Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Goiás e Minas Gerais). Os dados são provenientes de animais nascidos entre 1991 a 2006 participantes do Programa de Melhoramento Genético da Raça Nelore (PMGRN). As informações foram coletadas pelos próprios criadores, sendo posteriormente transferidas à Associação Nacional de Criadores e Pesquisadores (ANCP) e então incorporadas ao banco de dados. Neste estudo foram utilizados apenas os dados dos animais criados exclusivamente a pasto. Os componentes de (co)variância foram obtidos através de uma análise unicaracterística (onde considerou-se o peso como mesma característica em todos os estados) e multicaracterística (na qual considerou-se a expressão do peso em cada estado como uma característica distinta). As estimativas foram obtidas por meio de inferência bayesiana, e o modelo de análise incluiu os efeitos fixos de grupos de contemporâneos e, como aleatórios, os efeitos genético aditivo direto e residual. A interação genótipo - ambiente foi verificada através da correlação genética (rg). As interações foram consideradas importantes quando os valores de rg ficaram abaixo de 0,80. Posteriormente, verificou-se o efeito da interação sobre a seleção considerando uma análise uni ou multicaracterística. As estimativas de herdabilidade em Mato Grosso (0,39±0,03) e Mato Grosso do Sul (0,37±0,02) foram mais baixas que as encontradas em Goiás (0,51±0,02), São Paulo (0,44±0,02) e Minas Gerais (0,41±0,04). As correlações genéticas estimadas entre os pesos nos diferentes estados foram positivas... / The goal was to study genotype by environment interaction (GEI) for yearling weight. Records of 99,366 Nellore cattle from five Brazilian states (São Paulo, Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Goias and Minas Gerais) were used. Animals were born between 1991 to 2006 belonging to the Nellore Cattle Breeding Program (NCBP). Information was collected by farmers then, was transferred to the National Association of Breeders and Researchers (NABR) and incorporated into the database. This study used only data from animals raised exclusively on pasture. The (co)variance components were obtained using univariate (considering record as same trait in all states) and multiple-trait models, considering record from each state as a different trait. Estimates were obtained by Bayesian inference. The model for yearling weight included genetic fixed factor of contemporary groups and random animal genetic and residual effects. The genotype environment interaction was verified by genetic correlation (rg), where values below 0.80 indicated important interaction. Subsequently, the effect of interaction was verified on the selection considering a univariate or multiple-trait models. The direct heritability estimates of yearling weight in Mato Grosso (0.39±0.03) and Mato Grosso do Sul (0.37±0.02) were lower than Goiás (0.51±0.02), São Paulo (0.44±0.02) and Minas Gerais (0.41±0.04). The acrossstates estimates of genetic correlations were positive and moderate (0.67 to 0.75) between the states Goiás and Mato Grosso, Goias and Minas Gerais, São Paulo and Minas Gerais, and between Mato Grosso do Sul and Minas Gerais. These estimates indicates that genotype by environment interactions are biologically important. These results show that the animals selected will not be the same depending of the considered state, reducing the response... (Complete abstract click electronic access below)

Made available in DSpace on 2015-06-17T19:33:48Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-02-26. Added 1 bitstream(s) on 2015-06-18T12:48:02Z : No. of bitstreams: 1 000834150.pdf: 983221 bytes, checksum: 48c6e2b8c858629d2760705d7d88d3f8 (MD5) / O objetivo deste estudo foi estimar os componentes de variância para a característica aprumo em bovinos da raça Nelore, e realizar estudos de associação genômica ampla para identificar possíveis regiões genômicas relacionadas com sua expressão. Os registros de aprumo foram obtidos pela atribuição de escores visuais em dois momentos diferentes: FL1) característica binária medida ao sobreano, com o objetivo de identificar se o animal apresenta (FL1=1) ou não (FL1=0) defeito de aprumo; FL2) escores de aprumo variando de 1 (menos desejável) a 5 (mais desejável), foram designados aos animais top 20% para o índice de seleção adotado pelo programa de melhoramento genético de bovinos de corte PAINT (CRV Lagoa), e foram medidos em torno de 2 a 5 meses após a avaliação de sobreano. As características FL1 e FL2 foram avaliadas em conjunto com peso ao sobreano (YW). Os componentes de variância e covariância e os valores genéticos foram estimados por inferência Bayesiana, por meio de modelo animal bi-característica (três análises: FL1-FL2, YW-FL1 e YW-FL2). O estudo de associação genômica ampla (GWAS) para FL1 e FL2 foi realizado utilizando o método weighted single-step GBLUP, a partir do qual foram estimados os efeitos dos SNPs. As janelas top 10 de 1 Mb que explicam a maior proporção da variância genética foram observadas para cada característica. As médias (erros padrão) a posteriori das estimativas de herdabilidade foram iguais a 0,18 (0,04) e 0,39 (0,07), para FL1 e FL2, respectivamente. A estimativa de correlação genética entre FL1 e FL2 (-0,47) foi de moderada magnitude e negativa, conforme esperado, considerando que o escore de classificação que favorece cada característica corresponde a valores numéricos atribuídos em sentidos opostos. A correlação genética estimada entre FL2 e YW (0,39) sugere que a média do peso ao sobreano da população em estudo não é alta a ponto de causar ... / The aim of this study was to estimate variance components of two traits associated to feet and legs in Nelore cattle and identify putative genomic regions underlying the expression of these traits through genome-wide association (GWA) analyses. Feet and legs was evaluated by the assignment of visual scores at two different moments: FL1) binary trait measured at yearling (about 550 days of age), aimed to identify whether an animal had defects related to feet and legs (FL1=1) or not (FL1=0); FL2) feet and legs score ranging from 1 (less desirable) to 5 (more desirable) was assigned to the top 20% animals for the selection index adopted by the beef cattle breeding program PAINT (CRV Lagoa), which were measured around 2-5 months after the evaluation of yearling. The FL1 and FL2 traits were evaluated together with yearling weight (YW). The components of variance and covariance and breeding values were estimated by Bayesian inference, using two-trait animal models (three analyses: FL1-FL2, YW-FL1 and YW-FL2). The genome-wide association (GWA) analyses for FL1 and FL2 was performed using the weighted single-step GBLUP method, from which were estimated the SNP effects. Functional annotation was focused on the ten 1Mb windows explaining the largest fraction of the genetic variance for each trait. Posterior means (standard errors) of heritability estimates were equal to 0.18 (0.04) and 0.39 (0.07), for FL1 and FL2, respectively. The estimate of genetic correlation between FL1 and FL2 (-0.47) was of moderate magnitude and negative, as expected considering that the classification score that favors each trait represents numerical values assigned in opposite directions. The genetic correlation estimated between FL2 and YW (0.39) suggests that the average yearling weight of the studied population is currently not high enough to cause a negative association with feet and legs problems. The genetic trends estimated for FL1 and FL2 (-0.043 and ...

Resumo: O objetivo do presente trabalho foi estimar conjuntamente os parâmetros das curvas de crescimento de animais da raça Nelore, seus componentes de (co)variâncias e os efeitos genéticos e ambientais que atuaram sobre eles. As funções de Brody, Von Bertalanffy, Gompertz e Logística foram empregadas no primeiro estágio de um modelo hierárquico Bayesiano. Os efeitos genéticos e ambientais foram considerados em um modelo animal no segundo estágio de hierarquia. Diferentes abordagens para a variância do erro de ajuste foram avaliadas: constância ao longo da trajetória, aumento linear até os três anos de idade e aumento exponencial. Amostras aleatórias das distribuições marginais foram obtidas aplicando-se os algoritmos de Metropolis-Hastings e amostragem de Gibbs. A presença de animais que não atingiram a maturidade no conjunto de dados não prejudicou a predição dos pesos adultos. Grande parte da variância fenotípica observada neste peso foi devida a efeitos genéticos aditivos. O parâmetro a das curvas de Brody, Von Bertalanffy e Gompertz poderia ser utilizado como critério de seleção para controlar o aumento de peso adulto. O ambiente materno influenciou não somente o crescimento inicial dos animais mas também os pesos maduros e deve ser considerado na avaliação de todas as etapas do crescimento. Os modelos linear e exponencial empregados para a variância do erro de ajuste não representaram de forma adequada este parâmetro no início da curva. A seleção para alterar a pendente da curva de crescimento mantendo o peso adulto constante seria ineficiente, uma vez que, é alta e positiva a correlação genética entre o peso assintótico e a taxa de maturação. / Abstract: The objective of this work was to estimate the joint posterior distribution of Nelore growth curve parameters, their (co)variance components and the environmental and additive genetic components affecting them. The Brody, Von Bertalanffy, Gompertz and Logistic functions were applied in the first stage of a hierarchical Bayesian model. The environmental and genetic effects were described by an animal model in the second stage. Different approaches for describing the adjustment error variance along the growth curve were evaluated: constancy throughout the trajectory, linear increasing until three years of age and exponential increasing. Random samples of the marginal distributions were drawn using Metropolis-Hastings and Gibbs sampling algorithms. Even thought the curve parameters were estimated for animals with records just from the beginning of the growth process, the adult weights were accurately predicted. A high additive genetic variance for mature weight was observed. The parameter a of Brody, Von Bertalanffy and Gompertz models could be used as a selection criterion to control adult weight increases. The effect of maternal environment on growth was carried through to maturity and it should be considered while evaluating all weights. The adjustment error variances at the beginning of growth curve were not adequately described by the linear and exponential models. Selection to change the growth curve slope without modifying adult weight would be inefficient, since their genetic correlation is high. / Orientadora: Lúcia Galvão de Albuquerque / Coorientador: Henrique Nunes de Oliveira / Banca: Joanir Pereira Eler / Banca: Paulo Sávio Lopes / Banca: Humberto Tonhati / Banca: Maurício Mello de Alencar / Doutor