Made available in DSpace on 2016-08-29T15:35:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_5840_.pdf: 593022 bytes, checksum: 8ec28aea8a93b5afc65b722fac178f42 (MD5) Previous issue date: 2012-08-13 / O objetivo deste trabalho é estudar as folheações que surgem a partir de estruturas de Nambu e apresentar a relação entre formas diferenciais e algumas destas estruturas. Mais precisamente, fazer um estudo da geometria de Poisson e de folheações singulares, enfatizando o caso da folheação simplética que surge da estrutura de Poisson e, em seguida, apresentar a geometria de Nambu, estudando o caso das folheações que surgem destas estruturas de ordem maiores ou iguais a três. Neste caso particular, vamos mostrar como tais estruturas de Nambu se relacionam com formas diferenciais e, por esta relação, classifi…car as estruturas de Nambu lineares através de um resultado de classi…cação de p-formas integráveis.

Em experimentos com cultura de tecidos é comum a obtenção de dados de contagem. Pode-se admitir, a princípio, que contagens seguem a distribuição de Poisson. Neste trabalho, utilizando-se o enfoque de modelos lineares generalizados, são apresentados os modelos Poisson, Poisson truncado e binomial negativo para a análise de dados de contagem resultantes de experimentos com cultura de tecidos. Esses dados, via de regra, apresentam o número de observações iguais a zero maior do que seria esperado com base no número médio de eventos que ocorrem. Outro problema que esses dados podem apresentar é a ocorrência de superdispersão. Quando essas situações se verificam, o modelo Poisson não se ajusta bem aos dados e os modelos Poisson truncado e binomial negativo são apresentados como alternativas para esse problema. Como aplicação, foram utilizados três conjuntos de dados e a variável resposta estudada foi o número de calos produzidos por explante entre os modelos Poisson e Poisson truncado. Este foi o que melhor se ajustou ao conjunto A de dados, que não apresentou superdispersão. Para o conjunto B de dados, que apresentou superdispersão, o melhor modelo foi o binomial negativo, e para o conjunto C de dados, que também não apresentou superdispersão, o modelo Poisson ofereceu um bom ajuste / not available

Dados de contagem podem ser considerados, em geral, como provenientes de uma distribuição de Poisson. Neste contexto, a análise de tais dados apresenta certas dificuldades, pois não segue algumas pressuposições básicas para o ajuste de um modelo matemático. Desse modo, algumas transformações são sugeridas, mas nem sempre bons resultados são obtidos. No enfoque de Modelos Lineares Generalizados, a estatística que mede a qualidade do ajuste do modelo para os dados é chamada deviance. Porém, a distribuição da deviance é, em geral, desconhecida. No entanto, para dados com distribuição de Poisson, pode-se mostrar que a distribuição da deviance se aproxima de uma distribuição ?2, mas tal aproximação não é boa para tamanhos pequenos de amostra. Para melhorar essa aproximação, alguns fatores de correção para os dados são sugeridos, mas os resultados obtidos ainda não são satisfatórios. Assim, o objetivo deste trabalho é propor um novo fator de correção para os dados seguindo uma distribuição de Poisson, de modo a se obter uma melhora na distribuição da deviance para qualquer tamanho de amostra. Para isto, será adicionada uma constante à variável resposta e, através do valor esperado da deviance, calcula-se tal constante de modo a reduzir o erro cometido na aproximação. Para verificar a melhora na aproximação da distribuição da deviance a uma distribuição qui-quadrado, dados de uma distribuição de Poisson são simulados e o valor da deviance é calculado. QQ-plots são construídos para a comparação com a distribuição qui-quadrado. / Analysis of count data presents, in general, can be supposed coming from a Poisson distribution. The analysis of such data have some problems once the underlying distribution of them does not follow the basic assumptions to fit a model. Some tranformations can be suggested, but good results are not always obtained. In the approach of the Generalized Linear Models, the deviance is the statistics that measures the goodness of fit, but its distribution is unknown. Furthermore, considering Poisson distribution data, it is possible to approximate the distribution of the deviance for a chi-square distribution, but such approximation is not good for small sample size. In order of improve this approximation, corrections for the data are suggested, but the results are not good yet. Then, the aim of this work is to propose a new correction factor for data following a Poisson distribution in order to obtain an improvement in the distribution of the deviance for any sample size. For this, just adding a constant at the response variable and, through the expected value of the deviance, such constant is obtained in order to reduce the error in the aproximation. Simulated data from the Poisson distribution were made to calculate the deviance with and without the correction and QQ-plots were used to compare the values of the deviance with the chi-square distribution.

Em experimentos com cultura de tecidos é comum a obtenção de dados de contagem. Pode-se admitir, a princípio, que contagens seguem a distribuição de Poisson. Neste trabalho, utilizando-se o enfoque de modelos lineares generalizados, são apresentados os modelos Poisson, Poisson truncado e binomial negativo para a análise de dados de contagem resultantes de experimentos com cultura de tecidos. Esses dados, via de regra, apresentam o número de observações iguais a zero maior do que seria esperado com base no número médio de eventos que ocorrem. Outro problema que esses dados podem apresentar é a ocorrência de superdispersão. Quando essas situações se verificam, o modelo Poisson não se ajusta bem aos dados e os modelos Poisson truncado e binomial negativo são apresentados como alternativas para esse problema. Como aplicação, foram utilizados três conjuntos de dados e a variável resposta estudada foi o número de calos produzidos por explante entre os modelos Poisson e Poisson truncado. Este foi o que melhor se ajustou ao conjunto A de dados, que não apresentou superdispersão. Para o conjunto B de dados, que apresentou superdispersão, o melhor modelo foi o binomial negativo, e para o conjunto C de dados, que também não apresentou superdispersão, o modelo Poisson ofereceu um bom ajuste / not available

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:25:18Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-02-25Bitstream added on 2014-06-13T19:52:55Z : No. of bitstreams: 1 pereira_na_me_jabo.pdf: 364260 bytes, checksum: d1631a7d1f5b0fd3a034d899762088d6 (MD5) / As cigarras da espécie Quesada gigas são consideradaspragas chave nacultura do café, principalmente nos Estados de São Paulo e Minas Gerais. Atualmente, estas cigarras é a espécie principal e a mais prejudicial aocafeeiro einfesta principalmenteo plantiodestes doisEstados. Oobjetivo do trabalho foi estudar a distribuição espacial de Q.gigas de ovos, ovos por postura e ninfas na cultura do café. O experimento foi conduzido na Estação Experimental da Empresa de Pesquisa Agropecuária de Minas Gerais –EPAMIG, no município de São SebastiãodoParaíso – MG,onde foram selecionadostrês áreas de 10.000 m2, subdivididos em 100 parcelas de 10 m x 10m. As cultivares utilizadas foram Rubi MG-1192, Acácia Cerrado MG-1474,Catuaí-30 Vermelho IAC-15, MundoNovo IAC- 501 e Melhoramento Genético. Nas amostragens foram coletados três ramos secos do terço superior de uma planta por parcela, colocadosem sacos depapel, devidamenteetiquetados e transportados para o laboratório. Para se verificar a existência depostura e o número de ovos por postura,foramrealizadas uma abertura longitudinal dosramos secos, com o auxílio deuma lâmina cortante e o auxilio do microscópio esteroscópico.Para oestudo dasninfas vivas, realizou-se a abertura detrincheiras num total de 300 covas de 0,50x0, 50x0, 50m/cova adjacente aotroncodas plantas e em seguida, procedeu à contagem. Para o estudoda dispersão das posturas, ovos por posturas e ninfas no solo foram utilizados os seguintes índices: razão variância/média, índice de Morisita, Coeficiente de Green e expoente k da distribuição binomial negativa. Com relação aos modelos probabilísticos que descrevem a distribuição espacial, foram testados os ajustes às distribuições de Poisson e Binomial Negativa. Concluindo, após a realização dos testes de ajustes aos dados é possível afirmar que a postura e ovos por posturas de... / Cicadas are considered key pests in coffee culture, mainly in the states of São Paulo and Minas Gerais. Currently, the species which is more damaging to coffee is Quesada gigas, which infests mainly the planting of these two states. The objective of this work was to study the oviposition behavior (laying and eggs) and the spatial distribution of Q.gigas in coffee culture. The experiment was conducted at the Experimental Station of the Agricultural Research Corporation of Minas Gerais - EPAMIG, in São Sebastião do Paraíso - MG, where we selected three areas of 10,000 m2, divided into 100 plots of 10 m x 10 m. The cultivars used were Rubi MG-1192, Acácia Cerrado MG-1474 and Catuaí-30 Vermelho IAC-15, Mundo Novo IAC-501, and cultivar Melhoramento Genético (Genetic Enhancement). Three dry branches of the upper third of a plant per plot were collected, placed in paper bags, properly labeled and transported to the laboratory. To verify the existence of oviposition, disposed endophytically, a longitudinal opening of the dry branches was carried out, with the aid of a cutting blade and stereoscopic microscope. For the study of the dispersion of cicada alive nymphs were made trenches of 0.50x0.50x0.50m per hole adjacent to the trunk plants and later, the couting was performed. For this study the following indexes were used: variance/ mean ratio, Morisita index, coefficient of Green k exponent of negative binomial distribution. In relation to the probabilistic models that describe the spatial distribution, the adjustments to distributions of Poisson and negative binomial were tested. In conclusion, after the accomplishment of the adjustments data tests is possible to affirm the...(Complete abstract click electronic access below)

Dados de contagem podem ser considerados, em geral, como provenientes de uma distribuição de Poisson. Neste contexto, a análise de tais dados apresenta certas dificuldades, pois não segue algumas pressuposições básicas para o ajuste de um modelo matemático. Desse modo, algumas transformações são sugeridas, mas nem sempre bons resultados são obtidos. No enfoque de Modelos Lineares Generalizados, a estatística que mede a qualidade do ajuste do modelo para os dados é chamada deviance. Porém, a distribuição da deviance é, em geral, desconhecida. No entanto, para dados com distribuição de Poisson, pode-se mostrar que a distribuição da deviance se aproxima de uma distribuição ?2, mas tal aproximação não é boa para tamanhos pequenos de amostra. Para melhorar essa aproximação, alguns fatores de correção para os dados são sugeridos, mas os resultados obtidos ainda não são satisfatórios. Assim, o objetivo deste trabalho é propor um novo fator de correção para os dados seguindo uma distribuição de Poisson, de modo a se obter uma melhora na distribuição da deviance para qualquer tamanho de amostra. Para isto, será adicionada uma constante à variável resposta e, através do valor esperado da deviance, calcula-se tal constante de modo a reduzir o erro cometido na aproximação. Para verificar a melhora na aproximação da distribuição da deviance a uma distribuição qui-quadrado, dados de uma distribuição de Poisson são simulados e o valor da deviance é calculado. QQ-plots são construídos para a comparação com a distribuição qui-quadrado. / Analysis of count data presents, in general, can be supposed coming from a Poisson distribution. The analysis of such data have some problems once the underlying distribution of them does not follow the basic assumptions to fit a model. Some tranformations can be suggested, but good results are not always obtained. In the approach of the Generalized Linear Models, the deviance is the statistics that measures the goodness of fit, but its distribution is unknown. Furthermore, considering Poisson distribution data, it is possible to approximate the distribution of the deviance for a chi-square distribution, but such approximation is not good for small sample size. In order of improve this approximation, corrections for the data are suggested, but the results are not good yet. Then, the aim of this work is to propose a new correction factor for data following a Poisson distribution in order to obtain an improvement in the distribution of the deviance for any sample size. For this, just adding a constant at the response variable and, through the expected value of the deviance, such constant is obtained in order to reduce the error in the aproximation. Simulated data from the Poisson distribution were made to calculate the deviance with and without the correction and QQ-plots were used to compare the values of the deviance with the chi-square distribution.

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:03:18Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo622_1.pdf: 870449 bytes, checksum: 76110de8baadc7763ba367932fb15aba (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Séries temporais de contagem têm chamado a atenção pela importância em aplicações nas diversas áreas de conhecimento. Os processos estocásticos usuais assumem que as marginais são contínuas e, em geral, não são adequados para modelar séries de contagem. Portanto, surge a necessidade de investigar metodologias apropriadas para séries temporais com distribuições marginais discretas. Em particular, o estudo da presença de raízes unitárias e o comportamento sazonal do processo de valores inteiros motivam uma vertente de pesquisa de grande interesse para aplicações práticas e são os principais objetivos desta pesquisa. Nesse contexto, apresentamos o teste de Dikey & Fuller (1979) e verificamos o comportamento do teste, através de ensaios de Monte Carlo, em processos autorregressivos de valores inteiros de ordem um, quando o processo apresenta raiz unitária. Os pontos críticos empíricos da estatística de teste do teste de Dickey-Fuller, para vários valores do percentil α, são calculados quando o teste é utilizado em processos INAR(1) com erros Poisson, para diversos valores do parâmetro λ. Comparações entre a utilização do teste de Dickey-Fuller em processos com marginais contínuas e discretas também são abordadas. No que tange à sazonalidade em processos de contagem, é proposto um modelo de valores inteiros com estrutura sazonal baseado no modelo de Al-Osh & Alzaid (1987). As principais propriedades do modelo proposto são derivadas, tais como os momentos, a função de autocovariância e a função de autocorrelação. Ensaios de Monte Carlo são realizados para comparar os vícios e erros quadráticos médios de três estimadores para os parâmetros do modelo proposto. Como motivação do uso da metodologia sugerida, a série do índice da qualidade do ar da cidade de Cariacica-ES foi analisada

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1733.pdf: 506732 bytes, checksum: 69dc517ba311518fd0cae4b4942be8df (MD5) Previous issue date: 2007-06-22 / Financiadora de Estudos e Projetos / Uma particularidade da análise de sobrevivência e confiabilidade se refere ao fato de que existem situações em que um evento de interesse pode ocorrer várias vezes para uma unidade amostral. Nesta dissertação estudamos o modelo de intensidade Poisson Perturbada para dados de eventos recorrentes. Primeiramente uma revisão da literatura sobre os processos de Poisson e Renovação é realizada. Um modelo de intensidade Poisson Perturbada para dados de eventos recorrentes é apresentado, sendo que a estimação dos parâmetros de interesse é realizada para sistemas reparáveis simples, retratando apenas uma unidade, podendo ser esta caracterizada por um indivíduo ou componente. Os exemplos considerados neste estudo, referem-se a dados artificiais e também a um exemplo real, tal que o evento de interesse é o tempo de reincidência da variável considerada, podendo ser esta variável o tempo até a falha de um componente, tempo até uma nova crise de uma determinada doença ou até mesmo tempo de compras de um determinado produto. As estimativas dos parâmetros do modelo são obtidas via máxima verossimilhança. Procedimentos de estimação intervalar são apresentados, bem como testes baseados nas estatísticas de Wald e da razão de verossimilhança são realizados para os parâmetros de interesse.

Neste trabalho, alguns resultados, tais como, função geradora de momentos, relações de recorrência para os momentos e alguns teoremas da classe de distribuições em séries de potencias modificadas (MPSD) proposta por Gupta (1974) e da classe de distribuições em séries de potências modificadas inflacionadas (IMPSD) tanto em um ponto diferente de zero como no ponto zero são apresentados. Uma aplicação do Modelo Poisson padrão, do modelo binomial negativo padrão e dos modelos inflacionados de zeros para dados de contagem, ZIP e ZINB, utilizando-se as técnicas dos MLGs, foi realizada para dois conjuntos de dados reais juntamente com o gráfico normal de probabilidade com envelopes simulados. Também foi proposta a distribuição Weibull binomial negativa (WNB) que é bastante flexível em análise de dados positivos e foram estudadas algumas de suas propriedades matemáticas. Esta é uma importante alternativa para os modelos Weibull e Weibull geométrica, sub-modelos da WNB. A demostração de que a densidade da distribuição Weibull binomial negativa pode ser expressa como uma mistura de densidades Weibull é apresentada. Fornecem-se, também, seus momentos, função geradora de momentos, gráficos da assimetria e curtose, expressoes expl´citas para os desvios médios, curvas de Bonferroni e Lorenz, função quantílica, confiabilidade e entropia, a densidade da estat´stica de ordem e expressões explícita para os momentos da estatística de ordem. O método de máxima verossimilhança é usado para estimar os parametros do modelo. A matriz de informação esperada ´e derivada. A utilidade da distribuição WNB está ilustrada na an´alise de dois conjuntos de dados reais. / In this paper, some result such as moments generating function, recurrence relations for moments and some theorems of the class of modified power series distributions (MPSD) proposed by Gupta (1974) and of the class of inflated modified power series distributions (IMPSD) both at a different point of zero as the zero point are presented. The standard Poisson model, the standard negative binomial model and zero inflated models for count data, ZIP and ZINB, using the techniques of the GLMs, were used to analyse two real data sets together with the normal plot with simulated envelopes. The new distribution Weibull negative binomial (WNB) was proposed. Some mathematical properties of the WNB distribution which is quite flexible in analyzing positive data were studied. It is an important alternative model to the Weibull, and Weibull geometric distributions as they are sub-models of WNB. We demonstrate that the WNB density can be expressed as a mixture of Weibull densities. We provide their moments, moment generating function, plots of the skewness and kurtosis, explicit expressions for the mean deviations, Bonferroni and Lorenz curves, quantile function, reliability and entropy, the density of order statistics and explicit expressions for the moments of order statistics. The method of maximum likelihood is used for estimating the model parameters. The expected information matrix is derived. The usefulness of the new distribution is illustrated in two analysis of real data sets.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:05:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissCMLN.pdf: 11627851 bytes, checksum: 40cb68e8fa183a86835c193d08d4a6ac (MD5) Previous issue date: 2007-07-22 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this work we considered four types of models for count data: the Poisson model, the Negative Binomial Model and variations of these models for count inflated of zeros (ZIP and ZINB). Information on the number of put eggs for the mosquito aedes in the city of São José of Rio Preto, SP, was analyzed through models for counting data. The number of eggs of the mosquito aedes is studied firstly without the covariable and through some tests, it was verified that models zero inflated (ZIP and ZINB) are more adapted to analyze the data under study. The ZIP model was shown inadequate, due to overdispersion generated by the variability of the data. The ZINB model, was shown more flexible to the data as it is shown graphically. / Neste trabalho são considerados quatro tipos de modelos para dados de contagens: o Modelo Poisson, o Modelo Binomial Negativo e variações destes modelos para contagens inflacionadas de zeros (ZIP e ZINB). Informações do número de ovos postos pelo mosquito Aedes aegypti na cidade de São José do Rio Preto, SP, foram analisadas neste trabalho através de modelos para dados de contagens. O número de ovos do mosquito Aedes aegypti é primeiramente estudado sem o uso de covariáveis e através de alguns testes, foi verificado que modelos inflacionados de zeros (ZIP e ZINB) são mais adequados para analisar os dados em questão. O modelo ZIP mostrou-se inadequado, devido à superdispersão gerada pela variabilidade dos dados. Nesse caso, o modelo ZINB, mostrou-se mais flexível ao conjunto de dados como é mostrado graficamente e em seguida foi modelado para três períodos distintos, considerando a variável resposta número de ovos do mosquisto Aedes aegypti .