Orientador: Antonio Sergio Ferraudo / Coorientador: Adolorata Aparecida Bianco Carvalho / Banca: Mônica de Andrade / Banca: Juliana Olivencia Ramalho Nunes / Banca: Luís Antonio Mathias / Banca: Iveraldo dos Santos Dutra / Resumo: Este trabalho teve por objetivo caracterizar as agressões por mordedura de cães a humanos na cidade de Jaboticabal, SP, Brasil, no período de 2014 a 2016. Para isto, foi construído um banco de dados geográfico com as informações obtidas a partir de entrevistas semiestruturadas aplicadas aos moradores. Essas informações permitiram identificar: os padrões dos cães agressores, as informações gerais dos domicílios e dos proprietários, bem como do comportamento dos animais. Para a avaliação da dinâmica desse processo, além das ferramentas de geoprocessamento, foram utilizadas análises estatísticas descritivas, exploratórias multivariadas, de regressão logística e, posteriormente, abordagens conexionistas (redes neurais artificiais). A estrutura espacial dos modelos de ocorrência das agressões foi avaliada pelos índices de dispersão e agregação, e funções Kernel com distribuição normal. A interpolação pela ponderação do inverso da distância apontou os locais de ocorrência das agressões nos bairros em toda a cidade, caracterizando a regionalização espacial. Os índices de Moran Global e Local e as taxas Bayesianas empíricas estimaram o risco de ocorrência dessas agressões em cada setor. Dos 301 cães estudados, 70% eram machos e 71% não esterilizados. Dos cães agressores, 68% eram sem raça definida (SRD), 22% tinham histórico de agressões anteriores, 48% saiam com guia e 27% saiam soltos, livres nas ruas, 54% reagiam rosnando ou mordendo o proprietário em brincadeiras ou retiradas de ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The aim of this study was to characterize dog bites in humans in the city of Jaboticabal, SP, Brazil, from 2014 to 2016. A geographic dataset was built using the answers obtained from a semi-structured questionnaire applied to the local residents. Those information allowed to identify the pattern of the attacking dogs, general information of the residents, owners and victims. The dynamic of the dog bites process was evaluated by the means of descriptive statistics, multivariate exploratory analysis, logistic regression, neural networks analysis and geoprocessing tools. The spatial structure of the dog bites was evaluated by the means of dispersion and aggregation indexes and normal distributed kernel functions. The interpolation of the inverse of the distance showed the neighbourhoods where dog bites occurred, thus describing the spatial distribution of dog bites. The Local and Global Moran indexes and the Bayesian empirical rates estimated the risk of occurrence of dog bites in each sector. From a total of 301 questionnaires 70% of dog bites were caused by male dogs and 71% non-castrated; 68% were cross-breed, 22% had background of aggressions; 48% go out on a leash and 27% go out freely, without human companionship; 54% of dogs react aggressively during playing time or removing of objects; 48% reacts aggressively when their owner get threatened or give more attention to children. Considering the owners, 81% described theirs dogs as obedient and 74% had no knowledge about zoonosis. The statistical analysis by sectors (83) considering the three dimensions (victims and occurrences, animals characteristics and animal behaviour that could lead to aggression) allowed to see the dog bites pattern and the associated factors: age (adults and elderly), gender of the attacking dogs, number of animals per sector, medium-sized animals, (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2018-04-27T13:16:35Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 811046 bytes, checksum: 164f565159d1396d2885fdace611d37a (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-27T13:16:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 811046 bytes, checksum: 164f565159d1396d2885fdace611d37a (MD5) Previous issue date: 2017-10-03 / Uma das grandes dificuldades dos programas de melhoramento de cana-de-açúcar é a seleção de genótipos nas fases iniciais. O uso de métodos estatísticos que visam a predição com base em informações tomadas a nível de campo pode contribuir para aumentar a probabilidade de identificação de genótipos potencialmente superiores. O objetivo deste trabalho é comparar as técnicas de classificação regressão logística (LR), análise discriminante linear (LDA), análise discriminante quadrática (QDA), K-nearest neighboor (KNN), rede neural artificial (ANN) de única camada intermediária, árvores de decisão com random forests (RF) e máquinas de vetor de suporte (SVM) como alternativas para seleção entre famílias de cana-de-açúcar. Os dados utilizados neste trabalho foram provenientes de 5 experimentos, com 22 famílias cada, no delineamento em blocos casualizados, com 5 repetições. Nestes experimentos foram coletados os caracteres de produção, número de colmos (NC), diâmetro de colmos (DC) e a altura de colmos (AC), bem como a produtividade real, expressa em tonelada de cana por hectare (TCHr). Para o treinamento dos métodos de classificação foram utilizados, como variáveis explicativas, os caracteres indiretos de produção NC, DC e AC. A variável resposta utilizada no treinamento foi a indicadora Y = 0 , se a família não foi selecionada via TCHr, e Y = 1 , caso contrário. Previamente à obtenção das regras de classificação, os valores de NC, DC e AC foram padronizados para média 0 e variância 1. Além disso, visando maior eficiência no treinamento dos modelos, foram produzidos dados sintéticos com base na simulação de valores de NC, DC, AC e TCHr para 1.000 famílias. A simulação foi feita utilizando a estrutura de médias e covariâncias fenotípicas de cada i-ésimo experimento. As análises foram processadas em 5 diferentes cenários de acordo com o experimento utilizado para simulação e treinamento dos dados. Foram ainda considerados dois modelos, um completo, com todos os preditores, NC, DC e AC, e um reduzido, onde foi excluída a variável AC. Para avaliação dos classificadores foram utilizadas a taxa de erro aparente (AER) e a taxa de verdadeiros positivos (TPR). Todas as técnicas apresentam alta concordância com a seleção via TCHr (AER média < 0,14), em ambos os modelos, completo e reduzido. No modelo completo, o melhor desempenho, menor AER média (AER=0,0886) e maior TPR média (TPR=0,9831), foi observado no classificador SVM. No modelo reduzido, os classificadores ANN (AER média=0,0932; TPR média=0,9210), SVM (AER média=0,0977; TPR média=0,9417) e k-nearest neighboor (AER=0,1000, TPR=0,9167) apresentam os melhores resultados. O modelo reduzido pode ser preferido, pois apresenta resultados similares ao completo e tem a vantagem de ser operacionalmente mais simples / One of the great difficulties of breeding programs is the selection of genotypes in the early stages. The use of statistical methods for the prediction based on information taken at the field level can contribute to increase the probability of identifying potentially superior genotypes. The objective of this study is to compare the classification techniques, logistic regression (LR), linear discriminant analysis (LDA), quadratic discriminant analysis (QDA), K-nearest neighboor (KNN), single-layer neural network (ANN), decision trees (DT) with random forests and support vector machines (SVM) as alternatives for selection of sugarcane families. The data used in this study were from five experiments with 22 families each, in randomized block design with 5 repetitions. In these experiments were collected production traits, number of stalks (NS), stalk diameter (SD) and the stalk height (SH) and the real production, expressed in tons of cane per hectare (TCHr). For training of methods were used as explanatory variables the indirect production traits, NS, SD and SH. The output variable used in training was the indicator, Y = 0 , if the family was not selected by real ton cane per hectare, and Y = 1 , if the family has been selected. Prior to obtaining the classification rules, the values of NS, SD and SH were standardized for mean 0 e variance 1. Moreover, aiming at greater efficiency in training of models were produced synthetic data based on simulation values of NS, SD, SH and TCHr for 1,000 families. The simulation was done using the structure of phenotypic mean and covariance of each ith experiment. The analyzes were performed in five different scenarios according to the experiment used for simulation and training data. In addition to the different scenarios they were considered two models, full, with all the explanatory variables and reduced, which was excluded from the variable SH. All the techniques of statistical learning feature high agreement with the selection via TCHr (AER mean < 0.14), in both models, full and reduced. For the full model, the best performance, lower AER mean (AER=0.0886) and higher TPR mean (0.9831), was observed in the classifier SVM. In the reduced model, the ANN (AER mean=0.0932; TPR mean=0.9210), the SVM (AER mean=0.0977; TPR mean=0.9417) and the k-nearest neighboor (AER=0.1000, TPR=0.9167) how the best results. The reduced model may be preferred because it presents similar results to the complete model and has the advantage of being operationally simpler.

Modelos de Credit Scoring são utilizados para estimar a probabilidade de um cliente proponente ao crédito se tornar inadimplente, em determinado período, baseadas em suas informações pessoais e financeiras. Neste trabalho, a técnica proposta em Credit Scoring é Redes Bayesianas (RB) e seus resultados foram comparados aos da Regressão Logística. As RB avaliadas foram as Bayesian Network Classifiers, conhecidas como Classificadores Bayesianos, com seguintes tipos de estrutura: Naive Bayes, Tree Augmented Naive Bayes (TAN) e General Bayesian Network (GBN). As estruturas das RB foram obtidas por Aprendizado de Estrutura a partir de uma base de dados real. Os desempenhos dos modelos foram avaliados e comparados através das taxas de acerto obtidas da Matriz de Confusão, da estatística Kolmogorov-Smirnov e coeficiente Gini. As amostras de desenvolvimento e de validação foram obtidas por Cross-Validation com 10 partições. A análise dos modelos ajustados mostrou que as RB e a Regressão Logística apresentaram desempenho similar, em relação a estatística Kolmogorov- Smirnov e ao coeficiente Gini. O Classificador TAN foi escolhido como o melhor modelo, pois apresentou o melhor desempenho nas previsões dos clientes maus pagadores e permitiu uma análise dos efeitos de interação entre variáveis. / Credit Scoring Models are used to estimate the insolvency probability of a customer, in a period, based on their personal and financial information. In this text, the proposed model for Credit Scoring is Bayesian Networks (BN) and its results were compared to Logistic Regression. The BN evaluated were the Bayesian Networks Classifiers, with structures of type: Naive Bayes, Tree Augmented Naive Bayes (TAN) and General Bayesian Network (GBN). The RB structures were developed using a Structure Learning technique from a real database. The models performance were evaluated and compared through the hit rates observed in Confusion Matrix, Kolmogorov-Smirnov statistic and Gini coefficient. The development and validation samples were obtained using a Cross-Validation criteria with 10-fold. The analysis showed that the fitted BN models have the same performance as the Logistic Regression Models, evaluating the Kolmogorov-Smirnov statistic and Gini coefficient. The TAN Classifier was selected as the best BN model, because it performed better in prediction of bad customers and allowed an interaction effects analysis between variables.

Submitted by Filipe dos Santos (fsantos@pucsp.br) on 2018-01-19T10:48:06Z No. of bitstreams: 1 Felipe Nogueira Benetti.pdf: 858687 bytes, checksum: 4987e158a0496fbf988ca88a363a474b (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-19T10:48:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Felipe Nogueira Benetti.pdf: 858687 bytes, checksum: 4987e158a0496fbf988ca88a363a474b (MD5) Previous issue date: 2017-12-12 / The objective of this study was to show the importance of statistical analysis and Big Data for the development of sport, especially soccer and the results obtained by the German team (specifically, the 2014 FIFA World Cup, in Brazil). The work covered the emergence of statistics and the types of analyses most used to obtain results with Big Data, passing through their definition and contributions to the daily lives of the population and companies that have access to the internet and smartphones. It was also was mentioned which sports modalities use the data volume processing with statistical analysis as a contribution to improve training and games. Finally, it was discussed the importance of the use of Big Data gave the German soccer team in conquering the World Cup in Brazil, what motives moved this investment and what results were obtained with this partnership. All the work was developed according to the standardization of the Brazilian Association of Technical Standards (ABNT, in portuguese) / O objetivo de estudo desta pesquisa foi mostrar a importância das análises estatísticas e do Big Data para o desenvolvimento do esporte, principalmente do futebol e os resultados obtidos pela seleção alemã (especificamente, a conquista da Copa do Mundo FIFA, em 2014). O trabalho abordou o surgimento da estatística e os tipos de análises mais utilizadas para a obtenção de resultados com Big Data, passando por sua definição e contribuições para o cotidiano da população e das empresas que possuem acesso à internet e a smartphones. Também foi mencionado quais modalidades esportivas utilizam o processamento de volume de dados com análises estatísticas como contribuição para melhorar treinos e partidas. Por fim, foi discutida a importância do uso do Big Data deu a seleção alemã de futebol na conquista da Copa do Mundo no Brasil, quais motivos moveram este investimento e quais resultados foram obtidos com essa parceria. Todo o trabalho foi desenvolvido de acordo com a normatização da Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT)

Arquétipos, na estatística, são os elementos extremos mais representativos de uma amostra ou população, a partir dos quais todos os outros podem ser reescritos. A Análise de Arquétipos (AA) é uma técnica multivariada que visa reduzir a dimensionalidade dos dados, por meio de combinações convexas dos próprios dados, proporcionando encontrar e selecionar seus arquétipos. Existem aplicações da AA em diversas áreas do conhecimento, contudo ainda não foi explorado o seu potencial no aumento de dados amostrais. Quando um conjunto de dados é caracterizado como incompleto ou não possui o tamanho necessário para cometer o erro desejado no procedimento de inferência estatística, surge a ideia, ou necessidade, de aumentar essa amostra. Para esse fim, a técnica de aumento de dados consiste em introduzir dados não observados ou variáveis latentes por meio de métodos iterativos ou algoritmos de amostragem. Sendo assim, como os arquétipos permitem reescrever os elementos amostrais com um erro mínimo, gerando elementos não observados, esses poderiam ser utilizados para o aumento de dados. Então, o objetivo deste trabalho foi propor e avaliar a eficiência do aumento de dados por meio dos arquétipos. Foram programados três algoritmos para aumento de dados amostrais via arquétipos (Algoritmos 1, 2 e 3 - A1, A2 e A3, respectivamente), e foram realizados dois estudos de simulação para avaliar e comparar cada algoritmo quanto à sua eficiência; sendo testada a distribuição da variável aleatória e as estimativas de seus parâmetros, e também para verificar se esse aumento pode ser executado sucessivas vezes. Além disso, foi feita a aplicação dos algoritmos em um conjunto de dados reais sobre análise sensorial. Os três algoritmos apresentaram resultados semelhantes, destacando-se o A3, por ter apresentado um desempenho apropriado em todos os cenários. Esse algoritmo permitiu aumentar 10% do tamanho da amostra inicial, sem alterar a distribuição de probabilidade, bem como as estimativas de seus parâmetros. O estudo sobre aumentos sucessivos de dados também indicou o A3 como o mais eficiente, que foi capaz de aumentar a amostra em 110% de seu tamanho inicial, através de 11 aumentos sucessivos de 10% cada. O estudo com dados reais permitiu aumentar o tamanho da amostra e proporcionar maior precisão na inferência praticada. Portanto, parece seguro realizar o aumento de dados via arquétipos sugerindo-se o algoritmo 3. / In statistics, archetypes are the most representative extreme observations of a sample or population, from which all others can be written. The Archetypal Analysis (AA) is a multivariate technique that aims to reduce the dimensionality of data through convex combinations of data itself, providing to find and select their archetypes. There are applications of AA in several areas of knowledge, but its potential in sample data augmentation still has not been exploited. When our data set is characterized as missing data or does not have the size needed to make the desired error in statistical inference procedure, there is the idea or need to increase this sample. For this purpose, data augmentation technique consists to introduce non observed data or latent variables by iterative methods or sampling algorithms. Thus, as archetypes allow rewriting the sample elements with a minimum error, generating elements not observed, these could be used to augment data. So the aim of this work was to propose and evaluate the efficiency of data augmentation through archetypes. Three algorithms were programmed to augment sample data using the archetypes (Algorithms 1, 2 and 3 - A1, A2 and A3, respectively), and two simulation studies were conducted to assess and compare the algorithms about the efficacy; testing the random variable distribution, and the estimatives of its parameters, and also to check whether this augment can be run successive times. In addition, was made an application of the algorithms into a real sensory analysis data. All algorithms showed similar results, highlighting the A3, that present an appropriate performance in all scenarios. This algorithm allowed to augment 10% of the initial sample size, without changing the probability distribution, as well as estimatives of its parameters. The study about successive augments also indicated A3 as the most efficient, that was able to augment the sample up to 110% of their initial size by 11 successive augments of 10%. The study with real data allowed to augment the sample size and improve the precision in practiced inference. So it seems safe to perform data augmentation by archetypes suggesting the algorithm 3.

O objetivo desta dissertação foi desenvolver um método para implementação e acompanhamento de atividades a distância em disciplinas de Estatística, por meio de ambientes virtuais de aprendizagem. O método inclui alguns recursos comumente encontrados em ambientes virtuais, como materiais de leitura, fórum, chat, correio eletrônico, FAQ, links, espaço compartilhado de trabalho e quadro de notas. O método foi aplicado a uma disciplina semipresencial do curso de graduação em Administração da FEA-RP/USP. Este trabalho se configura como uma pesquisa qualitativa e descritiva, com delineamento por estudo de caso único, cuja coleta de dados ocorreu por meio de observação participante (nos processos de tutoria), entrevistas do tipo focus group, relatórios de acessos dos alunos ao ambiente e um survey sobre o perfil da turma. O gerenciamento do curso ocorreu conjuntamente com o processo de tutoria da disciplina, o que permitiu acompanhar os acessos dos alunos a cada recurso do ambiente e o seu desempenho nas atividades propostas. Observou-se que alguns recursos não foram utilizados da forma planejada pelo método. A análise de regressão revelou que, durante a primeira fase da disciplina, as discussões no fórum e o desempenho nos trabalhos práticos influenciaram positivamente o desempenho do aluno na prova. Na segunda fase, apenas o trabalho prático e o fórum influenciaram na nota da prova. A análise de cluster identificou quatro grupos de alunos com desempenho: excelente, bom, mediano e insatisfatório. Os resultados indicam que outras variáveis, além das atividades a distância, determinam o desempenho do aluno na disciplina. / The objective of this dissertation was to develop a method for distance activities introduction and attendance in Statistics subjects through learning virtual environments. The method includes some resources commonly found in virtual environments, such as reading materials, forum, chat, electronic mail, FAQ, links, shared work space, and table of notes. The method was applied to a subject semi-presence of the Administration graduation course of FEARP/ USP. This work is a qualitative and descriptive research, with an outline by a single casestudy, of which data collection occurred through present observation (in the tutorial processes), interviews like focus group, reports of students accesses to the environment and a survey about the group profile. The management of the course occurred together with the subject tutorial process, which allowed attending the students\' accesses to each environment resource and their development in the proposed activities. It was observed that some resources were not used in the planned way by the method. The regression analysis revealed that, during the first stage of the subject, the discussions in the forum and the development in the practical works influenced positively the student\'s development in the test. In the second stage just the practical work and the forum influenced in the test\'s grade. The cluster analysis identified four groups of students with excellent, good, medium, and unsatisfactory developments. The results indicate that other variables, besides the distance activities, determine the student\'s development in the subject.

SANTOS, T. B. dos. Transições de fase de não equilíbrio em redes de Kleinberg. 2017. 80 f. Tese (Doutorado em Física) – Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017. / Submitted by Giordana Silva (giordana.nascimento@gmail.com) on 2017-04-03T21:15:03Z No. of bitstreams: 1 2017_tese_tbdsantos.pdf: 2830575 bytes, checksum: 39857a136c65b792df574b172c4dbb8f (MD5) / Approved for entry into archive by Giordana Silva (giordana.nascimento@gmail.com) on 2017-04-03T21:33:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_tese_tbdsantos.pdf: 2830575 bytes, checksum: 39857a136c65b792df574b172c4dbb8f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-03T21:33:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_tese_tbdsantos.pdf: 2830575 bytes, checksum: 39857a136c65b792df574b172c4dbb8f (MD5) Previous issue date: 2017 / We study through Monte Carlo simulations and finite-size scaling analysis the nonequilibrium phase transitions of the majority-vote model and the contact process taking place on spatially embedded networks. These structures are built from an underlying regular lattice over which long-range connections are randomly added according to the probability, Pij ~ rα , where rij is the Manhattan distance between nodes i and j, and the exponent α is a controlling parameter [J. M. Kleinberg, Nature 406, 845 (2000)]. Our results show that the collective behavior of those systems exhibits a continuous phase transition, order-disorder for the majority-vote model and active-absorbing for the contact process, at a critical parameter, which is a monotonous function of the exponent α. The critical behavior of the models has a non-trivial dependence on the exponent α. Precisely, considering the scaling functions and the critical exponents calculated, we conclude that the systems undergoes a crossover between distinct universality classes. For α ≤ 3 the critical behavior in both systems is described by mean-field exponents, while for α ≥ 4 it belongs to the 2D Ising universality class for majority-vote model and to Directed Percolation universality class for contact process. Finally, in the region where the crossover occurs, 3< α <4, the critical exponents vary continuously with the exponent α. We revisit the symbiotic contact process considering a proper method to generate the quasistatiorary state. We perform Monte Carlo simulations on complete and random graphs that are in accordance with the mean-field solutions. Moreover, it is observed hysteresis cycles between the absorbing and active phases with the presence of bistable regions. For regular square lattice, we show that bistability and hysteretic behavior are absence, implying that model undergone a continuous phase transition for any value of the parameter that controlled the symbiotic interaction. Finally, we conjecture that the phase transition undergone by the symbiotic contact process will be continuous or discontinuous if the topology considered is below or above of the upper critical dimension, respectively. / Estudamos por meio de simulações de Monte Carlo e análises de escala de tamanho finito as transições de fase que os modelos do votante majoritário e do processo de contato descrevem em redes de Kleinberg. Tais estruturas são construídas a partir de uma rede regular onde conexões de longo alcance são adicionadas aleatoriamente seguindo a probabilidade Pij ~ rα, sendo rij a distância Manhattan entre dois nós i e j e o expoente α um parâmetro de controle [J. M. Kleinberg, Nature 406, 845 (2000)]. Nossos resultados mostram que o comportamento coletivo desses sistemas exibe uma transição de fase contínua, do tipo ordem-desordem para o votante majoritário e ativo absorvente para o processo de contato, no parâmetro crítico correspondente. Tal parâmetro é monotônico com o expoente α, sendo crescente para o votante majoritário e decrescente para o processo de contato. O comportamento crítico dos modelos apresenta uma dependência não trivial com o expoente α. Precisamente, considerando as funções de escala e os expoentes críticos, concluímos que os sistemas passam pelo fenômeno de crossover entre duas classes de universalidade. Para α ≤ 3, o comportamento crítico é descrito pelos expoentes de campo médio enquanto que para α ≥ 4 os expoentes pertencem à classe de universalidade de Ising 2D, para o modelo do votante majoritário, e à classe da percolação direcionada no caso do processode contato. Finalmente, na região 3< α <4 os expoentes críticos variam continuamente com o parâmetro α. Revisamos o processo de contato simbiótico aplicando um método alternativo para gerarmos estados quase estacionários. Desta forma, realizamos simulações de Monte Carlo em grafos completos, aleatórios, redes espacialmente incorporadas e em redes regulares. Observamos que os resultados para o grafo completo e redes aleatórias concordam com as soluções das equações de campo médio, com a presença de ciclos de histerese e biestabilidade entre as fases ativa e absorvente. Para redes regulares, comprovamos a ausência de biestabilidade e comportamento histerético, implicando em uma transição de fase contínua para qualquer valor do parâmetro que controla a interação simbiótica. E por fim, conjecturamos que a transição de fase descrita pelo processo de contato simbiótico será contínua ou descontínua se a topologia de interesse estiver abaixo ou acima da dimensão crítica superior, respectivamente.

ARAÚJO, Efraim Martins. Investigação do processo de geração de escoamento usando análise estatística multivariada em uma grande bacia semiárida: o caso do Orós. 2013. 87 f. Dissertação (Mestrado em engenharia agrícola)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2013. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-06-17T18:56:11Z No. of bitstreams: 1 2013_dis_emaraújo.pdf: 4884104 bytes, checksum: 50e7064c161f7c3e904dde0127203def (MD5) / Approved for entry into archive by José Jairo Viana de Sousa (jairo@ufc.br) on 2016-07-21T20:10:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_dis_emaraújo.pdf: 4884104 bytes, checksum: 50e7064c161f7c3e904dde0127203def (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-21T20:10:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_dis_emaraújo.pdf: 4884104 bytes, checksum: 50e7064c161f7c3e904dde0127203def (MD5) Previous issue date: 2013 / Este trabalho tem como objetivo estudar o comportamento hidrológico na bacia hidrográfica do Orós, localizada no Semiárido brasileiro, com uma área de 24 636 km², o que representa 16,5% da área do território cearense. Para avaliar a variação das respostas hidrológicas das 17 sub-bacias que constituem a bacia do Orós, em função de suas características físicas (solo, declividade, vegetação e geologia), utilizou a análise estatística multivariada. A análise estatística multivariada pela técnica agrupamento hierárquica indicou a existência de quatro diferentes grupos de bacias hidrográficas com características homogêneas no que diz respeito à precipitação média e correspondente resposta hidrológica, o que possibilitou uma regionalização de aspectos relacionados com a geração de escoamento. A análise de fatores, por sua vez, possibilitou a identificação dos pesos (grau de importância) das classes de solo, declividade, vegetação e geologia na geração escoamento. Os resultados mostram que o solo do tipo Vertissolo, com área inferior a 1,3% da bacia, responde por 23,95% do escoamento gerado. No caso de declividade, constata-se que os maiores pesos foram encontrados nas regiões mais íngremes, com 52,21% do total para declividades superiores a 20%. Os resultados da análise estatística para as componentes de solo e de declividade corroboraram com o que se observou no estudo hidrológico, em que áreas com declives mais acentuados e solos menos permeáveis geram mais escoamentos, comprovando a eficácia desta ferramenta. Por outro lado, a análise da componente de vegetação não apresentou resultados satisfatórios, dado que não há uma boa discretização da cobertura vegetal na bacia do Orós. Alguns tipos de vegetação ocupam extensas áreas com duas ou mais sub-bacias de diferentes respostas hidrológicas, o que dificulta uma análise estatística apropriada desta componente. Dentre as classes geológicas a metamórfica foi a que apresentou maior carga fatorial, respondendo 25,99% na geração do escoamento superficial. Considerando-se as respostas da análise estatística, que indicam as componentes de solo e declividade como principais responsáveis pelo escoamento, as Unidades de Solo e Declividade (USD), resultante da superposição de mapas utilizando-se ferramentas de SIG, foram conjuntamente analisadas com a estatística multivariada. Os resultados mostraram que a componente de solo tem maior importância que a de declividade nos processos de geração de escoamento na bacia do Orós.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2016-01-12T15:42:33Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 897031 bytes, checksum: 0ce7b977e0fd78e93525a626ede6769f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-12T15:42:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 897031 bytes, checksum: 0ce7b977e0fd78e93525a626ede6769f (MD5) Previous issue date: 2015-10-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Ao se analisar os dados de área, um dos principais interesses é entender sua estrutura ou distribuição no espaço e, se existe alguma dependência ou estrutura bem definida entre as diversas áreas na região em estudo. Para mensurar essa dependência fez-se uma análise de padrões utilizando a autocorrelação espacial. O principal objetivo do trabalho foi abordar no enfoque matemático, as técnicas e procedimentos estatísticos na análise espacial de dados de área utilizando o método tradicional para o cálculo do índice de Moran e o método de três passos. Buscou-se também verificar e analisar a existência de algum padrão espacial definido em Moçambique associado a variável malária. A malária tem sido uma das principais causas de internamento nos hospitais e centros de saúde nos últimos anos, igualmente, das mortes da população. Analisar sua distribuição e relacionamento entre diferentes distritos do país poderá contribuir para minimizar os efeitos dessa doença. Os dados foram obtidos do Inquérito Demográfico e de Saúde de Moçambique (IDS) realizado em 2011. Na análise estatística foi possível identificar regiões cujos distritos se assemelhavam por possuírem taxas médias baixas de malária, formando agrupamentos, a saber, nas regiões sul, extremo sul, e norte de Moçambique. Para os demais distritos, verificou-se uma distribuição aleatória de casos da malária. No entanto, foi possível identificar distritos representados pelas cidades de Maputo, Matola e Beira com maior taxa de malária em relação aos demais. / In the area of data analysis, the main interest is to understand how these data are distributed in space and if there is any relationship or dependency between the various areas in the study area for a given phenomenon. To measure this dependence became a pattern analysis using the spatial autocorrelation. The main objective was to address the mathematical approach of the technical and statistical procedures in the area spatial analysis of data using the traditional method for calculating the Moran index and the three-step method. It sought to verify and analyze the existence of a spatial pattern set in Mozambique variable associated with malaria. Malaria has been a major cause of hospitalization in hospitals and health centers in recent years, also the deaths of the population. Analyze their distribution and relationship between different districts of the country could help to minimize the effects of this disease. Data were obtained from the Demographic and Health of Mozambique (DHS) conducted in 2011. Statistical analysis was possible to identify regions whose districts were similar because they have average rates of malaria low, forming groupings, namely, in the south, far south and northern Mozambique. For other districts, there is a random distribution of cases of malaria. However, it was possible to identify districts represented by the cities of Maputo, Matola and Beira with the highest malaria rates in relation to the other.

Submitted by Marcus da Silva (marcusfisico@yahoo.com.br) on 2016-06-06T20:23:43Z No. of bitstreams: 1 Tese Marcus Fernandes (1).pdf: 2350701 bytes, checksum: 7667bd8fed80519ca5eb0e0584cb4cc3 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Auxiliadora da Silva Lopes (silopes@ufba.br) on 2016-06-08T16:35:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese Marcus Fernandes (1).pdf: 2350701 bytes, checksum: 7667bd8fed80519ca5eb0e0584cb4cc3 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-08T16:35:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese Marcus Fernandes (1).pdf: 2350701 bytes, checksum: 7667bd8fed80519ca5eb0e0584cb4cc3 (MD5) / FAPESB / Esta tese é formada por 3 trabalhos publicados em periódicos e com uma tentativa de associação entre eles. A ferramenta metodológica mais utilizada em todos estes trabalhos foi o cálculo do coeficiente DCCA entre as séries temporais econômicas consideradas. Os três periódicos compõem os capítulos 4, 5 e 6. As motivações de cada um deles estão em encontrar uma relação precisa entre o expoente lâmbda de correlação cruzada e os expoentes alfa de auto-correlação; em utilizar o coeficiente de correlação cruzada associado com a hipótese estatística nula para calcular a correla ção entre as flutuações do mercado de câmbio com as flutuações dos preços do milho e da soja, no município de Barreiras; observar se há intervalo de tempo para começar essas correlações. Medir as correlações entre o índice bovespa e cada uma das blues-chips consideradas para os períodos pre e pós crise de 2008 respectivamente. Encontramos como resultados a associação precisa entre os expoentes alpha e lâmbda a partir do coeficiente DCCA, observamos que existe um tempo de 174 dias para começar as correlações entre as flutuações dos preços do câmbio com as flutuações do preço da soja. Com as flutuações do preço do milho este tempo não aconteceu. Observamos que as correlações das blue-chips consideradas com o índice bovespa são mais fortes para o período pós-crise de 2008. Sobre a associação entre estes trabalhos, optamos por mostrar uma proposta in édita de utilizar o coeficiente DCCA para medir a quantidade de informações perdidas durante este processo de associação. Observamos que na correlação entre os índices Down Jones e NASDAQ h á pouca informação perdida durante a associação entre eles. Nos índices Down Jones e SSE ocorre este mesmo comportamento para escalas temporais maiores que 1000 dias. No que diz respeito as correlações entre as flutuações dos preços do mercado de câmbio associado com as flutuações dos preços do milho e da soja no município de Barreiras há uma considerável perda de informação durante este processo. E finalmente, nas correlações entre as blue-chips consideradas e o índice Bovespa essa perda de informação é menor para o período pós crise de 2008, se comparado com outros períodos. / Abstract This thesis consists of three articles published in journals and an attempt to draw an association between them. The methodological tool most used in all these works was the calculation of the DCCA coeffi cient between the economic time series considered. The three periodicals make up chapters 4, 5 and 6. The motivations of each are: the need to find a relationship between the lambda exponent cross-correlation and the alpha exponent autocorrelation; to use the coffie cient of cross-correlation associated with the null statistical hypothesis to calculate the correlation between the fluctuations of the foreign foreign exchange rate in corn prices and soybean, in Barreiras; to observe whether there is a time slot in which these correlations startart; measure the correlations between the Bovespa index and each of the blue chips considered for the periods before and after the 2008 crisis, respectively. The respectively results: found as a result of the association needs between alpha and lambda exponents from DCCA coeffi cient, we note that there is a period of 174 days in which to obtain a correlation between fluctuations in exchange rates with the soybean price fluctuations. With the corn price fluctuations this time does not occur. We note that the correlations of the blue chips considered with the Bovespa index are stronger for the 2008 post-crisis period. On the association between these works, we have chosen to show an unprecedented proposal to use the DCCA coe fficient to measure the amount of information lost in this association process. We note that the correlation between the Dow Jones and NASDAQ index there is little information lost during the association between them. The Dow Jones and SSE index showthe same behavior for more than 1000 days timescales. Regarding the correlation between fluctuations in the foreign exchange rate prices associated with fluctuations in the prices of corn and soybean in Barreiras, there is a considerable loss of information during this process. Finally, regarding the correlations among the blue chips considered and the Bovespa index, the loss of information is less for the period after the 2008 crisis, compared with other periods.