Orientadores : Ronei Jesus Poppi, Lauro Tatsuo Kubota / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-01T22:34:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cerqueira_EduardoOsoriode_D.pdf: 8889961 bytes, checksum: 556dbd484aca448c9c56068675ffee27 (MD5) Previous issue date: 2002 / Doutorado

Orientador : Aluisio Pinheiro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-02T06:02:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 El-Dash_NealeAhmed._M.pdf: 2575997 bytes, checksum: 088bd55723061fd5478c77bdc1e8eedf (MD5) Previous issue date: 2002 / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientadores: Hildete Prisco Pinheiro, Cibele Queiroz da Silva / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-02T18:55:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Souza_Robertade_M.pdf: 505447 bytes, checksum: a6bcef03248fd6806d13b3e8b0f300b8 (MD5) Previous issue date: 2002 / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: Fernando Jose Von Zuben / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-02T22:45:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Semolini_Robinson_M.pdf: 2460751 bytes, checksum: ebce4f71a94df85c3c47c496d4feae2a (MD5) Previous issue date: 2002 / Mestrado

Orientador : Rubens Augusto Camargo Lamparelli / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-03T04:56:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Oliveira_RosaneHelenade_M.pdf: 6705071 bytes, checksum: 1a9c93ccf34a4698b3e7d9f9ae66ca97 (MD5) Previous issue date: 2002 / Resumo: Variações na produção de uma cultura podem ter como causa alterações ocorridas no solo. A aplicação localizada de insumos, os estudos da variabilidade espaciais dos parâmetros do solo entre outros fatores se tomaram importantes e indispensáveis para o manejo de culturas utilizando-se o conceito de agricultura de precisão. Assim o objetivo geral deste trabalho foi estudar a variabilidade destes parâmetros utilizando-se da estatística clássica e da geoestatística viando o manejo localizado. O experimento foi conduzido em uma área da Usina São João Açúcar e Álcool (SA), localizada no município de Araras, SP.As amostras de solo foram retiradas das profundidades 0-30cm e de 30-60cm. A grade amostral selecionada para o trabalho foi a alinhada, regular, com espaçamento de 50 x 50 metros e bordadura de 25 metros em tomo dos carreadores. Os pontos amostrais foram georreferenciados e as amostras coletadas foram analisadas fisica e quimicamente levantando-se os parâmetros N, P, K, Ca, Mg, AI, S, pH, matéria orgânica, micronutrientes, e aspectos fisicos (% areia,% silte e % argila). Os valores obtidos foram tratados por estatística clássica (coeficiente de variação, média, desvio padrão, assimetria, curtose e normalidade de cada grupo de amostras: 0-30 cm e 30-60 cm). O intuito desta análise foi identificar "outliers" e entender melhor o comportamento das variáveis. A análise espacial foi realizada por meio de geoestatística e geoprocessamento. Os resultados mostraram a importância da análise estatística clássica pois através dela foi possível identificar "outliers" e variabilidade por meio de variância e coeficiente de variação. A constatação dos altos valores foi verificada pelo aspecto espacial ocasionado pela localização em diferentes solos. Sob o ponto de vista de fertilidade a amostragem foi suficiente para concluir que a área não tem deficiência de nutrientes. A análise espacial por geoestatística mostrou também bons resultados ao apresentar semivariogramas consistentes, para quase todos os elementos estudados. Pode-se concluir que a Geoestatística é uma ferramenta importante para a Agricultura de Precisão e assim como para o manejo de culturas / Abstract: Variation in crop production could be caused by alterations on soil properties. Site specific management and the study of the spatial variability of soil parameters, among other factors, became important for crop manegement using the precision farming concept. The general goal of experiment was to study the variability of soil parameters using the c1assieal statistie as well as geoestatistic approaehes, aiming the site-specific manegement.The experiment was carried out in an area of the São João Sugar Cane and Alcohol Mill, loeated in the municipal district of Araras, SP. The soil samples were taken at 0-30em and 30-60em depths. The sampling grid selected was sistematic aligned, regularly spaced with 50 x 50 meters and 25 meters of border around the access traeks. The sample points were georeferenced and the colleeted samples were physically and chemically analysed in order to obtain the parameters N, P, K.,Ca, Mg, AI, S, pH, organic matter, micronutrients, and physieal parameters (sand, silt and c1ayeontent). The values were treated using classical statistic (coeffieient of variation, mean, standard deviation, symmetry,curtosis and normality of each group of samples: 0-30 em and 30-60 cm). The objeetive of this analysis was to identify outliers and to understand the behavior of the variables. The spatial analysis was accomplished by using geoestatisties and geoprocessing. The results showed the importanee of the classical statistical analysis , from whieh it was possible to identify outliers and variability through the variance and eoeffieient of variation values. The presence of high values was verified by the spatial aspect caused by the loeation on different soils. Under the fertility point of view it ean be concluded that the sampling scheme was enough to conclude that the area defficiency in nutrients. The spatial analysis using geoestatistic approach also showed good results with consistent semi-variograms, for almost all the elements analysed. It ean be concluded that geoestatisties is an important tool for precision Farming as well as for the crop manegement / Mestrado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Mestre em Engenharia Agrícola

Orientador: Dirceu da Silva / Tese (doutorado) - Universiade Estadual de Campinas, Faculdade de Educação / Made available in DSpace on 2018-08-03T14:39:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BarrosFilho_Jomar_D.pdf: 7787198 bytes, checksum: f2b50d068789a6cfe82521e703557671 (MD5) Previous issue date: 2002 / Resumo: Neste trabalho, implementamos a temática "avaliação da aprendizagem" na disciplina "Prática de Ensino e Estágio Supervisionado / Abstract: In this work we researched the assessment learning thematic in the "Practice of Teaching" (Methodology of Physics Teaching) in a physics' teacher formation component curricular curse second part. For this proposal, in first step, we make a research support to investigate the high school teachers' reality and some spontaneous ideas about teaching, learning and assessment. For this propose, we development and tested two instruments: 1. Survey Likert scale, to investigate the ideas about 165 high school teachers' assessment. The dates where analyzed with statistical method and we had nine factors and we confirmed the ideas of other researcher; 2. Dissertate question test survey to analyses the 72 high school teachers' reality and their ideas about teaching and learning. In a Second moment, we investigated the students of the curricular component curse, mentioned above, when we where professor and researcher. We debated the critical mode of traditional assessment. Also we generate students' insatisfations with traditional assessment model and to constructing, with the students, alternative solutions to pass over the common difficulties. Thus, each student development a sort course (about 12 hours), with the self-relevant aspects. Also, the students had a class in high schools. Finally we analyzed in front of the institutional limits, the difficulties to realize a course integrated with new aspects and the assessment proposal.Concluding, we experiment the great resistance to implemented a new proposal / Doutorado / Doutor em Educação

Orientadores: Nancy Lopes Garcia, Ronaldo Dias / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-03T17:31:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ferreira_CleciodaSilva_M.pdf: 1590147 bytes, checksum: b59bae1bcbff4de6c74cd2dea3627187 (MD5) Previous issue date: 2003 / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientadores: Claudio Bianor Sverzut, Luiz Antonio Daniel / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-03T18:58:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Azevedo_EmilioCarlosde_D.pdf: 15369552 bytes, checksum: efc904f241acefc67af07a767c87c062 (MD5) Previous issue date: 2004 / Doutorado

Orientador: Ronaldo Dias / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-03T20:17:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rubesam_Alexandre_M.pdf: 3561307 bytes, checksum: 136856548e218dc25a0ba4ee178b63a7 (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: Alguns dos métodos mais modernos e bem sucedidos de classificação são bagging, boosting e SVM (Support Vector M achines ). B agging funciona combinando classificadores ajustados em amostras bootstrap dos dados; boosting funciona aplicando-se seqüencialmente um algoritmo de classificação a versões reponderadas do conjunto de dados de treinamento, dando maior peso às observações classificadas erroneamente no passo anterior, e SVM é um método que transforma os dados originais de maneira não linear para um espaço de dimensão maior, e procura um hiperplano separador neste espaço transformado. N este trabalho estudamos os métodos descritos acima, e propusemos dois métodos de classificação, um baseado em regressão não paramétrica por Hsplines (também proposto aqui) e boosting, e outro que é uma modificação de um algoritmo de boosting baseado no algoritmo MARS. Os métodos foram aplicados em dados simulados e em dados reais / Abstract: Some of the most modern and well succeeded classification methods are bagging, boosting and SVM (Support Vector Machines). Bagging combines classifiers fitted to bootstrap samples of the training data; boosting sequentially applies a classification algorithm to reweighted versions of the training data, increasing in each step the weights of the observations that were misclassified in the previous step, and SVM is a method that transforms the data in a nonlinear way to a space of greater dimension than that of the original data, and searches for a separating hyperplane in this transformed space. In this work we have studied the methods described above. We propose two classification methods: one of them is based on a nonparametric regression method via H-splines (also proposed here) and boosting, and the other is a modification of a boosting algorithm, based on the MARS algorithm. The methods were applied to both simulated and real data / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientadores: Rubens Caram Junior, Maria Cristina C. Cunha / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-03T21:11:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Zanotello_Marcelo_D.pdf: 7349759 bytes, checksum: 0a1dce81b72f159315891f5cd7f1dafb (MD5) Previous issue date: 2003 / Doutorado