A flutuação na abundância de estoques pesqueiros é tema de investigação científica desde o final do século XIX. A ciência pesqueira se estabeleceu para que se pudesse compreender os impactos da exploração da pesca em recursos naturais renováveis, e, principalmente, para evitar colapsos e preservar as populações exploradas. A principal fonte de dados para investigações pesqueiras são provenientes da própria pesca. Um dos problemas associados à esse fato, é que os pescadores procuram sempre por áreas de alto rendimento, o que faz com que os dados de captura analisados sejam de uma amostra não aleatória. Além disso, entre as diversas espécies que são capturadas, algumas poucas são consideradas alvo da pescaria, enquanto que as demais são chamadas de capturas incidentais. Tudo isso faz com que dados pesqueiros possuam características particulares, como assimetria, excesso de zeros e sobredispersão. Tradicionalmente, estes dados são analisados ignorando-se a estrutura de dependência espacial e temporal, reconhecidamente importante devido a natureza das informações. O objetivo deste trabalho foi então utilizar abordagens estatísticas recentes, que são capazes de lidar com as características desafiadoras de dados pesqueiros. Inicialmente, foram utilizados modelos hierárquicos bayesianos para a modelagem da estrutura temporal da captura de uma espécie. Para esta modelagem, foi utilizado a aproximação de Laplace encaixada e integrada (INLA), um método recente na literatura para realizar inferência no contexto bayesiano através de aproximação, ao contrário dos tradicionais métodos por amostragem. Esta alternativa é computacionalmente mais eficiente, e se mostrou extremamente viável para a análise de dados pesqueiros. Ao final, pode-se concluir que a dependência temporal é de fato importante, e não pode ser ignorada nesse tipo de dado. Seguindo a mesma ideia, foi também desenvolvido um método de estimação em dois estágios para a obtenção dos parâmetros de modelos dinâmicos de biomassa. A estimação em dois estágios permite a consideração de toda a estrutura de dependência espaço-temporal presente nos dados pesqueiros. De fato, os resultados mostraram que quando estas estruturas são levadas em consideração, as estimativas dos parâmetros de interesse são não viesadas e consistentes. Abordagens multivariadas seriam escolhas naturais para a análise da captura de diversas espécies. No entanto, a maioria destas técnicas envolve a suposição de normalidade, o que praticamente torna inviável seu uso em dados de captura. Os Modelos Multivariados de Covariância Linear Generalizada (McGLM) são uma alternativa recente, pois permitem considerar que as respostas possam assumir qualquer distribuição da família exponencial de dispersão. Isso faz com que dados que possuem dependência, excesso de zeros e sobredispersão possam ser considerados de maneira natural. Neste trabalho, os McGLMs foram utilizados para se verificar a influência de um dispositivo que evita a captura incidental de aves, na captura de duas espécies consideradas alvo da pescaria. Com isso, pôde-se concluir que o artefato, comprovadamente eficiente na redução da captura de aves, não diminui a captura das espécies desejadas. / Fluctuation in abundance of fish stocks is scientifically studied since the end of the 19th century. Fisheries science was established to understand impacts of fisheries in renewable natural resources, and mainly to avoid overfishing and to preserve explored populations. The primary data source for fisheries investigation is from fisheries itself. One of the problems associated with this fact is that fishermen are always looking for high productivity areas, which makes catch data a non-random sample. In addition, among many species captured, only a few are considered targets, while the rest are called bycatch. As a consequence, fisheries data presents particular features, such as asymmetry, excess zeros, and overdispersion. It is well known that catches are highly dependent in time and space, however, this spatiotemporal structure is traditionally ignored when analyzing catch data. The aim of this work was then to apply newly developed statistical approaches, capable of handling the challenging features of fisheries data. Initially, the temporal structure of a bycatch species was modeled through Bayesian hierarchical models. The Integrated Nested Laplace Approximation (INLA), a recent method that uses approximation rather than sampling, in the Bayesian framework, was used. This approach is computationally more efficient and turned out to be a quite viable method to analyze fisheries data. As a conclusion, we showed that the temporal dependence is indeed important, and cannot be ignored when analyzing this kind of data. Following the same reasoning, a two-stage approach was developed for the estimation of parameters from biomass dyna- mic models. This two-stage approach allows the inclusion of spatial and temporal effects, inherently present in fisheries data. Results showed that when this structures are considered, parameter estimates are unbiased and consistent. Multivariate statistical methods should be the default approach when analyzing catch data from several species. However, most of this techniques are based on the normality assumption, which makes it of little use for catch data. The recently developed Multivariate Covariance Generalized Linear Models (McGLM) assumes that response variables could follow any distribution from the exponential dispersion family. This flexibility allows that data with both overdispersion and excess zeros may be modeled in a natural way. In this work, McGLMs were used to assess the influence of a device used to prevent seabird bycatch, in two target species captures. As a conclusion, we showed that the device does not interfere in the catch of targeted species.

Data from insect studies may present different features. Univariate responses may be analyzed using generalized linear models (continuous and discrete data), survival models (time until event data), mixed effects models (longitudinal data), among other methods. These models may be used to analyse data from experiments which assess complex ecological processes, such as competition and predation. In that sense, computational tools are useful for researchers in several fields, e.g., insect biology and physiology, applied ecology and biological control. Using different datasets from entomology as motivation, as well as other types of datasets for illustration purposes, this work intended to develop new modelling frameworks and goodness-of-fit assessment tools. We propose accelerated failure rate mixed models with simultaneous location and scale modelling with regressors to analyse time-until-attack data from a choice test experiment. We use the exponential, Weibull and exponentiated-Weibull models, and assess goodness-of-fit using half-normal plots with simulation envelopes. These plots are the subject of an entire Chapter on an R package, called hnp, developed to implement them. We use datasets from different types of experiments to illustrate the use of these plots and the package. A bivariate extension to the N-mixture modelling framework is proposed to analyse longitudinal count data for two species from the same food web that may interact directly or indirectly, and example datasets from ecological studies are used. An advantage of this modelling framework is the computation of an asymmetric correlation coefficient, which may be used by ecologists to study the degree of association between species. The jointNmix R package was also developed to implement the estimation process for these models. Finally, we propose a goodness-of-fit assessment tool for bivariate models, analogous to the half-normal plot with a simulation envelope, and illustrate the approach with simulated data and insect competition data. This tool is also implemented in an R package, called bivrp. All software developed in this thesis is made available freely on the Comprehensive R Archive Network. / Dados provenientes de estudos com insetos podem apresentar características diferentes. Respostas univariadas podem ser analisadas utilizando-se modelos lineares generalizados (dados contínuos e discretos), modelos de análise de sobrevivência (dados de tempo até ocorrência de um evento), modelos de efeitos mistos (dados longitudinais), dentre outros métodos. Esses modelos podem ser usados para analisar dados provenientes de experimentos que avaliam processos ecológicos complexos, como competição e predação. Nesse sentido, ferramentas computacionais são úteis para pesquisadores em diversos campos, por exemplo, biologia e fisiologia de insetos, ecologia aplicada e controle biológico. Utilizando diferentes conjuntos de dados entomológicos como motivação, assim como outros tipos de dados para ilustrar os métodos, este trabalho teve como objetivos desenvolver novos modelos e ferramentas para avaliar a qualidade do ajuste. Foram propostos modelos de tempo de vida acelerado mistos, com modelagem simultânea dos parâmetros de locação e de escala com regressores, para analisar dados de tempo até ataque de um experimento que avaliou escolha de predadores. Foram utilizados modelos exponencial, Weibull e Weibull-exponenciado, e a qualidade do ajuste foi avaliada utilizando gráficos meio-normais com envelope de simulação. Esses gráficos são o assunto de um Capítulo inteiro sobre um pacote para o software R, chamado hnp, desenvolvido para implementá-los. Foram utilizados conjuntos de dados de diferentes tipos de experimentos para ilustrar o uso desses gráficos e do pacote. Uma extensão bivariada para os modelos chamados \"N-mixture\" foi proposta para analisar dados longitudinais de contagem para duas espécies pertencentes à mesma teia trófica, que podem interagir direta e indiretamente, e conjuntos de dados provenientes de estudos ecológicos são usados para ilustrar a abordagem. Uma vantagem dessa estratégica de modelagem é a obtenção de um coeficiente de correlação assimétrico, que pode ser utilizado por ecologistas para inferir acerca do grau de associação entre espécies. O pacote jointNmix foi desenvolvido para implemetar o processo de estimação para esses modelos. Finalmente, foi proposta uma ferramenta de avaliação de qualidade do ajuste para modelos bivariados, análoga ao gráfico meio-normal com envelope de simulação, e a metodologia _e ilustrada com dados simulados e dados de competição de insetos. Essa ferramenta está também implementada em um pacote para o R, chamado bivrp. Todo o software desenvolvido nesta tese está disponível, gratuitamente, na Comprehensive R Archive Network (CRAN).

Data from insect studies may present different features. Univariate responses may be analyzed using generalized linear models (continuous and discrete data), survival models (time until event data), mixed effects models (longitudinal data), among other methods. These models may be used to analyse data from experiments which assess complex ecological processes, such as competition and predation. In that sense, computational tools are useful for researchers in several fields, e.g., insect biology and physiology, applied ecology and biological control. Using different datasets from entomology as motivation, as well as other types of datasets for illustration purposes, this work intended to develop new modelling frameworks and goodness-of-fit assessment tools. We propose accelerated failure rate mixed models with simultaneous location and scale modelling with regressors to analyse time-until-attack data from a choice test experiment. We use the exponential, Weibull and exponentiated-Weibull models, and assess goodness-of-fit using half-normal plots with simulation envelopes. These plots are the subject of an entire Chapter on an R package, called hnp, developed to implement them. We use datasets from different types of experiments to illustrate the use of these plots and the package. A bivariate extension to the N-mixture modelling framework is proposed to analyse longitudinal count data for two species from the same food web that may interact directly or indirectly, and example datasets from ecological studies are used. An advantage of this modelling framework is the computation of an asymmetric correlation coefficient, which may be used by ecologists to study the degree of association between species. The jointNmix R package was also developed to implement the estimation process for these models. Finally, we propose a goodness-of-fit assessment tool for bivariate models, analogous to the half-normal plot with a simulation envelope, and illustrate the approach with simulated data and insect competition data. This tool is also implemented in an R package, called bivrp. All software developed in this thesis is made available freely on the Comprehensive R Archive Network. / Dados provenientes de estudos com insetos podem apresentar características diferentes. Respostas univariadas podem ser analisadas utilizando-se modelos lineares generalizados (dados contínuos e discretos), modelos de análise de sobrevivência (dados de tempo até ocorrência de um evento), modelos de efeitos mistos (dados longitudinais), dentre outros métodos. Esses modelos podem ser usados para analisar dados provenientes de experimentos que avaliam processos ecológicos complexos, como competição e predação. Nesse sentido, ferramentas computacionais são úteis para pesquisadores em diversos campos, por exemplo, biologia e fisiologia de insetos, ecologia aplicada e controle biológico. Utilizando diferentes conjuntos de dados entomológicos como motivação, assim como outros tipos de dados para ilustrar os métodos, este trabalho teve como objetivos desenvolver novos modelos e ferramentas para avaliar a qualidade do ajuste. Foram propostos modelos de tempo de vida acelerado mistos, com modelagem simultânea dos parâmetros de locação e de escala com regressores, para analisar dados de tempo até ataque de um experimento que avaliou escolha de predadores. Foram utilizados modelos exponencial, Weibull e Weibull-exponenciado, e a qualidade do ajuste foi avaliada utilizando gráficos meio-normais com envelope de simulação. Esses gráficos são o assunto de um Capítulo inteiro sobre um pacote para o software R, chamado hnp, desenvolvido para implementá-los. Foram utilizados conjuntos de dados de diferentes tipos de experimentos para ilustrar o uso desses gráficos e do pacote. Uma extensão bivariada para os modelos chamados \"N-mixture\" foi proposta para analisar dados longitudinais de contagem para duas espécies pertencentes à mesma teia trófica, que podem interagir direta e indiretamente, e conjuntos de dados provenientes de estudos ecológicos são usados para ilustrar a abordagem. Uma vantagem dessa estratégica de modelagem é a obtenção de um coeficiente de correlação assimétrico, que pode ser utilizado por ecologistas para inferir acerca do grau de associação entre espécies. O pacote jointNmix foi desenvolvido para implemetar o processo de estimação para esses modelos. Finalmente, foi proposta uma ferramenta de avaliação de qualidade do ajuste para modelos bivariados, análoga ao gráfico meio-normal com envelope de simulação, e a metodologia _e ilustrada com dados simulados e dados de competição de insetos. Essa ferramenta está também implementada em um pacote para o R, chamado bivrp. Todo o software desenvolvido nesta tese está disponível, gratuitamente, na Comprehensive R Archive Network (CRAN).