Made available in DSpace on 2019-03-29T23:12:33Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-08-25 / In this study, we present a methodology to identify classes of Internet traffic. This methodology is based on multivariate statistics using cluster analysis to aggregate flows into groups. To do this task, we use several statistic information collected from each data flow which are evaluated on their power of discrimination to reach a high level of accuracy on their identification. To validate this methodology, we use the peer-to-peer class. Nowadays, peer-to-peer traffic represents a significant component of the Internet traffic data meantime it is hard to identify because of the camouflage to difficult their presence in the traffic. / Neste trabalho, apresenta-se uma metodologia para identificação de classes de aplicações presentes no trafego Internet. A metodologia adotada tem como fundamento o uso da estatística multivariada, através do método de análise de agrupamentos para separar os fluxos do tráfego em grupos, utilizando para tanto diversas informações estatísticas coletadas de cada fluxo de dados, as quais são avaliadas em seu poder de discriminação para alcançar um alto índice de exatidão na identificação. Para validação da metodologia, utilizou-se a classe de aplicações peer-to-peer. Esta representa atualmente um componente significativo do total de dados que circulam na Internet sendo, entretanto, de difícil identificação, uma vez que as características de diversas aplicações peer-to-peer se camuflem para dificultar sua detecção. Palavras-chave: Redes de Computadores; Discriminantes Estatísticos; Análise de Agrupamentos.

Made available in DSpace on 2019-03-29T23:15:58Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-08-28 / In this work, it is presented a proposal of a classifier for applications present into the Internet traffic. The purpose of this classifier is to use statistical information collected from the data flow and identify the least amount of statistical discriminators able to distinguish the flow of a determined application class from the others, separating them into groups. To achieve this classification, the proposed method is based on split an 1 to N classification problem in N problems of classification 1 to 1 (one against all approach). The generation of data clusters is performed by cluster analysis (a method of multivariate statistics) using a non-hierarchical method (K-Means) together with techniques of supervised machine learning. The methodology presented claims that the best set of variables to classify a given application is not the same to classify N applications. Compared to other methods, this work innovates in providing a reduction in the number of variables (features) to be analyzed by a statistical method computationally simple, which can be used in other data sets (traces). It was observed that for most classes only one variable was sufficient to discriminate the traffic of the application, getting an average of 74,40% of correct classification of flows in the class under analysis. Keywords: Computer Networks; Statistical Discriminators; Traffic Classification; Multivariate Statistics; Cluster Analysis; Machine Learning. / Neste trabalho, apresenta-se uma proposta de um classificador de aplicações presentes no tráfego Internet. A proposta deste classificador é utilizar informações estatísticas coletadas dos fluxos de dados e identificar a menor quantidade de discriminantes estatísticos capazes de distinguir os fluxos de determinada classe de aplicação dos demais, separando-os em grupos. Para a realização desta classificação a metodologia apresentada se baseia na divisão de um problema de classificação de 1 para N em N problemas de classificação 1 para 1 (abordagem um contra todos one-against all). A geração dos conglomerados de dados é realizada através da análise de agrupamentos (método de estatística multivariada) utilizando-se de um método não hierárquico (K-Médias K-Means) em conjunto com técnicas de aprendizagem de máquina supervisionada. A metodologia apresentada parte do princípio que o melhor conjunto de variáveis para classificar uma determinada aplicação não é o mesmo para classificar N aplicações. Comparativamente a outros métodos estudados, este trabalho inovou ao apresentar uma redução do número de variáveis (features) a serem analisadas através de um método estatístico computacionalmente simples, que pode ser utilizado em outros conjuntos de dados (traces). Foi obtida uma média de acerto na classificação dos fluxos das classes sob análise de 74,40% e média de falsos negativos de 5,98%. Palavras-chave: Redes de Computadores; Discriminantes Estatísticos; Classificação de Tráfego; Estatística Multivariada; Análise de Agrupamentos; Aprendizagem de Máquina.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:36:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_5086_.pdf: 1778613 bytes, checksum: 737fae24bc8b5003b2ff4066e074d9e9 (MD5) Previous issue date: 2011-09-12 / BERTOSSI, Ana Paula Almeida. Índice de qualidade da água em microbacias hidrográficas com diferentes coberturas vegetais, no sul do estado do Espírito Santo. 2011. Dissertação (Mestrado em Ciências Florestais) Universidade Federal do Espírito Santo, Alegre-ES. Orientador: Prof. Dr. Roberto Avelino Cecílio. Coorientadores: Prof. Dr. Giovanni de Oliveira Garcia e Prof.ª Drª. Mirna Aparecida Neves. O presente trabalho foi desenvolvido com o objetivo de avaliar a relação entre cobertura do solo e qualidade da água na bacia hidrográfica do Córrego Horizonte, localizada no município de Alegre, ES. Foram selecionadas três microbacias de cabeceira, para coleta de água superficial e subterrânea, cada qual caracterizada por diferentes coberturas do solo: pastagem, floresta e cafeeiro. As águas superficiais foram coletadas nos exutórios das microbacias e as águas subterrâneas em poços de monitoramento instalados na área. As coletas foram feitas em períodos de estiagem e de chuvas. Neste estudo foi desenvolvido um índice de qualidade de água, utilizando a técnica da estatística multivariada, denominada análise de componentes principais. O estudo de qualidade de água considerou as seguintes características físico-químicas: potencial hidrogeniônico, condutividade elétrica, sólidos dissolvidos, sólidos suspensos, turbidez, demanda bioquímica de oxigênio, nitrogênio amoniacal, nitrato, nitrito, fósforo total, cálcio, magnésio, ferro, sódio, potássio, zinco, cobre e coliforme total. A análise de componentes principais proporcionou a redução de 13 características em duas componentes que explicaram 91,2% da variância total. A primeira componente, contendo 61,95% da variância total, representa o processo de mineralização das águas das microbacias e a segunda componente, com 29,25% da variância, é alusiva à contaminação orgânica. Em seguida, estas características foram utilizadas para desenvolver um índice de qualidade de água, que foi melhor no período de chuva. As águas superficiais e subterrâneas das microbacias foram adequadas ao consumo humano, após tratamento convencional, ao longo de todo o período estudado, exceto a água subterrânea da microbacia coberta com pastagem no período de estiagem. Palavras-chave: estatística multivariada, análise de componentes principais, qualidade da água, pastagem, floresta, cafeeiro.

Os mapas perceptuais obtidos via escalonamento multidimensional representam uma poderosa ferramenta estatística para análise de dados multivariados. São aplicados em várias áreas do conhecimento humano por permitir ao pesquisador comprovar ou validar um modelo idealizado do comportamento humano frente a julgamentos subjetivos obtidos utilizando escalas ordinais. Sua utilização nas ciências sociais, marcadamente psicologia, sociologia, política e na percepção de riscos são destacadas pois estas ciências tomam por base a subjetividade do julgamento humano. Neste contexto, essa tese tem por objetivo incorporar a incerteza do posicionamento dos objetos após o escalonamento multidimensional, para que o modelo conceitual imposto possa ser testado levando em conta a variabilidade inerente a um grupo de julgadores. O modelo proposto parte da premissa de que as funções de distribuição de probabilidade não são conhecidas para as coordenadas dos objetos no mapa perceptual e que os julgadores e os objetos estudados são estatisticamente independentes entre si. A ferramenta explora uma característica do escalonamento multidimensional, que é a representação gráfica do conjunto de dados em baixa dimensão, e além disso, a análise dos diferentes objetos representados no mapa perceptual é realizada à luz da inferência estatística. O modelo para geração do mapa perceptual de 3-vias, denominado extbf{MDSvarext}, é obtido em 3 fases: i) Redução de dimensão e geração de agrupamentos; ii) Alinhamento das configurações, e iii) Obtenção das regiões de confiança. Como resultado verifica-se que a incorporação da geração de agrupamentos, utilizando o método extbf{K-médias} ao extbf{MDSvarext}, mostra-se viável pois permite produzir agrupamentos que reduzem a variabilidade e consequentemente as regiões de confiança nos mapas gerados, além da obtenção de mais de um mapa. Finalmente com a redução da variabilidade torna-se possível a representação das regiões de confiança que mostram visualmente nos mapas gerados quais objetos diferem estatisticamente entre si.

Submitted by Gizele Lima (gizele.lima@inpa.gov.br) on 2017-05-22T15:00:55Z No. of bitstreams: 2 Andréa Araújo Arana.pdf: 11629380 bytes, checksum: 6ed68bb35bb082b890cd7b6dc4c27f1b (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-22T15:00:55Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Andréa Araújo Arana.pdf: 11629380 bytes, checksum: 6ed68bb35bb082b890cd7b6dc4c27f1b (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2014-05-01 / This work showed the complexity of the organic and inorganic composition of aerosol from Amazônia e its interactions with biogenic processes in the forest. We investigated the sources and processes that regulate the organic and inorganic components of aerosol particles from Amazônia based on long term continuous measurements in two regions: one perturbed by land use change, in Porto Velho/RO, and one of pristine tropical rainforest, Rebio Cuieiras/AM. For the first time, the elemental concentration of the aerosol from Amazônia was obtained using energy dispersive x-ray fluorescence – EDRF. A careful calibration and optimization of the EDXRF Epsilon 5, PANalytical, was performed. This task involved the production of calibration standards for element P, besides the use of commercially available standards from MicroMatter. A new methodology was developed to calculate the detection limit for each element based on a non-linear fit of the standard deviation for different masses, and was compared to the usual method using the background noise in blank filter measurements. Both methods gave similar detection limits, with higher values around 45 ng cm -2 (Na, Mg e Cd), most values below 10 ng cm -2 , and some very low values as 3 ng cm -2 (P, S, Cl, K, Ca, Cr, Fe e Cu). A detailed and extensive comparison with other EDXRF spectrometers, one from Antwerp University and another from CETESB, and other analytical methods, PIXE and Ion Chromatography, was performed. The comparison between PIXE and EDXRF showed statistically significant regressions for most elements, as well as the comparison with the other EDXRF, thus indicating that the calibration and fine-tuning of the LFA EDXRF were appropriate. The comparison with the Ion Chromatography from PUC-Rio was used to quantify the particle self-attenuation corrections necessary for light elements. About the seasonal variation of aerosol mass concentration at Rebio Cuieiras, the average concentration was very low, 9.5 ± 4.7 μg m -3 (wet season) and 13.4 ± 4.9 μg m -3 (dry season), with a very clear seasonal cycle. The equivalent BC showed a stronger seasonality with high concentrations in the fine mode, 0.57 ± 0.38 μg m -3 , during the dry season, and very low, 0.05 ± 0.02 μg m -3 , during the wet season. In Porto Velho, average PM10 was 8.8 ± 4.2 μg m -3 (wet) and 45 ± 42 μg m -3 (dry), but with mean values reaching as high as 200 μg m -3 as during the dry season of 2010, when EBC reached values of 3.6 ± 3.6 μg m -3 . During the wet season, the EBC average concentration was 0.5 ± 0.4 μg m -3 . That means that, even in the absence of large scale biomass burning, land use change and local pollution interfere on the concentration of aerosol in anthropogenic impacted Amazon regions, as observed by Artaxo et al. (2013). For measuring the carbonaceous aerosols, the EUSAAR_2 was chosen after an comparison exercise. For validating the measurements, a comparison with the University of Ghent, Belgium, was performed and showed that our calibration with sucrose, the determination of the transit time and the data processing is correct. The average concentration of OC at Rebio Cuieiras was 6.3 ± 3.1 μ g m -3 (dry) e 1.8 ± 0.7 μ g m -3 (wet), and for EC it was 0.6 ± 0.3 μg m -3 (dry) and 0.18 ± 0.08 μg m -3 (wet). In general, our results indicate that this area is still pristine but with some impact of long range biomass burning transport during the dry season. At Porto Velho, the average OC concentration was 12 ± 5 μg m -3 (dry) and 5.0 ± 0.5 μg m -3 (wet), and for EC was 0.9 ± 0.5 μg m -3 (dry) e de 0.5 ± 0.3 μg m -3 (wet). The presence of anomalous brown carbon absorption was analyzed but it was not possible to quantify its presence in the atmospheric aerosol in the Amazon region. The increase in mean atmospheric concentrations of OC and EC from the wet to the dry season was studied for each volatility level. Results showed a higher increase of the OC2, OC3, EC2 and EC3 (intermediate volatility) at Rebio Cuieiras, while at Porto Velho there was a higher increase of OC1 and EC1, as it is more subject to fresh biomass burning. Using positive matrix factorization and absolute principal factor analysis, a source apportionment of particulate matter was performed. The novelty in this study was the inclusion of the organic and inorganic components (and not only the elemental composition). The PMF analysis did not show self-consistent results and, indeed, there is a scientific debate nowadays on the source apportionment tools by the European Comission / Joint Research Centre. / Este trabalho mostrou a complexidade da composição orgânica e inorgânica do aerossol da Amazônia e sua interação com processos biogênicos da floresta. Investigamos as fontes e processos que regulam as componentes orgânica e inorgânica dos aerossóis atmosféricos na Amazônia, a partir de medidas contínuas e de longo prazo em duas regiões: uma área perturbada por mudanças no uso do solo, Porto Velho/RO e uma área com floresta tropical não perturbada, Rebio Cuieiras/AM. Pela primeira vez, a concentração elementar do aerossol da Amazônia foi determinada utilizando a técnica de fluorescência de raios X por dispersão de energia – EDXRF. Foi realizado um trabalho de calibração e otimização do instrumento de EDXRF Epsilon 5, da PANalytical, que envolveu a produção própria de padrões de calibração para o elemento P, além da utilização de padrões comerciais da MicroMatter. Um novo procedimento foi desenvolvido para calcular os limites de detecção para cada elemento utilizando o ruído de fundo em medidas amostradas com método alternativo de regressão não linear. Os resultados da comparação entre as concentrações medidas pelos sistemas PIXE e EDXRF se mostraram estatisticamente significantes para a maioria dos elementos, assim como a comparação com a CETESB e Universidade de Antuérpia, Bélgica, indicando que a preparação dos padrões e o procedimento de calibração desenvolvidos neste trabalho foram apropriados. A comparação entre as medidas do LFA EDXRF e Cromatografia Iônica da PUC-Rio foi utilizada para a derivação das correções de autoabsorção de partículas para elementos leves. Sobre os ciclos sazonais e interanuais das concentrações em massa do aerossol na região Amazônica, na Rebio Cuieiras, a concentração média de PM 10 foi muito pequena, 9,5 ± 4,7 μg m -3 durante a estação chuvosa e 13,4 ± 4,9 μg m -3 na estação seca. O EBC (black carbon equivalente) apresentou uma forte sazonalidade, com elevadas concentrações na fração fina de 0,57 ± 0,38 μg m -3 (seca) e de 0,05 ± 0,02 μg m -3 (chuvosa). Em Porto Velho, o PM 10 foi de 8,8 ± 4,2 μg m -3 (chuvosa) e 45 ± 42 μg m -3 (seca), podendo chegar a 200 μg m -3 , como na estação seca de 2010. A presença de EBC chegou a valores de 3,6 ± 3,6 μg m -3 . Na estação chuvosa a concentração média foi 0,5 ± 0,4 μg m -3 . Mesmo na ausência das queimadas em larga escala, as mudanças no uso do solo e a polução local interferem nas concentrações do aerossol em regiões impactadas antropicamente na Amazônia, como observado na literatura. Para medidas do aerossol carbonáceo, o protocolo escolhido foi o EUSAAR_2, por ser mais indicado ao estudo de aerossóis remotos. A intercomparação com o instrumento da Universidade de Ghent, Bélgica, conclui que nosso processo de calibração externo com sacarose, determinação do transit time e o processamento dos dados estão corretos. A concentração média de OC (carbono orgânico) na Rebio Cuieiras foi de 6,3 ± 3,1 μg m -3 (seca) e 1,8 ± 0,7 μg m -3 (chuvosa), para EC (carbono elementar) foi de 0,6 ± 0,3 μg m -3 (seca) e 0,18 ± 0,08 μg m -3 (chuvosa). De maneira geral, os resultados demonstram que esta é uma área ainda sob condições preservadas, porém com algum impacto de transporte a longa distância de emissões de queimadas durante a estação seca. Em Porto Velho, a concentração média de OC foi de 12 ± 5 μ g m -3 (seca) e 5,0 ± 0,5 μ g m -3 (chuvosa), e EC foi de 0,9 ± 0,5 μg m -3 (seca) e de 0,5 ± 0,3 μg m -3 (chuvosa). Analisou-se a questão da presença de absorção de radiação anômala por brown carbon, mas não foi possível quantificar a sua presença no aerossol atmosférico da região amazônica, em parte devido às incertezas inerentes nas medidas. Avaliou-se o aumento da concentração atmosférica média durante a estação seca para cada nível de volatilidade do carbono e os resultados mostraram um aumento maior das componentes OC2, OC3, EC2 e EC3 (volatilidade medida) na Rebio Cuieiras enquanto em Porto Velho a estação de queimadas trouxe um aumento das componentes OC1 e EC1, caracterizando queima de biomassa fresca, pela sua baixa volatilidade. Por meio da PMF (fatorização de matriz positiva) e APFA (análise de fatores principais absoluta) foram identificadas as fontes do material particulado. A diferença deste estudo está no fato de que o carbono orgânico e carbono elementar (e não apenas a composição química elementar) foram incluídos. O modelo PMF não atendeu às expectativas de ser um modelo de fácil utilização e robusto, ao contrário do APFA. Na Rebio Cuieiras foram identificados três fatores: fator (1) emissão de queimadas, com os elementos traçadores S, K, Br associados ao PM10, EBC, OC e EC; fator (2) poeira do solo proveniente do deserto do Saara, devido aos elementos traçadores, Al, Si, Ca, Ti, Fe e fator (3) indicou uma mistura de aerossol biogênico, elementos P, e sal marinho, elemento Cl. Em Porto Velho, o fator (1) com a emissão de solo associado ao EC, o fator (2) traçadores característicos de queimada, e o fator (3) emissão biogênica.

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:39:54Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5611_1.pdf: 2838838 bytes, checksum: bcb115f7729e50623b9cae50e189c5ed (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Esta dissertação trata-se da construção, modelagem e análise de um conjunto de informações acerca do mercado automotivo do Grande Recife e Caruaru, que visa auxiliar e subsidiar os principais agentes envolvidos, tais como: concessionárias, montadoras e consumidores. Para atingir o objetivo geral, foram aplicadas ferramentas de pesquisa de mercado, técnicas estatísticas inferenciais e análises multivariadas. O trabalho inicia-se com um breve histórico do automóvel, ressaltando a evolução do mercado automotivo e as principais tecnologias do século XXI, de forma, a esclarecer e permitir uma melhor compreensão do setor automotivo. Em seguida, são apresentados e detalhados algumas estatísticas e indicadores do estado do Pernambuco e do Brasil, visando mostrar o atual comportamento do mercado automotivo nacional e seu contexto no mundo. Na pesquisa de mercado realizada no Grande Recife e Caruaru apresenta-se o perfil e o comportamento dos consumidores de automóveis, fidelidade das marcas, estimativa do mercado futuro, a evolução e tendências do comportamento do consumidor nos anos de 2003, 2005 e 2009. Na última parte do trabalho utilizou-se a estatística multivariada, mais especificamente a análise fatorial e escalonamento multidimensional, para o estudo de todas as variáveis em conjunto comuns nas três pesquisas. O uso da técnica da análise fatorial possibilitou a redução para treze variáveis e seis fatores o conjunto de dados estudado, esclarecendo-se o significado de cada fator para o estudo. A técnica do escalonamento multidimensional foi aplicada pontualmente para algumas variáveis, apresentou resultados relevantes para duas e três dimensões, além de identificar o perfil do consumidor para cada dimensão. Tais informações podem servir para auxiliar as concessionárias, montadoras e consumidores à tomada de decisões sobre o mercado automotivo

Submitted by Reiner Requião (reinereng@gmail.com) on 2014-06-05T20:00:13Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao.pdf: 1486230 bytes, checksum: 59c4eedd305298b5614301172251ec07 (MD5) / Approved for entry into archive by LIVIA FREITAS (livia.freitas@ufba.br) on 2014-06-30T14:20:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao.pdf: 1486230 bytes, checksum: 59c4eedd305298b5614301172251ec07 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-06-30T14:20:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao.pdf: 1486230 bytes, checksum: 59c4eedd305298b5614301172251ec07 (MD5) / CAPES, CNPQ / A publicação do Suplemento 2 do Guia para Expressão da Incerteza de Medição (GUM-S2) apresenta dois método para avaliação da incerteza nos modelos MIMO (Multiplas Entradas e Multiplas Saídas) de medição: o primeiro método (GUF - GUM Uncertainty Framework) baseada na Lei de Propagação da Incerteza e o segundo método MCM-S2 baseada na Lei de Propagação de Funções de Densidade de Probabilidade através do Método de Monte Carlo. Contudo, o método GUF negligencia a informação dos graus de liberdade nas grandezas de entrada para a construção da região de abrangência das grandezas de saída. O principal objetivo deste trabalho é o desenvolvimento do método para região de abrangência e da fórmula de Welch-Satterthwaite para modelos MIMO. Os resultados mostram que o método desenvolvido consegue fornecer uma região de abrangência satisfatória utilizando os graus de liberdade das grandezas de entrada. Por outro lado, os software de simulação de processos atuais não avaliam a incerteza dos resultados apresentados. O módulo Uncertainty desenvolvido é uma ferramenta que utiliza as equações de modelagem do processo como modelos MIMO e proporciona uma adequada avaliação dos resultados simulados auxiliando nas tomadas de decisões. / The publication of Supplement 2 of Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM-S2) presents two methods to evaluate uncertainty in MIMO (Multiple Input and Multiple Output) measurement models: the first method (GUF - GUM Uncertainty Framework) based on the Law of Propagation of Uncertainty and the second method MCM-S2 based on the Law of Propagation of Probability Density Functions by the Monte Carlo Method. However, GUF neglects information degrees of freedom in the input quantities for the construction of the coverage region of the output quantities. The main objective of this work is the development of the method to the coverage region and the Welch-Satterthwaite formula for MIMO models. The results show that the method developed can provide a satisfactory coverage region using the degrees of freedom of the input quantities. On the other hand, the current software of simulation of processes do not evaluate the uncertainty of results. The module Uncertainty developed is a tool that uses the equations process as MIMO models and provides an adequate evaluate in the simulated results assisting in decision making.

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.

Este trabalho apresenta resultados geoquímicos multielementares de sedimentos de corrente no estado de São Paulo, obtidos através do projeto institucional do Serviço Geológico do Brasil denominado \"Levantamento Geoquímico de Baixa Densidade no Brasil\". Dados analíticos de 1422 amostras de sedimento de corrente obtidos por ICP-MS (Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry), para 32 elementos químicos (Al, Ba, Be, Ca, Ce, Co, Cr, Cs, Cu, Fe, Ga, Hf, K, La, Mg, Mn, Mo, Nb, Ni, P, Pb, Rb, Sc, Sn, Sr, Th, Ti, U, V, Y, Zn e Zr), foram processadas e abordadas através da análise estatística uni e multivariada. Os resultados do tratamento dos dados através de técnicas estatísticas univariadas forneceram os valores de background geoquímico (teor de fundo) dos 32 elementos para todo estado de São Paulo. A análise georreferenciada das distribuições geoquímicas unielementares evidenciaram a compartimentação geológica da área. As duas principais províncias geológicas do estado de São Paulo, Bacia do Paraná e Complexo Cristalino, se destacam claramente na maioria das distribuições geoquímicas. Unidades geológicas de maior expressão, como a Formação Serra Geral e o Grupo Bauru também foram claramente destacadas. Outras feições geoquímicas indicaram possíveis áreas contaminadas e unidades geológicas não cartografadas. Os resultados da aplicação de métodos estatísticos multivariados aos dados geoquímicos com 24 variáveis (Al, Ba, Ce, Co, Cr, Cs, Cu, Fe, Ga, La, Mn, Nb, Ni, Pb, Rb, Sc, Sr, Th, Ti, U, V, Y, Zn e Zr) permitiram definir as principais assinaturas e associações geoquímicas existentes em todo estado de São Paulo e correlacioná-las aos principais domínios litológicos. A análise de agrupamentos em modo Q forneceu oito grupos de amostras geoquimicamente correlacionáveis, que georreferenciadas reproduziram os principais compartimentos geológicos do estado: Complexo Cristalino, Grupos Itararé e Passa Dois, Formação Serra Geral e Grupos Bauru e Caiuá. A análise discriminante multigrupos comprovou, estatisticamente, a classificação dos grupos formados pela análise de agrupamentos e forneceu as principais variáveis discriminantes: Fe, Co, Sc, V e Cu. A análise de componentes principais, abordada em conjunto com a análise fatorial pelo método de rotação varimax, forneceram os principais fatores multivariados e suas respectivas associações elementares. O georreferenciamento dos valores de escores fatoriais multivariados delimitaram as áreas onde as associações elementares ocorrem e forneceram mapas multivariados para todo o estado. Por fim, conclui-se que os métodos estatísticos aplicados são indispensáveis no tratamento, apresentação e interpretação de dados geoquímicos. Ademais, com base em uma visão integrada dos resultados obtidos, este trabalho recomenda: (1) a execução dos levantamentos geoquímicos de baixa densidade em todo país em caráter de prioridade, pois são altamente eficazes na definição de backgrounds regionais e delimitação de províncias geoquímicas com interesse metalogenético e ambiental; (2) a execução do mapeamento geológico contínuo em escala adequada (maiores que 1:100.000) em áreas que apontam para possíveis existências de unidades não cartografadas nos mapas geológicos atuais. / This research introduces multi-element geochemical results from stream sediments samples in São Paulo State, obtained from the institutional project entitled \"Low Density Geochemical Mapping in Brazil.\" A total of 1422 stream sediment samples were collected and 32 chemical elements (Al, Ba, Be, Ca, Ce, Co, Cr, Cs, Cu, Fe, Ga, Hf, K, La, Mg, Mn, Mo, Nb, Ni, P, Pb, Rb, Sc, Sn, Sr, Th, Ti, U, V, Y, Zn and Zr) determined by ICP-MS (Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry). Uni-variate and multivariate statistic analysis were used to explore the data. The uni-variate statistics results of processed data provided geochemical background values of the 32 elements for São Paulo State. The geo-referenced analysis of uni-element geochemical distributions showed the geological domains of the area. The two main geological provinces of São Paulo, Paraná Basin and Crystalline Basement, standed out clearly at most of the geochemical distributions. Geological units of larger extension, such as Serra Geral Formation and the Bauru Group were also clearly highlighted. Other geochemical features indicated possible contaminated areas and uncharted geological units. Geochemical multivariate analysis for 24 variables (Al, Ba, Ce, Co, Cr, Cs, Cu, Fe, Ga, La, Mn, Nb, Ni, Pb, Rb, Sc, Sr, Th , Ti, U, V, Y, Zn and Zr) allowed to define the main signatures and existing geochemical associations at São Paulo State and its correlation to the main lithological domains. Q mode cluster analysis provided eight groups of geochemically correlated samples, which reproduced the main geo-referenced geological domains from the State: Crystalline Basement, Passa Dois and Itararé Groups, Serra Geral Formation and Bauru and Caiuá Group. The multi-groups discriminant analysis, statistically attested the classification of groups formed by cluster analysis, and determined Fe, Co, Sc, V e Cu as the main discriminant variables. The principal component analysis, discussed along with the factor analysis by varimax rotation method, provided the main multivariate factors and their elemental associations. The geo-referencing of the factorial values of multivariate scores delimited areas where the elementary associations occur and provided multivariate maps for the state. At last, it was concluded that applied statistical methods are crucial at the treatment, presentation and interpretation of geochemical data. Furthermore, based on an integrated outlook of the results obtained, this study recommends: (1) the application of low density geochemical surveys in the country as a matter of priority, as these surveys are highly effective in defining regional backgrounds and geochemical provinces delineation with metallogenic and environmental interest, and (2) the continuous geological mapping implementation at an adequate scale (greater than 1: 100,000), for areas that indicate possible units not yet mapped in the current geological maps.

A utilização de redes Bayesianas, que são uma representação compacta de distribuições de probabilidades conjuntas de um domínio, vem crescendo em diversas áreas e aplicações. As redes Bayesianas podem ser construídas a partir do conhecimento de especialistas ou por algoritmos de aprendizagem Bayesiana que inferem as relações entre as variáveis do domínio a partir de um conjunto de dados de treinamento. A construção manual de redes Bayesianas, pode ser trabalhosa, cara e estar propenso a erros vem cada vez mais sendo preterida pelo uso de algoritmos de aprendizagem Bayesiana, mas os algoritmos de aprendizagem em geral pressupõem que as variáveis utilizadas na aprendizagem sejam discretas ou, caso sejam contínuas, apresentem uma distribuição gaussiana, o que normalmente não ocorre na prática. Portanto para o uso da aprendizagem Bayesiana é necessário que as variáveis sejam discretizadas segundo algum critério, que no caso mais simples pode ser uma discretização uniforme. A grande maioria dos métodos de discretização existentes, porém, não são adequados à aprendizagem Bayesiana, pois foram desenvolvidos no contexto de classificação e não de descoberta de conhecimento. Nesse trabalho é proposto e utilizado um método de discretização de variáveis que leva em conta as distribuições condicionais das mesmas no processo de discretização, objetivando um melhor resultado do processo de aprendizagem Bayesiana. O método proposto foi utilizado em uma base de dados real de informações de Proteção ao Vôo e a rede Bayesiana construída foi utilizada no auxílio à validação de dados, realizando uma triagem automatizada dos dados. Foi realizada uma comparação entre o método proposto de discretização e um dos métodos mais comuns. Os resultados obtidos mostram a efetividade do método de discretização proposto e apontam para um grande potencial dessa nova aplicação da aprendizagem e inferência Bayesiana.