Orientador: Nancy Lopes Garcia / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-10T10:07:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Zambom_AdrianoZanin_M.pdf: 5665938 bytes, checksum: c420b9bb8c5b861a4f0fb73c3bee30c1 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: O objetivo deste estudo 'e encontrar a melhor trajetória para um veiculo autônomo que tem que se locomover de um ponto A 'a um ponto B na menor distancia possível evitando os possíveis obstáculos fixos entre esses pontos. Além disso, assumimos que existe uma distância segura r para ser mantida entre o veículo e os obstáculos. A locomoção do veículo não 'e fácil, isto 'e, o veículo não pode fazer movimentos abruptos e a trajetória tem que seguir uma curva suave. Obviamente, se não ha obstáculos, a melhor rota é uma linha reta entre A e B. Neste trabalho propomos um método não paramétrico de encontrar o melhor caminho. Se ha erro de medida, um estimador estocástico consistente 'e proposto no sentido de que quando o numero de observações aumenta, a trajetória estocástica converge para a determinística / Abstract: The objective of this study is to find a smooth function joining two points A and B with minimum length constrained to avoid fixed subsets. A penalized nonparametric method of finding the best path is proposed. The method is generalized to the situation where stochastic measurement errors are present. In this case, the proposed estimator is consistent, in the sense that as the number of observations increases the stochastic trajectory converges to the deterministic one. Two applications are immediate, searching the optimal path for an autonomous vehicle while avoiding all fixed obstacles between two points and flight planning to avoid threat or turbulence zones / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientadores: Nancy Lopes Garcia, Ronaldo Dias / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-06T01:56:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MartarelliFilho_Angelo_M.pdf: 1361524 bytes, checksum: 3ba2960a854a02d3a7cff9af920c357e (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Neste trabalho abordamos o problema de estimação de dados funcionais quando as curvas não são observadas individualmente. Temos uma população dividida em subpopulações de tamanho conhecido, e as observações são somas de todas as observações funcionais individuais em todas as subpopulações observadas a intervalos de tempo fixos. Utilizando expansão em bases B-splines, é possível recuperar a curva média de cada subpopulação (tipologia), bem como a estrutura de variância e covariância das curvas. Estudos de simulação sugerem que o método estima bem as curvas mesmo com poucas replicações e é assintoticamente consistente. Aplicações para um problema real de curvas de carga de energia elétrica são apresentadas / Abstract: In this work we address the problem of estimating functional data when the curves are not individually observed. That is, the observations are the sum of all curves for the individuals in the population. Consider a population divided into subpopulations of known sizes. The objective of this work is to estimate the mean curve for each subpopulation (tipology) as well as the covariance structure. We propose an estimation method based on B-spIines expansion. Simulation studies suggest that the method is suitable even with few replications. Moreover, it appears to be consistent. AppIication to a real data set is presented. / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador : Lee Luan Ling / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-28T02:29:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pereira_JoseRaimundoGomes_D.pdf: 852311 bytes, checksum: eabeeed592db3223738ca9d43acd7975 (MD5) Previous issue date: 2001 / Doutorado

Orientador: Ronaldo Dias / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-14T19:32:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Saraiva_MarleyApolinario_M.pdf: 2908252 bytes, checksum: 4161f517f546fb5d5dcd7a8988f11e11 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Devido à grande evolução dos computadores tornou-se comum coletar dados de alta dimensão. A quimiometria, que é a aplicação de métodos estatísticos e matemáticos à dados de origem química, pode ser citada como exemplo, pois nestes casos os dados são espectros que geralmente são observados em vários comprimentos de onda. O problema de como combinar estes espectros de forma ótima com o objetivo de aproximar medidas de concentrações é um problema de calibração multivariada. Em geral, esta calibração é feita com técnicas de estatística multivariada, que por sua vez, apresentam sérias dificuldades em lidar com a alta dimensão dos dados. Nesta dissertação propomos um modelo que considere as características funcionais intrínsecas deste tipo de problema, uma vez que as técnicas de estatística multivariada não consideram tais características. Algumas das técnicas de estatística multivariada mais utilizadas são de regressão linear múltipla multivariada (MLR) e regressão por mínimos quadrados parciais (PLS). Estas técnicas resumem a informação da matriz de dados, seja por escolha de quem está modelando, seja por análise de componentes principais e isto pode ocasionar perda de informa ações importantes para as análises. Devido a estas dificuldades propomos um modelo que considera o dado como ele é, uma função, e não como um dado multivariado e propomos também um modelo funcional para a estrutura de covariância. Ambos os modelos propostos utilizam a análise de dados funcionais (ADF) e por isso não apresentam as dificuldades comuns dos métodos de estatística multivariada, uma vez que a alta dimensão dos dados não é tão restritiva quanto nas técnicas multivariadas. / Abstract: With the computer evolution, the high dimension data collection has become common. The chemometrics, which is the application of statistical and mathematical methods to the chemical data, it can be an example. In these cases the data are spectra that are usually observed in several wavelengths. The problem of how to combine these spectra optimally with the goal of bringing the measurement of concentrations is a multivariate calibration problem. In general, this calibration is done with multivariate statistical techniques but there are severe difficulties in dealing with high-dimensional data. In this dissertation we propose a model that considers the intrinsic functional characteristics of this kind of problem, since the multivariate statistics techniques do not consider such features. Some of useful multivariate statistical techniques are multivariate linear regression (MLR) and partial leas squares (PLS). These techniques summarize the information of the data matrix, either by choosing who is modeling or by principal component analysis and this can cause lost of important information for analysis. Because of these difficulties we propose a model that considers the data as it is, a function, not as a multivariate data and we also propose a working model for the covariance structure. Both proposed models using functional data analysis (ADF) and therefore do not have the common difficulties of the methods of multivariate statistics, since the high-dimensional data is not as restrictive as in multivariate analysis. / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: Ronaldo Dias / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-10T22:55:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Souza_CamilaPedrosoEstevamde_M.pdf: 4239065 bytes, checksum: 099f19df22c0b40a411d07eacc2fe0d1 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Avanços na tecnologia moderna têm facilitado a coleta e análise de dados de alta dimensão, ou dados que são formados por medidas repetidas de um mesmo objeto. Quando os dados são registrados densamente ao longo do tempo, freqüentemente por máquinas, eles são tipicamente chamados de dados funcionais, com uma curva (ou função) observada por objeto em estudo. A análise estatística de uma amostra de n curvas como essas é comumente chamada de análise de dados funcionais, ou ADF. Conceitualmente, dados funcionais são continuamente definidos. Claro que na prática eles geralmente são observados em pontos discretos. Não há exigência para que os dados sejam suaves, mas freqüentemente a suavidade ou outra regularidade será um aspecto chave da análise, em alguns casos derivadas das funções observadas serão importantes. Nessa dissertação diferentes técnicas de suavização serão apresentadas e discutidas, principalmente aquelas baseadas em funções splines...Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: Advances in modern technology have facilitated the collection and analysis of high-dimensional data, or data that are repeated measurements of the same subject. When the data are recorded densely over time, often by machine, they are typically termed functional or curve data, with one observed curve (or function) per subject. The statistical analysis of a sample of n such curves is commonly termed functional data analysis, or FDA. Conceptually, functional data are continuously defined. Of course, in practice they are usually observed at discrete points. There is no general requirement that the data be smooth, but often smoothness or other regularity will be a key aspect of the analysis, in some cases derivatives of the observed functions will be important. In this project different smooth techniques are presented and discussed, mainly those based on splines functions...Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations / Mestrado / Estatistica Não Parametrica / Mestre em Estatística

Métodos não-paramétricos têm aplicação ampla na análise de dados, tendo em vista que não são limitados pela necessidade de imposição de distribuições populacionais específicas. O caráter multivariado de dados provenientes de estudos nas ciências do comportamento, ecológicos, experimentos agrícolas e muitos outros tipos, e o crescimento contínuo da tecnologia computacional, têm levado a um crescente interesse no uso de métodos multivariados não-paramétricos. A aplicação da análise de variância multivariada não-paramétrica é pouco inacessível ao pesquisador, exceto através de métodos aproximados baseados nos valores assintóticos da estatística de teste. Portanto, este trabalho tem por objetivo apresentar uma rotina na linguagem C que realiza testes baseados numa extensão multivariada do teste univariado de Kruskal- Wallis, usando a técnica das permutações. Para pequenas amostras, todas as configurações de tratamentos são obtidas para o cálculo do valor-p. Para grandes amostras, um número fixo de configurações aleatórias é usado, obtendo assim valores de significância aproximados. Além disso, um teste alternativo é apresentado com o uso de componentes principais baseados nas matrizes de postos. / Nonparametric methods have especially broad applications in the analysis of data since they are not bound by restrictions on the population distribution. The multivariate character of behavioural, ecological, agricultural and many other types of data and the continued improvement in computer technology have led to a sharp interest in the use of nonparametric multivariate methods in data analysis. The application of nonparametric multivariate analysis is inaccessible to applied research, except by approximation methods based on asymptotic values of the test statistic. Thus, this work aims to presenting a routine in the C language that runs multivariate tests based on a multivariate extension of the univariate Kruskal-Wallis test, using permutation technique. For small samples, all possible treatment configurations are used in order to obtain the p-value. For large samples, a fixed number of random configurations are used, obtaining an approximated significance values. In addition, another alternative test is presented using principal components based on rank matrices.

Orientador : Aluisio de Souza Pinheiro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-03T22:18:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Benaglia_TatianaAndrea_M.pdf: 2598298 bytes, checksum: 0f7381cb238c297a4a2835ac30728c34 (MD5) Previous issue date: 2004 / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: Aluisio de Souza Pinheiro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-07T20:15:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Abreu_GabrielCoelhoGoncalvesde_M.pdf: 2309026 bytes, checksum: 4a857ceb54e460ea976576c36730e349 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: A análise de dados de expressão gênica tem sido de grande importância nas mais variadas áreas do desenvolvimento humano, como agricultura, melhoramento animal e medicina. Apesar dos avanços na área de estatística genética, a análise desse tipo de dados pode ser complexa e de difícil execução. Os investimentos já feitos nos últimos anos em pesquisa laboratorial podem levar a resultados concretos (melhoramento genético, vacinas genéticas, patentes) em pouco tempo, sob a correta interpretação dos resultados. Como a análise é feita em milhares de genes, existem problemas de comparações múltiplas, excedendo substancialmente o valor nominal de cada teste. Atualmente, em biologia, o problema de testes múltiplos se tornou uma norma, e não uma excessão. Assim, soluções sugeridas englobam o controle da taxas de erro, como o FDR (False discovery rate). O estudo da distribuição empírica dos p-valores, obtidos através dos testes estatísticos, pode ser realizado sob um modelo de mistura finita de distribuições beta. Sugere-se a utilização da distribuição beta generalizada com três parâmetros, mais flexível que a beta padrão. Faz-se um estudo da estimação paramétrica e semi-paramétrica no modelo proposto. São feitos estudos de simulação e aplicação a dados reais / Abstract: The analysis of gene expression data has been of great importance in many fields of human knowledge, as agriculture, animal breeding, and medicine. Despite the continuous progress of statsitical genetics, the analysis of such data can be complex and of difficult evaluation. The investments done in the last years in laboratorial research can lead to important results in short time under the correct interpretation of data. As the analysis are done under a huge amount of data, multiple comparison problems are present, resulting in a redction of the nominal confidence of each test. Nowadays, in biologi and related fields, multiple testing problems has become a reality. Thus, among possible solutions is the control of error rates, such the FDR (False discovery rate). The estimation of the p-values distribution, obtained through statistical tests, can be evaluated by a finite mixture model of beta distributions. The use of generalized beta distribution with three parameters, a more frexible distribution, is sugested. The parametric and semi-parametric estimations are studied over the proposed model. Simulations and a application to real data are considered. / Mestrado / Mestre em Estatística

A principal motivação desta dissertação é um estudo realizado pelo Instituto do Câncer do Estado de São Paulo (ICESP), envolvendo oitocentos e oito pacientes com câncer em estado avançado. Cada paciente foi acompanhado a partir da primeira admissão em uma unidade de terapia intensiva (UTI) pelo motivo de câncer, por um período de no máximo dois anos. O principal objetivo do estudo é avaliar o tempo de sobrevivência e a qualidade de vida desses pacientes através do uso de um tempo ajustado pela qualidade de vida (TAQV). Segundo Gelber et al. (1989), a combinação dessas duas informações, denominada TAQV, induz a um esquema de censura informativa; consequentemente, os métodos tradicionais de análise para dados censurados, tais como o estimador de Kaplan-Meier (Kaplan e Meier, 1958) e o teste de log-rank (Peto e Peto, 1972), tornam-se inapropriados. Visando sanar essa deficiência, Zhao e Tsiatis (1997) e Zhao e Tsiatis (1999) propuseram novos estimadores para a função de sobrevivência e, em Zhao e Tsiatis (2001), foi desenvolvido um teste análogo ao teste log-rank para comparar duas funções de sobrevivência. Todos os métodos considerados levam em conta a ocorrência de censura informativa. Neste trabalho avaliamos criticamente esses métodos, aplicando-os para estimar e testar curvas de sobrevivência associadas ao TAQV no estudo do ICESP. Por fim, utilizamos um método empírico, baseado na técnica de reamostragem bootstrap, a m de propor uma generalização do teste de Zhao e Tsiatis para mais do que dois grupos. / The motivation for this research is related to a study undertaken at the Cancer Institute at São Paulo (ICESP), which comprises the follow up of eight hundred and eight patients with advanced cancer. The patients are followed up from the first admission to the intensive care unit (ICU) for a period up to two years. The main objective is to evaluate the quality-adjusted lifetime (QAL). According to Gelber et al. (1989), the combination of both this information leads to informative censoring; therefore, traditional methods of survival analisys, such as the Kaplan-Meier estimator (Kaplan and Meier, 1958) and log-rank test (Peto and Peto, 1972) become inappropriate. For these reasons, Zhao and Tsiatis (1997) and Zhao and Tsiatis (1999) proposed new estimators for the survival function, and Zhao and Tsiatis (2001) developed a test similar to the log-rank test to compare two survival functions. In this dissertation we critically evaluate and summarize these methods, and employ then in the estimation and hypotheses testing to compare survival curves derived for QAL, the proposed methods to estimate and test survival functions under informative censoring. We also propose a empirical method, based on the bootstrap resampling method, to compare more than two groups, extending the proposed test by Zhao and Tsiatis.

Orientadores: Nancy Lopes Garcia, Ronaldo Dias / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-18T04:43:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ludwig_GuilhermeVieiraNunes_M.pdf: 4540322 bytes, checksum: c767b4a6c7cd883a70e9ebbc33fe04ec (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: O objetivo desta dissertação é desenvolver estimadores não paramétricos para a função de covariância de dados funcionais agregados, que consistem em combinações lineares de dados funcionais que não podem ser observados separadamente. Estes métodos devem ser capazes de produzir estimativas que separem a covariância típica de cada uma das subpopulações que geram os dados, e que sejam funções não negativas definidas. Sob estas restrições, foi definida uma classe de funções de covariância não estacionarias, à qual resultados da teoria de estimação de covariância de processos estacionários podem ser estendidos. Os métodos desenvolvidos foram ilustrados com a aplicação em dois problemas reais: a estimação do perfil de consumidores de energia elétrica, em função do tempo, e a estimação da transmitância de substâncias puras em espectroscopia de infravermelho, através da inspeção de misturas, em função do espectro da luz / Abstract: The goal of this dissertation is to develop nonparametric estimators for the covariance function of aggregated functional data, which consists into linear combinations of functional data that cannot be sampled separately. Such methods must be able to produce estimates that not only separate the typical covariance of the subpopulations composing the data, but also be nonnegative definite functions. Under these restrictions, a class of nonstationary covariance functions was proposed, to which stationary processes' covariance function estimation results can be readily extended. The developed methods were illustrated with an application to two real problems: the estimation of electric energy consumers' profiles, as a function of the time of the day, and the estimation of the transmittance of pure substances in infrared spectroscopy, while inspecting mixtures of them, as a function of light spectrum / Mestrado / Estatistica Não Parametrica / Mestre em Estatística