Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-07-05T13:27:06Z No. of bitstreams: 1 Edleide de Brito.pdf: 713928 bytes, checksum: 866f5d7d7f7c4fa2c772973123cf0e7c (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-05T13:27:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Edleide de Brito.pdf: 713928 bytes, checksum: 866f5d7d7f7c4fa2c772973123cf0e7c (MD5) Previous issue date: 2008-12-03 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / We present some mathematical properties of the class of modified power series distributions (MPSD) introduced by Gupta (1974). This class of distribution includes some important distributions such as the binomial, negative binomial, Poisson, logarithmic series, among others. More recently, this class of models was studied in the context of regression models by Cordeiro et al. (2008). It presents some methods for determination of priors and using real data sets some was accomplished analysis bayesian. / Neste trabalho, alguns resultados na classe de distribuições em série de potências modificadas (representada pela sigla MPSD) proposta por Gupta (1974) são apresentados. Importantes distribuições tais como a binomial, binomial negativa, Poisson e séries logarítmicas pertencem a esta classe de distribuições. Mais recentemente essa classe de distribuições foi estudada no contexto de modelos não-lineares generalizados por Cordeiro et al. (2008). Dentre estas distribuições, devido sua aplicabilidade em problemas práticos propusemos uma abordagem bayesiana para o modelo binomial negativo generalizado com parâmetros m, f e m, em que através do método de Monte Carlo com Cadeias de Markov (MCMC) encontramos as estimativas bayesianas,considerando m conhecido, para os parâmetros m e f utilizando um conjunto de dados reais.

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-04-07T15:18:02Z No. of bitstreams: 1 Samy marques.pdf: 1541887 bytes, checksum: 6335e5c12fc4f4fec24616c00e7613b4 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-07T15:18:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Samy marques.pdf: 1541887 bytes, checksum: 6335e5c12fc4f4fec24616c00e7613b4 (MD5) Previous issue date: 2017-02-16 / The Binomial probability distribution is one of the most commonly used to represent data of discrete random variables. In this work, we present the construction of the Binomial model and its main characteristics. The relationship with other distributions is explored following the theoretical aspects and examples of applications. The examples using data from the Brazilian soccer championship can become a motivational proposal for the students of the High School. The methodology is applied with the computational support of free software Geogebra. / A distribuição de probabilidade Binomial é uma das mais utilizadas para representar dados de variáveis aleatórias discretas. Neste trabalho, apresentamos a construção do modelo Binomial e suas principais caracter´ısticas. O relacionamento com outras distribuições é explorado seguindo os aspectos teóricos e exemplos de aplicações. Os exemplos usando dados do campeonato brasileiro de futebol podem se tornar uma proposta motivadora para os alunos do Ensino Médio. A metodologia é aplicada com o apoio computacional do software livre GeoGebra

Submitted by Marcelo Braga Covo (mcovo@ibiunainvest.com.br) on 2015-03-17T16:48:46Z No. of bitstreams: 1 tesecovo.pdf: 385739 bytes, checksum: 253e4c0b5c2b22775f64b6e31b4c0cea (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2015-04-07T14:13:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 tesecovo.pdf: 385739 bytes, checksum: 253e4c0b5c2b22775f64b6e31b4c0cea (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2015-04-08T17:19:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 tesecovo.pdf: 385739 bytes, checksum: 253e4c0b5c2b22775f64b6e31b4c0cea (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-08T17:20:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tesecovo.pdf: 385739 bytes, checksum: 253e4c0b5c2b22775f64b6e31b4c0cea (MD5) Previous issue date: 2009-06-01 / Este trabalho demonstra como podemos usar opções sobre o Índice de Taxa Média de Depósitos Interfinanceiros de Um Dia (IDI) para extrair a função densidade de probabilidade (FDP) para os próximos passos do Comitê de Política Monetária (COPOM). Como a decisão do COPOM tem uma natureza discreta, podemos estimar a FDP usando Mínimo Quadrados Ordinários (MQO). Esta técnica permite incluir restrições sobre as probabilidades estimadas. As probabilidades calculadas usando opções sobre IDI são então comparadas com as probabilidades encontradas usando o Futuro de DI e as probabilidades calculadas através de pesquisas. / This paper demonstrates how options on the One-day Brazilian Interfinancial Deposits Index (IDI) can be used to recover the implied probability density function (PDF) for futures Monetary Policy Committee (COPOM) outcomes. The discrete nature of the choices made by the COPOM allows recovering the PDF using ordinary least squares (OLS) estimation. This method also allows the imposition of restrictions on the recovered probabilities. Recovered probabilities using options on IDI are then compared to the probabilities obtained using the futures on DI and the probabilities recovered by surveys.

A percepção e interpretação da interação de indivíduos e populações com o ambiente e a forma como tal relação condiciona sua distribuição espacial é questão-chave e recorrente em estudos ecológicos. Padrões de uso de área observados para populações emergem em ultima análise da variabilidade entre seus indivíduos em selecionar habitats e interagir com os mesmos. Este estudo teve como foco o uso de área pela população do boto-cinza, Sotalia guianensis, e sua variabilidade individual no estuário de Cananeia, localizado na costa sudeste do Brasil (25°03\' S; 47°55\' W), durante o verão e o inverno de 2015 e o verão de 2016. Parâmetros ambientais e geográficos (distâncias da desembocadura de rios, da entrada do estuário e de áreas urbanas, profundidade, maré e autocorrelação espacial) foram testados para explicar a distribuição da população e de seus indivíduos a partir de funções de probabilidade de seleção de recursos (RSPF) em modelos aditivos generalizados (GAM). Onze indivíduos fotoidentificados com 18 ou mais recapturas foram avaliados com o uso de modelos individuais de ocupação e sua interpretação foi subsidiada por estimativas de áreas domiciliares obtidas a partir de kerneis fixos de densidade. Nas três temporadas a população apresentou densidades de grupos desiguais ao longo do estuário e todas as variáveis, com exceção da distância de áreas urbanas, explicaram as probabilidades de presença observadas. Análises individuais revelaram discrepâncias nos tamanhos e disposição geográfica de áreas domiciliares e diferenças na composição e estimativa dos parâmetros selecionados para cada indivíduo. A variabilidade individual na população deve ter papel fundamental em termos de utilização do espaço e seleção de habitat pelo boto-cinza no estuário local. / Understanding and interpreting the interaction of individuals and populations with the environment and how this relationship outlines their spatial distribution is a key question common in ecological studies. Area use patterns observed for populations are ultimately an outcome from individual variability in habitat selection and their interaction with such environments. Are use and habitat selection by the population of Guiana dolphins, Sotalia guianensis, and its individual variability were accessed in the Cananeia estuary (25°03\' S; 47°55\' W), southeastern Brazil, during the summer and winter of 2015 and the summer of 2016. Environmental and geographic parameters were estimated aiming to explain population distribution and differences within individuals. For this purpose, resource selection probability functions (RSPF) were applied in generalized additive models (GAM). Covariates tested included: distance to river mouths, distance to the estuary entrance, distance to urban areas, depth and tide. Geographic coordinates were used to model spatial autocorrelation. Eleven photo-identified individuals had their occupancy modelled and accessed in relation to their home range obtained from fixed kernel densities estimates. The population exhibited patchy group densities throughout the estuary in all seasons. Except from distance to urban areas all variables were selected in our final model for the population\'s RSPF. Individual analysis revealed discrepancies in size and location of home ranges which lead to remarkable differences in the composition and estimates of parameters selected in the models for each individual.

A percepção e interpretação da interação de indivíduos e populações com o ambiente e a forma como tal relação condiciona sua distribuição espacial é questão-chave e recorrente em estudos ecológicos. Padrões de uso de área observados para populações emergem em ultima análise da variabilidade entre seus indivíduos em selecionar habitats e interagir com os mesmos. Este estudo teve como foco o uso de área pela população do boto-cinza, Sotalia guianensis, e sua variabilidade individual no estuário de Cananeia, localizado na costa sudeste do Brasil (25°03\' S; 47°55\' W), durante o verão e o inverno de 2015 e o verão de 2016. Parâmetros ambientais e geográficos (distâncias da desembocadura de rios, da entrada do estuário e de áreas urbanas, profundidade, maré e autocorrelação espacial) foram testados para explicar a distribuição da população e de seus indivíduos a partir de funções de probabilidade de seleção de recursos (RSPF) em modelos aditivos generalizados (GAM). Onze indivíduos fotoidentificados com 18 ou mais recapturas foram avaliados com o uso de modelos individuais de ocupação e sua interpretação foi subsidiada por estimativas de áreas domiciliares obtidas a partir de kerneis fixos de densidade. Nas três temporadas a população apresentou densidades de grupos desiguais ao longo do estuário e todas as variáveis, com exceção da distância de áreas urbanas, explicaram as probabilidades de presença observadas. Análises individuais revelaram discrepâncias nos tamanhos e disposição geográfica de áreas domiciliares e diferenças na composição e estimativa dos parâmetros selecionados para cada indivíduo. A variabilidade individual na população deve ter papel fundamental em termos de utilização do espaço e seleção de habitat pelo boto-cinza no estuário local. / Understanding and interpreting the interaction of individuals and populations with the environment and how this relationship outlines their spatial distribution is a key question common in ecological studies. Area use patterns observed for populations are ultimately an outcome from individual variability in habitat selection and their interaction with such environments. Are use and habitat selection by the population of Guiana dolphins, Sotalia guianensis, and its individual variability were accessed in the Cananeia estuary (25°03\' S; 47°55\' W), southeastern Brazil, during the summer and winter of 2015 and the summer of 2016. Environmental and geographic parameters were estimated aiming to explain population distribution and differences within individuals. For this purpose, resource selection probability functions (RSPF) were applied in generalized additive models (GAM). Covariates tested included: distance to river mouths, distance to the estuary entrance, distance to urban areas, depth and tide. Geographic coordinates were used to model spatial autocorrelation. Eleven photo-identified individuals had their occupancy modelled and accessed in relation to their home range obtained from fixed kernel densities estimates. The population exhibited patchy group densities throughout the estuary in all seasons. Except from distance to urban areas all variables were selected in our final model for the population\'s RSPF. Individual analysis revealed discrepancies in size and location of home ranges which lead to remarkable differences in the composition and estimates of parameters selected in the models for each individual.