Thesis (D. Min.)--Trinity Evangelical Divinity School, 2006. / Abstract. Includes bibliographical references (leaves 175-176).

Universiẗat, Diss., 2003--Bonn.

Orientador: Marcílio Dias Silveira da Mota / Coorientador: Henrique Nunes de Oliveira / Banca: Humberto Tonhati / Banca: Evaldo Antonio Lencioni Titto / Resumo: O objetivo desse trabalho foi estimar parâmetros genéticos para o caráter tempo e colocação final em corridas de cavalos Puro Sangue Inglês (PSI) com procedimentos Bayesiano e Thurstoniano, a fim de fornecer subsídios para a seleção de reprodutores e consequente melhoramento genético da raça no Brasil. A partir de dados fornecidos pela empresa Turf Total Ltda foram consideradas 251.754 informações de tempo e 272.277 informações de colocações finais em 34.316 corridas de cavalos PSI ocorridas entre 1992 e 2011 em 6 hipódromos do país, para as distâncias de 1.000, 1.300, 1.600 e 2.000 metros. Os efeitos considerados fixos foram idade, sexo, posição de largada e páreo para as análises de tempo, e sexo, idade, posição de largada, páreo e nível de dificuldade da corrida para as análises de colocações finais. As herdabilidades e correlações genéticas para tempo foram estimadas utilizando inferências bayesianas, ao passo que para as estimativas de herdabilidade de colocação final utilizou-se o modelo Thurstoniano. As estimativas de herdabilidade para tempo em análises unicaraterísticas. foram semelhantes às encontradas na literatura, e variaram entre 0,31 e 0,04 e as repetibilidades encontradas variaram de 0,61 a 0,22, respectivamente com o aumento das distâncias. As estimadas para colocação final variaram de 0,57 a 0,21, apresentando a mesma tendência que as herdabilidades para tempo. As estimativas de herdabilidade para tempo na análise multicaracterística variaram entre 0,34 e 0,15 com repetibilidade entre 0,63 e 0,36. Nessa análise, a seleção para tempo também mostrou-se mais eficiente em distâncias menores, onde as herdabilidades foram maiores. As estimativas de correlações genéticas foram positivas e variaram de 0,47 a 0,97. Conclui-se que, em distâncias mais curtas, a seleção tanto para tempo... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The objective of this study was to estimate genetic paremeters for racing time and final rank in Thoroughbred horses using Bayesian and Thurstonian procedures, in order to provide data that contribute for selection and the consequent genetic improvement of the breed in Brazil. Data were provided by the company Turf Total Ltda. and consisted of 251,754 racing time records and 272,277 final rank records obtained from 34,316 Thoroughbred races (distances of 1,000, 1,300, 1,600 and 2,000 m) that occurred between 1992 and 2011 on six race tracks. Fixed effects included age, sex, post-position and race for the analysis of racing time, and sex, age, post-position, race and level of difficulty for final rank analysis. The heritabilities for racing time and final rank and the genetic correlations between racing times were estimated by Bayesian inference. In addition, a Thurstonian model was used to estimate the heritability for final rank. The heritability estimates for racing time in one-trait analysis were similar to those reported in the literature and ranged from 0.31 to 0.04. Repeatability estimates tended to decrease with increasing race distance (0.61 to 0.22) .The heritabilities estimates for final rank ranged from 0.57 to 0.21 and showed the same trend as the heritabilities for time. The heritability estimates for racing time obtained by multi-trait analysis ranged form 0.34 to 0.15, with repeatabilities of 0.63 to 0.36 at the distances studied. Multi-trait analysis also showed that selection for racing time was more efficient at shorter distances when heritabilities were higher. The genetic correlations were all positive and ranged from 0.47 to 0.97. In conclusion, selection for both racing time and final rank is more efficient at shorter distances... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Submitted by Nathália Faria da Silva (nathaliafsilva.ufv@gmail.com) on 2017-07-13T11:23:31Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1310330 bytes, checksum: 0b1fb40f1985db830fa723ed7b82aec9 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-13T11:23:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1310330 bytes, checksum: 0b1fb40f1985db830fa723ed7b82aec9 (MD5) Previous issue date: 2001-11-13 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The objective of the first study was to obtain genetic parameters for sequential weights of beef cattle using RRM on data sets with missing and no missing traits, and to compare these estimates with those obtained by MTM. Growth curves of Nellore cattle were analyzed using body weights measured at ages ranging from 1 day (birth weight) to 733 days. Two data samples were created: one with 71,867 records from herds with missing traits and the other with 74,601 records from herds with no missing traits. Records preadjusted to a fixed age were analyzed by a multiple trait model (MTM), which included the effects of contemporary group, age of dam class, additive direct, additive maternal, and maternal permanent environment. Analyses were by restricted maximum likelihood (REML) with 5 traits at a time. The random regression model (RRM) included the effects of age of animal, contemporary group, age of dam class, additive direct, additive maternal, permanent environment, and maternal permanent environment. Legendre cubic polynomials were used to describe the random effects. Estimates of covariances by MTM were similar for both data sets, although those from the missing data set showed more variability from age to age. The estimates from RRM were similar to those from MTM only for the complete -trait case and showed large artifacts for the case of missing traits. Estimates of additive direct-maternal correlations under RRM for some ages approached -1.0, and most likely contained artifacts. If many traits are missing, the best approach to obtaining parameters for RRM would be conversion from smoothed MTM estimates. The purpose of the second study was estimation of parameters of models and data sets as in the first study by a Bayesian methodology – Gibbs sampling, and to make comparisons with their estimates by REML. Analyses were by a Bayesian method for all 9 traits. MTM estimated covariance components and genetic parameters for birth weight and sequential weights and RRM for all ages. Estimates of additive direct variance from herds with missing traits increased from birth weight through weight at 551 to 651 days with MTM. However, this component also increased for the sample with no missing traits after this age. Additive direct and residual estimated variance with RRM increased over all ages for both samples. For MTM, additive direct and maternal heritabilities were greater from the sample with herds with missing traits than those values from herds with no missing traits. The estimates from RRM were slightly lower than those from MTM for the sample with no missing traits; however, additive maternal heritabilities from MTM were greater than those using RRM. The estimated additive direct genetic correlations for each pair of traits were slightly higher for the first age (birth weight) using MTM than RRM. The range of additive maternal genetic correlations was lower than that for additive direct genetic correlations with MTM and RRM. Due to the fact that covariance components based on RRM were inflated for herds with missing traits, MTM should be used and converted to covariance functions. As well, for analyses with standard models where inferences on shapes of parameters are not important, analyses by REML may be more robust. The first goal of the third study was to implement the genetic evaluation of weights for a large population of beef cattle using the random regression model. The second goal was to compare these evaluations with those obtained from a multitrait evaluation. Expected progeny differences (EPD) were computed by two methods: a finite method using sparse factorization (SF) and interating (IT) by preconditioned conjugate gradient (PCG). The correlations between EPDs from MTM and RRM by SF and IT were ≤ .43 until the random regressions were orthogonalized. After orthogonalization high computing requirements of RRM were reduced by removing regressions corresponding to very low eigenvalues and by replacing the random error effects with weights. Correlations between EPDs from MTM and RRM for the additive direct effect were .87, .89, .89, .87, and .86 for W1 (weight at 60 days), W2 (weight at 252 days), W3 (weight at 243 days), W5 (weight at 426 days), and W7 (weight at 601 days), respectively. The corresponding correlations for the additive maternal effect were .85, .86, .88, .85 and .84, respectively. These low correlations were mostly due to differences in variances between the models and, to a lesser degree, due to better accounting for environmental effects and more data by RRM. The RRM applied to beef weights may be poorly conditioned numerically. / O objetivo do primeiro estudo foi estimar parâmetros para pesos seqüenciais de gado de corte, por meio de modelos de regressão aleatória (RRM), em características com informações perdidas e completas. Analisaram-se curvas de crescimento de gado Nelore mediante o uso de pesos corporais coletados, do nascer aos 733 dias de idade. Duas amostras foram geradas; a primeira era constituída de 71.867 medidas provenientes de rebanhos com informações perdidas, e a segunda, de 74.601 medidas oriundas de rebanhos com informações completas. Os pesos pré-ajustados a idades fixas foram analisados por meio de um modelo de características múltiplas (MTM), cinco características por vez, no qual foram incluídos efeitos de grupo contemporâneo, classe de idade da vaca, aditivo direto, aditivo materno e ambiente materno permanente. No modelo de regressão aleatória (RRM) foram incluídos efeitos de idade do animal, grupo contemporâneo, classe de idade da vaca, aditivo direto, ambiente permanente, aditivo materno e ambiente materno permanente. Polinômios cúbicos de Legendre foram utilizados na descrição dos efeitos aleatórios. Estimativas de covariâncias por meio de MTM foram similares em ambas as amostras, apesar de as obtidas da amostra com informações perdidas terem apresentado maior variabilidade entre as idades. As estimativas obtidas pelo RRM foram similares às obtidas pelo MTM somente para o caso de características completas e mostraram grande variabilidade para o caso de características com informações perdidas. Estimativas de correlações entre os efeitos aditivos direto e materno, por meio de RRM, foram iguais a -1.0, em algumas idades. Se várias informações forem perdidas, a melhor aproximação para obter parâmetros por meio de RRM seria a conversão das estimativas obtidas por meio de MTM. O segundo estudo objetivou estimar parâmetros por meio de modelos e características com informações perdidas e completas, à semelhança do primeiro estudo, mediante metodologia Bayesiana – Gibbs sampling, e efetivar comparações com as estimativas obtidas por meio da metodologia REML. As análises por meio do MTM foram para nove características. Estimaram-se componentes de covariâncias e parâmetros genéticos para específicos pontos seqüenciais, por meio do MTM; entretanto, por meio do RRM, tais estimativas foram obtidas para todas as idades. Estimativas de variâncias aditivas diretas para a amostra com informações perdidas aumentaram, do nascer à idade de 551 a 651 dias, pelo MTM, e em todas as idades, na amostra com informações completas. Estimativas de variâncias aditiva direta e residual, mediante RRM, aumentaram ao longo de todas as idades, em ambas as amostras. Pelo MTM, heritabilidades aditivas direta e materna foram maiores na amostra de rebanhos com informações perdidas do que na de rebanhos com informações completas. As estimativas obtidas pelo RRM foram ligeiramente menores do que aquelas obtidas pelo MTM na amostra com informações completas. Heritabilidades aditivas maternas pelo MTM foram maiores do que aquelas obtidas pelo RRM. As estimativas de correlações genéticas aditivas diretas foram levemente maiores para peso ao nascer, quando se utilizou MTM do que quando se empregou RRM. A amplitude das correlações genéticas aditivas maternas foi menor do que a do efeito genético aditivo direto, pelo MTM e pelo RRM. Tendo em vista que os componentes de covariância baseados em RRM são influenciados por informações perdidas, recomendam-se o MTM e a conversão destes componentes em funções de covariância. Além disso, nas análises com modelos-padrão em que inferências dos parâmetros não são importantes, o REML deve ser escolhido. Um terceiro trabalho objetivou a implementação de avaliação genética em bovinos de corte, utilizando modelo de regressão aleatória. Além disso, as avaliações foram comparadas com aquelas estimadas por meio de um modelo de características múltiplas. Dois métodos foram considerados nas análises: um método finito, FSPAKF90 (Factorization sparse matrix package), e o de iteração nos dados, PCG ( Preconditioned conjugate gradient). As correlações entre as diferenças esperadas nas progênies (DEP), estimadas pelo MTM e pelo RRM, foram muito baixas antes de se terem as regressões aleatórias ortogonais. Grande demanda computacional dos RRM foi reduzida pela remoção das regressões correspondentes a pequenas variâncias e também pela substituição dos efeitos aleatórios do erro por específica ponderação. Correlações entre DEPs, estimadas pelo MTM e pelo RRM para efeito aditivo direto, foram .87, .89, .89, .87 e .86 para W1 (peso aos 60 dias), W2 (peso aos 152 dias), W3 (peso aos 243 dias), W5 (peso aos 426 dias) e W7 (peso aos 601 dias), respectivamente. As correlações correspondentes, para efeito aditivo materno, foram .85, .86, .88, .85 e .84, respectivamente. Estimativas obtidas pelos RRM em informações ponderais de gado de corte podem não ser adequadas, em virtude das propriedades numéricas desses modelos. Em geral, baixas correlações são devidas a diferenças em variâncias entre modelos, número insuficiente de graus de liberdade para estimar os efeitos de ambiente e informações perdidas nos RRM.

Orientador : Roger Josef Zem / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-09-11T21:00:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Faria_SergioHenriqueBernardode_D.pdf: 4922037 bytes, checksum: 89a2b8549eebabf31b90e85dd94e0dd7 (MD5) Previous issue date: 2003 / Resumo: Destilação é um dos processos de separação que mais consome energia. Isto é motivação importante para o estudo de diferentes configurações de sistemas de destilação, com o objetivo de obter-se processos mais eficientes, que desperdicem menos energia e causem menor impacto ambiental. No estudo de diferentes configurações de sistemas de destilação, necessariamente tenta-se encontrar a combinação ótima entre os fatores: Número de estágios, razão de refluxo, condição térmica da alimentação, estágio de alimentação e a utilização de trocadores intermediários. Neste trabalho, um método para encontrar esta combinação ótima, do pronto de vista da termodinâmica, é proposto. O método se baseia na análise de colunas de destilação através do estudo de perfis de perdas de exergia. O perfil de perdas de exergia, montado a partir de balanços de exergia em cada estágio de uma coluna de destilação, representa a distribuição de forças motrizes ao longo da coluna. É a análise do formato do perfil que permite identificar mudanças necessárias na coluna para que a sua eficiência aumente. Os testes feitos para colunas com o sistema °metanol/água, mostraram que os perfis obtidos efetivamente representam a distribuição de forças motrizes na coluna, desde que as propriedades entalpia, entropia e energia de Gibbs, envolvidas nos cálculos, sejam consistentes entre si. Para isto, foi provado que é necessário considerar-se os valores de excesso destas propriedades. Estendendo um pouco o trabalho, análises mais detalhadas mostraram que é possível desprezar-se os valores de entalpia de excesso, obtendo ainda assim perfis coerentes. Este procedimento tem a vantagem de permitir que o método seja estendido a sistemas muIticomponentes. Por fim, o perfil de perdas de exergia foi utilizado para direcionar modificações em duas colunas (acetona/água e etanol/água), com o objetivo de aumentar a eficiência termodinâmica destas colunas. Foi constatado que as colunas finais obtidas são termodinamicamente mais eficientes que as originais / Abstract: The most frequently used method of separating fluid mixtures is by distillation, which uses significant amounts of energy. For this reason, the study of column design modifications with respect to energy consumption, has been the subject of many recent works concerning the energy efficiency of distillation columns. Column design modification involves options such as different number of stages, reflux ratios, feed stage location, feed condition and the benefit of using side-condensers or/and side reboilers. In this work a new procedure to find the best combination of these options, from a thermodynamic point of view is presented. In this method, exergy loss profiles are used to analyse different columns layouts. The exergy loss profile is obtained from a stage-to-stage exergy balance and represent the distribution of driving forces in the column. Critical analysis of profile shapes identifies necessary column modifications to lead to higher column efficiency. The methodology was tested to a separation of a high nonideal mixture (methanol/water), concluding that exergy loss profiles can represent the distribution of driving forces in the column. However, to ensure thermodynamic consistency, when dealing with nonideal systems excess properties cannot be ignored. Detailed studies showed that it is possible to simplify the method, ignoring excess enthalpy contribution and still ensure reasonable thermodynamic consistency. This modification allows the method to be applied to multicomponent systems. Finally, exergy 10ss profiles were used to identify suitable column modifications for acetone/water and ethanol/water splits. Results showed that the columns obtained after modifications are thermodynamically more efficient / Doutorado / Sistemas de Processos Quimicos e Informatica / Doutor em Engenharia Química

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(文学) / 甲第18713号 / 文博第671号 / 新制||文||613(附属図書館) / 31664 / 京都大学大学院文学研究科現代文化学専攻 / (主査)教授 伊藤 和行, 教授 林 晋, 准教授 伊勢田 哲治 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Letters / Kyoto University / DGAM

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The fully Bayesian estimation via the use of Markov chain Monte Carlo (MCMC) techniques has become popular for estimating item response theory (IRT) models. The current development of MCMC includes two major algorithms: Gibbs sampling and the No-U-Turn sampler (NUTS). While the former has been used with fitting various IRT models, the latter is relatively new, calling for the research to compare it with other algorithms. The purpose of the present study is to evaluate the performances of these two emerging MCMC algorithms in estimating two two-parameter logistic (2PL) IRT models, namely, the 2PL unidimensional model and the 2PL multi-unidimensional model under various test situations. Through investigating the accuracy and bias in estimating the model parameters given different test lengths, sample sizes, prior specifications, and/or correlations for these models, the key motivation is to provide researchers and practitioners with general guidelines when it comes to estimating a UIRT model and a multi-unidimensional IRT model. The results from the present study suggest that NUTS is equally effective as Gibbs sampling at parameter estimation under most conditions for the 2PL IRT models. Findings also shed light on the use of the two MCMC algorithms with more complex IRT models.

This project addresses the problem of comparing the offensive abilities of players from different eras in Major League Baseball (MLB). We will study players from the perspective of an overall offensive summary statistic that is highly linked with scoring runs, or the Berry Value. We will build an additive model to estimate the innate ability of the player, the effect of the relative level of competition of each season, and the effect of age on performance using piecewise age curves. Using Hierarchical Bayes methodology with Gibbs sampling, we model each of these effects for each individual. The results of the Hierarchical Bayes model permit us to link players from different eras and to rank the players across the modern era of baseball (1900-2004) on the basis of their innate overall offensive ability. The top of the rankings, of which the top three were Babe Ruth, Lou Gehrig, and Stan Musial, include many Hall of Famers and some of the most productive offensive players in the history of the game. We also determine that trends in overall offensive ability in Major League Baseball exist based on different rule and cultural changes. Based on the model, MLB is currently at a high level of run production compared to the different levels of run production over the last century.