É comum, em problemas de inferência bayesiana, deparar-se com uma distribuição a priori para o parâmetro de interesse, theta, que seja intratável analítica ou computacionalmente. Como a priori é uma escolha do pesquisador, tal situação ocorre por conta da intratabilidade da função de verossimilhança. Por meio de algoritmos ABC, é possível simular-se uma amostra da distribuição a posteriori, sem a utilização da verossimilhança. Neste trabalho, aplica-se o ABC no contexto de Environmental Stress Screening - ESS. ESS é um procedimento de estresse, em um processo de produção industrial, que visa evitar que peças de qualidade inferior sejam utilizadas no produto final. A partir de uma abordagem bayesiana do ESS, depara-se com uma verossimilhança (e, consequentemente, uma posteriori) intratável para o vetor de parâmetros de interesse. Utiliza-se, então, o ABC para obtenção de uma amostra da posteriori e calcula-se o tempo ótimo de duração de um futuro procedimento de estresse a partir da simulação feita. É também proposta uma generalização do problema de ESS para a situação em que existem k tipos de peças no processo de produção. Quantifica-se o problema e, novamente, aplica-se um algoritmo ABC para a obtenção de uma simulação da posteriori, bem como calcula-se o tempo ótimo de duração de um futuro teste de estresse. / In Bayesian inference problems, it is common to obtain a posterior distribution for the parameter of interest, theta, which is analytically or computationally intractable. Since the priori is chosen by the researcher, this situation arises from the intractability of the likelihood function. Through ABC algorithms it is possible to simulate a sample from the posterior distribution, without the analytical use of the likelihood function. In this work ABC is applied in the context of Environmental Stress Screening - ESS. ESS is a stress procedure, in an industrial production process, which aims to avoid low quality parts to be used in the final product. Under a Bayesian approach to ESS, an intractable likelihood (consequently, a posterior) is obtained for the paramater of interest. ABC is used to simulate a sample from the posterior and the optimal duration for a next stress procedure is calculated afterwards. A generalization of the ESS is also proposed considering that there are k types of parts in the production process. Again, ABC is used to simulate a sample from the posterior, and it is calculated the optimal duration for a next stress procedure.

Em ensaios clínicos é muito comum a ocorrência de dados longitudinais discretos. Para sua análise é necessário levar em consideração que dados observados na mesma unidade experimental ao longo do tempo possam ser correlacionados. Além dessa correlação inerente aos dados é comum ocorrer o fenômeno de superdispersão (ou sobredispersão), em que, existe uma variabilidade nos dados além daquela captada pelo modelo. Um caso que pode acarretar a superdispersão é o excesso de zeros, podendo também a superdispersão ocorrer em valores não nulos, ou ainda, em ambos os casos. Molenberghs, Verbeke e Demétrio (2007) propuseram uma classe de modelos para acomodar simultaneamente a superdispersão e a correlação em dados de contagens: modelo Poisson, modelo Poisson-gama, modelo Poisson-normal e modelo Poisson-normal-gama (ou modelo combinado). Rizzato (2011) apresentou a abordagem bayesiana para o ajuste desses modelos por meio do Método de Monte Carlo com Cadeias de Markov (MCMC). Este trabalho, para modelar a incerteza relativa aos parâmetros desses modelos, considerou a abordagem bayesiana por meio de um método determinístico para a solução de integrais, INLA (do inglês, Integrated Nested Laplace Approximations). Além dessa classe de modelos, como objetivo, foram propostos outros quatros modelos que também consideram a correlação entre medidas longitudinais e a ocorrência de superdispersão, além da ocorrência de zeros estruturais e não estruturais (amostrais): modelo Poisson inacionado de zeros (ZIP), modelo binomial negativo inacionado de zeros (ZINB), modelo Poisson inacionado de zeros - normal (ZIP-normal) e modelo binomial negativo inacionado de zeros - normal (ZINB-normal). Para ilustrar a metodologia desenvolvida, um conjunto de dados reais referentes à contagens de ataques epilépticos sofridos por pacientes portadores de epilepsia submetidos a dois tratamentos (um placebo e uma nova droga) ao longo de 27 semanas foi considerado. A seleção de modelos foi realizada utilizando-se medidas preditivas baseadas em validação cruzada. Sob essas medidas, o modelo selecionado foi o modelo ZIP-normal, sob o modelo corrente na literatura, modelo combinado. As rotinas computacionais foram implementadas no programa R e são parte deste trabalho. / Discrete and longitudinal structures naturally arise in clinical trial data. Such data are usually correlated, particularly when the observations are made within the same experimental unit over time and, thus, statistical analyses must take this situation into account. Besides this typical correlation, overdispersion is another common phenomenon in discrete data, defined as a greater observed variability than that nominated by the statistical model. The causes of overdispersion are usually related to an excess of observed zeros (zero-ination), or an excess of observed positive specific values or even both. Molenberghs, Verbeke e Demétrio (2007) have developed a class of models that encompasses both overdispersion and correlation in count data: Poisson, Poisson-gama, Poisson-normal, Poissonnormal- gama (combined model) models. A Bayesian approach was presented by Rizzato (2011) to fit these models using the Markov Chain Monte Carlo method (MCMC). In this work, a Bayesian framework was adopted as well and, in order to consider the uncertainty related to the model parameters, the Integrated Nested Laplace Approximations (INLA) method was used. Along with the models considered in Rizzato (2011), another four new models were proposed including longitudinal correlation, overdispersion and zero-ination by structural and random zeros, namely: zero-inated Poisson (ZIP), zero-inated negative binomial (ZINB), zero-inated Poisson-normal (ZIP-normal) and the zero-inated negative binomial-normal (ZINB-normal) models. In order to illustrate the developed methodology, the models were fit to a real dataset, in which the response variable was taken to be the number of epileptic events per week in each individual. These individuals were split into two groups, one taking placebo and the other taking an experimental drug, and they observed up to 27 weeks. The model selection criteria were given by different predictive measures based on cross validation. In this setting, the ZIP-normal model was selected instead the usual model in the literature (combined model). The computational routines were implemented in R language and constitute a part of this work.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:27:43Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2005-07-29Bitstream added on 2014-06-13T20:17:03Z : No. of bitstreams: 1 pegolo_nt_me_botfmvz.pdf: 771332 bytes, checksum: 2f77fa63a8f8feeff3478f76368698f9 (MD5) / Universidade Estadual Paulista (UNESP) / Dados de bovinos da raça Red Angus oriundos de um único criatório localizado no centro-sul norte-americano foram utilizados com o objetivo de avaliar a significância da interação genótipo-ambiente (IGA) em animais nascidos na primavera e no outono por meio da estimação da sua correlação genética. Foi utilizada a inferência bayesiana (programa MTGSAM) em análises uni-caráter e bi-caráter dos pesos ao nascer (PN), aos 205 dias (PD), aos 365 dias (PA) e ganho de peso entre 205 e 365 dias (GA), sendo estimadas as funções de densidade de probabilidade associadas às herdabilidades e correlações genéticas, tendo as últimas médias de 0,56, -0,11, 0,43 e 0,40, e modas de 0,66, -0,07, 0,39 e 0,49, respectivamente para cada caráter, mostrando uma grande significância da IGA. A metodologia mostrou-se capaz de estimar satisfatoriamente os componentes de (co)variância, mesmo em um volume limitado de dados, mostrando correlações genéticas extremamente baixas em clima heterogêneo em um mesmo local, pondo em discussão os resultados da análise uni-caráter. / Data from Red Angus cattle from a single herd located in middle-southern from USA were analyzed with the objective of evaluating the significance of genotype by environment interaction (GxEI) in calves born in Spring and Fall by estimation of its genetic correlation. The Bayesian inference (MTGSAM program) were used in an uni-character and a bi-character analysis of birth weight, 205-days weight, 365-days weight and gain between 205 and 365 days. The functions of probabilistic density of heritabilities and genetic correlations were estimated, with this last ones having averages of 0,56, -0,11, 0,43 and 0,40, and modes of 0,66, -0,07, 0,39 and 0,49, respectively for each character, showing a large significance of GxEI. The methodology was satisfactory in estimating the (co)variance components, even with a small volume of dates, showing low values of genetic correlations in a place with heterogeneous climate, generating discussion about the uni-character analysis.

Submitted by Fatima Fonseca (fatima.fonseca@sibi.ufrj.br) on 2017-10-11T15:48:31Z No. of bitstreams: 1 154101.pdf: 1579764 bytes, checksum: a743e61699ca91759a148a9fa33270d0 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-11T15:48:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 154101.pdf: 1579764 bytes, checksum: a743e61699ca91759a148a9fa33270d0 (MD5) Previous issue date: 1980-08 / Avalia o efeito do uso de informações regionais e conceituais, bem como da inclusão de medidas da variação amostral, nos projetos de reservatórios. O assunto é desenvolvido através da apresentação de um estudo de caso, especificamente o aproveitamento de Carolina no rio Tocantins. A metodologia adotada é de caráter geral, podendo ser implementada em outros casos. A teoria bayesiana é o instrumento básico usado. São apresentados, de forma sucinta, os principais resultados desta teoria para o caso em que as vazões médias anuais sejam independentes e normalmente distribuídas. Outros processos estocásticos geradores de vazões anuais não são considerados. Os dados fisiográficos, pluviométricos e fluviométricos para a Bacia do Rio Tocantins são obtidos de arquivos elaborados pelo Projeto de Hidrologia e Climatologia da Amazônia (SUDAM) a partir do "método da malha quadrada". Estas informações alimentam um modelo de regressão multivariado com o objetivo de obter estimativas para a média e variância das vazões anuais no aproveitamento. Um modelo conceitual do balanço hídrico é utilizado para completar o registro fluviométrico a partir de registros de precipitação. A série estendida é então empregada na obtenção de novas estimativas. A capacidade de geração do aproveitamento hidroelétrico é definida pela curva que relaciona demanda energética com risco de não atendimento num ano qualquer. Adotando 5% como um risco aceitável o potencial energético do aproveitamento é avaliado para três casos: (i) Usando somente as informações amostrais; (ii) Informações amostrais e conceituais combinadas; (iii) Informações amostrais, conceituais e regionais combinadas. O método de Monte-Carlo é aplicado para se obter intervalos de confiança para o risco. / Aims to quantify the effect on reservoir design of regional and conceptual information as well as measures of sample variation. The subject is presented by means of the case study of Carolina hydro-electrical plant on the Tocantins River. The adopted method is general and may be developed for other cases. Bayesian theory is the framework from which the main results are derived. Background material of this theory for independent and normally distributed mean anual flows, are presented in concise form. Other stochastic models are not considered. The physiographic, precipitation and streamflow data for the Tocantins basin are obtained from files developed by the Projeto de Hidrologia e Climatologia da Amazônia (SUDAM) that used the "square grid method". A multivariate regression model has used these informations to estimate the mean and variance of the anual flows at Carolina. A conceptual model of the water balance is utilized to extend the streamflow data through the use of precipitation data. Then the extended serie is used to obtain new estimates. The generation of the hydro-electric plant is defined by the relation between annual power demand and the risk of falling below this target. Adopting the desired risk equal to 5%, the capacity of the plant is estimated for three cases: (i) Using only the sample information; (ii) Using the sample combined with the results yielding from the conceptual model results; (iii) Using the sample combined with the results yielding from the conceptual and regional models. The Monte-Carlo method is used to obtain confidence intervals for the risk.

Submitted by Regina Correa (rehecorrea@gmail.com) on 2016-09-26T20:37:35Z No. of bitstreams: 1 TeseBY.pdf: 6542096 bytes, checksum: 1e7daee9ab7afc6289f89b17dc521998 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-27T19:32:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseBY.pdf: 6542096 bytes, checksum: 1e7daee9ab7afc6289f89b17dc521998 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-27T19:32:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseBY.pdf: 6542096 bytes, checksum: 1e7daee9ab7afc6289f89b17dc521998 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-27T19:32:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseBY.pdf: 6542096 bytes, checksum: 1e7daee9ab7afc6289f89b17dc521998 (MD5) Previous issue date: 2016-05-31 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / In this thesis, we extend some flexible cure rate models, such as the geometric, negative binomial and power series cure rate models, to allow for spatial correlations by including spatial frailties for the interval censored data setting. Parametric and semi-parametric cure rate models with independent and dependent spatial frailties are proposed and compared. The proposed models encompass several well-known cure rate models as its particular cases. Since these cure rate models are obtained by considering that the occurrence of an event of interest is caused by the presence of any non-observed risks, we also study the complementary cure model, which arises when the cure rate models are obtained by assuming the occurrence of an event of interest is caused when all of non-observed risks are activated. A new measure of model selection, based on the notion of predictive loss paradigm, for the interval-censoring data is also proposed. The MCMC method is used in a Bayesian inference approach and some Bayesian model selection criteria are used for model comparison. Moreover, we conduct an influence diagnostics to detect possible influential or extreme observations that can cause distortions on the results of analysis. Finally, the proposed models are applied to analyze a real dataset from a stop smoking study. / Nesta tese, estendemos os modelos flexíveis de sobrevivência com fração de cura, tais como os modelos de sobrevivência com fração de cura geométricos, binomial negativa e séries de potências, para permitir correlações espaciais incluindo fragilidades espaciais para os dados de censura intervalar. Modelos de cura paramétricos e semi-paramétricos com as fragilidades espaciais independentes e dependentes são propostos e comparados. Os modelos propostos abrangem vários modelos de cura bem conhecidos como seus casos particulares. Uma vez que estes modelos de cura são obtidos considerando que a ocorrência de um evento de interesse é causada pela presença de quaisquer riscos não observados, estudamos também os modelos de cura complementares, nesse caso, os modelos são obtidos assumindo que a ocorrência de um evento de interesse é causada quando todos os riscos, não observados, são ativados. Uma nova medida de seleção de modelo, baseada no paradigma da perda do preditivo, para dados de censura intervalar é proposta. Métodos MCMC são utilizados em uma abordagem de inferência Bayesiana sendo que os critérios de seleção de modelos Bayesiano são utilizados para comparação de modelos. Além disso, realizamos um diagnóstico de influência para detectar as possíveis observações influentes ou extremas que podem causar distorções sobre os resultados da análise. Finalmente, os modelos propostos são aplicados para analisar um conjunto de dados real de abstenção tabágica.

Submitted by Alison Vanceto (alison-vanceto@hotmail.com) on 2017-01-11T10:26:37Z No. of bitstreams: 1 DissLVS.pdf: 1824115 bytes, checksum: 71ce8c53b020b46c93876ebad01cdbc4 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2017-01-13T19:21:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissLVS.pdf: 1824115 bytes, checksum: 71ce8c53b020b46c93876ebad01cdbc4 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2017-01-13T19:21:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissLVS.pdf: 1824115 bytes, checksum: 71ce8c53b020b46c93876ebad01cdbc4 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-13T19:21:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissLVS.pdf: 1824115 bytes, checksum: 71ce8c53b020b46c93876ebad01cdbc4 (MD5) Previous issue date: 2016-10-28 / Não recebi financiamento / A metanálise tem sido amplamente utilizada em estudos médicos especialmente em revisões sistemáticas de ensaios clínicos aleatorizados. Para modelos de regressão a técnica ainda é muito escassa e limitada. Geralmente, trata-se apenas de uma medida baseada nas médias de estimativas pontuais dos diferentes estudos, perdendo-se muita informação dos dados originais. Atualmente, torna-se cada vez mais fundamental o uso da metanálise para sumarizar estudos de mesmo objetivo, em razão do avanço da ciência e o desejo de usar o menor número de seres humanos em ensaios clínicos. Utilizando uma medida metanalítica Bayesiana, o objetivo é propor um método genérico e eficiente para realizar metanálise em modelos de regressão.

In this thesis, we explore the potential of employing Statistical Mechanics techniques to study economic systems, showing how such an approach could greatly contribute by allowing the study of very complex systems, exhibiting rich behavior such as phase transitions, criticality and glassy phases, which are not found in the usual economic models. We exemplify this potential via three specific problems: (i) a Statistical Mechanics framework for dealing with irrational consumers, in which the rationality is set by a parameter akin to a temperature which controls deviations from the maximum of his utility function. We show that an irrational consumer increases the economic activity while decreasing his own utility; (ii) an analysis using Information Theory of real world Input-Output matrices, showing that the aggregation methods used to build them most likely underestimated the dependency of the production chain on a few crucial sectors, having important consequences for the analysis of these data; (iii) a zero intelligence model in which agents with a power law distributed initial wealth randomly trade goods of different prices. We show that this initial inequality generates a higher inequality in free cash, reducing the overall liquidity in the economy and slowing down the number of trades. We discuss the insights obtained with these three problems, along with their relevance for the larger picture in Economics. / Nesta tese, exploramos o potencial de ser usar técnicas de Mecânica Estatística para o estudo de sistemas econômicos, mostrando como tal abordagem pode contribuir significativamente ao permitir o estudo de sistemas complexos que exibem comportamentos ricos como transições de fase, criticalidade e fases vítreas, não encontradas normalmente em modelos econômicos tradicionais. Exemplificamos este potencial através de três problemas específicos: (i) um framework de Mecânica Estatística para lidar com consumidores irracionais, no qual a racionalidade é controlada pela temperatura do sistema, que define o tamanho dos desvios do estado de máxima utilidade. Mostramos que um consumidor irracional aumenta a atividade econômica ao mesmo tempo que diminui seu próprio bem estar; (ii) uma anáise usando Teoria da Informação de matrizes Input-Output de economias reais, mostrando que os métodos de agregação utilizados para construí-las provavelmente subestima a dependência das cadeias de produção em certos setores cruciais, com consequências importantes para a analíse destes dados; (iii) um modelo em que agentes com uma riqueza inicial distributida como lei de potências trocam aleatoriamente objetos com preços distintos. Mostramos que esta desigualdade inicial gera uma desigualdade ainda maior em dinheiro livre, reduzindo a liquidez total na economia e diminuindo a quantidade de trocas. Discutimos as consequências dos resultados destes três problemas, bem como sua relevância na perspectiva geral em Economia.

Apresenta-se nesta tese os resultados de aplicações do formalismo da Mecânica Estatística em dois problemas independentes. O primeiro diz respeito a um modelo para Evolução do Acasalamento Preferencial no processo de Especiação Simpátrica; enquanto que o segundo refere-se ao desenvolvimento de um algoritmo de aprendizado por meio de Inferência Aproximativa. No problema biológico estudado, cada indivíduo em um modelo de agentes é composto por dois traços. Enquanto um é responsável pela ecologia do indivíduo, o outro dita uma aparência física descorrelacionada com a adaptabilidade. Esses traços são expressos por diferentes loci que estão ligados entre si por uma taxa de recombinação. O modelo inclui também a possibilidade de evolução da preferência sexual dos indivíduos. Foi construído para esse modelo um diagrama de fases no espaço dos parâmetros que descrevem o ambiente como, por exemplo, quantidades de recursos e deficiência do indivíduo híbrido. Foram encontradas três fases de equilíbrio: (i) emergência de Acasalamento Preferencial; (ii) extinção de um dos alelos do locus responsável pela ecologia e (iii) equilíbrio Hardy-Weinberg. Foi verificado que o acasalamento preferencial pode emergir ou mesmo ser perdido (e vice-versa) em resposta a mudanças no ambiente. Além disso, o sistema apresenta memória característica típica de transições de primeira ordem, o que permitiu a descrição desse sistema biológico por meio do arcabouço da Mecânica Estatística. Em relação à Inferência Aproximativa, está-se interessado na construção de um algoritmo de aprendizado supervisionado por meio da técnica de Propagação de Expectativas. Mais especificamente, pretende-se inferir os parâmetros que compõem um Perceptron Professor a partir do conjunto de pares - entradas e saídas - que formam o conjunto de dados disponíveis. A estimativa desses parâmetros será feita pela substituição de uma distribuição Posterior original, geralmente intratável, por uma distribuição aproximativa tratável. o algoritmo Propagação de Expectativas foi adotado para a atualização, passo a passo, dos termos que compõem essa distribuição aproximativa. Essa atualização deve ser repetida até que a convergência seja atingida. Utilizando o Teorema do Limite Central e o método de Cavidade, foi possível obter um algoritmo genérico e que apresentou desempenho bastante evidente em dois modelos estudados: o modelo do Perceptron Binário e o modelo do Perceptron Gaussiano, com desempenho ótimo em ambos os casos. / This thesis presents applications of the framework of Statistical Mechanics to two independent problems. The first corresponds to a computational model for the evolution of Assortative Mating in the Sympatric Speciation process; and the second a learning algorithm built by means of a Bayesian Inference approach. In the biological problem each individual in an agent-based model is composed of two traits. One trait, called the ecological trait, is directly related with the fitness; the other, called the marker trait, has no bearing on the fitness. The traits are determined by different loci which are linked by a recombination rate. There is also the possibility of evolution of mating preferences, which are inherited from the mother and subject to random variations. The study of the phase diagram in the spa e of parameters describing the environment (like carrying capacity and disruptive selection) reveals the existence of three phases: (i) assortative mating; (ii) extinction of one allele from ecological loci; and (iii) Hardy-Weinberg equilibrium. It was verifed that the assortative mating an emerge or even be lost (and vice-versa) acording with the environmental hanges. Moreover, the system shows memory of the initial condition, characterising a hysteresis. Hysteresis is the signature of first order phase transition, which allows the description of the system by means of the Statistical Mechanics framework. In relation to the Bayesian Inference, a supervised learning algorithm was constructed by means of the Expectation Propagation approach. The idea is to estimate the parameters which compose a Teacher Perceptron by the substitution of the original posterior distribution, intra table, by a tractable approximative distribution. The step-by-step update of the terms composing the approximative distribution was performed by using the Expectation Propagation algorithm. The update must be repeated until the convergence ocurrs. Using the Central Limit Theorem and the Cavity Approah, it was possible to get a generic algorithm that has shown a very good performance in two application scenarios: The Binary Perceptron Model and the Gaussian Perceptron Model.

Estudos de condições oceanográficas tornam-se imperativos a cada dia, tanto no fornecimento de dados para fins de pesquisa quanto para aplicações de engenharia. Tais usos variam desde a validação de modelos de previsão de ondas até a determinação de forças em estruturas offshore, bem como em condições de navegabilidade e operações logísticas. O uso dos movimentos do navio para determinar qual condição de mar os induziu, adotando a embarcação como um sensor, em analogia às boias oceanográficas, é uma das tecnologias disponíveis para a medição das condições oceanográficas. Esta destaca-se pela simplicidade na implementação, além de atender às necessidades da indústria petrolífera, uma vez que o interesse é voltado para eventos de ondas extremas, os quais são bem representados pela tecnologia considerada, como verificado nesta tese. A facilidade de obtenção de dados através da tecnologia mencionada, sem a necessidade de equipamentos adicionais { especialmente no caso de plataformas de petróleo devido à disponibilidade de bases inerciais em muitas embarcações deste tipo { foi essencial para garantir ao presente trabalho um conjunto de dados de campo composto por registros ininterruptos dos movimentos de uma plataforma FPSO durante dois anos, através do qual foi possível realizar estimativas das ondas em intervalos de trinta minutos. Esta rica base de dados, inédita na literatura especializada, aliada às estimativas fornecidas simultaneamente por um sistema de radar de ondas, permitiu um estudo detalhado das características e padrões dos espectros direcionais de onda e uma importante validação da aplicação da tecnologia em campo. Face às incertezas inerentes ao processo, no entanto, observa-se que, para um mesmo registro de movimentos, muitas soluções diferentes e quase equiprováveis podem ser obtidas, uma característica que favorece a aplicação de um método de inferência Bayesiana, afim de fornecer alguma informação a priori sobre as variáveis de estimação. Na presente abordagem, esta informação corresponde a uma suposição de suavidade dos espectros direcionais de onda a serem estimados, cujo grau é controlado pelos chamados hiperparâmetros do processo de inferência - parâmetros dentro do método que controlam a influência da informação a priori sobre a solução. Estudos prévios realizados na EPUSP demonstraram que o uso de hiperparâmetros fixos ou pré-calibrados é vantajoso para tornar o método de estimação operacionalmente aplicável, proporcionando um tempo de execução compatível com aplicações em tempo real. Dada a importância do papel desempenhado pela informação a priori na determinação de soluções viáveis no intervalo de incertezas do método, torna-se patente a necessidade de se definir valores apropriados para estes hiperparâmetros. Assim, neste trabalho, é apresentada uma metodologia de calibração para os hiperparâmetros baseada na dependência destes no período médio de onda e no parâmetro espectral de largura de banda. Esta nova abordagem traz dois aspectos inovadores para a pesquisa: O primeiro é o desenvolvimento de um método iterativo e autossuficiente capaz de identificar erros de estimação causados por incertezas no modelo de previsão de movimentos do navio. O segundo ponto é a capacidade do método de mitigar os erros encontrados, forçando a suavidade espectral ao longo do intervalo de frequências de onda. / Studies of oceanographic conditions become imperative every day, both in the provision of data for research purposes and for engineering applications. Such uses range from the validation of wave prediction models to the determination of forces in offshore structures, as well as navigability and logistical operations. The use of vessel movements to determine which is the condition induced by them, adopting the vessel as a sensor, in analogy to oceanographic buoys, is one of the available technologies for the measurement of oceanographic conditions. It stands out for the simplicity of the implementation, in addition it meets the needs of the oil industry, since the interest is focused on extreme wave events, which are well represented by the technology considered, as verified in this thesis. Ease of data attainment through the mentioned technology, without the need for additional equipment - especially in the case of oil platforms due to the availability of inertial bases in many vessels of this type - was essential to guarantee the present work the data set of field the FPSO platform for two years, through which it was possible to make estimates of the waves in intervals of thirty minutes. This rich database, unprecedented in the specialized literature, together with the estimates provided by a wave radar system, allowed a detailed study of the characteristics and patterns of the directional wave spectra and an important validation of the application of the technology in the field. Given the uncertainties inherent in the process, however, it can be observed that, for the same record of movements, many different and almost equiprobable solutions can be obtained, a feature that favors the application of a Bayesian inference method, in order to provide some information on the variables of estimation. In the present approach, this information corresponds to an assumption of smoothness of the directional wave spectra to be estimated, the degree of which is controlled by so-called hyperparameters of the inference process - parameters within the method that control the influence of a priori information on the solution. Previous studies conducted at EPUSP have demonstrated that the use of fixed or precalibrated hyperparameters is advantageous to make the estimation method operationally applicable, providing a runtime compatible with real-time applications. Given the importance of the role played by a priori information in determining viable solutions in the uncertainty range of the method, it becomes clear that it is necessary to define appropriate values for these hyperparameters. Thus, in this work, the calibration methodology for the hyperparameters is presented, based on the dependency of these on wave mean period and on bandwidth spectral parameter. The _rst is the development of an iterative, self-sufficient method, capable of identifying estimations errors caused by uncertainties on the ship\'s motions prediction model. The second is the ability of the method to mitigate the errors found, forcing spectral smoothness throughout the range of wave frequencies.

Este trabalho envolve dois diferentes aspectos da estimação de espectros direcionais de onda a partir de movimentos de 1a ordem da embarcação. Sendo a estimação do espectro de ondas feita por meio de um método Bayesiano, existe a necessidade da calibração dos hiperparâmetros derivados da modelagem Bayesiana. O primeiro assunto abordado é a determinação de uma metodologia de calibração dos hiperparâmetros necessários à estimação do espectro direcional de ondas. Desenvolve-se ao longo deste uma primeira análise de um método aplicável a qualquer embarcação do tipo FPSO para a determinação a priori de valores de dois hiperparâmetros de controle da suavização da estimativa. Obtém-se resultados indicativos de que é possível definir valores destes hiperparâmetros dependentes de quantidades observáveis como calado da embarcação e período das ondas, de modo que os erros de estimação ainda se mantém muito próximos aos encontrados por valores ótimos dos hiperparâmetros. Isto leva à conclusão de que na abordagem atual, com valores fixos a cada calado, erros excessivos e desnecessários podem ocorrer no processo de estimação. O segundo tema trata da estimação paramétrica de espectros, utilizando modelos paramétricos de descrição de espectros como forma de obtenção de estatísticas de mar. Abordam-se também os assuntos de mares cruzados, donde se faz necessária a identificação da bimodalidade dos espectros para a estimação correta das estatísticas de mar. / In this work, two differents aspects of directional wave spectra estimation from 1st order ship motions are presented. As the estimation of wave spectrum is made by means of a Bayesian method, it is necessary to calibrate the hyperparameters derived from Bayesian modeling. The first addressed subject is the determination of a calibration methodology of the hyperparameters needed for the directional wave spectrum estimation. It is developed through this work a first analysis of an applicable method to any vessel of FPSO type for the prior determination of values for this two hyperparameters depending on observable quantities, such as draft of the vessel and wave period, in such a way that the estimation errors are still very close to those found by optimum values of the hyperparameters. This leads to the conclusion that in the current approach excessive and unnecessary errors can occur on the estimation process. The second subject addresses the parametric estimation of spectra, using parametric models of spectrum description to acquire the sea statistics. For this purpose, it became necessary the study of crossed-sea states, which was employed in the bimodal spectrum identification for the correct estimation of sea statistics.