As empresas lidam com grupos de clientes distintos, com requisitos que os diferem entre si, portanto é importante aperfeiçoar o atendimento destes clientes por meio de estratégias da cadeia de suprimentos que sejam diferenciadas para cada grupo. A escola enxuta-ágil, apesar de sugerir formas práticas de avaliação da cadeia de suprimento para a tomada de decisão, não oferece muitas opções para sua segmentação. Por outro lado, a proposta de segmentação da escola do alinhamento dinâmico é mais robusta, entretanto esta escola sofre com excessiva normatização, além da imprecisão inerente a seu processo de avaliação primordialmente qualitativo e de difícil aplicação. Uma alternativa para lidar com a imprecisão relativa ao processo de segmentação é a aplicação da teoria dos conjuntos fuzzy. Nesse contexto, este trabalho tem por objetivo desenvolver um modelo quantitativo que utilize a teoria dos conjuntos fuzzy e, com base em dados de vendas, avalie a(s) cadeia(s) de suprimentos da empresa facilitando esta alcançar o alinhamento dinâmico. Os procedimentos de pesquisa utilizados no trabalho podem ser agrupados em três partes: pesquisa bibliográfica, desenvolvimento do modelo quantitativo axiomático descritivo e ilustração por meio de aplicação prática. O modelo computacional desenvolvido colaborou com a busca do alinhamento dinâmico. Obteve-se a identificação das cadeias de suprimentos que atendem aos grupos de clientes avaliados, fornecendo respostas de forma muito mais rápida que a análise proposta pelos modelos encontrados na literatura. A aplicação em caso real validou o modelo, uma vez que os resultados obtidos mostraram-se coerentes com a realidade apontada pelos especialistas da empresa estudada, indicando possíveis ações para o realinhamento da cadeia de suprimentos. / Companies deal with different customer groups, with requirements that differ between them, so it is important to improve customer service through different supply chain strategies for each group. The Leagile School, while suggesting practical ways of assessing the supply chain for decision-making, does not offer many options for its segmentation. The segmentation proposal of Dynamic Alignment School is more robust, however, this school is excessively normative, besides the vagueness inherent in its evaluation process that is primarily qualitative and difficult to apply. An alternative to deal with imprecision related to the segmentation process is the application of fuzzy set theory. In this context, the objective of this work is to develop a quantitative model that uses the fuzzy set theory and, based on sales data, assess the company\'s supply chain(s), facilitating the achievement of the dynamic alignment. The research procedures applied in the work can be grouped into three parts: bibliographic research, development of the descriptive axiomatic quantitative model, and illustration through practical application. The computational model developed collaborated with the search for dynamic alignment. It was possible to identify the supply chains that serve the client groups evaluated, providing answers faster than the analysis proposed by the models found in the literature. The application in real situation validated the model, since the results obtained were consistent with the reality pointed out by the experts of the company studied, indicating possible actions for the realignment of the supply chain.

A gestão de fornecedores é uma atividade crítica para a gestão do desempenho de empresas inseridas em redes produtivas. O modelo de segmentação ou portfólio de compras é definido como um processo de separação de fornecedores em grupos em função de diferentes necessidades e características, requerendo diferentes tipos de relacionamentos. Esta técnica tem recebido uma atenção cada vez maior no meio acadêmico e empresarial devido a sua estrutura simples e eficaz na organização de diferentes estratégias de suprimentos. Diferentes propostas de modelos têm sido apresentadas, mas todas com grande presença de variáveis qualitativas. Embora a teoria da lógica fuzzy tenha se demosnstrada adequada no tratamento deste tipo de variável, que tem forte presença de incerteza e imprecisão na coleta e tratamento dos dados, não há na literatura uma investigação de como um sistema de inferência fuzzy poderia ser utilizado em um modelo de portfólio de compras. Desta forma, este trabalho tem por objetivo a proposição de um sistema de inferência fuzzy para auxiliar no processo de tomada de decisão na avaliação e desenvolvimento de fornecedores baseado em modelos de portfolio. Busca-se contribuir com o conhecimento das pesquisas cujo tema envolve a segmentação, avaliação e desenvolvimento de fornecedores. Os procedimentos de pesquisa utilizados no trabalho podem ser agrupados em três partes: pesquisa bibliográfica, desenvolvimento do modelo quantitativo axiomático descritivo e ilustração por meio de duas aplicações práticas. A construção do modelo proposto evidenciou a grande flexibilidade do sistema de inferência, que possibilita modificações nas variáveis e nas bases de regras de acordo com os objetivos estratégicos de suprimentos. As duas aplicações práticas mostraram que os resultados das avaliações e as diretrizes para melhoria foram coerentes com as percepções dos especialistas em gestão de fornecedores das duas empresas. Os sistemas de inferência fuzzy demostraram ser uma alternativa adequada no tratamento das variáveis, em grande parte qualitativas, que compõem as dimensões das matrizes de item comprado e de relacionamento com os fornecedores. / Purchasing and buyer-supplier relationship management have become very critical activities to the performance management of organizations and supply chains. The segmentation or purchase portfolio model is defined as a process of suppliers separation in groups as a function of different needs and characteristics, requiring different kinds of relationships to create value in their exchanges. This approach has received increasing attention in the academic and business due to its simple structure and effective in organizing different suppliers approaches. Different proposals have been presented and all have great use of qualitative variables. Although the theory of fuzzy logic has been developed to the treatment of this type of variable, which has a strong presence of uncertainty and imprecision in the data collection and processing, it couldn´t be found any research exploring how a fuzzy inference system could be used in purchase portfolio models. Thus, this thesis aims to propose a fuzzy inference system to aid the decision making process in the supplier assessment and development based on portfolio models. This research intends to contribute to the segmentation, evaluation and supplier development knowledge. The research procedures used in this study can be grouped into three parts: literature review, development of axiomatic descriptive quantitative model and illustration through two practical applications. The construction of the proposed model showed the great inference system flexibility allows changes in the variables and the rule bases in accordance with the supply strategic objectives. The evaluations results and improvement guidelines in two pratical applicatins were consistent with the supply manager perceptions from both companies. The fuzzy inference systems have shown to be a suitable alternative in the treatment of the variables that make up the dimensions of the purchased itens and supplier relationships matrices.

Os atuais paradigmas dos sistemas elétricos de distribuição buscam melhorias contínuas sob inúmeros aspectos, com destaque para a segurança e a qualidade do fornecimento, as quais constituem metas a serem sempre alcançadas pelas concessionárias do setor. Refletindo-se sobre as ocorrências que degradam simultaneamente ambos os aspectos, constata-se que as faltas fase-terra de alta impedância possuem um destaque diferenciado, pois, em diversas situações, as magnitudes envolvidas com as mesmas são incapazes de sensibilizar os dispositivos relacionados com a proteção do sistema. Assim sendo, os objetivos principais desta tese consistiram em desenvolver ferramentas matemáticas e computacionais dedicadas à identificação, classificação e localização de faltas fase-terra de alta impedância, assim como a estimação de suas prováveis resistências. Mais especificamente, desenvolveu-se a técnica de decomposição em componentes ortogonais para formas de onda de tensão e de corrente, propondo ainda uma metodologia para ajuste estrutural e paramétrico de sistemas fuzzy com a finalidade de integrar as variáveis advindas de tal decomposição. Resultados de simulações baseadas na modelagem de um alimentador real de distribuição são apresentados para demonstrar a eficiência das técnicas desenvolvidas. / The current paradigms of power distribution systems highlight their continuous improvement on several aspects, which safety and supply quality constitute goals to be always reached by the distribution companies. Taking into account the occurrences that degrade both aspects simultaneously, it is verified that the phase-ground faults with high impedance have a differentiated prominence, therefore, in several situations, their magnitudes are unable to sensitize the devices involved with the protection of the system. Thus, the main objectives of this thesis have consisted of developing mathematical and computational tools dedicated to the identification, classification and location of phase-ground faults with high impedance, as well as to estimate their probable resistances. More specifically, it has been developed the decomposition technique in orthogonal components for voltage and current waveforms, as well as proposed a methodology for structural and parametric adjustment of systems fuzzy in order to integrate all variables from such decomposition. Simulation results based on modeling of real distribution feeder are presented to demonstrate the efficiency of the developed techniques.

Made available in DSpace on 2015-04-23T12:43:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 larissa.pdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2013-07-23 / Alavancado pelo processo da globalização, a qualidade tornou-se função decisiva para a conquista de clientes e competitividade. Assim, as organizações estão evoluindo para o aperfeiçoamento de seus métodos de gestão, com intuito de atender aos requisitos exigidos pelos clientes. Dentro do contexto da gestão da qualidade, um dos métodos mais difundidos é o Ciclo PDCA, que pode ser desdobrado dentro de cada processo da organização e para o sistema de processos em sua totalidade. No setor de serviços, a percepção do cliente é indispensável para alteração de diretriz de controle (melhorias). Para isto, a estatística pode ser utilizada para viabilizar a coleta, o processamento e a disposição das informações, de forma que o conhecimento gerado é utilizado, por meio do Ciclo PDCA, para atingir metas de melhoria. Neste sentido, o trabalho objetiva propor um modelo de inferência estatística sobre a qualidade do processo de compra pública direta em Instituição de Ensino. Para isso, foi analisada a rotina do setor de compras, na qual se fez o uso das ferramentas da qualidade e dos testes não paramétricos para fazer comparações entre grupos de fatores. Com isso, foi possível identificar os fatores que influenciam de forma significativa o aumento do tempo dos processos. A abordagem da pesquisa é qualitativa, principalmente na coleta e análise dos dados, e quantitativa no tratamento. Quanto aos fins, a natureza da pesquisa é exploratória e descritiva e quanto aos meios de investigação, um estudo de caso. Com base no marco teórico, foi possível elaborar um modelo de procedimentos para execução de uma experimentação que envolve o Ciclo PDCA, as ferramentas da qualidade e os testes não paramétricos para inferência estatística sobre a qualidade do processo. A partir da aplicação deste modelo, identificou-se que o fator valor alto é o mais significativo no processo de compra pública direta. Fora este fator, a natureza do processo classificada como material permanente e processos que tramitam por mais de dezesseis setores também são fatores que influenciam no aumento do tempo. Dessa forma, foi possível contribuir com a área de gestão da qualidade, visto que se delineou a respeito da inferência estatística na qualidade em processos de compras, um assunto pouco difundido no âmbito do setor público.

Submitted by Kamila Costa (kamilavasconceloscosta@gmail.com) on 2015-06-18T19:47:28Z No. of bitstreams: 1 Dissertação-Leonardo Lira Guimarães.pdf: 5378144 bytes, checksum: 17c3316e73590efa02a215df4d7e88b6 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-07-06T15:14:50Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação-Leonardo Lira Guimarães.pdf: 5378144 bytes, checksum: 17c3316e73590efa02a215df4d7e88b6 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-07-06T15:21:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação-Leonardo Lira Guimarães.pdf: 5378144 bytes, checksum: 17c3316e73590efa02a215df4d7e88b6 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-06T15:21:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação-Leonardo Lira Guimarães.pdf: 5378144 bytes, checksum: 17c3316e73590efa02a215df4d7e88b6 (MD5) Previous issue date: 2015-05-25 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Advances in wireless communication and computer hardware technologies have boosted the popularity of mobile devices. Increasingly, these devices gain new features of hardware (i.e., sensors and other gadgets) and software (e.g., facial, voice and gestures recognition) so that the human-computer interaction can occur more naturally. These features allowed a greater awareness of the environment and the conditions under which the users are, enabling the development of applications ever more proactive and sensitive. A context aware system can modify its behavior according to the inferred context of the environment. However, erroneous interpretations of the collected data may induce inappropriate and unwanted actions in applications. Although there is variety of inference techniques in the literature (e.g., rules, ontologies, that uses supervised and unsupervised learning), generally, they do not consider whether the inferences were indeed suitable to the user contexts. Furthermore, most of these techniques uses static inference models (i.e., they are unable to adjust themselves to changes in the environment conditions), which represents a limitation of these techniques when applied to the field of mobile applications. This work proposes a new context reasoning technique for mobile applications – called CoRe-RL – which uses reinforcement learning in order that the produced inferences could be ever more suitable to the user’s contexts. In this technique, learning occurs in an incremental manner and as the user interacts with the system, allowing the inference to be adjusted by the rewards (positive reinforcements) and punishments (negative reinforcements) associated to the inferred contexts. As the contexts are continuously being learned, the proposed technique also allows a flexible context management to the applications, which enables new contexts (labels) to be registered and learned over time. The operation of the technique is divided into two stages – classification and adaptation. The CoRe-RL uses a modified version of the K nearest neighbors in the classification stage. The learning (adaptation) stage is based on examples, but also makes adjustments on the models (features ranking) which weigh the most relevant xv features of each context in the classification stage. In order to validate and evaluate the proposed technique, it was developed, as a case study of this work, an application that implements all of the functionality and capabilities of CoRe-RL. Through this application, practical experiments for evaluating the classification and adaptation were executed in two specific scenarios: there was a single context in the first scenario; and in the second, there were three. Through the practical experiments, it was observed that, in accordance to the cutting threshold used, it is possible to obtain good performances in the classification even with a small base and with a slightly adjusted ranking. Furthermore, it was demonstrated that the CoRe-RL improves its performance, converging to the optimal performance, in accordance to the occurrence of new interactions. / Os avanços das tecnologias de comunicação sem fio e de hardware impulsionaram a popularização do uso de dispositivos móveis. Cada vez mais, estes dispositivos ganham novos recursos de hardware (i.e., sensores e outros gadgets) e software (e.g., reconhecimento facial, de voz, gestos) a fim de que a interação humano-computador ocorra de forma mais natural. Esses recursos deram aos dispositivos móveis uma capacidade maior de percepção do ambiente e das condições nas quais os usuários se encontram, possibilitando o desenvolvimento de aplicações cada vez mais proativas e sensíveis ao contexto. Um sistema sensível ao contexto é capaz de modificar seu comportamento de acordo com os contextos inferidos do ambiente. Entretanto, interpretações errôneas dos dados coletados podem induzir ações inapropriadas e indesejadas nas aplicações. Embora exista uma variedade de técnicas de inferência na literatura (e.g., regras, ontologias, que utilizam aprendizagem supervisionada e não supervisionada), em geral, elas não consideram se as inferências foram de fato adequadas para os contextos do usuário. Além disso, a maioria dessas técnicas utiliza modelos estáticos de inferência (i.e., que não são capazes de se ajustar à mudanças nas condições do ambiente), o que representa uma limitação dessas técnicas quando aplicadas ao domínio das aplicações móveis. Neste trabalho, é proposta uma nova técnica de inferência de contexto para aplicações móveis – chamada de CoRe-RL – que utiliza aprendizagem por reforço a fim de que sejam produzidas inferências cada vez mais adequadas aos contextos do usuário. Nesta técnica, a aprendizagem ocorre de maneira incremental e conforme o usuário interage com o sistema, permitindo que a inferência seja ajustada por meio de recompensas (reforços positivos) e punições (reforços negativos) associadas aos contextos inferidos. Como os contextos estão continuamente sendo aprendidos, a técnica proposta também permite às aplicações um gerenciamento flexível de contextos, ou seja, é possível que novos contextos (rótulos) sejam cadastrados e aprendidos ao longo do tempo. O funcionamento da técnica é divido em duas etapas – classificação e adapxiii tação. O CoRe-RL utiliza o método dos K vizinhos mais próximos (modificado) na classificação. A aprendizagem (adaptação) é baseada em exemplos, mas também faz ajustes sobre os modelos (ranking de características) que ponderam as características mais relevantes de cada contexto, na etapa de classificação. Com o intuito de testar e avaliar o desempenho da técnica proposta, foi desenvolvido, como estudo de caso deste trabalho, um aplicativo que implementa todas as funcionalidades e recursos do CoRe-RL. Através deste aplicativo, foram realizados experimentos práticos de avaliação da classificação e adaptação, em dois cenários específicos: no primeiro cenário havia um único contexto; e no segundo haviam três. Por meio dos experimentos práticos, observou-se que, de acordo com o limiar de corte usado, é possível obter bons desempenhos na classificação mesmo com uma base pequena e com um ranking pouco ajustado. Além disso, demonstrou-se que o CoRe-RL melhora seu desempenho, convergindo para o desempenho ótimo, de acordo com a ocorrência das interações.

A representação do Sistema de Regulação Gênica por meio de uma Rede de Regulação Gênica (GRN) pode facilitar a compreensão dos processos biológicos no nível molecular, auxiliando no entendimento do comportamento dos genes, a descoberta da causa de doenças e o desenvolvimento de novas drogas. Através das GRNs pode-se avaliar quais genes estão ativos e quais são suas influências no sistema. Nos últimos anos, vários métodos computacionais foram desenvolvidos para realizar a inferência de redes a partir de dados de expressão gênica. Esta pesquisa apresenta uma análise comparativa de métodos de inferência de GRNs, realizando uma revisão do modelo experimental descrito na literatura atual aplicados a conjuntos de dados contendo poucas amostras. Apresenta também o uso comitês de especialistas (ensemble) para agregar o resultado dos métodos a fim de melhorar a qualidade da inferência. Como resultado obteve-se que o uso de poucas amostras de dados (abaixo de 50) não fornecem resultados interessantes para a inferência de redes. Demonstrou-se também que o uso de comitês de especialistas melhoram os resultados de inferência. Os resultados desta pesquisa podem auxiliar em pesquisas futuras baseadas em GRNs. / The representation of the gene regulation system by means of a Gene Regulatory Network (GRN) can help the understanding of biological processes at the molecular level, elucidating the behavior of genes and leading to the discovery of disease causes and the development of new drugs. GRNs allow to evaluate which genes are active and how they influence the system. In recent years, many computational methods have been developed for networks inference from gene expression data. This study presents a comparative analysis of GRN inference methods, reviewing the experimental modeling present in the state-of-art scientific publications applied to datasets with small data samples. The use of ensembles was proposed to improve the quality of the network inference. As results, we show that the use of small data samples (less than 50 samples) do not show a good result in the network inference problem. We also show that the use of ensemble improve the network inference.

A utilização de metodologias Bayesianas tem se tornado freqüuente nas aplicações em Genética, em particular em mapeamento de QTLs usando marcadores moleculares. Mapear um QTL implica em identificar sua posição no genoma, bem como seus efeitos genéticos. A abordagem Bayesiana combina, através do Teorema de Bayes, a verossimilhança dos dados fenotípicos com distribuições a priori atribuídas a todos os parâmetros desconhecidos (número, localização e efeito do QTL) induzindo distribuições a posteriori a respeito dessas quantidades. Métodos de mapeamento Bayesiano podem tratar o número desconhecido de QTLs como uma variável aleatória, resultando em complicações na obtençãao da amostra aleatória da distribuição conjunta a posteriori, uma vez que a dimensão do espaço do modelo pode variar. O Método MCMC com Saltos Reversíveis (MCMC-SR), proposto por Green(1995), é excelente para explorar distribuições a posteriori nesse contexto. O método proposto foi avaliado usando dados simulados no WinQTLCart, onde o maior objetivo foi avaliar diferentes prioris atribuídas para o número de QTLs. / The use of Bayesian methodology in genetical applications has grown increasingly popular, in particular in the analysis of quantitative trait loci (QTL) for studies using molecular markers. In such analyses the aim is mapping QTLs, estimating their locations in the genome and their genotypic effects. The Bayesian approach proceeds by setting up a likelihood function for the phenotype and assigning prior distributions to all unknowns in the problem (number of QTL, chromosome, locus, genetics effects). These induce a posterior distribution on the unknown quantities that contains all of the available information for inference of the genetic architecture of the trait. Bayesian mapping methods can treat the unknown number of QTL as a random variable, which has several advantages but results in the complication of varying the dimension of the model space. The reversible jump MCMC algorithm offers a powerful and general approach to exploring posterior distributions in this setting. The method was evaluated by analyzing simulated data, where the major goal was evaluate if different priors distributions on the QTL numbers.

O papel da metanálise de sumarizar estudos publicados de mesmo objetivo, por meio da estatística, torna-se cada dia mais fundamental em razão do avanço da ciência e do desejo de usar o menor número de seres humanos em ensaios clínicos, desnecessários, em vários casos. A síntese das informações disponíveis facilita o entendimento e possibilita conclusões robustas. O aumento de estudos clínicos, por exemplo, promove um crescimento da necessidade de metanálises, fazendo com que seja necessário o desenvolvimento de técnicas sofisticadas. Desse modo, o objetivo deste trabalho foi propor uma metodologia bayesiana para a realização de metanálises. O procedimento proposto consiste na mistura das distribuições a posteriori do parâmetro de interesse de cada estudo pertencente à metanálise; ou seja, a medida metanalítica proposta foi uma distribuição de probabilidade e não uma simples medida-resumo. A metodologia apresentada pode ser utilizada com qualquer distribuição a priori e qualquer função de verossimilhança. O cálculo da medida metanalítica pode ser utilizado, desde problemas simples até os mais sofisticados. Neste trabalho, foram apresentados exemplos envolvendo diferentes distribuições de probabilidade e dados de sobrevivência. Em casos, em que se há uma estatística suficiente disponível para o parâmetro em questão, a distribuição de probabilidade a posteriori depende dos dados apenas por meio dessa estatística e, assim, em muitos casos, há a redução de dimensão sem perda de informação. Para alguns cálculos, utilizou-se o método de simulação de Metropolis-Hastings. O software estatístico utilizado neste trabalho foi o R. / The meta-analysis role of using Statistics to summarize published studies that have the same goal becomes more essential day by day, due to the improvement of Science and the desire of using the least possible number of human beings in clinical trials, which in many cases is unnecessary. By match the available information it makes the understanding easier and it leads to more robust conclusions. For instance, the increase in the number of clinical researches also makes the need for meta-analysis go higher, arising the need for developing sophisticated techniques. Then our goal in this work is to propose a Bayesian methodology to conduct meta-analysis. The proposed procedure is a blend of posterior distributions from interest parameters of each work we are considering when doing meta-analysis. As a consequence, we have a probability distribution as a meta-analytic measure, rather than just a statistical summary. The methodology we are presenting can be used with any prior probability distribution and any likelihood function. The calculation of the meta-analytic measure has its uses from small to more complex problems. In this work we present some examples that consider various probability distributions and also survival data. There is a sufficient statistic available for the parameter of interest, the posterior probability distribution depends on the data only through this statistic and thus, in many cases, we can reduce our data without loss of information. Some calculations were performed through Metropolis-Hastings simulation algorithm. The statistical software used in this work was the R.

As relações de dependência entre variáveis aleatórias é um dos assuntos mais discutidos em probabilidade e estatística e a forma mais abrangente de estudar essas relações é por meio da distribuição conjunta. Nos últimos anos vem crescendo a utilização de cópulas para representar a estrutura de dependência entre variáveis aleatórias em uma distribuição multivariada. Contudo, ainda existe pouca literatura sobre cópulas quando as distribuições marginais são discretas. No presente trabalho será apresentada uma proposta não-paramétrica de estimação da distribuição conjunta bivariada de variáveis aleatórias discretas utilizando cópulas e polinômios de Bernstein. / The relations of dependence between random variables is one of the most discussed topics in probability and statistics and the best way to study these relationships is through the joint distribution. In the last years has increased the use of copulas to represent the dependence structure among random variables in a multivariate distribution. However, there is still little literature on copulas when the marginal distributions are discrete. In this work we present a non-parametric approach for the estimation of the bivariate joint distribution of discrete random variables using copulas and Bernstein polynomials.

O banco de sementes de plantas daninhas pode vir a ser um sério problema para a atividade agrícola por manter infestações por longos períodos. A dinâmica da população de plantas daninhas pode ser representada por modelos matemáticos que relaciona as densidades de sementes produzidas e de plântulas em áreas de cultivo. Os valores dos parâmetros dos modelos podem ser inferidos diretamente de experimentação e análise estatística. O presente trabalho tem por objetivo estimar parâmetros de populações das plantas daninhas anuais denominadas Digitaria ciliares, Panicum maximum e Euphorbia heterophylla e avaliar um modelo espacial com 2 e 3 parâmetros, a partir de um experimento conduzido em cultura de Zea mays (milho) usando inferência Bayesiana. / The seeds bank of weed could be a serious problem to the agricultural activity because it maintains infestations for long periods. The dynamics of weed populations can be described by mathematical models that relates the produced seeds and seedlings densities in areas of crop. The values of the parameters of the models can be inferred from experimentation and statistics analysis. The objective of this work is to estimate parameters of anual weed populations denoted Digitaria ciliares, Panicum maximum e Euphorbia heterophylla and evaluate a spatial model with 2 and 3 parameters from experimental data of Zea mays (corn) fields using Bayesian inference.