Made available in DSpace on 2014-06-12T18:02:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3863_1.pdf: 381256 bytes, checksum: f9b1cfbbbb5791ee170982e6e794a87b (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nesta dissertação, introduzimos um modelo geral de regressão de valorextremo e obtemos a partir de Cox e Snell (1968) fórmulas gerais para o viés de segunda ordem das estimativas de máxima verossimilhança (EMV) dos parâmetros. Apresentamos fórmulas que podem ser computadas por meio de regressões lineares ponderadas. Além disso, obtemos a assimetria de ordem n−1/2 dos EMVs dos parâmetros usando a fórmula de Bowman e Shenton (1998). Casos especiais deste modelo e um estudo de simulação com os resultados obtidos com o uso da fórmula de Cox e Snell (1968) são apresentados. Um uso prático deste modelo e das fórmulas obtidas para correção de viés é apresentado

The objective of this study was to verify the effect of environmental factors and to estimate genetic parameters for weight characteristics, observed before and after weaning, in Nellore breed cattle in the South Region of Brazil. The data analyzed came from animals created in the States of Rio Grande do Sul, Santa Catarina and Paraná and were collected from 1976 to 2001 (26 years). With the objective of to improve the accuracy, they were eliminated from the original file, observations from sires with progeny smaller than five sons and herds with less than twenty observations. They were estimated genetic parameters for weight at birth (PN), weaning weight adjusted to 205 days of age (P205), in paper 01; for weight adjusted to 365 and 550 days of age (P365 and P550, respectively), paper 02 and, for average daily weight gain from birth to 205 days of age (GPND) and from 205 to 550 days of age (GPDS), paper 03. In paper 01, it was studied the environmental effect on PN and P205. For that, it were used 13,387 records from Nellore breed animals, 6,486 males and 6,901 females, sired by 431 bulls by Controle de Desenvolvimento Ponderal (CDP), by Associação Brasileira de Criadores de Zebu. It was realized an analyze of variance by GLM (SAS, 2001) to verify which environmental effects statically influenced PN and P205. For PN they were significant the effects of herd, year of birth and sex, and for P205, they were significant the effects of herd, year and season of birth, sex, management conditions, feeding system. The estimated (co)variance components used to estimate the genetic parameters were obtained by Restricted Maximum Likelihood Method using the program MTDFREML (Boldman et al., 2001) and adopting an animal model. The heritability coefficients estimated for the additive genetic direct and maternal effects, and the correlation coefficient between them, were .56 ± .04; .23 ± .03 and -.85 ± .03, for PN and .64 ± .05; .38 ± .04 and -.77 ± .03 for P205, respectively. The results suggest that it is possible to select the studied Nellore herds by pre-weaning characteristics and to get considerable gain. In paper 02 they were analyzed records on 11,823 animals for P365 and 10,884 animals for P550. The statistical significant environmental effects on the studied weight characteristics, were evaluated by an analyze of variance, by GLM (SAS, 2001). The (co)variance components were estimated by Restricted Maximum Likelihood using the MTDFREML program (Boldman et al., 2001). The animal model for P365, considered the fixed effects of herd , year and season of birth, sex and feeding system, and as a covariable, the age of the cow at parturition, and the random effects additive genetic direct and maternal and the environment permanent effect. For P550, the model was the same, only including the fixed effect of season of birth. The observed averages were 249.92 ± 61.37 kg and 335.79 ± 94.37 kg, and the estimated heritability direct and maternal coefficients were .66 ± .05 and .11 ± .03 and, .57 ± .04 and .07 ± .03, respectively for P365 and P550, suggesting that selection for both the weights will produce genetic progress. The genetic correlation between P365 and P550 was high (.64), suggesting that it is possible to anticipate the selection for one year of age with almost the same results that those obtained with the selection at 550 days of age. In paper 03, they were used records on 13,387 (GPND) and 10,884 (GPDS) Nellore breed animals. It was realized an analyze of variance by GLM (SAS, 2001) to identify the environmental effects statistical significant, to be including in the model to estimate the genetic parameters by M1 which considered as fixed the effects of State, herd, year and season of birth, sex, feeding system, management conditions, and, as a covariable, the age of the cow at birth. For GPND, were not statistically significant the effects of State and age of the cow at birth; GPDS was statistically influenced by herd, year, feeding system and sex. The (co)variance components, used to estimate the genetic parameters, were obtained by Restricted Maximun Likelihood Method, using an animal model considering the significant fixed effects in M1 and, as random, the additive genetic direct and maternal effects and the environment permanent effect. The averages were .709 ± .16 kg (GPND) and .463 ± .22 kg (GPDS), the heritability coefficients were .33 ± .05 and .04 ± .04 and .19 ± .04 and .05 ± .03, respectively for direct and maternal effects for GPND and GPDS. The correlation coefficient between GPND and GPDS was .45, suggesting that the selection for GPND will improve GPDS / Este estudo teve por objetivo verificar os efeitos de meio ambiente e estimar parâmetros genéticos para as características de desenvolvimento pré e pós-desmama, em bovinos da raça Nelore criados na região Sul do Brasil. Os dados analisados referem-se a animais criados nos estados do Rio Grande do Sul, Santa Catarina e Paraná e foram coletados durante 26 anos, entre 1946 e 2001. Na montagem dos arquivos de trabalho foram eliminadas as observações de touros com menos de cinco filhos e de fazendas com menos de vinte animais, visando a obtenção de estimativas mais acuradas. Foram estimados os parâmetros genéticos para o peso ao nascer (PN) e para o peso ajustado para 205 dias de idade (P205), no artigo 01; para os pesos ajustados para 365 e 550 dias de idade, P365 e P550 respectivamente, no artigo 02 e, para o ganho de peso médio diário do nascimento aos 205 dias de idade (GPND) e dos 205 aos 550 dias de idade (GPDS), no artigo 03. No artigo 01 foram estudados os efeitos ambientais e estimados parâmetros genéticos para PN e P205. Para tanto, foram utilizadas 13.387 observações de animais da raça Nelore, sendo 6.486 machos e 6.901 fêmeas, filhos de 431 touros, participantes do Controle de Desenvolvimento Ponderal (CDP) da Associação Brasileira de Criadores de Zebu. Foi realizada uma análise de variância por meio do procedimento GLM (SAS, 2001) para verificar quais fontes de variação tinham efeito significativo sobre PN e P205. Para PN foram significativos os efeitos de fazenda, ano de nascimento e sexo e para P205 foram significativos os efeitos de fazenda, ano e estação de nascimento, sexo, condição de criação e regime alimentar. As estimativas dos componentes de (co)variância utilizados para estimar os parâmetros genéticos foram obtidas com base num modelo animal e no Método da Máxima Verossimilhança Restrita por meio do programa MTDFREML, descrito por Boldman et al. (2001). As herdabilidades estimadas para os efeitos genéticos aditivos direto e materno e a correlação entre estas, para PN, foram 0,56 ± 0,04; 0,21 ± 0,04 e -0,87 ± 0,04 e, para P205, foram 0,34 ± 0,02; 0,11 ± 0,01 e 1,00 ± 0,06, respectivamente. Tais resultados indicam que é possível selecionar os rebanhos da raça Nelore criados nos estados do sul do país através de características pré-desmama e obter ganhos consideráveis. No artigo 02 foram analisadas observações de 11.823 animais para P365 e 10.884 para P550. A significância dos efeitos ambientais sobre as características de peso estudadas, foi avaliada através de análise de variância pelo procedimento GLM (SAS, 2001). Os componentes de (co)variância foram estimados pelo Método da Máxima Verossimilhança Restrita através do aplicativo MTDFREML (Boldman et al., 2001). O modelo animal para P365 considerou os efeitos fixos de fazenda, ano e estação de nascimento, sexo e regime alimentar e, como covariável, a idade da vaca ao parto, além dos efeitos aleatórios genéticos aditivos direto e materno e o efeito de ambiente permanente. Para P550, o modelo foi o mesmo já descrito, apenas não incluindo a estação de nascimento. As médias observadas foram 249,92 ± 61,37 kg e 335,79 ± 94,37 kg e as estimativas de herdabilidade direta e materna foram 0,66 ± 0,05 e 0,11 ± 0,03, e 0,57 ± 0,04 e 0,07 ± 0,03, respectivamente, para P365 e P550, sugerindo que a seleção para ambos os pesos resultará em progresso genético. A correlação genética entre P365 e P550 foi alta (0,64), indicando que é possível antecipar a seleção dos animais para um ano de idade com resposta semelhante à seleção feita ao sobreano. No artigo 03 foram utilizados registros de 13.387 (GPND) e 10.884 (GPDS) bovinos da raça Nelore. Foi realizada uma análise de variância pelo procedimento GLM (SAS, 2001), para identificar quais efeitos de meio ambiente deveriam ser incluídos no modelo de estimativa dos parâmetros genéticos, utilizando um modelo (M1), que incluiu os efeitos fixos de estado, fazenda, ano e estação de nascimento, sexo, regime alimentar, condição de criação e, como covariável, a idade da vaca ao parto. Para GPND não foram significativos os efeitos de estado e idade da vaca ao parto, enquanto que GPDS foi influenciada pelo regime alimentar, ano, sexo e fazenda. Os componentes de (co)variância, utilizados para a estimação dos parâmetros genéticos foram obtidos pelo Método da Máxima Verossimilhança Restrita, sob um modelo animal, considerando os efeitos fixos, significativos em M1 e, como aleatórios os efeitos genéticos aditivos direto e materno e o efeito de ambiente permanente. As médias foram 0,709 ± 0,16 kg (GPND) e 0,463 ± 0,22 kg (GPDS), os coeficientes de herdabilidade foram 0,33 ± 0,05 e 0,04 ± 0,04 e 0,19 ± 0,04 e 0,05 ± 0,03, respectivamente, para os efeitos genéticos direto e materno para GPND e GPDS. A correlação genética entre GPND e GPDS foi 0,25, sugerindo que a seleção para GPND promoverá melhorias no GPDS

O objetivo desta tese é estudar métodos de estimação baseados na função de verossimilhança em modelos mistos lineares elípticos. Derivamos inicialmente os métodos de máxima verossimilhança, máxima verossimilhança restrita e de máxima verossimilhança perfilada modificada para o modelo linear normal. Estendemos os métodos para os modelos lineares elípticos e encontramos diferenças entre as equações resultantes de cada método. A principal motivação deste trabalho é que o método de máxima verossimilhança restrita tem sido aplicado para obter estimadores menos viesados para os componentes de variância-covariância, em contraste com os estimadores de máxima verossimilhança. O método tem sido muito utilizado em modelos com estruturas de variância-covariância como é o caso dos modelos mistos lineares. Assim, procuramos estender o método para os modelos mistos lineares elípticos bem como comparar com outros procedimentos de estimação, máxima verossimilhança e máxima verossimilhança perfilada modificada. Estudamos em particular os modelos mistos lineares com erros t-Student e exponencial potência. / The aim of this thesis is to study estimation methods based on the likelihood functions in elliptical linear mixed models. First, we review the modified profile maximum likelihood and the restricted maximum likelihood methods as well as the traditional maximum likelihood method in normal linear models. Then, we extend the methodologies for elliptical linear models and we compare the estimating equations derived for each method. The main motivation of the work is that the restricted maximum likelihood method has been largely applied in normal linear mixed models in order to reduce the bias of the maximum likelihood variance-component estimators. So, we intend to investigate the possible extension for elliptical linear mixed models as well as to compare with the modified profile maximum likelihood and the maximum likelihood methods. Particular studies for Student-t and power exponential linear mixed models are presented.

We apply the data cloning method developed by Lele et al. (2007) to estimate the model of Smets and Wouters (2007). The data cloning algorithm is a numerical method that employs replicas of the original sample to approximate the maximum likelihood estimator as the limit of Bayesian simulation-based estimators. We also analyze the identification properties of the model. We measure the individual identification strength of each parameter by observing the posterior volatility of data cloning estimates, and access the identification problem globally through the maximum eigenvalue of the posterior data cloning covariance matrix. Our results indicate that the model is only poorly identified. The system displays bad global identification properties, and most of its parameters seem locally ill-identified. / Neste trabalho aplicamos o método data cloning de Lele et al. (2007) para estimar o modelo de Smets e Wouters (2007). O algoritmo data cloning é um método numérico que utiliza réplicas da amostra original para aproximar o estimador de máxima verossimilhança como limite de estimadores Bayesianos obtidos por simulação. Nós também analisamos a identificação dos parâmetros do modelo. Medimos a identificação de cada parâmetro individualmente ao observar a volatilidade a posteriori dos estimadores de data cloning. O maior autovalor da matriz de covariância a posteriori proporciona uma medida global de identificação do modelo. Nossos resultados indicam que o modelo de Smets e Wouters (2007) não é bem identificado. O modelo não apresenta boas propriedades globais de identificação, e muitos de seus parâmetros são localmente mal identificados.

The central objective of this work is to develop statistical tools for semi-parametric regression models with generalized log-gamma errors under the presence of censored and uncensored observations. The estimates of the parameters are obtained through the multivariate version of Newton-Raphson algorithm and an adequate combination of Fisher Scoring and Backffitting algorithms. Through analytical tools and using simulations the properties of the penalized maximum likelihood estimators are studied. Some diagnostic techniques such as quantile and deviance-type residuals as well as local influence measures are derived. The methodologies are implemented in the statistical computational environment R. The package sglg is developed. Finally, we give some applications of the models to real data. / O objetivo central do trabalho é proporcionar ferramentas estatísticas para modelos de regressão semiparamétricos quando os erros seguem distribução log-gamma generalizada na presença de observações censuradas ou não censuradas. A estimação paramétrica e não paramétrica são realizadas através dos procedimentos Newton - Raphson, escore de Fisher e Backfitting (Gauss - Seidel). As propriedades assintóticas dos estimadores de máxima verossimilhança penalizada são estudadas em forma analítica, bem como através de simulações. Alguns procedimentos de diagnóstico são desenvolvidos, tais como resíduos tipo componente do desvio e resíduo quantílico, bem como medidas de influ\\^encia local sob alguns esquemas usuais de perturbação. Todos procedimentos do presente trabalho são implementados no ambiente computacional R, o pacote sglg é desenvolvido, assim como algumas aplicações a dados reais são apresentadas.

Neste trabalho procurou-se avaliar o processo de construção e aplicação de modelos preditivos no meio florestal. Para tanto, no primeiro artigo parte-se de uma amostra destrutiva de 200 indivíduos de dez espécies arbóreas distintas, originárias do bioma Atlântico, testando-se três modelos teóricos comumente usados na predição de volume e biomassa, sendo a esses adicionados preditores informativos da densidade básica da árvore. Para a avaliação os modelos ajustados foram simuladas três situações preditivas distintas. Os resultados demonstraram que aplicar o modelo em situações distintas a da amostra de ajuste gera viés nas predições que, no entanto, é reduzido com a entrada dos referidos preditores. O segundo artigo apresenta aplicações da calibração do modelo linear de efeito misto na predição do volume em plantios de Eucalyptus grandis em primeira e segunda rotação. Para tanto, partiu-se do modelo de Schumacher e Hall, em sua forma linearizada, para o desenvolvimento modelo de efeitos mistos, que considerou alguns de seus parâmetros como sendo aleatórios ao longo das diferentes fazendas. A calibração foi realizada em nível de fazenda partindo-se de um pequeno número de árvores-amostra. A abordagem foi desenvolvida para modelos univariados de primeira rotação, além de modelos bivariados de duas rotações. Os resultados mostraram que o procedimento de calibração fornece predições mais confiáveis que a dos modelos tradicionais de efeitos fixos em ambas as rotações. O terceiro artigo apresenta aplicações da calibração do modelo linear de efeito misto na predição da biomassa de árvores de espécies nativas numa floresta Ombrófila densa. Partiuse do modelo de potência, em sua forma linearizada, para o desenvolvimento modelo de efeitos mistos e dois níveis: parcela e espécie, O ajuste do modelo foi feito considerando esses dois níveis, mas a calibração foi realizada em cada nível ignorando o efeito do outro, nível. Os resultados mostraram que o procedimento de calibração fornece predições mais confiáveis em nível de espécie que os modelos tradicionais. Em nível de parcela, a calibração não foi efetiva. / In this study we tried to evaluate the process of construction and application of predictive models in forestry. Therefore, in the first paper we started from a destructive sample of 200 individuals from ten different tree species, originating from the Atlantic biome. We tested three theoretical models commonly used to predict volume and biomass, which was added predictors related to tree basic density. To evaluate the models were simulated three different predictive situations. The results showed that applying the model in different situations from the sample generates bias on predictions; however, it is reduced by adding the referred predictors. The second article presents applications of linear mixedeffects models and calibration to predict the volume in Eucalyptus grandis plantations in first and second rotation. Therefore, we started with the model of Schumacher and Hall, in their linearized form to develop the mixed-effects model, which considered some of its parameters as random throughout the different farms. The calibration was performed at the farm level and starting from a small number of sample trees. The approach was developed to first rotation univariate models, and a bivariate model of both rotations. The results showed that the calibration procedure provides more reliable predictions than the traditional fixed effects models in both rotations. The third article presents applications of linear mixedeffects model and calibration to predict the biomass in a rain forest. We started from the power model, in its linearized form, for developing the mixed-effects model considering two levels of grouping: plot and species, Model fitting was made considering these two levels, but the calibration was performed on each level ignoring the other level effect. The results showed that the calibration procedure provides more reliable predictions at species level than traditional models. On the plot level, the calibration was not effective.

Neste trabalho foram revisados os métodos do caminho reverso (RP) e do caminho reverso condicionado (CRP), ambos aplicados à análise e identificação não-paramétrica no domínio da freqüência. A modelagem dinâmica aplicável a uma aeronave rígida também foi revisada. Aplicou-se a abordagem CRP na identificação não-paramétrica das funções de resposta em freqüência de vários modelos simulados, tanto de uma aeronave quanto de modelos de comando de vôo. A maximização da verossimilhança foi aplicada na obtenção de modelos racionais paramétricos no domínio da freqüência, permitindo a transição de um modelo não-paramétrico para outro paramétrico. Desenvolveram-se programas em MATLAB para o cálculo das funções de resposta em freqüência condicionadas, para o cálculo das funções do modelo de aeronave e para a obtenção de modelos racionais paramétricos.

Esta tese apresenta um método de identificação de parâmetros de modelos dinâmicos de aeronaves a partir de dados obtidos em ensaios de vôo. Para esta finalidade o método utiliza a estimação simultânea de estados e parâmetros na minimização de uma função custo baseada na definição do funcional de máxima verossimilhança. Devido a necessidade crescente da obtenção de modelos precisos para controle de aeronaves, principalmente em aeronaves tipo Fly-By-Wire, este algoritmo foi desenvolvido considerando o cenário realista de vôo das aeronaves onde têm-se ruído de estado na equação dinâmica da planta, fazendo uso da interação do Filtro de Kalman e do método de otimização de Gauss-Newton para a obtenção de estimativas paramétricas não polarizadas em ensaios de vôo com turbulência atmosférica. A validação do algoritmo é feita através da implementação de um programa em MATLAB, onde foram realizadas simulações e aplicações do método do Erro Filtrado em dados reais de ensaio de vôo da aeronave Xavante AT-26, ressaltando aspectos referentes à convergência, esforço computacional, estimativas paramétricas e suas respectivas acurácias. Os resultados obtidos neste trabalho ressaltam a aplicabilidade do método do Erro Filtrado verificada através da capacidade preditiva dos modelos dinâmicos resultantes da convergência do algoritmo e dos valores coerentes das estimativas paramétricas obtidas.

A regionalização hidrológica é uma técnica que permite transferir informação de regiões hidrologicamente monitoradas, para regiões com pouco ou sem monitoramento. Sendo assim, é uma ferramenta útil, a qual permite uma avaliação dinâmica dos recursos hídricos. No Brasil e no Estado de Santa Catarina as leis que são as principais referências para a gestão de recursos hídricos utilizam critérios anuais de disponibilidade hídrica, impossibilitando um maior uso em épocas onde a disponibilidade é maior e, assim, afetando o desenvolvimento econômico. As previsões sazonais servem de base para uma gestão e utilização sustentável dos recursos hídricos. A justificativa de não se usar critérios sazonais, talvez seja pelo fato de não existir trabalhos ou ferramentas que contemplam o estado da arte da regionalização hidrológica. O objetivo deste trabalho é fazer a regionalização hidrológica do Estado de Santa Catarina, mediante uma abordagem geoestatística baseada em modelos e na sazonalidade. Foram utilizados estações pluviométricas e fluviométricas disponibilizadas, respectivamente, pela Companhia de Pesquisa de Recursos Minerais (CPRM) e Agência Nacional das Águas (ANA). As estações são distribuídas regularmente e em alta densidade sobre o Estado. Para a modelagem geoestatística, inicialmente foi verificada algumas suposições a serem consideradas, entre elas, a normalidade e a estacionaridade espacial dos dados. Após as suposições terem sido aceitas foi verificado, por meio de testes estatísticos em função da verossimilhança, se a estrutura de dependência espacial do modelo geoestatístico aumentava o desempenho do mesmo, justificando o uso dessa estrutura para a espacialização das variáveis pluviométricas e fluviométricas. Para verificar os pressupostos de uma boa predição, foi avaliada a dispersão dos resíduos das interpolações espaciais, mediante uma validação cruzada. Os resultados mostraram um melhor desempenho para os modelos geoestatísticos com a estrutura de dependência espacial, para todas as variáveis; assim, esses modelos foram utilizados para a interpolação espacial, no qual foi observado pela dispersão dos resíduos uma boa predição. Este trabalho contribui para uma melhor representação espacial de variáveis sazonais no Estado de Santa Catarina e permite um avanço no estado da arte, uma vez que está embasado em critérios de verossimilhança para escolha de modelos que representam melhor o fenômeno estudado no espaço. / Hydrologic regionalization is a technique that allows the transfer of information from regions hydrologically monitored, for regions with little or no monitoring. Therefore, this technique allows a dynamic evaluation of water resources being a useful tool. In Brazil and in Santa Catarina state, the laws that are the main references for the management of water resources use annual criteria of water availability. Thus, using a greater amount of resources when availability is greater is infeasible and affects economic development. Seasonal forecasts provide the basis for sustainable management and use of water resources. The justification for not using seasonal criteria may be because there are no works or tools that contemplate the state of the art of hydrologic regionalization. The aim of this work is to make the hydrologic regionalization of Santa Catarina state, using a geostatistical approach based on models and in seasonality. Data from rain gauge and streamflow stations made available by the Mineral Resources Research Company (CPRM) and National Water Agency (ANA), respectively, were used. These stations have regular distribution and high density within the state. For the geostatistical modeling, some basic assumptions such as data normality and spatial stationarity were verified. After accepting the assumptions it was verified through statistical tests regarding its likelihood, if the structure of spatial dependence of the geostatistical model increase its performance, justifying the use of this structure for the precipitation and streamflow spatialization. To check the assumptions of good prediction, the residue dispersion of the spatial interpolations was evaluated through cross-validation. The results showed a better performance for the geostatiscal models with the spatial dependence structure, both for precipitation and streamflow. Thus, these models were used to the spatial interpolation, observing a good prediction through the residue dispersion. This work contributes to a better spatial representation of seasonal variables in Santa Catarina state and allows an advance in the state of the art, since it is based on likelihood criteria to choose models that better represent the phenomenon studied in space.

The central objective of this work is to develop statistical tools for semi-parametric regression models with generalized log-gamma errors under the presence of censored and uncensored observations. The estimates of the parameters are obtained through the multivariate version of Newton-Raphson algorithm and an adequate combination of Fisher Scoring and Backffitting algorithms. Through analytical tools and using simulations the properties of the penalized maximum likelihood estimators are studied. Some diagnostic techniques such as quantile and deviance-type residuals as well as local influence measures are derived. The methodologies are implemented in the statistical computational environment R. The package sglg is developed. Finally, we give some applications of the models to real data. / O objetivo central do trabalho é proporcionar ferramentas estatísticas para modelos de regressão semiparamétricos quando os erros seguem distribução log-gamma generalizada na presença de observações censuradas ou não censuradas. A estimação paramétrica e não paramétrica são realizadas através dos procedimentos Newton - Raphson, escore de Fisher e Backfitting (Gauss - Seidel). As propriedades assintóticas dos estimadores de máxima verossimilhança penalizada são estudadas em forma analítica, bem como através de simulações. Alguns procedimentos de diagnóstico são desenvolvidos, tais como resíduos tipo componente do desvio e resíduo quantílico, bem como medidas de influ\\^encia local sob alguns esquemas usuais de perturbação. Todos procedimentos do presente trabalho são implementados no ambiente computacional R, o pacote sglg é desenvolvido, assim como algumas aplicações a dados reais são apresentadas.