Neste trabalho está sendo proposto uma abordagem bayesiana para resolver o problema de inferência com restrição nos parâmetros para os modelos de Petterson, Prodan, Stofel e Curtis, utilizados para representar a relação hipsométrica em clones de Eucalyptus sp. Consideramos quatro diferentes densidades de probabilidade a priori, entre as quais, a densidade a priori não informativa de Jeffreys, a densidade a priori vaga normal flat, uma densidade a priori construída empiricamente e a densidade a priori potência. As estimativas bayesianas foram calculadas com a técnica de simulação de Monte Carlo em Cadeia de Markov (MCMC). Os métodos propostos foram aplicados em vários conjuntos de dados reais e os resultados foram comparados aos obtidos com os estimadores de máxima verossimilhança. Os resultados obtidos com as densidades a priori não informativa e vaga foram semelhantes aos resultados encontrados com os estimadores de máxima verossimilhança, porém, para vários conjuntos de dados, as estimativas não apresentaram coerência biológica. Por sua vez, as densidades a priori informativas empírica e a priori potência sempre produziram resultados coerentes biologicamente, independentemente do comportamento dos dados na parcela, destacando a superioridade desta abordagem / In this work we propose a Bayesian approach to solve the inference problem with restriction on parameters for the models of Petterson, Prodan, Stofel and Curtis used to represent the hypsometric relationship in clones of Eucalyptus sp. We consider four different prior probability densities, the non informative Jeffreys prior, a vague prior with flat normal probability density, a prior constructed empirically and a power prior density. The Bayesian estimates were calculated using the Monte Carlo Markov Chain (MCMC) simulation technique. The proposed methods were applied to several real data sets and the results were compared to those obtained with the maximum likelihood estimators. The results obtained with a non informative prior and prior vague showed similar results to those found with the maximum likelihood estimators, but, for various data sets, the estimates did not show biological coherence. In turn, the methods a prior empirical informative and a prior power, always produce biologically consistent results, regardless of the behavior of the data in the plot, highlighting the superiority of this approach

Neste trabalho está sendo proposto uma abordagem bayesiana para resolver o problema de inferência com restrição nos parâmetros para os modelos de Petterson, Prodan, Stofel e Curtis, utilizados para representar a relação hipsométrica em clones de Eucalyptus sp. Consideramos quatro diferentes densidades de probabilidade a priori, entre as quais, a densidade a priori não informativa de Jeffreys, a densidade a priori vaga normal flat, uma densidade a priori construída empiricamente e a densidade a priori potência. As estimativas bayesianas foram calculadas com a técnica de simulação de Monte Carlo em Cadeia de Markov (MCMC). Os métodos propostos foram aplicados em vários conjuntos de dados reais e os resultados foram comparados aos obtidos com os estimadores de máxima verossimilhança. Os resultados obtidos com as densidades a priori não informativa e vaga foram semelhantes aos resultados encontrados com os estimadores de máxima verossimilhança, porém, para vários conjuntos de dados, as estimativas não apresentaram coerência biológica. Por sua vez, as densidades a priori informativas empírica e a priori potência sempre produziram resultados coerentes biologicamente, independentemente do comportamento dos dados na parcela, destacando a superioridade desta abordagem / In this work we propose a Bayesian approach to solve the inference problem with restriction on parameters for the models of Petterson, Prodan, Stofel and Curtis used to represent the hypsometric relationship in clones of Eucalyptus sp. We consider four different prior probability densities, the non informative Jeffreys prior, a vague prior with flat normal probability density, a prior constructed empirically and a power prior density. The Bayesian estimates were calculated using the Monte Carlo Markov Chain (MCMC) simulation technique. The proposed methods were applied to several real data sets and the results were compared to those obtained with the maximum likelihood estimators. The results obtained with a non informative prior and prior vague showed similar results to those found with the maximum likelihood estimators, but, for various data sets, the estimates did not show biological coherence. In turn, the methods a prior empirical informative and a prior power, always produce biologically consistent results, regardless of the behavior of the data in the plot, highlighting the superiority of this approach

Este texto trata da estimação de espectro direcional de ondas a partir de movimentos de primeira ordem de sistemas oceânicos estacionários utilizando um método de inferência bayesiano. Após descrição do método e discutidas suas principais fontes de incertezas, este foi validado experimentalmente através de ensaios com dois tipos de embarcações para ondas irregulares e mares bimodais, e verificado com dados de monitoração em escala real. Uma comparação preliminar com dados provenientes de um radar próximo ao sistema monitorado também foi feita. Com base nestes resultados, discute-se a eficiência do método e suas limitações. / This text is about estimating directional wave spectra based on first order motions of stationary systems by means of a bayesian inference method. After being described the method and its main sources of uncertainties discussed, an experimental validation was carried out with two different types of hulls for irregular waves and bimodal seas, with a posterior verification using data from a real scale monitoring campaign. Also, a preliminary comparison with data from a radar in the vicinities of the monitored system was made. Based on those results, the methods efficiency is discussed, along with its limitations.

Made available in DSpace on 2016-04-27T16:57:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pericles Cesar de Araujo.pdf: 2815289 bytes, checksum: 8b5efd754b4e27e42558c8f0ebe0c75e (MD5) Previous issue date: 2013-08-18 / This thesis aims at dealing with issues concerning the scientification of Mathematics Education and, consequently, the methods used in researches in that area. It means dealing with methodological issues, under qualitative, quantitative and mixed perspectives with the objective of discussing the increase, always desired, of the reliability of data analysis. It is a theoretical research, with methodological procedures adequate to this kind of study, that is, bibliographical review, analysis of thesis, dissertations, articles and books. Among the theoretical background, we mention Didactic Engineering, Conceptual Metaphor, Fuzzy Logics, Bayesian Statistics and elements from Popper, Kuhn and Lakatos theories. The Didactic Engineering was considered the common thread of reflections; the Fuzzy Logics, inserted for the research universe in Mathematics Education, is characterized by an important heterogeneity of the phenomena. The Bayesian Statistics is a referential to deal with the qualitative aspect. As results, we propose in this thesis, mixed methods of research in Mathematics Education. The first is the one that considers the combination of two methods: the Bayesian method and the Didactic Engineering; the second is the Fuzzy and Bayesian. This way, we understand that with this thesis, we contribute to the discussion on the use of mixed methodology in researches in Mathematics Education, as well as present a method with potential to develop the research in Mathematics Education with scientific characteristics that meet the demands of Popper, Kuhn and Lakatos / Esta tese tem por objetivo tratar das questões relativas à cientificidade da Educação Matemática, e em consequência, dos métodos utilizados na pesquisa dessa área. Ou seja, tratar das questões metodológicas, nas perspectivas qualitativas, quantitativas ou mistas com vistas a discutir a ampliação, sempre desejável, da confiabilidade da análise de dados. Trata-se de uma pesquisa de caráter teórico, com procedimentos metodológicos adequados a esse tipo de estudo, ou seja, realização de levantamento bibliográfico, análise de dissertações, teses, artigos, e livros. Entre as bases teóricas, estão a Engenharia Didática Clássica, a Metáfora Conceitual, a Lógica Difusa, a Estatística Bayesiana, e elementos das teorias de Popper, Kuhn e Lakatos. A Engenharia Didática Clássica foi considerada um fio condutor das reflexões; a Lógica Difusa é inserida, pois o universo da pesquisa em Educação Matemática é caracterizado por uma acentuada heterogeneidade de fenômenos. A Estatística Bayesiana é um referencial para tratar do aspecto quantitativo. Como resultado são propostos nesta tese métodos mistos de pesquisas em Educação Matemática. O primeiro deles é aquele que considera a agregação de dois métodos: o Método Bayesiano e a Engenharia Didática Clássica; o segundo é o Método Estatístico Bayesiano de Dados Difusos. Assim, avaliamos que trazemos, com esta tese, uma contribuição para a discussão sobre o uso de metodologias mistas na pesquisa em Educação Matemática, bem como que apresentamos um método com potencialidades de munir a pesquisa em Educação Matemática de características científicas que atendam às exigências de Popper, Kuhn e Lakatos

Este texto trata da estimação de espectro direcional de ondas a partir de movimentos de primeira ordem de sistemas oceânicos estacionários utilizando um método de inferência bayesiano. Após descrição do método e discutidas suas principais fontes de incertezas, este foi validado experimentalmente através de ensaios com dois tipos de embarcações para ondas irregulares e mares bimodais, e verificado com dados de monitoração em escala real. Uma comparação preliminar com dados provenientes de um radar próximo ao sistema monitorado também foi feita. Com base nestes resultados, discute-se a eficiência do método e suas limitações. / This text is about estimating directional wave spectra based on first order motions of stationary systems by means of a bayesian inference method. After being described the method and its main sources of uncertainties discussed, an experimental validation was carried out with two different types of hulls for irregular waves and bimodal seas, with a posterior verification using data from a real scale monitoring campaign. Also, a preliminary comparison with data from a radar in the vicinities of the monitored system was made. Based on those results, the methods efficiency is discussed, along with its limitations.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-08-09T12:57:36Z No. of bitstreams: 1 Niedja Maristone Oliveira Barreto Queiroz.pdf: 2909360 bytes, checksum: 109caf21db04442310458a38ed638100 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-09T12:57:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Niedja Maristone Oliveira Barreto Queiroz.pdf: 2909360 bytes, checksum: 109caf21db04442310458a38ed638100 (MD5) Previous issue date: 2004-03-26 / Logistic regression has application in several fields as epidemiology, medical research, banks, market research and social research. One of its advantages is that the interpretation of the measure is possible through the " Odds Ratios” (OR), that are functions of the parameters of the model. In this study the binary regression model was used, with the objective of estimating the relationship between two variables, taking into account the presence of other factors. For his purpose a Bayesian approach was used to estimate those risk measures, and these results were compared with the corresponding classical results obtained by application of a stepwise backward process, using the maximum likelihood as criterion for exclusion of the variable of the model, and the Wald test as analysis of each parameter of the final model, both at the level of significance of 0,05. An application was performed using real data from a transverse study of 106.203 blood donor candidates, found apt by the clinical screening process performed at the blood bank Recife of the HEMOPE foundation. Measures of HIV infection association “OR” were estimated in relation with certain socio-demographic conditions, sorological markers for other Sexually Transmissible Diseases as well as the donation type. For the classical analysis thestatistical package SPSS version 10 was used, and for the bayesian analysis the Winbugs 14. The results indicated that OR obtained using the two methods are rather similar, in spite of the fact that the classical approach used Maximum likelihood and the bayesian approach used the Markov Chain Monte Carlo(MCMC), which are quite different methods. It was concluded, that the factors independently associated to the HIV infection risk among donors of blood in the observed period, for the bayesian estimate, were: age 18 to 28 years (2,45) and 29 to 39 years (2,79); illiteracy (8,17), primary school (3,31) and secundary school (3,29); positive Anti-Hbc (1,95), positive syphilis (3,14), residence in the Metropolitan Area of Recife (2,41) and type of voluntary donation (11,94). / Regressão logística tem aplicação em diversos campos como epidemiologia, pesquisa médica, bancos, pesquisa de mercado e pesquisa social. Uma de suas vantagens é que a interpretação da medida é possível através das “Odds Ratios” (OR), que são funções dos parâmetros do modelo. Neste estudo foi usado o modelo de regressão binária, com o objetivo de estimar a relação entre duas variáveis tendo em conta a presença de outros fatores. Utilizou-se para isso uma abordagem bayesiana para estimar essas medidas de risco, fazendo uma comparação com os resultados da abordagem clássica proveniente de um processo stepwise backward, utilizando o critério da razão de verossimilhança como exclusão da variável do modelo e o teste de Wald como análise de cada parâmetro do modelo final, ambos no nível de significância de 0,05. Realizou-se uma aplicação com dados reais proveniente de um estudo transversal de 106.203 doadores de sangue de 1ª doação aptos na triagem clínica no Hemocentro Recife da Fundação HEMOPE. Estimou-se medidas de associação “OR”, da infecção por HIV, com relação a algumas condições sócio-demográficas, marcadores sorológicos para outras Doenças Sexualmente Transmissíveis (DST) e tipo de doação. Para as análises no método clássico foi utilizado o pacote estatístico SPSS versão 10 e no método bayesiano o Winbugs 14. Os resultados indicaram que as OR estimadas, utilizando os dois métodos, foram bastante próximas, apesar do clássico utilizar o método de estimação por Máxima Verossimilhança, e o bayesiano utilizar os métodos de Monte Carlo Cadeia de Markov (MCMC), que são métodos diferentes. Concluiu-se, que os fatores independentemente associados ao risco de infecção por HIV entre doadores de sangue no período foram, pela estimativa bayesiana: idade 18 a 28 anos (2,45) e 29 a 39 anos (2,79); escolaridade: analfabeto (8,17), ensino fundamental (3,31) e médio (3,29); Anti-Hbc positivo (1,95); sífilis positivo (3,14); residir na Região Metropolitana do Recife (RMR) (2,41) e tipo de doação voluntária (11,94).

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:05:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissLGGBL.pdf: 694668 bytes, checksum: fbe25c1e4093e12425b0a024c8a95456 (MD5) Previous issue date: 2007-01-11 / Financiadora de Estudos e Projetos / We present a general introduction in the construction of experimental design, spe- cially a general factorial design and factorial design 2k and some Bayesian criteria in the construction of experimental design. In practice, usually the researcher can have a priori knowledge of specialists for estimated quantities from an experiment. The use of Bayesian methods can take on best results with low costs. Many Bayesian criteria in- troduced in literature are presented. One of the main applications in the experimental design construction involve the existance of linear trends with objective of verifying the best sequence of runs, specially the factorial designs with eight runs. In this disertation, we introduce some basic concepts in design of experiments and the use of the Bayesian approach to have more e¢ cient and less cost experiments. The main goal of the work, is to consider a special case of great importance in applied indistrial work: the presence of linear trend. In this case, we present a comparative study in design of experiments under the classical and Bayesian approaches. / Inicialmente apresentamos uma introdução geral sobre planejamentos de experimen- tos, em especial, o planejamento fatorial geral e o planejamento fatorial 2k, e alguns critérios Bayesianos na construção de planejamentos de experimentos. Na prática, usual- mente o pesquisador pode ter conhecimento a priori de especialistas das quantidades a serem estimadas, a partir de um experimento. O uso de métodos Bayesianos pode levar à melhores resultados com menores custos. Vários critérios Bayesianos introduzidos na liter- atura são apresentados. Algumas aplicações são consideradas para ilustrar a metodologia proposta. Uma das principais aplicações na construção de um planejamento de exper- imentos envolve a presença de tendências lineares com o objetivo de verificar a melhor seqüência possível de ensaios, em especial o planejamento fatorial com oito ensaios. Nesta dissertação, pretendemos introduzir alguns conceitos básicos em planejamen- tos de experimentos e o uso do enfoque Bayesiano que leva à experimentos com melhor eficiência e menores custos. Como objetivo principal de trabalho, vamos considerar um caso especial de grande importância nas aplicações industriais: a presença de tendên- cias lineares. Neste caso, vamos apresentar um estudo comparativo em planejamento de experimentos clássicos e planejamento de experimentos Bayesianos.