Model-based estimation techniques have been widely used in small area estimation. This thesis focuses on the Hierarchical Bayes (HB) estimation techniques in application to small area estimation for survey data. We will study the impact of applying spatial structure to area-specific effects and utilizing a specific generalized linear mixed model in comparison with a traditional Fay-Herriot estimation model. We will also analyze different loss functions with applications to a small area estimation problem and compare estimates obtained under these loss functions. Overall, for the case study under consideration, area-specific geographical effects will be shown to have a significant effect on estimates. As well, using a generalized linear mixed model will prove to be more advantageous than the usual Fay-Herriot model. We will also demonstrate the benefits of using a weighted balanced-type loss function for the purpose of balancing the precision of estimates with their closeness to the direct estimates.

Model-based estimation techniques have been widely used in small area estimation. This thesis focuses on the Hierarchical Bayes (HB) estimation techniques in application to small area estimation for survey data. We will study the impact of applying spatial structure to area-specific effects and utilizing a specific generalized linear mixed model in comparison with a traditional Fay-Herriot estimation model. We will also analyze different loss functions with applications to a small area estimation problem and compare estimates obtained under these loss functions. Overall, for the case study under consideration, area-specific geographical effects will be shown to have a significant effect on estimates. As well, using a generalized linear mixed model will prove to be more advantageous than the usual Fay-Herriot model. We will also demonstrate the benefits of using a weighted balanced-type loss function for the purpose of balancing the precision of estimates with their closeness to the direct estimates.

Purpose – The purpose of the study is to propose a framework for standardized workstations with focus on operators work activities and material presentation on a mixed-model assembly line. In order to fulfill the purpose, it was decomposed into three research questions: Research question 1: What problems in existing manual workstations can be identified, regarding work activities and material presentation? Research question 2: What can be considered regarding operators' work activities in creation of standardized workstations for a mixed-model assembly line? Research question 3: What can facilitate the work performance and ergonomics of operators when designing material presentation for standardized workstations for a mixed-model assembly line? Methodology – This study was carried out inductively through analysis of empirical data from a case study against existing theories from a literature study. Theories were in the areas of mixed-model assembly line, workstation design, material presentation, work activities, ergonomics and human aspect, and standardization and flexibility. To gather empirical data, a document study, observations and interviews were conducted at one case company. Findings – The study resulted in a framework for work activities and material presentation in standardized workstations on a mixed-model assembly line within the perspectives of ergonomics, standardization and non-value-added work. Results indicated on decreased efficiency if the involvement of human factor and standardization were insufficient in the workstation design, by increased non-value- added work and decreased ergonomics. Implications – The proposed framework intended to support companies to merge assembly lines into a mixed-model assembly line with low automation. Limitations – The framework in this study only focused on workstations' workactivities and material presentation. Workstations are linked to more than these two areas therefore should more areas be included in merging assembly lines. This framework had the perspectives of ergonomics, standardization and non-value-added work, more perspectives should be considered in a merger.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:33:33Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2007-12-18Bitstream added on 2014-06-13T20:45:15Z : No. of bitstreams: 1 pimentel_ecg_dr_jabo.pdf: 351573 bytes, checksum: 4ed13e3cadb5bcefe457a98cb28d9baf (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O objetivo da pesquisa descrita nesta tese foi estudar possíveis aplicações do método das rotações modificadas de Givens na solução de sistemas de equações lineares tipicamente observados em problemas de melhoramento animal. Duas aplicações foram consideradas: a predição de valores genéticos com base em informação fenotípica e genealógica, por meio da metodologia dos modelos mistos; e a predição de valores genéticos com base em informação molecular, obtida pela genotipagem de painéis densos de SNPs. Na primeira aplicação, delineou-se o emprego de um modelo animal reduzido, combinado a uma ordenação do sistema que permitiu uma abordagem multi-frontal de decomposição. As matrizes frontais foram definidas como sendo as partes da triangular superior pertinentes a cada rebanho. Com isso, o problema pôde ser desmembrado em n subproblemas em que n é o número de rebanhos. Um conjunto de programas foi desenvolvido de modo a decompor as matrizes de dados de cada rebanho independentemente, e depois combinar as informações de todos eles na solução do sistema triangular geral, por retro-substituição. Concluiu-se que o método pode ser empregado em um sistema para atualização de predições de valor genético sob modelo animal reduzido, em que se aninham os efeitos de vacas dentro de rebanhos. Na segunda aplicação, comparou-se o emprego das rotações de Givens com o método do Gradiente Conjugado, na solução de sistemas lineares envolvidos na estimação de efeitos de SNPs em valores genéticos. O método das rotações demandou menos tempo de processamento e mais memória. Concluiu-se que, dado o crescente avanço em capacidade computacional, o método das rotações pode ser um método numérico viável e apresenta a vantagem de permitir o cálculo dos erros-padrão das estimativas. / The aim of this study was to investigate possible applications of the modified Givens rotations on the solution of linear systems that typically arise in animal breeding problems. Two applications were considered: prediction of breeding values based on phenotypes and relationships, using mixed model methods; and prediction of breeding values based on molecular information, using genotypes from high density SNP chips. In the first application, the use of a reduced animal model, combined with a specific ordering of the system, made it possible to apply a multi-frontal decomposition approach. The frontal matrices were defined as the parts of the upper triangular corresponding to each herd. In this way, the problem could be partitioned into n subproblems, where n is the number of herds. A set of programs was developed in order to factorize the data matrix of each herd independently, and then combine the information from all of them while solving the overall triangular system, by back-substitution. The conclusion was that Givens rotations can be used as a numerical method for updating predicted breeding values under a reduced animal model, if dam effects are nested within herds. In the second application, the modified Givens rotations were compared to the Conjugate Gradient method for solving linear systems that arise in the estimation of SNP effects on breeding values. Givens rotations required less processing time but a greater amount of high speed memory. The conclusion was that, given the increasing rate of advance in computer power, Givens rotations can be regarded as a feasible numerical method which presents the advantage that it allows for the calculation of standard errors of estimates.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:42:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 164176 bytes, checksum: b14dc96758addd4c516b427d913d7a6c (MD5) Previous issue date: 2009-05-29 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The BLUP methodology, which is widely used in animal and forestry genetic evaluation, can also be applied to annual crop breeding. The objective of this study was to compare the accuracy and efficiency of among- and within-half-sib family selection through the use of multi-trait BLUP, single-trait BLUP and phenotypic selection. Expansion volume and yield data from two recurrent selection cycles of a popcorn population were analyzed. Progeny tests were designed as a lattice. In order to maximize accuracy of the prediction of breeding values, the BLUP analyses included phenotypic values of the two cycles. All statistical analyses were performed using the ASREML software. The multi-trait BLUP method demonstrated greater accuracy and efficiency in family selection. In the case of within-family selection, both accuracy and efficiency of multi-trait or single-trait BLUP methods were equivalent. The selection efficiency of the multi-trait BLUP was dependent on the estimated genetic parameters, particularly the difference between the genetic and environmental correlations of the traits. / A metodologia BLUP, que é amplamente utilizada na avaliação genética animal e florestal também pode ser aplicada no melhoramento de culturas anuais. O objetivo deste estudo foi comparar a acurácia e a eficiência da seleção entre e dentro de famílias de meios-irmãos através da utilização do BLUP multicaracterística, BLUP unicaracterística e seleção fenotípica. Dados de capacidade de expansão e produção de dois ciclos de seleção recorrente em uma população de milho-pipoca foram analisados. Os testes de progênies foram delineados como um látice. Visando maximizar a acurácia da predição dos valores genéticos as análises BLUP incluíram valores fenotípicos dos dois ciclos. Todas as análises estatísticas foram realizadas utilizando o software ASREML. O método BLUP multicaracterística apresentou maior acurácia e eficiência de seleção de famílias. No caso da seleção dentro de famílias a acurácia e a eficiência dos métodos BLUP multicaracterística e BLUP unicaracterística foram equivalentes. A eficiência de seleção do BLUP multicaracterística foi dependente dos parâmetros genéticos estimados, particularmente da diferença entre as correlações genéticas e ambientais das características.

Submitted by Liliane Ferreira (ljuvencia30@gmail.com) on 2018-07-09T15:51:41Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Jeferson Silva Martins - 2018.pdf: 4962348 bytes, checksum: 7da8c895b4929a650a07c2381fc59290 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-07-10T11:07:38Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Jeferson Silva Martins - 2018.pdf: 4962348 bytes, checksum: 7da8c895b4929a650a07c2381fc59290 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-10T11:07:38Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Jeferson Silva Martins - 2018.pdf: 4962348 bytes, checksum: 7da8c895b4929a650a07c2381fc59290 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-05-17 / This paper presents the Mixed-Model Flow Line problem for Production Scheduling. Production problems have been vastly studied given their usability in all kind of assembly lines and its production in the industry worldwide. The problem processes jobs grouped by families in stations of machines seeking for the best sequencing the families can provide to be produced in the processing time (Makespan). In this work, a bibliographic review was performed to support the study, looking different methods and problems that encompass the Mixed-Model Flow Line in the literature showing its importance towards the industrial and scientific environment. The Mixed-Model Flow Line problem was solved through optimization techniques: An integer lienar programming inGUROBI, Lagrangian Relaxation and Genetic Algorithm. The processing times and demands are randomly generated for each instance. Finally, the results obtained in the techniques used for the problem were compared to each other. / Este trabalho apresenta o problema de Flow Line Misto para a Programação da Produção em Scheduling. Problemas da produção tem sido vastamente estudado dada sua usabilidade em todo o tipo de linha de montagem e produção na indústria mundial. O problema em estudo considera o processamento de tarefas em conjuntos por meio de estações de máquinas buscando um bom sequenciamento das tarefas a serem produzidas melhorando o tempo de processamento (Makespan). Neste trabalho, uma revisão bibliográfica foi realizada para fundamentar o estudo encontrando diferentes métodos e problemas que englobam o Flow Line Misto mostrando a importância deste estudo no meio industrial e científico. O problema do Flow Line Misto foi resolvido por meio de técnicas de otimização, sendo elas um modelo de programação linear inteira resolvido pelo GUROBI, no Lagrangeano Relaxado e no Algoritmo Genético com tempos de processamento e demandas gerados aleatoriamente para as instâncias criadas. Por fim, os resultados obtidos nas técnicas analisadas para o problema foram comparados entre si.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-06-28T14:02:55Z No. of bitstreams: 1 Damocles Aurelio Nascimento da Silva.pdf: 1947231 bytes, checksum: 50646fd00ad98b9c11daeb3638122230 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-28T14:02:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Damocles Aurelio Nascimento da Silva.pdf: 1947231 bytes, checksum: 50646fd00ad98b9c11daeb3638122230 (MD5) Previous issue date: 2014-09-24 / Many aspects of the weather cycle could be described by time series data. Meteorologists often use time series data to assess climate conditions and forecasts. Such models are generally continuous models. The interest was to analyze discrete weather data with the INAR (1) model, using classical and Bayesian approach to parameter estimation. The proposal is to analyze the data series using mixed models with Bayesian approach. Thus, this work is described a sequence of procedures for estimating parameters of autoregressive models of order p = 1, for integer values INAR(1), by classical inference via maximum likelihood estimator and Bayesian inference via simulation Monte Carlo Markov Chain (MCMC). Two alternatives are considered for the a priori density of the model parameters. For the former case is adopted a density non-priori information. For the second, we adopt a density combined beta-gamma. A posteriori analysis is performed by algorithms of MCMC simulation. Also evaluates the prediction of new values of the series number of days with precipitation. The period of analysis comprised 30=11= 1993 to 29=02=2012 and obtained estimates of the period of 31=03=2012 to 28=02=2013. One INAR (1) model of classical parameter estimation and four models INAR (1) Bayesian estimation for the parameters were used. The choice of the most appropriate model the Akaike information criterion (AIC) was used. The analysis of forecast errors was an instrument used to determine which model is best suited to the data. We conclude that the use of MCMC simulation makes the process more exible Bayesian inference and can be extended to larger problems. Mixed models showed better performance than the classical model, mixed among the more robust results than had been the model INAR (1) Poisson-Normal using a priori Beta. Soon we propose the use of thinning operation in mixed models. / Muitos aspectos do ciclo meteorol ógico poderiam ser descrito por dados de s éries temporais. Os meteorologistas costumam usar dados de s éries temporais para avaliar as condições clim áticas e previsões. Esse modelos em geral são modelos contínuos. O interesse foi analisar dados meteorol ógicos discretos com o modelo INAR(1), atrav és de abordagem cl ássica e bayesiana na estima ção dos parâmetros. A proposta é analisar os dados da s érie utilizando modelos mistos com abordagem bayesiana. Sendo assim, neste trabalho é descrito uma sequência de procedimentos para estimar parâmetros de modelos autoregressivos de ordem p = 1, para valores inteiros INAR(1), por meio de inferência cl ássica via estimador de m áxima verossimilhan ça e inferência bayesiana via simula ção de Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC). Duas alternativas são consideradas para a densidade a priori dos parâmetros do modelo. Para o primeiro caso, adota-se uma densidade a priori não informativa. Para o segundo, adota-se uma densidade conjugada beta-gama. A an álise a posteriori é efetuada por meio de algoritmos de simula ção MCMC. Avalia-se tamb ém a previsão de novos valores da s érie n úmero de dias com precipita ção. O per íodo de an álise compreendeu 30=11=1993 a 29=02=2012 e obteve previsões do per íodo de 31=03=2012 a 28=02=2013. Foram utilizados um modelo INAR(1) de estima ção cl ássica dos parâmetros e quatro modelos INAR(1) de estima ção bayesiana para os parâmetros. A escolha do modelo mais adequado foi utilizado o crit ério de informa ção de Akaike (AIC). A an álise dos erros de previsão foi um instrumento utilizado para verifi car qual modelo se adequou melhor aos dados. Conclui-se que o uso de simula ção MCMC torna o processo de inferência bayesiana mais flex ível, podendo ser estendido para problemas de dimensão maior. Os modelos mistos apresentaram melhores desempenho do que o modelo cl ássico, dentre os mistos o que teve resultados mais robustos foi o Modelo INAR(1) Poisson Normal utilizando a priori Beta. Logo propomos o uso da opera ção thinning em modelos mistos.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-08-16T14:52:45Z No. of bitstreams: 1 Tadeu Rodrigues da Costa.pdf: 720363 bytes, checksum: 0d88c29d42226d845c07376db4760d92 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-16T14:52:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tadeu Rodrigues da Costa.pdf: 720363 bytes, checksum: 0d88c29d42226d845c07376db4760d92 (MD5) Previous issue date: 2010-06-04 / Lactation curves graphically represent individual milk or dairy herd production during their lactation period and they carry an unquestionable importance in terms of understanding the behavior of that particular herd production, which is fundamental to take decisions over conditions of the herd. Among many Brazilian dairy breeds that exist nowadays, the Sindhi breed has a special role in milk production because of its adaptation to the hard semiarid climate, turning it into a feasible alternative for milk production in Brazil´s Northeast. Therefore, the deal of this work was to use a linear mixed model in a database of a Sindhi breed herd, in order to verify milk production and animals individual forecast of this herd. Furthermore, the analysis of the waste and the sensitivity to verify model adaptability were done. The main result was that mixed linear model was suitable to study the behavior of each animal and the prediction of milk production. / Curvas de lactação representam, de forma gráfica, a produção de leite individual ou de um rebanho durante seu período de lactação e carregam uma importância indiscutível no que tange o entendimento do comportamento da produção daquele determinado rebanho, sendo fundamental na tomada de decisões acerca das condições do rebanho. Dentre as muitas raças leiteiras existentes hoje no Brasil, a raça Sindi tem um papel especial na produção de leite por se adaptar à rigorosidade do clima semi-árido, tornando-se uma alternativa viável para a produção de leite no Nordeste.Nesse sentido, o objetivo desse trabalho foi o de aplicar um modelo linear misto em um banco de dados de um rebanho da raça Sindi, com o intuito de verificar a produção de leite e a previsão individual dos animais desse rebanho. Além disso, foi feita a análise de resíduos e sensibilidade para verificação da adequacidade do modelo. Como resultado principal, o modelo linear misto foi considerado adequado para estudar o comportamento individual de cada animal e a previsão da produção de leite.

Nesse trabalho foi abordada a situação em que observações de produtividade da cana-de-açúcar (TCH) foram tomadas na mesma unidade experimental em diferentes condições de avalições (anos). Foram avaliados os perfis médios de resposta de 48 genótipos de cana-de-açúcar em dois experimentos: Experimento 1 e Experimento 2, durante três e cinco anos respectivamente, ambos com o delineamento de blocos ao acaso. Esse tipo de planejamento produz uma forma de relação entre as observações tomadas na mesma unidade experimental, portanto requer outras suposições, além das usuais, para que análise seja correta e os testes produzam resultados válidos. Para que as inferências sobre as médias de produtividade sejam válidas e seguras é necessário que o modelo da matriz de covariância dos dados seja apropriado. Diante disso, foram avalidos três alterantivas de análise para dados longitudinais (medidas repetidas no tempo ), sendo utilizados portanto, o modelo univariado, conforme o planejamento do tipo \"split-plot on time\", que impõe forte restrição quanto a matriz de variâncias-covariâncias; o modelo multivariado, que utiliza uma matriz de variâncias-covariâncias não-estruturada e o modelo mistos, que possibilita a seleção de uma matriz que melhor representa os dados. Contudo, verificou-se que não houve diferença entre os resultados dos testes para as diferentes metodologias. Porém, é interessante a continuidade do estudo em relação ao modelo misto, pois devido a sua flexibilidade e precisão é possível obter estimativas mais seguras dos componentes de variância e predizer os valores genotípicos, que por fim poderá proporcionar a predição de produção de uma futura colheita para um determinado genótipo. / This work has been dealt with situation in which observations of productivity of sugar of cane (TCH) were taken in the same unit experimental in different condition of assessments (years). The response profiles average of 48 genotypes of sugar of cane were evaluated in two experiments: Experiment 1 and Experiment 2, for three and five years respectively, both with the randomized complete block design. This type of planning produces a form of relationship between the observations made in the same unit experimental therefore requires other assumptions, in addition to the usual, so that analysis is correct and the test results valid. To that inferences on the means of productivity are valid and safe it is necessary that the model of covariance matrix of the data is appropriate. Therefore, were evaluated three alternatives for analysis of longitudinal data (repeated measures over time), the univariate model as the planning of the split-plot on time which imposes strong restrictions on variances - covariances matrix, the multivariate model, which uses a non-structured variances - covariances matrix and mixed model, which they are enable the selection of a matrix that best represents the data. However, it was found that there was no difference between the results of tests for the different methodologies. But it is interesting the continuity of the study in relation to mixed model, because due to its flexibility and accuracy will be possible to obtain more reliable estimates of the variance components and predict the genotypic values, which ultimately could provide a prediction of production of a future harvest for a given genotype.

互聯網的發展與近年來數據平台受到公私部門重視，資訊的取得與流通變得便捷，中國房地產文化目前有別於台灣，尚無實價登錄機制且地域面積廣大，傳統估價模型可能無法直接應用，面對房地產背後眾多的影響因素，本研究將預測建模目標放在泡沫化尚不嚴重且較具有潛力的中國新一線城市杭州市，自新浪二手房網爬取杭州市房地產數據，並自國家統計局取得各地區行政支出數據，作為實證分析資料。結合自動程序爬蟲抓取數據、統計分析與機器學習方法，期望對中國房地產建立一混合非監督式與監督式學習之模型。 在分群結果之後建構模型採用之技術為C5.0、三層CHAID、五層CHAID與Neural Network，挑選出最適合的模型為使用混合模型後的C5.0決策樹方法，達到降低變數維度亦提升或達到相當的預測準確率的雙贏目標，模型中行政地區、面積、總樓層為最頻出現的重要變數。 另外透過集群分析於行政支出的應用，發現2016年度杭州市投入的行政支出集中於余杭區、蕭山區、濱江區，成為賣屋及購屋者的第二項決策標準。 / In recent years, with the growth of the Internet and the importance of data platform on public sector and private sector. Getting and sharing information are made easily. The culture of real estate in China is different from Taiwan. For instance, there is no actual house price registration system. Furthermore, traditional estimate model may not be directly applicable to China which has the vast geographical area of the mainland. There are many factors to influence house price model. This study focus on Hangzhou city. Because the burst of real estate bubbles is not serious as first-tier cities and it is one of new first-tier cities in China. The research data were crawler from Sina second-hand housing website and National Bureau of Statistics. By using auto web crawler skill, statistical analysis, and machine learning method to build a real estate model in China, which was combining unsupervised learning method with supervised learning method. After clustering Hangzhou second-hand housing data, this study used C5.0, three layers Chi-Square Automatic Interaction Detector(CHAID), five layers CHAID, and Neural Network(NN). The study goal are both reducing dimension and getting better forecast accuracy. Choosing clustering- C5.0 model as appropriate house price model to achieve win-win situation after comparing final result. Administrative region, area, and total floor are the top three high frequency influential factors. Applying Clustering Analysis to administrative expenses data in Hangzhou, the study found that the government resource focus on Yuhang, Xiaoshan, and Binjiang. It can be the second decision-making criterion for house sellers and house buyers.