Background: Childhood excess weight and family food insecurity are food-system related public health problems that exist in Canada. Since both relate to issues of food accessibility and availability, which have elements of “place”, they may share common risk factors in the local environment that are amenable to intervention. In this area of research, the literature derives mostly from a US context, and there is a dearth of high quality evidence, specifically from longitudinal studies. Objectives: The main objectives of this thesis were to examine the adjusted associations between the place factors: material deprivation, social deprivation, social cohesion, disorder, and living location, with change in child BMI Z-score and with change in family food insecurity status in a Canadian cohort of children. Methods: The Québec Longitudinal Study of Child Development was used to meet the main objectives of this thesis. Response data from six collection cycles (4 – 10 years of age) were used in three main analyses. The first analysis examined change in child BMI Z-score as a function of the place factors using mixed models regression. The second analysis examined change in child BMI Z-score as a function of place factors using group-based trajectory modeling. The third and final analysis examined change in family food insecurity status as a function of the place factors using generalized estimating equations. Results: Social deprivation, social cohesion and disorder were strongly and positively associated with family food insecurity, increasing the odds by 45-76%. These place factors, on the other hand, were not consistently associated with child weight status. Material deprivation was not important for either outcome, except for a slight positive association in the mixed models analysis of child weight status. Living location was not important in explaining family food insecurity. On the other hand, it was associated with child weight status in both analyses, but the nature of the relationship is still unclear. Conclusions: Results do not suggest that addressing similar place factors may alleviate both child excess weight and family food insecurity. More high quality longitudinal and experimental studies are needed to clarify relationships between the local environment and child weight status and family food insecurity.

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SILVA, Tamiris Pereira da. Predição de ganhos genéticos via REML/BLUP em progênies s2 de mamoeiro. 2015. 55 f. : Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Ceará, Centro de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Agronomia / Fitotecnia, Fortaleza, 2015 / Submitted by Nádja Goes (nmoraissoares@gmail.com) on 2016-08-18T13:36:39Z No. of bitstreams: 1 2015_dis_tpsilva.pdf: 2166972 bytes, checksum: 0de92041ba6608b1e1d6c3eec9dfedde (MD5) / Approved for entry into archive by Nádja Goes (nmoraissoares@gmail.com) on 2016-08-18T13:37:26Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_dis_tpsilva.pdf: 2166972 bytes, checksum: 0de92041ba6608b1e1d6c3eec9dfedde (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-18T13:37:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_dis_tpsilva.pdf: 2166972 bytes, checksum: 0de92041ba6608b1e1d6c3eec9dfedde (MD5) Previous issue date: 2015 / The reduced number of registered papaya cultivars has made breeders to access the genetic variability of the species in order to gather in one genotype the maximum phenotypes required by producers and consumers. Among the commercial hybrids,Tainung 1 and Calimosa are the most used, which the first has its seeds imported from Taiwan to high costs. In order to increase the accuracy and to obtain selective genetic gain, more efficient selection methodologies have been explored. For this reason, the adoption of more refined genetic statistical procedures is a trend in plant breeding, such as the REML / BLUP methodology. Based on the above, the aims of the present study are: (i) estimate the main genetic parameters in papaya progenies, (ii) predict genetic gain with selection of the best progenies and (iii) the selection of the best individuals within the progenies. The experiment was conducted at the Experimental Field of Curu, which belongs to Embrapa Agroindústria Tropical in the municipality of Paraipaba. The genetic material consisted of 36 S2 progenies and two witnesses, 17 derived from hybrid Calimosa and 19 Tainung1, all evaluated in a randomized block design with four replicates. The analyzed characters were height of first flower, fruit and plant at 6, 12 and 18 months; stem diameter at 6, 12 and 18 months; number of days after planting to emergence of first flower and fruit; number, mass and average mass of marketable fruits and number and mass of carpelloid, pentandric and bananiformes fruits. For data analysis, the methodology via linear mixed models REML / BLUP (Restricted Maximum Likehood / Best Linear Unbiased Prediction) was used, by which genetic parameters were estimated and the prediction of breeding values was made. The magnitudes of the genetic parameters indicated that the variability present in most of the characters enables genetic gain if the selection is practiced at the progenies level and not at individual plants, since the greater heritability and accuracies values are relative to the average of the progenies. For the selection of progenies, PROC-323, PROC-130, PROT-13 and PROC-217 were the most promising, bearing greater genetic gains among most of the analyzed characters. Regarding the selection among and within progenies, individuals 1421 and 1422 are the most potential for continuity of selection. Finally, the increase of the character expression was higher in number of marketable fruits and the reduction of expression was higher for pentandric number of fruits. / O reduzido número de cultivares de mamoeiro registrados, tem feito com que melhoristas acessem a variabilidade genética da espécie, a fim de reunir em um só genótipo o máximo de fenótipos exigidos pelos produtores e consumidores. Dentre os híbridos comerciais, Tainung nº 1 e Calimosa são os mais empregados, onde este primeiro tem suas sementes importadas de Taiwan a altos custos. Tem-se então buscado metodologias mais eficientes de seleção, a fim de aumentar a acurácia seletiva e obter maiores ganhos genéticos. Em razão disto, a adoção de procedimentos genético-estatísticos mais refinados é uma tendência no melhoramento genético de plantas, como a metodologia REML/BLUP. Com base no exposto, objetivou-se com o presente estudo: (i) estimar os principais parâmetros genéticos em progênies de mamoeiro, (ii) predizer os ganhos genéticos com a seleção das melhores progênies e (iii) com a seleção dos melhores indivíduos dentro de progênies. O experimento foi conduzido no Campo Experimental do Curu, pertencente à Embrapa Agroindústria Tropical no município de Paraipaba. O material genético foi constituído de progênies 36 progênies S2 e duas testemunhas, sendo 17 derivadas do híbrido Calimosa e 19 do Tainung nº1, avaliadas no delineamento em blocos casualizados, com quatro repetições. Os caracteres avaliados foram altura de primeira flor, fruto e planta aos 6, 12 e 18 meses; diâmetro de caule aos 6, 12 e 18 meses; quantidade de dias após plantios para surgimento da primeira flor e fruto; número, massa e massa média de frutos comerciais e número e massa de frutos carpelóides, pentândricos e bananifornmes. Para análises dos dados, a metodologia utilizada foi via modelos lineares mistos REML/BLUP (Restricted Maximum Likehood/ Best Linear Unbiased Prediction), onde foram estimados os parâmetros genéticos e feita a predição dos valores genéticos. As magnitudes dos parâmetros genéticos estimados indicaram que a variabilidade presente para a maioria dos caracteres, possibilita maiores ganhos genéticos se a seleção for praticada a nível de progênies e não por plantas individuais, já que os maiores valores de herdabilidades e acurácias são relativos a média de progênies. Para a seleção entre progênies, PROC-323, PROC-130, PROT-13 e PROC-217, foram as mais promissoras, comportando-se com ganhos genéticos superiores entre maior parte dos caracteres envolvidos. Na seleção entre e dentro de progênies, os indivíduos 1421 e 1422 são os mais potenciais para continuidade da seleção. O aumento da expressividade de caráter foi superior para número de frutos comerciais e a redução da expressividade foi superior para número de frutos pentândricos.

Un nombre croissant de domaines scientifiques collectent de grandes quantités de données comportant beaucoup de mesures répétées pour chaque individu. Ce type de données peut être vu comme une extension des données longitudinales en grande dimension. Le cadre naturel pour modéliser ce type de données est alors celui des modèles mixtes fonctionnels. Nous traitons, dans une première partie, de la classification non-supervisée dans les modèles mixtes fonctionnels. Nous présentons dans ce cadre une nouvelle procédure utilisant une décomposition en ondelettes des effets fixes et des effets aléatoires. Notre approche se décompose en deux étapes : une étape de réduction de dimension basée sur les techniques de seuillage des ondelettes et une étape de classification où l'algorithme EM est utilisé pour l'estimation des paramètres par maximum de vraisemblance. Nous présentons des résultats de simulations et nous illustrons notre méthode sur des jeux de données issus de la biologie moléculaire (données omiques). Cette procédure est implémentée dans le package R "curvclust" disponible sur le site du CRAN. Dans une deuxième partie, nous nous intéressons aux questions d'estimation et de réduction de dimension au sein des modèles mixtes fonctionnels et nous développons en ce sens deux approches. La première approche se place dans un objectif d'estimation dans un contexte non-paramétrique et nous montrons dans ce cadre, que l'estimateur de l'effet fixe fonctionnel basé sur les techniques de seuillage par ondelettes possède de bonnes propriétés de convergence. Notre deuxième approche s'intéresse à la problématique de sélection des effets fixes et aléatoires et nous proposons une procédure basée sur les techniques de sélection de variables par maximum de vraisemblance pénalisée et utilisant deux pénalités SCAD sur les effets fixes et les variances des effets aléatoires. Nous montrons dans ce cadre que le critère considéré conduit à des estimateurs possédant des propriétés oraculaires dans un cadre où le nombre d'individus et la taille des signaux divergent. Une étude de simulation visant à appréhender les comportements des deux approches développées est réalisée dans ce contexte. / More and more scientific studies yield to the collection of a large amount of data that consist of sets of curves recorded on individuals. These data can be seen as an extension of longitudinal data in high dimension and are often modeled as functional data in a mixed-effects framework. In a first part we focus on performing unsupervised clustering of these curves in the presence of inter-individual variability. To this end, we develop a new procedure based on a wavelet representation of the model, for both fixed and random effects. Our approach follows two steps : a dimension reduction step, based on wavelet thresholding techniques, is first performed. Then a clustering step is applied on the selected coefficients. An EM-algorithm is used for maximum likelihood estimation of parameters. The properties of the overall procedure are validated by an extensive simulation study. We also illustrate our method on high throughput molecular data (omics data) like microarray CGH or mass spectrometry data. Our procedure is available through the R package "curvclust", available on the CRAN website. In a second part, we concentrate on estimation and dimension reduction issues in the mixed-effects functional framework. Two distinct approaches are developed according to these issues. The first approach deals with parameters estimation in a non parametrical setting. We demonstrate that the functional fixed effects estimator based on wavelet thresholding techniques achieves the expected rate of convergence toward the true function. The second approach is dedicated to the selection of both fixed and random effects. We propose a method based on a penalized likelihood criterion with SCAD penalties for the estimation and the selection of both fixed effects and random effects variances. In the context of variable selection we prove that the penalized estimators enjoy the oracle property when the signal size diverges with the sample size. A simulation study is carried out to assess the behaviour of the two proposed approaches.

O objetivo deste trabalho foi avaliar a incorporação de funções geoestatísticas na matriz de variâncias e covariâncias residual no estudo de modelos lineares mistos a partir de um grupo de quatro experimentos de cana-de-açúcar, conduzidos na Guatemala nos seguintes locais: fazenda Limones - usina açucareira Pantaleón (LP), fazenda Bálsamo - usina açucareira Pantaleón (BP), área 1 da fazenda Limones - usina Madre Tierra (MT1) e área 2 da fazenda Limones - usina Madre Tierra (MT2). A variável resposta de interesse foi a produção de cana-de-açúcar por hectare, o delineamento utilizado nos quatro locais foi o casualizado em blocos, com cinco repetições e os mesmos seis tratamentos referentes a diferentes dosagens de um biorregulador (estimulante de crescimento). Em princípio, foram ajustados e comparados diversos modelos alternando-se o efeito de blocos, ora considerado fixo, ora aleatório, e a estrutura da matriz de variâncias e covariâncias (R), segundo os modelos exponencial, gaussiano e esférico. Estes modelos foram comparados, e os que admitem estruturas de dependência espacial se destacaram estatisticamente como os melhores, a partir do critério de Akaike (AIC), sendo então selecionados os modelos BFExp (blocos de efeito fixo e função exponencial na matriz R) e BAExpH (blocos de efeito aleatório, função exponencial para R e variâncias diferentes entre os locais). A seguir, foi realizada a estimação dos efeitos fixos e a predição dos efeitos aleatórios por meio do método da máxima verossimilhança restrita (REML) pois esta metodologia proporciona um menor viés para suas estimativas. As análises conjuntas nos dois modelos selecionados não apresentaram interação tratamentos versus locais, nem mesmo efeito de tratamentos significativos, não sendo aconselhado o desdobramento desta interação. O efeito de locais por sua vez, foi significativo apenas no modelo BAExpH, e detectou-se neste caso a superioridade do local BP em relação aos demais. Adicionalmente, os locais foram analisados individualmente, focando a comparação dos modelos e as análises de variâncias, contudo, assim como na análise conjunta, nos modelos escolhidos para cada local, os efeitos de tratamentos também não foram significativos. Gráficos de resíduos foram construídos e representaram bons ajustes para os modelos BFExp e BAExpH para descrever os dados deste grupo de experimentos. Por fim, foi realizado um estudo de simulação cujos resultados deram mais credibilidade e suporte para a importância e relevância de se verificar, por meio de comparações, a necessidade de uso de um modelo mais elaborado, que considere a possível existência de dependência espacial entre as observações. / The aim of this research was to evaluate the incorporation of geostatistical functions in the residual variances and covariances matrix in linear mixed models in a group of four experiments cane sugar conducted in four sites of Guatemala: farm Limones - Pantaleon sugar mill (LP), farm Bálsamo - Pantaleon sugar mill (BP), area 1 of the farm Limones - sugar mill Madre Tierra (MT1) and area 2 of the farm Limones - sugar mill Madre Tierra (MT2). Production of sugar cane was the interest variable analyzed at all locations, using the randomized block design with five replications and the same six treatments related to different doses of a plant growth regulator. Initially the models were adjusted and compared with alternating the blocks effect, sometimes considered fixed, sometimes random, and the structure of the variance and covariance matrix (R) according to the exponential, gaussian and spherical models. The models were compared, and, among them, those with spatial dependence structures stood out as the best statistically from the Akaike information criterion (AIC), and the selected modelos were the BFExp model (block as fixed effect and exponential function to R) and the BAExpH model (block as random effect, exponential function to R and different variances among the sites). After that, the estimation of fixed effects and prediction of random effects using the restricted maximum likelihood method (REML) were done, since this methodology provides a lower bias to their estimates. The joint analysis of both selected models showed no interaction between treatments and locals, even significant effect of treatments, not being advised the unfolding of this interaction. The effect of local was significant only in the BAExpH model, and detected in this case the superiority of the local BP in relation to the others. Additionally, individual sites were examined similarly to the previous case, through comparison of models and analysis of variance, however, treatment effects weren\'t significant too. Residual plots were constructed and represented satisfactory fit of the models to describe the data in all cases studied. Finally, a simulation study showed results with more credibility and support for the importance and relevance of verifying, through comparisons, the need to use a more structured model that considers the possible existence of spatial dependence among observations.

Experimentos cujas variaveis respostas s~ ao proporcoes ou contagens, sao muito comuns nas diversas areas do conhecimento, principalmente na area agricola. Na analise desses experimentos, utiliza-se a teoria de modelos lineares generalizados, bastante difundida (McCullagh & Nelder, 1989; Demetrio, 2001), em que as respostas sao independentes. Caso a variancia estimada seja maior do que a esperada, estima-se o parametro de dispersao, incluindo-o no processo de estimaçao dos parametros. Quando a variavel resposta e observada ao longo do tempo, pode haver uma correlacao entre as observacoes e isso tem que ser levado em consideracao na estimacao dos parametros. Uma forma de se trabalhar essa correlacao e aplicando a metodologia de equacoes de estimacao generalizada (EEG), discutida por Liang & Zeger (1986), embora, neste caso, o interesse esteja nas estimativas dos efeitos fixos e a inclusao da matriz de correlacao de trabalho sirva para se obter um melhor ajuste. Uma outra alternativa e a inclusao, no preditor linear, de um efeito latente para captar variabilidades nao consideradas no modelo e que podem in uenciar nos resultados. No presente trabalho, usa-se uma forma combinada de efeito aleatorio e parametro de dispersao, incluidos conjuntamente na estimacao dos parametros. Essa metodologia e aplicada a um conjunto de dados obtidos de um experimento com camu-camu, com objetivo de se avaliarem quais os melhores metodos de enxertia e tipos de porta-enxertos que podem ser utilizados, atraves da proporcao de pegamentos da muda. Varios modelos sao ajustados, desde o modelo em parcelas subdivididas (supondo independencia), ate o modelo em que se considera o parametro de dispersao e efeito aleatorio conjuntamente. Ha evidencias de que o modelo em que se inclui o efeito aleatorio e o parametro de dispersao, conjuntamente, resultam em melhores estimativas dos parametros. Outro conjunto de dados longitudinais, com milho transgenico MON810, em que a variavel resposta e o numero de lagartas (Spodoptera frugiperda), e utilizado. Neste caso, devido ao excesso de respostas zero, emprega-se o modelo de regressao Poisson in acionado de zeros (ZIP), alem do modelo Poisson padrao, em que as observacoes sao consideradas independentes, e do modelo Poisson in acionado de zeros com efeito aleatorio. Os resultados mostram que o efeito aleatorio incluido no preditor foi nao significativo e, assim, o modelo adotado e o modelo de regressao Poisson in acionado de zeros. Os resultados foram obtidos usando-se os procedimentos NLMIXED, GENMOD e GPLOT do SAS - Statistical Analysis System, versao 8.2. / Experiments which response variables are proportions or counts are very common in several research areas, specially in the area of agriculture. The theory of generalized linear models, well difused (McCullagh & Nelder, 1989; Demetrio, 2001), is used for analyzing these experiments where the responses are independent. If the estimated variance is greater than the expected variance, the dispersion parameter is estimated including it on the parameter estimation process. When the response variable is observed over time a correlation among observations might occur and it should be taken into account in the parameter estimation. A way of dealing with this correlation is applying the methodology of generalized estimating equations (GEEs) discussed by Liang & Zeger (1986) although, in this case, the interest is on the estimates of the xed efect being the inclusion of a working correlation matrix useful to obtain more accurate estimates. Another alternative is the inclusion of a latent efect in the linear predictor to explain variabilities not considered in the model that might in uence the results. In this work the random efect and the dispersion parameter are combined and included together in the parameter estimation. Such methodology is applied to a data set obtained from an experiment realized with camu-camu to evaluate, through proportion of grafting well successful of seedling, which kind of grafting and understock are suitable to be used. Several models are fitted, since the split plot model (with independence assumption) up to the model where the dispersion parameter and the random efect are considered together. There is evidence that the model including the random efect and the dispersion parameter together, produce better estimates of the parameters. Another longitudinal data set used here comes from an experiment realized with the MON810 transgenic corn where the response variable is the number of caterpillars (Spodoptera frugiperda). In this case, due to the excessive number of zeros obtained, the zero in ated Poisson regression model (ZIP) is used in addition to the standard Poisson model, where observations are considered independent, and the zero in ated Poisson regression model with random efect. The results show that the random efect included in the linear predictor was not significant and, therefore, the adopted model is the zero in ated Poisson regression model. The results were obtained using the procedures NLMIXED, GENMOD and GPLOT available on SAS - Statistical Analysis System, version 8.2.

FundaÃÃo Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e TecnolÃgico / The reduced number of registered papaya cultivars has made breeders to access the genetic variability of the species in order to gather in one genotype the maximum phenotypes required by producers and consumers. Among the commercial hybrids,Tainung 1 and Calimosa are the most used, which the first has its seeds imported from Taiwan to high costs. In order to increase the accuracy and to obtain selective genetic gain, more efficient selection methodologies have been explored. For this reason, the adoption of more refined genetic statistical procedures is a trend in plant breeding, such as the REML / BLUP methodology. Based on the above, the aims of the present study are: (i) estimate the main genetic parameters in papaya progenies, (ii) predict genetic gain with selection of the best progenies and (iii) the selection of the best individuals within the progenies. The experiment was conducted at the Experimental Field of Curu, which belongs to Embrapa AgroindÃstria Tropical in the municipality of Paraipaba. The genetic material consisted of 36 S2 progenies and two witnesses, 17 derived from hybrid Calimosa and 19 Tainung1, all evaluated in a randomized block design with four replicates. The analyzed characters were height of first flower, fruit and plant at 6, 12 and 18 months; stem diameter at 6, 12 and 18 months; number of days after planting to emergence of first flower and fruit; number, mass and average mass of marketable fruits and number and mass of carpelloid, pentandric and bananiformes fruits. For data analysis, the methodology via linear mixed models REML / BLUP (Restricted Maximum Likehood / Best Linear Unbiased Prediction) was used, by which genetic parameters were estimated and the prediction of breeding values was made. The magnitudes of the genetic parameters indicated that the variability present in most of the characters enables genetic gain if the selection is practiced at the progenies level and not at individual plants, since the greater heritability and accuracies values are relative to the average of the progenies. For the selection of progenies, PROC-323, PROC-130, PROT-13 and PROC-217 were the most promising, bearing greater genetic gains among most of the analyzed characters. Regarding the selection among and within progenies, individuals 1421 and 1422 are the most potential for continuity of selection. Finally, the increase of the character expression was higher in number of marketable fruits and the reduction of expression was higher for pentandric number of fruits. / O reduzido nÃmero de cultivares de mamoeiro registrados, tem feito com que melhoristas acessem a variabilidade genÃtica da espÃcie, a fim de reunir em um sà genÃtipo o mÃximo de fenÃtipos exigidos pelos produtores e consumidores. Dentre os hÃbridos comerciais, Tainung n 1 e Calimosa sÃo os mais empregados, onde este primeiro tem suas sementes importadas de Taiwan a altos custos. Tem-se entÃo buscado metodologias mais eficientes de seleÃÃo, a fim de aumentar a acurÃcia seletiva e obter maiores ganhos genÃticos. Em razÃo disto, a adoÃÃo de procedimentos genÃtico-estatÃsticos mais refinados à uma tendÃncia no melhoramento genÃtico de plantas, como a metodologia REML/BLUP. Com base no exposto, objetivou-se com o presente estudo: (i) estimar os principais parÃmetros genÃticos em progÃnies de mamoeiro, (ii) predizer os ganhos genÃticos com a seleÃÃo das melhores progÃnies e (iii) com a seleÃÃo dos melhores indivÃduos dentro de progÃnies. O experimento foi conduzido no Campo Experimental do Curu, pertencente à Embrapa AgroindÃstria Tropical no municÃpio de Paraipaba. O material genÃtico foi constituÃdo de progÃnies 36 progÃnies S2 e duas testemunhas, sendo 17 derivadas do hÃbrido Calimosa e 19 do Tainung nÂ1, avaliadas no delineamento em blocos casualizados, com quatro repetiÃÃes. Os caracteres avaliados foram altura de primeira flor, fruto e planta aos 6, 12 e 18 meses; diÃmetro de caule aos 6, 12 e 18 meses; quantidade de dias apÃs plantios para surgimento da primeira flor e fruto; nÃmero, massa e massa mÃdia de frutos comerciais e nÃmero e massa de frutos carpelÃides, pentÃndricos e bananifornmes. Para anÃlises dos dados, a metodologia utilizada foi via modelos lineares mistos REML/BLUP (Restricted Maximum Likehood/ Best Linear Unbiased Prediction), onde foram estimados os parÃmetros genÃticos e feita a prediÃÃo dos valores genÃticos. As magnitudes dos parÃmetros genÃticos estimados indicaram que a variabilidade presente para a maioria dos caracteres, possibilita maiores ganhos genÃticos se a seleÃÃo for praticada a nÃvel de progÃnies e nÃo por plantas individuais, jà que os maiores valores de herdabilidades e acurÃcias sÃo relativos a mÃdia de progÃnies. Para a seleÃÃo entre progÃnies, PROC-323, PROC-130, PROT-13 e PROC-217, foram as mais promissoras, comportando-se com ganhos genÃticos superiores entre maior parte dos caracteres envolvidos. Na seleÃÃo entre e dentro de progÃnies, os indivÃduos 1421 e 1422 sÃo os mais potenciais para continuidade da seleÃÃo. O aumento da expressividade de carÃter foi superior para nÃmero de frutos comerciais e a reduÃÃo da expressividade foi superior para nÃmero de frutos pentÃndricos.

Grande parte dos experimentos instalados atualmente é planejada para que sejam realizadas observações ao longo do tempo, ou em diferentes profundidades, enfim, tais experimentos geralmente contem um fator longitudinal. Uma maneira de se analisar esse tipo de conjunto de dados é utilizando modelos mistos, por meio da inclusão de fatores de efeito aleatório e, fazendo uso do método da máxima verossimilhança restrita (REML), podem ser estimados os componentes de variância associados a tais fatores com um menor viés. O pacote estatístico ASReml-R, muito eficiente no ajuste de modelos lineares mistos por possuir uma grande variedade de estruturas para as matrizes de variâncias e covariâncias já implementadas, apresenta o inconveniente de nao ter como objetos as matrizes de delineamento X e Z, nem as matrizes de variâncias e covariâncias D e , sendo estas de grande importância para a verificação das pressuposições do modelo. Este trabalho reuniu ferramentas que facilitam e fornecem passos para a construção de modelos baseados na aleatorização, tais como o diagrama de Hasse, o diagrama de aleatorização e a construção de modelos mistos incluindo fatores longitudinais. Sendo o vetor de resíduos condicionais e o vetor de parâmetros de efeitos aleatórios confundidos, ou seja, não independentes, foram obtidos resíduos, denominados na literatura, resíduos com confundimento mínimo e, como proposta deste trabalho foi calculado o EBLUP com confudimento mínimo. Para tanto, foram implementadas funções que, utilizando os objetos de um modelo ajustado com o uso do pacote estatístico ASReml-R, tornam disponíveis as matrizes de interesse e calculam os resíduos com confundimento mínimo e o EBLUP com confundimento m´nimo. Para elucidar as técnicas neste apresentadas e salientar a importância da verificação das pressuposições do modelo adotado, foram considerados dois exemplos contendo fatores longitudinais, sendo o primeiro um experimento simples, visando a comparação da eficiência de diferentes coberturas em instalações avícolas, e o segundo um experimento realizado em três fases, contendo fatores inteiramente confundidos, com o objetivos de avaliar características do papel produzido por diferentes espécies de eucaliptos em diferentes idades. / Currently, most part of the experiments installed is designed to be carried out observations over time or at different depths. These experiments usually have a longitudinal factor. One way of analyzing this data set is by using mixed models through means of inclusion of random effect factors, and it is possible to estimate the variance components associated to such factors with lower bias by using the Restricted maximum likelihood method (REML). The ASRemi-R statistic package, very efficient in fitting mixed linear models because it has a wide variety of structures for the variance - covariance matrices already implemented, presents the disadvantage of having neither the design matricesX and Z, nor the variance - covariance matrices D and , and they are very important to verify the assumption of the model. This paper gathered tools which facilitate and provide steps to build models based on randomization such as the Hasse diagram, randomization diagram and the mixed model formulations including longitudinal factors. Since the conditional residuals and random effect parameters are confounded, that is, not independent, it was calculated residues called in the literature as least confounded residuals and as a proposal of this work, it was calculated the least confound EBLUP. It was implemented functions which using the objects of fitted models with the use of the ASReml-R statistic package becoming available the matrices of interests and calculate the least confounded residuals and the least confounded EBLUP. To elucidate the techniques shown in this paper and highlight the importance of the verification of the adopted models assumptions, it was considered two examples with longitudinal factors. The former example was a simple experiment and the second one conducted in three phases, containing completely confounded factors, with the purpose of evaluating the characteristics of the paper produced by different species of eucalyptus from different ages.

Data from insect studies may present different features. Univariate responses may be analyzed using generalized linear models (continuous and discrete data), survival models (time until event data), mixed effects models (longitudinal data), among other methods. These models may be used to analyse data from experiments which assess complex ecological processes, such as competition and predation. In that sense, computational tools are useful for researchers in several fields, e.g., insect biology and physiology, applied ecology and biological control. Using different datasets from entomology as motivation, as well as other types of datasets for illustration purposes, this work intended to develop new modelling frameworks and goodness-of-fit assessment tools. We propose accelerated failure rate mixed models with simultaneous location and scale modelling with regressors to analyse time-until-attack data from a choice test experiment. We use the exponential, Weibull and exponentiated-Weibull models, and assess goodness-of-fit using half-normal plots with simulation envelopes. These plots are the subject of an entire Chapter on an R package, called hnp, developed to implement them. We use datasets from different types of experiments to illustrate the use of these plots and the package. A bivariate extension to the N-mixture modelling framework is proposed to analyse longitudinal count data for two species from the same food web that may interact directly or indirectly, and example datasets from ecological studies are used. An advantage of this modelling framework is the computation of an asymmetric correlation coefficient, which may be used by ecologists to study the degree of association between species. The jointNmix R package was also developed to implement the estimation process for these models. Finally, we propose a goodness-of-fit assessment tool for bivariate models, analogous to the half-normal plot with a simulation envelope, and illustrate the approach with simulated data and insect competition data. This tool is also implemented in an R package, called bivrp. All software developed in this thesis is made available freely on the Comprehensive R Archive Network. / Dados provenientes de estudos com insetos podem apresentar características diferentes. Respostas univariadas podem ser analisadas utilizando-se modelos lineares generalizados (dados contínuos e discretos), modelos de análise de sobrevivência (dados de tempo até ocorrência de um evento), modelos de efeitos mistos (dados longitudinais), dentre outros métodos. Esses modelos podem ser usados para analisar dados provenientes de experimentos que avaliam processos ecológicos complexos, como competição e predação. Nesse sentido, ferramentas computacionais são úteis para pesquisadores em diversos campos, por exemplo, biologia e fisiologia de insetos, ecologia aplicada e controle biológico. Utilizando diferentes conjuntos de dados entomológicos como motivação, assim como outros tipos de dados para ilustrar os métodos, este trabalho teve como objetivos desenvolver novos modelos e ferramentas para avaliar a qualidade do ajuste. Foram propostos modelos de tempo de vida acelerado mistos, com modelagem simultânea dos parâmetros de locação e de escala com regressores, para analisar dados de tempo até ataque de um experimento que avaliou escolha de predadores. Foram utilizados modelos exponencial, Weibull e Weibull-exponenciado, e a qualidade do ajuste foi avaliada utilizando gráficos meio-normais com envelope de simulação. Esses gráficos são o assunto de um Capítulo inteiro sobre um pacote para o software R, chamado hnp, desenvolvido para implementá-los. Foram utilizados conjuntos de dados de diferentes tipos de experimentos para ilustrar o uso desses gráficos e do pacote. Uma extensão bivariada para os modelos chamados \"N-mixture\" foi proposta para analisar dados longitudinais de contagem para duas espécies pertencentes à mesma teia trófica, que podem interagir direta e indiretamente, e conjuntos de dados provenientes de estudos ecológicos são usados para ilustrar a abordagem. Uma vantagem dessa estratégica de modelagem é a obtenção de um coeficiente de correlação assimétrico, que pode ser utilizado por ecologistas para inferir acerca do grau de associação entre espécies. O pacote jointNmix foi desenvolvido para implemetar o processo de estimação para esses modelos. Finalmente, foi proposta uma ferramenta de avaliação de qualidade do ajuste para modelos bivariados, análoga ao gráfico meio-normal com envelope de simulação, e a metodologia _e ilustrada com dados simulados e dados de competição de insetos. Essa ferramenta está também implementada em um pacote para o R, chamado bivrp. Todo o software desenvolvido nesta tese está disponível, gratuitamente, na Comprehensive R Archive Network (CRAN).

A colheita mecanizada é uma das mais significativas e onerosas operações do processo de produção de cana-de-açúcar, tornando-se importante o entendimento das relações que envolvem o seu custo. Atualmente, as metodologias para estimar o custo da colheita partem do conceito de custo fixo e variável. No entanto, considerando a complexidade desse processo, faz-se necessário avaliar métodos capazes de relacionar os parâmetros operacionais com o custo final. Neste contexto, a modelagem estatística por meio da regressão permite tratar tais relações e prever tendências. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um modelo empírico para o cálculo do custo da colheita mecanizada de cana-de-açúcar. Desenvolveu-se um modelo linear generalizado (MLG) e um modelo linear generalizado misto (MLGM) ambos com distribuição gama, utilizando indicadores operacionais e dados de custo de 20 usinas do setor sucroalcooleiro. Por meio do MLGM, obteve-se uma aderência satisfatória quando comparado aos modelos MLG, nulo (média) e linear (supondo normalidade). Os indicadores que explicaram o custo foram: produtividade (t maq-1), consumo (l t-1), horímetro (h) e número de operadores por colhedora (nop). / The mechanized harvesting of sugarcane is one of the most significant and costly operations of the production process, thus it is important to understand the relationships involving its cost. Currently, methods to estimate these costs rise from the concept of fixed and variable cost. However, considering the complexity of the harvesting process, it is necessary to evaluate techniques to relate the operating parameters with the final cost. In this context, statistical modeling by regression allows to treat such relationship and predict trends. The objective of this study was to develop an empirical model to calculate the cost of mechanical harvesting of sugarcane. A generalized linear model (GLM) and a generalized linear mixed model (GLMM) both with gamma distribution was developed using operational indicators and cost data from 20 plants in the sugarcane industry. Through the GLMM, satisfactory adhesion was obtained when compared to the GLM, null model (average) and linear (assuming normality). The indicators that explained the cost were: productivity (t mach-1), consumption (l t-1), hourmeter (h) and number of operators per harvester (nop).