Notwithstanding the recent successes of deep convolutional neural networks for classification tasks, they are sensitive to the selection of their hyperparameters, which impose an exponentially large search space on modern convolutional models. Traditional hyperparameter selection methods include manual, grid, or random search, but these require expert knowledge or are computationally burdensome. Divergently, Bayesian optimization and evolutionary inspired techniques have surfaced as viable alternatives to the hyperparameter problem. Thus, an alternative hybrid approach that combines the advantages of these techniques is proposed. Specifically, the search space is partitioned into discrete-architectural, and continuous and categorical hyperparameter subspaces, which are respectively traversed by a stochastic genetic search, followed by a genetic-Bayesian search. Simulations on a prominent image classification task reveal that the proposed method results in an overall classification accuracy improvement of 0.87% over unoptimized baselines, and a greater than 97% reduction in computational costs compared to a commonly employed brute force approach. / Electrical and Mining Engineering / M. Tech. (Electrical Engineering)

Le point de départ de ce travail est la thèse réalisée par Pascal Vrignat sur la modélisation de niveaux de dégradation d’un système dynamique à l’aide de Modèles de Markov Cachés (MMC), pour une application en maintenance industrielle. Quatre niveaux ont été définis : S1 pour un arrêt de production et S2 à S4 pour des dégradations graduelles. Recueillant un certain nombre d’observations sur le terrain dans divers entreprises de la région, nous avons réalisé un modèle de synthèse à base de MMC afin de simuler les différents niveaux de dégradation d’un système réel. Dans un premier temps, nous identifions la pertinence des différentes observations ou symboles utilisés dans la modélisation d’un processus industriel. Nous introduisons ainsi le filtre entropique. Ensuite, dans un but d’amélioration du modèle, nous essayons de répondre aux questions : Quel est l’échantillonnage le plus pertinent et combien de symboles sont ils nécessaires pour évaluer au mieux le modèle ? Nous étudions ensuite les caractéristiques de plusieurs modélisations possibles d’un processus industriel afin d’en déduire la meilleure architecture. Nous utilisons des critères de test comme les critères de l’entropie de Shannon, d’Akaike ainsi que des tests statistiques. Enfin, nous confrontons les résultats issus du modèle de synthèse avec ceux issus d’applications industrielles. Nous proposons un réajustement du modèle pour être plus proche de la réalité de terrain. / As part of preventive maintenance, many companies are trying to improve the decision support of their experts. This thesis aims to assist our industrial partners in improving their maintenance operations (production of pastries, aluminum smelter and glass manufacturing plant). To model industrial processes, different topologies of Hidden Markov Models have been used, with a view to finding the best topology by studying the relevance of the model outputs (also called signatures). This thesis should make it possible to select a model framework (a framework includes : a topology, a learning & decoding algorithm and a distribution) by assessing the signature given by different synthetic models. To evaluate this « signature », the following widely-used criteria have been applied : Shannon Entropy, Maximum likelihood, Akaike Information Criterion, Bayesian Information Criterion and Statistical tests.

Submitted by Samuel Guimarães Filho (samuelgf@gmail.com) on 2017-03-07T01:39:40Z No. of bitstreams: 1 tese_samuel_revisao_1.pdf: 2212736 bytes, checksum: eef717244d02ccf54ceb936354c64525 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2017-03-07T23:43:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 tese_samuel_revisao_1.pdf: 2212736 bytes, checksum: eef717244d02ccf54ceb936354c64525 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-08T15:56:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_samuel_revisao_1.pdf: 2212736 bytes, checksum: eef717244d02ccf54ceb936354c64525 (MD5) Previous issue date: 2017-02-10 / This work aims to test if the use of Google Trends as an exogenous variable improves the prediction of the monthly data for Brazilian Formal Job Creation (CAGED) compared to a model that uses only the lags themselves. For the selection of the model was used the algorithm Autometrics and for model comparison the Model Confidence Set. In addition, the model that uses Google Trends data will be compared with some market analyst’s forecasts. The results show that the model the uses the Google data as an exogenous variable is superior to the model that only uses the lag itself. However, this model was not able to overcome the market analysts. / Este trabalho tem como objetivo testar se o uso do Google Trends como variável exógena melhora a previsão do dado mensal do CAGED em relação a modelos que usam apenas as próprias defasagens. Para a seleção do modelo foi utilizado o algoritmo Autometrics e para comparação de modelos o utilzado o Model Confidence Set. Além disto, o modelo que utiliza o Google Trends foi comparado com previsões dos analistas de Mercado. Os resultados encontrados apontam que o modelo que utliza o Google Trends como variável exógena é superior ao modelo que utiliza apenas a própria defasagem. No entanto, este modelo, não foi capaz de superar os analistas de mercado.

In developing an understanding of real-world problems, researchers develop mathematical and statistical models. Various model selection methods exist which can be used to obtain a mathematical model that best describes the real-world situation in some or other sense. These methods aim to assess the merits of competing models by concentrating on a particular criterion. Each selection method is associated with its own criterion and is named accordingly. The better known ones include Akaike's Information Criterion, Mallows' Cp and cross-validation, to name a few. The value of the criterion is calculated for each model and the model corresponding to the minimum value of the criterion is then selected as the "best" model. / Mathematical Sciences / M. Sc. (Statistics)

Indivíduos, populações e espécies tendem a usar e selecionar habitats de modo não-aleatório. Consequentemente, a perda e a degradação de habitats geram impactos distintos sobre os organismos dependendo de seus atributos. Os efeitos da perda de habitat são claros – os organismos são eliminados ou desalojados por falta de habitat ou baixo sucesso reprodutivo. As consequências da degradação de habitat são mais sutis, e resultam na incapacidade de um ecossistema sustentar determinadas espécies. Como a perda e a degradação de habitat reduzem a disponibilidade de nichos, espera-se que táxons ecologicamente especializados e com requerimentos estreitos de nicho sejam mais propensos à extinção que generalistas. Organismos que são negativamente afetados por perda e degradação de habitat em geral exibem porte muito grande ou muito pequeno, baixa mobilidade, baixa fecundidade, reduzido recrutamento e estreitos requerimentos de nicho. Campos temperados constituem ambientes particularmente afetados por perda e degradação de habitat. No sudeste da América do Sul, como em muitas outras regiões do planeta, a expansão da agricultura e silvicultura são os principais responsáveis pela perda de habitat campestre. Os remanescentes de vegetação natural são usados para criação de gado, estando sujeitos à degradação pelo sobrepastejo, pisoteio e técnicas de manejo. Avaliar como a perda e degradação de habitat afetam a diversidade de organismos campestres é vital para o desenvolvimento de estratégias de conservação e manejo. A presente tese tem por objetivo investigar como a degradação e perda de habitat induzidas pela pecuária e silvicultura afetam a diversidade e a composição das comunidades de aves. Inicialmente, exploramos as relações entre variáveis de habitat e a composição da comunidade de aves num gradiente de altura da vegetação determinado por pastejo em campos litorâneos do Rio Grande do Sul. Posteriormente, avaliamos como variações no relevo interagem com variáveis de habitat e afetam a diversidade de aves em áreas de pecuária na Campanha gaúcha. Finalmente, avaliamos de que forma a perda de habitat resultante do estabelecimento de plantações industriais de celulose em áreas de campo afeta a composição de comunidades de aves campestres. Nossos resultados demonstram que a degradação de habitat decorrente do manejo de gado em campo nativo afeta a comunidade de aves de forma diferencial. Aves adaptadas a campos ralos ou generalistas tendem a ser beneficiadas pelo pastejo, ao passo que as espécies associadas à vegetação alta e densa são desfavorecidas. As variações na topografia reduzem os impactos da degradação de habitat nos campos. Essas variações interagem com o habitat e afetam de forma diferencial os distintos componentes da diversidade. Por outro lado, a perda de habitat decorrente da silvicultura gera um impacto de maior magnitude, alterando a composição das comunidades de aves e favorecendo aves não-campestres. Nesse contexto, impedir que novas áreas de campo nativo sejam convertidas em plantações de árvores passa a ser imperativo. Embora o manejo do gado aumente a diversidade em nível de paisagem ao criar um mosaico de manchas de vegetação de alturas distintas, maior atenção deve ser dada à manutenção e recuperação de formações densas de herbáceas de grande porte. Isso somente pode ser assegurado através de mudanças no regime do pastejo ou do desenvolvimento de técnicas de manejo alternativas. / Individuals, populations and species tend to select habitats in a non-random way. Consequently, habitat loss and degradation will have different impacts on organisms according to their traits. The effects of habitat loss are straightforward – organisms are eliminated or displaced because of the inexistence of adequate habitat or of low breeding success. Effects of habitat degradation are more subtle and result in the reduction of the capacity of an ecosystem to support some subsets of species. Since habitat loss and degradation reduce niche availability, ecologically specialized taxa with narrow niche requirements are expected to be more extinction prone than habitat generalists. Temperate grasslands have been strongly impacted by habitat loss and degradation. In southeastern South America, the expansion of agriculture and industrial pulpwood plantations are the main sources of habitat loss. Remnants of natural grassland vegetation are used for livestock ranching, being subject to habitat degradation from overgrazing, trampling and inadequate management techniques. The evaluation of how habitat loss and degradation affect the diversity of grassland organisms is vital for the development of management and conservation techniques. The main goal of this thesis is to evaluate how habitat degradation and loss related to cattle ranching and pulpwood plantations affect the diversity and composition of bird communities. We began by exploring the relationship between habitat variables and the composition of the bird community along a gradient of vegetation height determined by grazing in coastal grasslands of the state of Rio Grande do Sul. We then assessed how variations in the relief interact with habitat variables e affect the diversity of birds in rangelands of the Campanha gaúcha. Finally, we evaluated how habitat loss related with grassland afforestation for pulpwood plantations affects the composition of grassland bird communities. Our results demonstrate that habitat degradation resulting from livestock ranching in natural grasslands affects bird communities in a differential way. Birds adapted to stunted grasslands or habitat generalists tend to benefit from grazing, whereas tall-grass specialists are negatively affected. Variations in topography are responsible for reducing the impacts of habitat degradation in grasslands. These variations interact with habitat and have a differential effect on distinct components of diversity. On the other hand, the magnitude of the impact of habitat loss from afforestation is larger, altering the composition of bird communities and favoring a series of non-grassland species. In this sense, protecting remaining grasslands from afforestation is imperative. Although cattle ranching increases diversity at the landscape level by creating a mosaic of vegetation patches of different height, more attention should be given in maintaining and recovering dense formations of tall grassland plants. This can only be achieved by changing grazing regimes or developing alternative management techniques.

Indivíduos, populações e espécies tendem a usar e selecionar habitats de modo não-aleatório. Consequentemente, a perda e a degradação de habitats geram impactos distintos sobre os organismos dependendo de seus atributos. Os efeitos da perda de habitat são claros – os organismos são eliminados ou desalojados por falta de habitat ou baixo sucesso reprodutivo. As consequências da degradação de habitat são mais sutis, e resultam na incapacidade de um ecossistema sustentar determinadas espécies. Como a perda e a degradação de habitat reduzem a disponibilidade de nichos, espera-se que táxons ecologicamente especializados e com requerimentos estreitos de nicho sejam mais propensos à extinção que generalistas. Organismos que são negativamente afetados por perda e degradação de habitat em geral exibem porte muito grande ou muito pequeno, baixa mobilidade, baixa fecundidade, reduzido recrutamento e estreitos requerimentos de nicho. Campos temperados constituem ambientes particularmente afetados por perda e degradação de habitat. No sudeste da América do Sul, como em muitas outras regiões do planeta, a expansão da agricultura e silvicultura são os principais responsáveis pela perda de habitat campestre. Os remanescentes de vegetação natural são usados para criação de gado, estando sujeitos à degradação pelo sobrepastejo, pisoteio e técnicas de manejo. Avaliar como a perda e degradação de habitat afetam a diversidade de organismos campestres é vital para o desenvolvimento de estratégias de conservação e manejo. A presente tese tem por objetivo investigar como a degradação e perda de habitat induzidas pela pecuária e silvicultura afetam a diversidade e a composição das comunidades de aves. Inicialmente, exploramos as relações entre variáveis de habitat e a composição da comunidade de aves num gradiente de altura da vegetação determinado por pastejo em campos litorâneos do Rio Grande do Sul. Posteriormente, avaliamos como variações no relevo interagem com variáveis de habitat e afetam a diversidade de aves em áreas de pecuária na Campanha gaúcha. Finalmente, avaliamos de que forma a perda de habitat resultante do estabelecimento de plantações industriais de celulose em áreas de campo afeta a composição de comunidades de aves campestres. Nossos resultados demonstram que a degradação de habitat decorrente do manejo de gado em campo nativo afeta a comunidade de aves de forma diferencial. Aves adaptadas a campos ralos ou generalistas tendem a ser beneficiadas pelo pastejo, ao passo que as espécies associadas à vegetação alta e densa são desfavorecidas. As variações na topografia reduzem os impactos da degradação de habitat nos campos. Essas variações interagem com o habitat e afetam de forma diferencial os distintos componentes da diversidade. Por outro lado, a perda de habitat decorrente da silvicultura gera um impacto de maior magnitude, alterando a composição das comunidades de aves e favorecendo aves não-campestres. Nesse contexto, impedir que novas áreas de campo nativo sejam convertidas em plantações de árvores passa a ser imperativo. Embora o manejo do gado aumente a diversidade em nível de paisagem ao criar um mosaico de manchas de vegetação de alturas distintas, maior atenção deve ser dada à manutenção e recuperação de formações densas de herbáceas de grande porte. Isso somente pode ser assegurado através de mudanças no regime do pastejo ou do desenvolvimento de técnicas de manejo alternativas. / Individuals, populations and species tend to select habitats in a non-random way. Consequently, habitat loss and degradation will have different impacts on organisms according to their traits. The effects of habitat loss are straightforward – organisms are eliminated or displaced because of the inexistence of adequate habitat or of low breeding success. Effects of habitat degradation are more subtle and result in the reduction of the capacity of an ecosystem to support some subsets of species. Since habitat loss and degradation reduce niche availability, ecologically specialized taxa with narrow niche requirements are expected to be more extinction prone than habitat generalists. Temperate grasslands have been strongly impacted by habitat loss and degradation. In southeastern South America, the expansion of agriculture and industrial pulpwood plantations are the main sources of habitat loss. Remnants of natural grassland vegetation are used for livestock ranching, being subject to habitat degradation from overgrazing, trampling and inadequate management techniques. The evaluation of how habitat loss and degradation affect the diversity of grassland organisms is vital for the development of management and conservation techniques. The main goal of this thesis is to evaluate how habitat degradation and loss related to cattle ranching and pulpwood plantations affect the diversity and composition of bird communities. We began by exploring the relationship between habitat variables and the composition of the bird community along a gradient of vegetation height determined by grazing in coastal grasslands of the state of Rio Grande do Sul. We then assessed how variations in the relief interact with habitat variables e affect the diversity of birds in rangelands of the Campanha gaúcha. Finally, we evaluated how habitat loss related with grassland afforestation for pulpwood plantations affects the composition of grassland bird communities. Our results demonstrate that habitat degradation resulting from livestock ranching in natural grasslands affects bird communities in a differential way. Birds adapted to stunted grasslands or habitat generalists tend to benefit from grazing, whereas tall-grass specialists are negatively affected. Variations in topography are responsible for reducing the impacts of habitat degradation in grasslands. These variations interact with habitat and have a differential effect on distinct components of diversity. On the other hand, the magnitude of the impact of habitat loss from afforestation is larger, altering the composition of bird communities and favoring a series of non-grassland species. In this sense, protecting remaining grasslands from afforestation is imperative. Although cattle ranching increases diversity at the landscape level by creating a mosaic of vegetation patches of different height, more attention should be given in maintaining and recovering dense formations of tall grassland plants. This can only be achieved by changing grazing regimes or developing alternative management techniques.

O interesse pela quantificação da biomassa florestal vem crescendo muito nos últimos anos, sendo este crescimento relacionado diretamente ao potencial que as florestas tem em acumular carbono atmosférico na sua biomassa. A biomassa florestal pode ser acessada diretamente, por meio de inventário, ou através de modelos empíricos de predição. A construção de modelos de predição de biomassa envolve a mensuração das variáveis e o ajuste e seleção de modelos estatísticos. A partir de uma amostra destrutiva de de 200 indivíduos de dez essências florestais distintas advindos da região de Linhares, ES., foram construídos modelos de predição empíricos de biomassa aérea visando futuro uso em projetos de reflorestamento. O processo de construção dos modelos consistiu de uma análise das técnicas de obtenção dos dados e de ajuste dos modelos, bem como de uma análise dos processos de seleção destes a partir do critério de Informação de Akaike (AIC). No processo de obtenção dos dados foram testadas a técnica volumétrica e a técnica gravimétrica, a partir da coleta de cinco discos de madeira por árvore, em posições distintas no lenho. Na técnica gravimétrica, estudou-se diferentes técnicas de composição do teor de umidade dos discos para determinação da biomassa, concluindo-se como a melhor a que utiliza a média aritmética dos discos da base, meio e topo. Na técnica volumétrica, estudou-se diferentes técnicas de composição da densidade do tronco com base nas densidades básicas dos discos, concluindo-se que em termos de densidade do tronco, a média aritmética das densidades básicas dos cinco discos se mostrou como melhor técnica. Entretanto, quando se multiplica a densidade do tronco pelo volume deste para obtenção da biomassa, a utilização da densidade básica do disco do meio se mostrou superior a todas as técnicas. A utilização de uma densidade básica média da espécie para determinação da biomassa, via técnica volumétrica, se apresentou como uma abordagem inferior a qualquer técnica que utiliza informação da densidade do tronco das árvores individualmente. Por fim, sete modelos de predição de biomassa aérea de árvores considerando seus diferentes compartimentos foram ajustados, a partir das funções de Spurr e Schumacher-Hall, com e sem a inclusão da altura como variável preditora. Destes modelos, quatro eram gaussianos e três eram lognormais. Estes mesmos sete modelos foram ajustados incluindo a medida de penetração como variável preditora, totalizando quatorze modelos testados. O modelo de Schumacher-Hall se mostrou, de maneira geral, superior ao modelo de Spurr. A altura só se mostrou efetiva na explicação da biomassa das árvores quando em conjunto com a medida de penetração. Os modelos selecionados foram do grupo que incluíram a medida de penetração no lenho como variável preditora e , exceto o modelo de predição da biomassa de folhas, todos se mostraram adequados para aplicação na predição da biomassa aérea em áreas de reflorestamento. / Forest biomass measurement implies a destructive procedure, thus forest inventories and biomass surveys apply indirect procedure for the determination of biomass of the different components of the forest (wood, branches, leaves, roots, etc.). The usual approch consists in taking a destructive sample for the measurment of trees attributes and an empirical relationship is established between the biomass and other attributes that can be directly measured on standing trees, e.g., stem diameter and tree height. The biomass determination of felled trees can be achived by two techniques: the gravimetric technique, that weights the components in the field and take a sample for the determination of water content in the laboratory; and the volumetric technique, that determines the volume of the component in the field and take a sample for the determination of the wood specific gravity (wood basic density) in the laboratory. The gravimetric technique applies to all components of the trees, while the volumetric technique is usually restricted to the stem and large branches. In this study, these two techniques are studied in a sample fo 200 trees of 10 different species from the region of Linhares, ES. In each tree, 5 cross-sections of the stem were taken to investigate the best procedure for the determination of water content in gravimetric technique and for determination of the wood specific gravity in the volumetric technique. Also, Akaike Information Criterion (AIC) was used to compare different statistical models for the prediction o tree biomass. For the stem water content determination, the best procedure as the aritmetic mean of the water content from the cross-sections in the base, middle and top of the stem. In the determination of wood specific gravity, the best procedure was the aritmetic mean of all five cross-sections discs of the stem, however, for the determination of the biomass, i.e., the product of stem volume and wood specific gravity, the best procedure was the use of the middle stem cross-section disc wood specific gravity. The use of an average wood specific gravity by species showed worse results than any procedure that used information of wood specific gravity at individual tree level. Seven models, as variations of Spurr and Schumacher-Hall volume equation models, were tested for the different tree components: wood (stem and large branches), little branches, leaves and total biomass. In general, Schumacher-Hall models were better than Spurr based models, and models that included only diameter (DBH) information performed better than models with diameter and height measurements. When a measure of penetration in the wood, as a surrogate of wood density, was added to the models, the models with the three variables: diameter, height and penetration, became the best models.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:32:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marisa Gomes da Costa.pdf: 2649705 bytes, checksum: 9dfdf2c39e3c4389540dc1f3a8f8d26f (MD5) Previous issue date: 2016-02-01 / This study aims to identify the determinants of Brazil country risk level, during the period from February 1995 to August 2015, based on the deviations from the covered interest rate parity condition. These deviations represent a measure of the risk assumed by an investor who choose to invest in a Brazilian security in Brazil, rather than do it abroad. Using Autometrics, an algorithm for automatic model selection, developed by Doornik (2009), thirty-nine explanatories variables were selected from previous studies. The Brazil country risk level is susceptible to changes in the balance of payments, import by GDP, the deviation covered interest rate parity of the previous period, the inflation rate, the change in exports, total debt per GDP, and external debt by exports. / Este estudo propõe-se a identificar os fatores determinantes do nível do risco Brasil, durante o período de fevereiro de 1995 a agosto de 2015, calculado pelos desvios da condição da paridade coberta de juros. Estes desvios representam a medida do risco assumido por um investidor ao optar investir em um título brasileiro no Brasil, ao invés de fazê-lo no exterior. Utilizando a técnica de seleção automática de modelos com a aplicação do algoritmo Autometrics, desenvolvido por Doornik (2009), trinta e nove variáveis explicativas foram selecionadas a partir de estudos anteriores. O nível do risco Brasil é altamente suscetível às variações do balanço de pagamento, da importação por PIB, do desvio da condição da paridade coberta do período anterior, à taxa de inflação, à variação das exportações (em $ e em volume), à dívida total por PIB e à dívida externa pela exportação.

Time series modeling and forecasting has many applicability in scientific and technological researchs. Specifically about variables restricted to the interval (0; 1), which includes rates and proportions, the classical regression models could not be suitable because they assume normality. In this context, Rocha and Cribari-Neto (2009) proposed the beta autoregressive moving average (βARMA) model. It admits that the variable of interest is beta distributed. The beta distribution is more flexible than the normal distribution and also assumes that de dependent variable is restricted to the interval (0; 1). Through βARMA is possible to obtain results closer to the nature of the data. But just choose the better parametric model does not guarantee the accuracy of the fitted model. To identify the lags is also relevant to ensure the accuracy of the adjusted model. It is in this purpose that the model selection criteria, or information criteria, were developed. They compare the explanatory capacity of a group of models and select, among this group, the model which minimizes the information loss. In this context, this paper aims to evaluate by Monte Carlo simulations the performance of different selection criteria in βARMA model. Considering several scenarios and sample sizes, the selection criteria evaluated was AIC, BIC, HQ, AICc, BICc and HQc. The results indicate that BICc, HQ and HQc had the better performance identifying the true model among the candidate models. Using the selection criteria indicated by the simulation study, were also adjusted βARMA models to real data. It were considered the credit delinquency and the relationship between payroll loan and individual credit, both variables are from national financial system. It was adjusted the classical ARIMA models too. This models were compared with βARMA in applications. For both variables was found a reasonable proximity between the original data and the predicted by the models, with advantage for βARMA, as much inside as outside the sample. / A modelagem e a previsão de séries temporais é um campo de ampla aplicabilidade em diversas áreas científicas e tecnológicas. No âmbito específico de variáveis restritas ao intervalo (0; 1), como taxas e proporções, a utilização de modelos clássicos, que supõem normalidade da variável de interesse, pode não ser adequada. Neste contexto, Rocha e Cribari-Neto (2009) propuseram o modelo beta autorregressivo de médias móveis (β ARMA). Por assumir que a variável de interesse possui distribuição beta, que é uma distribuição mais flexível que a normal e com suporte restrito ao intervalo (0; 1), o βARMA possibilita modelagens e previsões mais condizentes com a natureza desses dados. Contudo, apenas a escolha do modelo paramétrico mais adequado não garante a acurácia do modelo ajustado. A identificação das defasagens a serem incluídas também exerce um papel de relevância neste sentido. É neste propósito que foram desenvolvidos os critérios de seleção de modelos, ou critérios de informação. Estes comparam as capacidades de explicação entre um grupo de modelos candidatos e selecionam, dentro deste grupo, o modelo que minimiza a perda de informações. Diante do exposto, este trabalho tem o objetivo de avaliar, via simulações de Monte Carlo, o desempenho de diferentes critérios de seleção no modelo βARMA. Por meio de um extenso estudo de simulação, considerando diversos cenários e tamanhos amostrais, foram avaliados os desempenhos em amostras de tamanho finito dos critérios AIC, BIC, HQ, AICc, BICc e HQc. Como resultados numéricos gerais, destaca-se que os critérios HQ, BICc e HQc foram os que alcançaram os melhores níveis de identificação do modelo verdadeiro. Utilizando os critérios de seleção sugeridos no estudo de simulação também foram ajustados modelos βARMA a dados reais. Para isso, foram considerados o índice de inadimplência de crédito e a relação entre o crédito consignado e o crédito total pessoa física, ambos do Sistema Financeiro Nacional. Também foram ajustados os clássicos modelos ARIMA comparativamente ao modelo βARMA na realização de previsões e posterior comparação entre os resultados de ambas as aplicações. Para as duas variáveis há um grau razoável de proximidade entre os dados originais e previstos, com superioridade do βARMA tanto dentro quanto fora do conjunto de observações utilizado para estimação dos modelos.

Abstract Quality control is an essential part of manufacturing, and the different properties of the products can be tested with standardized methods. If the decision of qualification is based on only one test specimen representing a batch of products, the testing procedure is quite straightforward. However, when the measured property has a high variability within the product, as usual, several test specimens are needed for the quality verification. When a quality property is predicted, the response value of the model that most effectively finds the critical observations should naturally be selected. In this thesis, it has been shown that LIB-transformation (Larger Is Better) is a suitable method for multiple test samples, because it effectively recognizes especially the situations where one of the measurements is very low. The main contribution of this thesis is to show how to model quality of phenomena that consist of several measurement samples for each observation. The process contains several steps, beginning from the selection of the model type. Prediction of the exceedance probability provides more information for the decision making than that of the mean. Especially with the selected application, where the quality property has no optimal value, but the interest is in adequately high value, this approach is more natural. With industrial applications, the assumption of constant variance should be analysed critically. In this thesis, it is shown that exceedance probability modelling can benefit from the use of an additional variance model together with a mean model in prediction. The distribution shape modelling improves the model further, when the response variable may not be Gaussian. As the proposed methods are fundamentally different, the model selection criteria have to be chosen with caution. Different methods for model selection were considered and commented, and EPS (Exceedance Probability Score) was chosen, because it is most suitable for probability predictors. This thesis demonstrates that especially a process with high diversity in its production and more challenging distribution shape gains from the deviation modelling, and the results can be improved further with the distribution shape modelling. / Tiivistelmä Laadunvalvonnalla on keskeinen rooli teollisessa tuotannossa. Valmistettavan tuotteen erilaisia ominaisuuksia mitataan standardin mukaisilla testausmenetelmillä. Testi on yksinkertainen, jos tuotteen laatu varmistetaan vain yhdellä testikappaleella. Kun testattava ominaisuus voi saada hyvin vaihtelevia tuloksia samastakin tuotteesta, tarvitaan useita testikappaleita laadun varmistamiseen. Tuotteen laatuominaisuuksia ennustettaessa valitaan malliin vastemuuttuja, joka tehokkaimmin tunnistaa laadun kannalta kriittiset havainnot. Tässä väitöskirjassa osoitetaan, että LIB-transformaatio (Large Is Better) tunnistaa tehokkaasti erityisesti tilanteet, joissa yksi mittauksista on hyvin matala. Tämän väitöskirja vastaa kysymykseen, kuinka mallintaa laatua, kun tutkittavasta tuotteesta tarvitaan useita testinäytteitä. Mallinnusprosessi koostuu useista vaiheista alkaen mallityypin valinnasta. Alitusriskin mallinnuksen avulla saadaan enemmän informaatiota päätöksenteon tueksi perinteisen odotusarvomallinnuksen sijaan, etenkin jos laatutekijältä vaaditaan vain riittävän hyvää tasoa optimiarvon sijaan. Teollisissa sovelluksissa ei voida useinkaan olettaa, että vasteen hajonta olisi vakio läpi prosessin. Tässä väitöskirjassa osoitetaan että alitusriskin ennustamistarkkuus paranee, kun odotusarvon lisäksi mallinnetaan myös hajontaa. Jakaumamuodon mallilla voidaan parantaa ennustetarkkuutta silloin, kun vastemuuttuja ei noudata Gaussin jakaumaa. Koska ehdotetut mallit ovat perustaltaan erilaisia, täytyy myös mallin valintakriteeri valita huolella. Työssä osoitetaan, että EPS (Exceedance Probability Score) toimii parhaiten käytetyillä todennäköisyyttä ennustavilla malleilla. Tässä väitöskirjassa osoitetaan, että erityisesti silloin kun tuotantoprosessi on monimuotoinen ja laatumuuttujan jakaumamuoto on haastava, mallinnuttaminen hyötyy hajontamallin käytöstä, ja tuloksia voidaan parantaa jakaumamuodon mallilla.