Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2015. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2016-03-31T12:52:45Z No. of bitstreams: 1 2015_CarolinaAndradeSilva.pdf: 605559 bytes, checksum: 4918662666fe90edcab47aa2735688ab (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-04-01T22:13:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_CarolinaAndradeSilva.pdf: 605559 bytes, checksum: 4918662666fe90edcab47aa2735688ab (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-01T22:13:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_CarolinaAndradeSilva.pdf: 605559 bytes, checksum: 4918662666fe90edcab47aa2735688ab (MD5) / Este trabalho apresenta uma formulação de um modelo de regressão para dados de tempo discretos com fração de cura. Para tanto, foi considerado o modelo de mistura, no qual os tempos são modelados através da distribuição Weibull discreta e a probabilidade de cura é modelada a partir de covariáveis utilizando a função de ligação logito. Os parâmetros do modelo foram estimados pelo algoritmo EM usando o software R. A avaliação do método proposto foi feita com simulações Monte Carlo utilizando amostras de tamanho n = 250, n = 500 e n = 1:000. O modelo proposto foi ilustrado em dois conjuntos de dados reais com tempos de sobrevivência discretos e presença de uma covariável. Os gráficos das curvas de sobrevivência mostraram que as curvas de sobrevivências estimadas a partir do modelo de regressão Weibull discreto com fração de cura foram bem próximas àquelas obtidas via estimador de Kaplan-Meier, confirmando um bom ajuste do modelo. / This work presents a formulation of a regression model for discrete time survival data with cure rate. Therefore, it was considered a mixture model, where the times were modeled though a Discrete Weibull distribution and the probability of cure is modeled by covariates using the logit link function. The parameters of the model were estimated by the EM algorithm using R software. To evaluate the proposed model, Monte Carlo simulations were performed using three di erent sample sizes: n = 250, n = 500 and n = 1:000. The proposed model was illustrated with two real data sets of discrete survival data with one covariate. The graphs of the survival curves showed that the survival estimated from the discrete Weibull regression model with cure fraction were very close to those obtained from Kaplan-Meier estimator, con rming a good t of the model.

Submitted by Edileide Reis (leyde-landy@hotmail.com) on 2014-09-24T12:13:02Z No. of bitstreams: 1 Ariston de Lima Cardoso.pdf: 8292451 bytes, checksum: baee330c9a548cb8801e98420285b75b (MD5) / Approved for entry into archive by Jose Neves (neves@ufba.br) on 2016-06-03T21:34:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Ariston de Lima Cardoso.pdf: 8292451 bytes, checksum: baee330c9a548cb8801e98420285b75b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-03T21:34:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ariston de Lima Cardoso.pdf: 8292451 bytes, checksum: baee330c9a548cb8801e98420285b75b (MD5) / Neste estudo, desenvolvemos um modelo para predizer a condutividade térmica de rochas íntegras a partir de medidas em misturas binárias de grãos dessas rochas. Primeiramente, medimos a densidade e a condutividade térmica das amostras das rochas íntegras. As amostras foram, em seguida, moídas e medimos a condutividade térmica efetiva de misturas preparadas com grãos dessas rochas em diferentes porosidades usando ar como saturante. Usando o modelo flexível de condução térmica desenvolvido neste estudo, denominado Geoterm, e a regra da mistura generalizada devida a Korvin, calculamos os valores médios dos fatores numéricos das equações desses dois modelos e, com essas equações, predissemos a condutividade térmica da rocha íntegra pelo ajuste das equações desses modelos com os dados experimentais. Ainda com essas equações e com os dados das rochas íntegras e das misturas, predissemos a condutividade térmica efetiva das amostras para as várias porosidades das misturas. Os resultados preditos para a amostra íntegra, quando comparados aos valores medidos, apresentaram discrepâncias pequenas e grandes, consequência de a faixa de variação da condutividade térmica das rochas ser bem larga resultando em faixas também largas para os fatores numéricos das duas equações. Os valores preditos pelos modelos Geoterm e Korvin para condutividade térmica efetiva mostraram, igualmente à expressão empírica de Woodside e Messener (1961), menores discrepâncias quando comparadas àquelas de outros modelos verificados neste estudo. / Abstract In this study, we developed a model to predict the thermal conductivity of full rocks from measurements on biphasic mixtures of grains of these rocks. Firstly, we measured the density and thermal conductivity of the full rock samples. The full samples were then grounded and we measured the effective thermal conductivity of mixtures prepared with grains of these rocks in different porosities using air as saturating. Using the flexible model of thermal conduction developed in this study, which we call Geoterm, and the rule of generalized mixture due to Korvin, we calculated the average values of the numerical factors of the equations of these two models and, with these equations, we predicted the thermal conductivity of the integrity rock by adjusting the equations of these models with experimental data. Even with these equations and the data of the integrity rocks and mixtures, we predicted the effective thermal conductivity of the samples for the various porosities of the mixtures. The predicted results for the full rock, as compared to the measured values, showed small and large discrepancies due to the large variation range of the thermal conductivity of the full rocks, resulting in ranges also wide for the numerical factors of the two equations. The values predicted by the Geoterm and Korvin models for effective thermal conductivity showed, the same way as Woodside and Messener (1961) empirical expression, lower discrepancies when compared to those of other models observed in this study. Keywords: rock thermal conductivity, effective thermal conductivity, binary mixture model.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5203.pdf: 2484745 bytes, checksum: 2ab029104981d5cf9ec2e6c681c57370 (MD5) Previous issue date: 2013-04-23 / Financiadora de Estudos e Projetos / Some studies involving survival data are characterized by showing a significant proportion of censored data, that is, individuals who will never experience the event of interest, even if accompanied by a long period of time. For the analysis of long-term data, we presented the standard mixture model by Berkson & Gage (1952), where we assume the Weibull distribution for the lifetime of individuals at risk and covariate. The cure rate models implicitly assume that those individuals experiencing the event of interest possess homogeneous risk. Alternatively, we consider the standard mixture model with a frailty term in order to quantify the unobservable heterogeneity among individuals. This model is characterized by the inclusion of a unobservable random variable, which represents information that can not or have not been observed. We assume frailty with a gamma distribution, obtaining theWeibull stardanrd mixture model with frailty and covariates from a point of view parametric. We realized simulation studies with the purpose of analyzing the frequentists properties of estimation procedures. Applications to real data set showed the applicability of the proposed models in which parameter estimates were determined using the maximum likelihood and bayesian approaches. / Em análise de sobrevivência quando uma população apresenta, após um período representativo de tempo, uma quantidade expressiva de observações censuradas, podemos suspeitar que exista uma fração de indivíduos que não é susceptível ao evento de interesse. Diz-se então que esses indivíduos são "imunes", e que o conjunto de dados ao qual eles pertencem possui uma fração de cura. Os modelos de cura assumem implicitamente que todos os indivíduos que apresentaram o evento de interesse pertencem a uma população homogênea, mas no entanto podemos medir a heterogeneidade observada adicionando covariáveis ao modelo. Já a parcela da heterogeneidade que é induzida por fatores de risco não observáveis é estimada através de modelos de fragilidade. Com a finalidade de analisar dados de longa duração com heterogeneidade não observada na população, apresentamos o modelo de mistura padrão de Boag (1949) e Berkson & Gage (1952) sob um ponto de vista paramétrico, com covariáveis incidindo tanto na proporção de curados quanto na função de sobrevivência dos não curados. Peng & Zhang (2008a) realizaram uma estimação semiparamétrica deste modelo, e em nosso trabalho assumimos as distribuições de probabilidade Weibull para a parcela em risco e gama para a fragilidade. Também modelamos a proporção de curados através de modelos de regressão com diferentes funções de ligação, e testamos todos os modelos em uma base com dados reais envolvendo portadores de melanoma, realizando os ajustes tanto através da metodologia clássica quanto da bayesiana.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6237.pdf: 1097574 bytes, checksum: efdba2d8d3f39759e65f53c499f7ee6a (MD5) Previous issue date: 2014-09-12 / We present the mixture model with first order dependence, MMM(1). This model corresponds to a redefinition of the hidden Markov model (HMM) where a non observable variable is used to control the mixture. The usual mixture model is a particular case of the MMM(1). The proposed redefinition makes easier the application of usual estimation tools as the EM algorithm. We present the maximum likelihood and Bayesian estimators for the normal and binomial cases of the MMM(1) and usual mixture models. Simulation studies show the functionality of the proposed models and their estimators. And finally we present an application to a real data set for the binomial case. / Nesse trabalho apresentamos o modelo de mistura com dependência markoviana de primeira ordem, MMM(1). A metodologia proposta corresponde a uma redefinição do modelo markoviano oculto (HMM) na qual utilizamos uma variável não observável como controladora da mistura. O modelo de mistura usual (sem dependência) é um caso particular do MMM(1). A redefinição proposta permite uma adaptação de instrumentos usuais de estimação como por exemplo o algoritmo EM. Apresentamos também os estimadores de máxima verossimilhança e bayesianos para os modelos MMM(1) e de mistura usual para os casos da distribuição normal e binomial. Estudos de simulação demonstram a funcionalidade do modelo e estimadores propostos. Ao final apresentamos uma aplicação a um conjunto de dados reais apresentados na literatura para o caso binomial.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2006. / Submitted by Rosane Cossich Furtado (rosanecossich@gmail.com) on 2010-01-04T17:28:57Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao Rafael Esteves 091.pdf: 4853118 bytes, checksum: a451b3bbd996a0991f9b20fad61bf3b1 (MD5) / Approved for entry into archive by Carolina Campos(carolinacamposmaia@gmail.com) on 2010-01-05T17:53:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao Rafael Esteves 091.pdf: 4853118 bytes, checksum: a451b3bbd996a0991f9b20fad61bf3b1 (MD5) / Made available in DSpace on 2010-01-05T17:53:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Rafael Esteves 091.pdf: 4853118 bytes, checksum: a451b3bbd996a0991f9b20fad61bf3b1 (MD5) Previous issue date: 2006-02-02 / O crescimento descontrolado das superfícies impermeáveis em áreas urbanas tem conseqüências diretas na quantidade e qualidade do escoamento pluvial. O conhecimento da impermeabilidade do solo das bacias hidrográficas possibilita sua utilização como indicador da qualidade das águas urbanas e como instrumento de planejamento e regulação no sistema de gerenciamento dos recursos hídricos urbanos. Além disso, os estudos hidrológicos necessitam de parâmetros, dentre os quais a porcentagem de área impermeável talvez seja um dos mais importantes. A difusão das técnicas de Sensoriamento Remoto e seu grande potencial motivaram a realização dessa pesquisa, a fim de buscar métodos mais eficientes de estimação da impermeabilidade do solo de bacias hidrográficas. Foram utilizados três diferentes algoritmos de classificação de imagens de satélite para calcular a impermeabilidade de áreas de controle localizadas no Plano Piloto de Brasília- DF. Os algoritmos foram o Modelo Linear de Mistura, já disponível no software SPRING versão 4.1, o classificador Fuzzy com função de pertinência baseada na distância de Mahalanobis e o classificador tradicional MaxVer. Estes dois últimos foram implementados computacionalmente em linguagem JAVA no software Image J. Os algoritmos foram avaliados com imagens digitais de diferentes resoluções espaciais: IKONOS, SPOT, CBERS e LANDSAT. Para efeito de comparação, as áreas impermeáveis foram digitalizadas manualmente na imagem IKONOS e validadas com visitas a campo. Os valores de impermeabilidade assim estimados foram considerados a verdade de campo. Os resultados mostraram que os melhores desempenhos foram obtidos pelo Modelo de Mistura e pelo classificador Fuzzy, que obtiveram erros médios de 21,2% e 23,7%, respectivamente. O classificador MaxVer obteve um erro médio maior, de 31,8%. O Modelo de Mistura apresentou algumas deficiências, como a superestimação das áreas da classe sombra, tendência de subestimar as áreas impermeáveis e tempo de processamento computacional muito alto. A influência da resolução espacial das imagens foi importante apenas para o classificador Maxver. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT / Impervious surface coverage growth has direct consequences in quantity and quality of stormwater runoff, such as floods and nonpoint source pollution. The quantification of basins’ imperviousness makes possible to use it as a water quality indicator for urban areas and as an important planning and managing instrument in the urban water resources management system. Furthermore, hydrologic studies need parameters, among which impervious surface percentage may be one of the most important. The diffusion of Remote Sensing techniques and their great potential motivated this research, in order to find more efficient methods for estimating impervious surface coverage in basins. Three different algorithms were used to classify satellite images and to calculate imperviousness in control areas located in the city of Brasilia-DF, Brazil. The algorithms used were the Linear Mixture Model, available in software SPRING version 4.1, the Fuzzy classifier with membership function based on Mahalanobis distance, and the traditional Maximum Likelihood classifier (MaxVer). The last two were implemented in JAVA software language as a plugin for the software Image J. The three algorithms were tested with different spatial resolution digital imageries: IKONOS, with 1 meter; SPOT, with 10 meters; CBERS, with 20 meters, and LANDSAT, with 30 meters. To compare with the reality, impervious surfaces were manually digitized over IKONOS imagery and validated with field visits, so that the imperviousness obtained was considered the ground truth. Results showed that best performances were obtained by Linear Mixture Model and by Fuzzy classifier, which had mean errors of 21,2% and 23,7%, respectively. MaxVer classifier obtained greater mean error of 31,8%. Linear Mixture Model, however, showed some deficiencies, such as high values for shadow classes, tendency to underestimate impervious surfaces, and very high computer processing times. The influence of spatial resolution was important only to the MaxVer classifier.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:04:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5104.pdf: 2493280 bytes, checksum: 296329e73498a367b56e93dcbe6f0aaa (MD5) Previous issue date: 2013-04-08 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this thesis new families of survival distributions are proposed. Those distributions are derived by assuming a latent activation structure to explain the occurrence of the event of interest. In general, the competitive causes may have different activation mechanisms. Here we assume three different ones, namely, fisrt, random and last actvation mechanisms. The presence of cure fraction are also addressed in two contexts. The models assumed that the number of causes follows a Geometric distribution and the lifetime for these causes follows an Exponential distribution, and a Gamma Generalized distribution. The properties of the proposed distributions are discussed, including a formal proof of its probability density function and explicit algebraic formulas for its reliability and failure rate functions, moments, order statistics and modal value. Inferetial procedure is based on frequentist and Bayesian perspectives. Moreover, Bayesian case influence diagnostics based in -divergence, with include Kulback Leibler divergence measure as a particular case, are developed. Simulation studies are performed and experimental results are illustrated based in real datasets. / Nesta tese, novas famílias de distribuições são propostas para modelar dados de tempo de vida. Essas distribuições são obtidas assumindo que a ocorrência do evento de interesse é explicada por uma estrutura latente de ativação. Em geral, as causas competitivas podem ter diferentes mecanismos de ativação, consideramos os casos: primeiro, último e aleatório. A presença de fração de curados é considerada nestes contextos. Os modelos assumem que o número de causas de risco tem distribuição de probabilidade Geométrica; e o tempo de ativação desses fatores segue distribuição Exponencial ou Gama Generalizada. Propriedades das distribuições propostas são discutidas, incluindo obtenção da função densidade de probabilidade e fórmulas explícitas da função de risco, momentos, estatística de ordem e valor modal. Outro objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de processos inferenciais nas perspectivas clássica e bayesiana. Além disso, as medidas bayesianas de diagnóstico baseadas na divergência, que incluem a divergência de Kulback Leibler como caso particular, são consideradas para detectar observações influentes. Estudos de simulação são realizados e resultados experimentais são obtidos para conjuntos de dados reais.

Este trabalho apresenta uma metodologia de classificação de imagens multiespectrais aplicada a análise e mapeamento da evolução do uso da terra/cobertura vegetal em São Félix do Xingu, Sul do Pará. Imagens frações representando as proporções de sombra, vegetação e solo foram estimadas a partir das bandas 1 a 5 e 7 do Landsat-5 TM e relacionadas com as estruturas das classes de uso da terra/cobertura vegetal. As imagens frações geradas do modelo linear de mistura espectral foram importantes para reduzir a massa de dados e ao mesmo tempo realçar alvos de interesse na imagem. A banda do infravermelho próximo (TM-4) foi importante para realçar áreas de queimadas. A classificação adotada foi divida em etapas combinando técnica de segmentação por crescimento de regiões e uso de máscaras. Por meio da máscara foi possível restringir o processo de segmentação em regiões pré-estabelecidas com o intuito de adquirir um melhor particionamento da imagem. Adotando este procedimento, ao invés de realizar uma única segmentação para mapear todas as classes em uma única vez, foram realizadas várias segmentações ao longo das etapas. As regiões segmentadas foram agrupadas com um classificador não-supervionado batizado de ISOSEG. Os resultados mostram que a metodologia é bastante eficiente. A matriz de erro gerada para a classificação de 2008 apontou que as confusões mais freqüentes ocorreram entre as classes que apresentaram em certas localidades proporções de misturas parecidas: Capoeira e Campo/Pastagem-2; Campo/Pastagem-1 e Campo/Pastagem-2; Queimada-1 e Queimada-2; Solo Exposto e Campo/Pastagem-1. Considerando nove classes, o índice Kappa atingiu 0,58, o que representa um valor de concordância classificada como moderada. Quando o numero de classes foi reduzido para 6, agrupando as classes que apresentaram as maiores confusões, o índice Kappa subiu para 0,80, atingindo um valor de concordância quase perfeita. A comparação dos resultados das classificações de 1987, 1992, 2000 e 2008 juntamente com a analise de dados auxiliares permitiu traçar um modelo de evolução do desmatamento e do uso da terra para São Félix do Xingu. O intenso desmatamento observado principalmente a partir de 2000 foi relacionado com o incremento da atividade pecuária, sendo São Félix do Xingu o município que detém atualmente o segundo maior rebanho bovino do País. / In this work we present a methodological procedure for multi-spectral images classification to evaluate and map land-use and land-cover changes in São Félix do Xingu, Southern Pará (Brazilian Amazon). Fraction images representing shade, vegetation and soil abundance at the pixel scale were estimated using all six reflective bands of Thematic Mapper sensor (TM-1 to TM-5 and TM-7) and related to different types of land-use and land-cover classes. The linear spectral mixing analysis method was an alternative approach adopted to reduce the data-dimensionality while at the same time enhancing targets of interest. Also, the near-infrared band (TM-4) was employed to separate areas affected by burns (Queimadas in Portuguese). The classification routines were performed in stages by combining region-growing segmentation and use of masking techniques. For each stage, the segmentation process was directed to preselected areas by masking techniques in order to obtain a better image partitioning. This procedure resulted in more than one segmentation thereby reducing confusing errors during the classification routine. An unsupervised classifier by region named ISOSEG was employed to classify the segmented images. The analysis of classification results was mainly qualitative and visual except for the 2008 classification which was assessed through an error matrix. According to the error matrix analysis, misclassifications arose more frequently when a set of classes with similar mixture proportions were involved, such as: Capoeira and Campo/Pastagem-2; Campo/Pastagem-1 and Campo/Pastagem- 2; Queimada-1 and Queimada-2, and finally Bare Soil and Campo/Pastagem-1. As a robust measure of concordance for dichotomous data, the kappa statistic reached a value of 0.62 by considering nine land types of classes and it rose to 0.80 when the mapping classes were diminished to six. Theses kappa values represent moderate and strong agreements between the remotely sensed classification and the reference data, respectively. Making use of the classification results from 1987, 1992, 2000 and 2008 and auxiliary data, we tried to design a simple land evolution model to São Félix do Xingu. The deforestation process notably intensified since 2000 has been driven mainly by a continuous increase in cattle breeding, for wich São Félix do Xingu has the second-largest cattle herd of all Brazilian municipalities.

Modelo de mistura de distribuições tem sido utilizado desde longa data, mas ganhou maior atenção recentemente devido ao desenvolvimento de métodos de estimação mais eficientes. Nesta dissertação, o modelo de mistura foi utilizado como uma forma de agrupar ou segmentar dados para as distribuições Poisson e Poisson truncada no zero. Para solucionar o problema do truncamento foram estudadas duas abordagens. Na primeira, foi considerado o truncamento em cada componente da mistura, ou seja, a distribuição Poisson truncada no zero. E, alternativamente, o truncamento na resultante do modelo de mistura utilizando a distribuição Poisson usual. As estimativas dos parâmetros de interesse do modelo de mistura foram calculadas via metodologia de máxima verossimilhança, sendo necessária a utilização de um método iterativo. Dado isso, implementamos o algoritmo EM para estimar os parâmetros do modelo de mistura para as duas abordagens em estudo. Para analisar a performance dos algoritmos construídos elaboramos um estudo de simulação em que apresentaram estimativas próximas dos verdadeiros valores dos parâmetros de interesse. Aplicamos os algoritmos à uma base de dados real de uma determinada loja eletrônica e para determinar a escolha do melhor modelo utilizamos os critérios de seleção de modelos AIC e BIC. O truncamento no zero indica afetar mais a metodologia na qual aplicamos o truncamento em cada componente da mistura, tornando algumas estimativas para a distribuição Poisson truncada no zero com viés forte. Ao passo que, na abordagem em que empregamos o truncamento no zero diretamente no modelo as estimativas apontaram menor viés. / Mixture models has been used since long but just recently attracted more attention for the estimations methods development more efficient. In this dissertation, we consider the mixture model like a method for clustering or segmentation data with the Poisson and Poisson zero truncated distributions. About the zero truncation problem we have two emplacements. The first, consider the zero truncation in the mixture component, that is, we used the Poisson zero truncated distribution. And, alternatively, we do the zero truncation in the mixture model applying the usual Poisson. We estimated parameters of interest for the mixture model through maximum likelihood estimation method in which we need an iterative method. In this way, we implemented the EM algorithm for the estimation of interested parameters. We apply the algorithm in one real data base about one determined electronic store and towards determine the better model we use the criterion selection AIC and BIC. The zero truncation appear affect more the method which we truncated in the component mixture, return some estimates with strong bias. In the other hand, when we truncated the zero directly in the model the estimates pointed less bias.

The Beta distribution is a bounded domain distribution which has dominated the modeling the distribution of random variable that assume value between 0 and 1. Bounded domain distributions arising in various situations such as rates, proportions and index. Motivated by an analysis of electoral votes percentages (where a distribution with support on the positive real numbers was used, although a distribution with limited support could be more suitable) we focus on alternative distributions to Beta distribution with emphasis in regression models. In this work, initially we present the Simplex mixture model as a flexible model to modeling the distribution of bounded random variable then we extend the model to the context of regression models with the inclusion of covariates. The parameters estimation is discussed for both models considering Bayesian inference. We apply these models to simulated data sets in order to investigate the performance of the estimators. The results obtained were satisfactory for all the cases investigated. Finally, we introduce a parameterization of the L-Logistic distribution to be used in the context of regression models and we extend it to a mixture of mixed models. / A distribuição beta é uma distribuição com suporte limitado que tem dominado a modelagem de variáveis aleatórias que assumem valores entre 0 e 1. Distribuições com suporte limitado surgem em várias situações como em taxas, proporções e índices. Motivados por uma análise de porcentagens de votos eleitorais, em que foi assumida uma distribuição com suporte nos números reais positivos quando uma distribuição com suporte limitado seira mais apropriada, focamos em modelos alternativos a distribuição beta com enfase em modelos de regressão. Neste trabalho, apresentamos, inicialmente, um modelo de mistura de distribuições Simplex como um modelo flexível para modelar a distribuição de variáveis aleatórias que assumem valores em um intervalo limitado, em seguida estendemos o modelo para o contexto de modelos de regressão com a inclusão de covariáveis. A estimação dos parâmetros foi discutida para ambos os modelos, considerando o método bayesiano. Aplicamos os dois modelos a dados simulados para investigarmos a performance dos estimadores usados. Os resultados obtidos foram satisfatórios para todos os casos investigados. Finalmente, introduzimos a distribuição L-Logistica no contexto de modelos de regressão e posteriormente estendemos este modelo para o contexto de misturas de modelos de regressão mista.

O escoamento bifásico é muito importante para vários ramos industriais. As misturas bifásicas podem escoar em diversas configurações, as quais são chamadas de padrões de escoamento, e que, ao longo dos anos, receberam diversas classificações. Neste trabalho foi estudado o padrão bolhas dispersas em duto anular. Os trabalhos sobre escoamento bifásico em geometria anular são mais escassos, especialmente quando se trata de dutos anulares de grande dimensão. Dentre os modelos existentes para a modelagem do escoamento bifásico, trabalhamos com o modelo de mistura (Drift Flux), pois, apesar das altas velocidades superficiais, o escoamento em bolhas não possui um comportamento homogêneo, já que a fase gasosa ainda escoa na região central e com uma velocidade maior do que a velocidade da mistura. Foi utilizado o modelo de mistura unidimensional para a modelagem do escoamento bifásico água-ar, pois, além de bastante preciso, é de baixo custo computacional e fácil implementação. Neste trabalho empregamos, a princípio, equações elaboradas para dutos circulares, as quais foram adaptadas para a geometria anular fazendo-se uso do conceito de diâmetro hidráulico. As equações foram implementadas no software Mathematica® e as previsões para o holdup e queda de pressão foram comparadas com dados experimentais próprios. O trabalho experimental foi realizado no laboratório de escoamentos multifásicos do Núcleo de Engenharia Térmica e de Fluidos (NETeF) da EESC-USP, o qual conta com uma instalação experimental em estado operacional para a simulação de escoamentos bifásicos vertical e inclinados em duto anular. Foram colhidas medidas de holdup e queda de pressão bifásica. A concordância entre os dados experimentais e as previsões foi muito satisfatória. / Two-phase flow is present in a wide range of industrial processes. Such flows occur in many geometrical configurations known as flow patterns. In this work is presented a study about bubbly flow in annular duct. Works on two-phase flow in large annular geometry are very scarce. Among the existing models for modeling two-phase flow we chose the drift flux model because the bubbly flow does not behave as a homogeneous mixture, despite of the high superficial velocities, since the gas phase flows faster in the core region in comparison with the mixture velocity. The onedimensional drift flux model besides to be accurate is of low computational cost and easy implementation. The goal of this work is to analyze the prediction of holdup and pressure drop in annular ducts of large diameter. The set of equations used was adapted from those of circular ducts by using the hydraulic diameter concept. The equations were implemented in Mathematica software and holdup and pressure drop prediction were compared with experimental data taken in the experimental facility of the Thermal-fluids Engineering Laboratory of EESC-USP. It was collected measure of holdup and pressure drop. The agreement between experimental data and model predictions is encouraging.