Submitted by Irene Nascimento (irene.kessia@ufpe.br) on 2016-02-25T17:44:35Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Evelyne_dissertacao_final .pdf: 1796028 bytes, checksum: aa7ed43f050a05352f39a5b4b1e1e01e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-25T17:44:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Evelyne_dissertacao_final .pdf: 1796028 bytes, checksum: aa7ed43f050a05352f39a5b4b1e1e01e (MD5) Previous issue date: 2015-07-24 / Capes / Em situações em que o objetivo é analisar o comportamento de uma variável em função de outras, os modelos de regressão são muito utilizados. A classe de modelos de regressão beta é utilizada quando se deseja fazer esse tipo de análise e a variável resposta assume valores no intervalo p0, 1q, como é o caso de taxas e proporções. Ferrari e Cribari-Neto (2004) propuseram o modelo de regressão beta que utiliza uma parametrização diferente para a distribuição beta, que é indexada pela média e pelo parâmetro de precisão. Foram desenvolvidas duas extensões para este modelo, uma destas extensões foi proposta por Smithson e Verkulien (2006) e considera a precisão variável, neste caso a média e a precisão são modeladas simultaneamente. Outra extensão, proposta por Simas et al. (2010), considera que a média e/ou a precisão podem ser relacionadas a preditores não lineares. No processo de escolha do modelo que melhor se adequa aos dados há várias etapas envolvidas, uma delas é a análise de resíduos. Entre os objetivos desta etapa estão: detectar a presença de pontos aberrantes, que poderão ser influentes ou não, e por isso devem ser investigados; verificar se a distribuição proposta para a variável resposta e se a função de ligação estão adequadas. O objetivo desta dissertação é propor e avaliar um novo resíduo para o modelo de regressão beta e suas extensões. / When the interest lies in analyzing the behavior of a given variable as a function of other variables regression models are widely used. The class of beta regression models is used when the response variable assumes values in the interval p0, 1q, such as rates and proportions. Ferrari e Cribari-Neto (2004) proposed the beta regression model that uses a different parametrization for the beta distribution, which is indexed by the mean and by a precision parameter. Two extensions have been developed for this model. One of them was proposed by Smithson e Verkulien (2006). In this extension, the mean and precision are modeled simultaneously. Another extension, proposed by Simas et al. (2010), considers that the mean and/or the precision may be related to nonlinear predictors. There are several steps involved in the process of choice of the model that best fits the data, one of them being residuals analysis. Among the objectives of this stage are: to detect the presence of atypical points, which may or may not be influential, and thus should be investigated; to verify if the proposed distribution for the variable response and to determine whether the link functions are appropriate. The aim of this thesis is to propose and to evaluate a new residual which was developed for the beta regression model and its extensions.

O cenário agrícola nacional tem se tornado cada vez mais competitivo ao longo dos anos, manter o crescimento da produtividade a um baixo custo operacional e com baixo impacto ambiental tem sido os três ingredientes de maior relevância na área. A produtividade por sua vez, é função de várias variáveis, sendo o controle de plantas daninhas uma dessas variáveis a ser considerada. Nesse trabalho é analisado um conjunto de dados de um experimento realizado no departamento de Produção Vegetal da ESALQ-USP, Piracicaba - SP. Foram avaliadas 4 biótipos de capim-pé-de-galinha provenientes de três estados brasileiros e em três estágios morfológicos com 4 repetições para cada biótipo, a variável resposta utilizada foi massa seca (g) e como variável regressora foi utilizada a dose de glyphosate nas concentrações variando de 1/16 D a 16 D mais a testemunha, sem aplicação de herbicida, em que D varia de 480 gramas de equivalente ácido de glyphosate por hectare (g .e a. ha-1) para o estágio de 2 a 3 perfilhos, 720 (g .e a. ha-1) para o estágio de 6 a 8 perfilhos e de 960 para o estágio de 10-12 perfilhos. O trabalho teve como objetivo primário avaliar se, ao longo dos anos, as populações de capim-pé-de-galinha tem se tornado resistentes ao herbicida glyphosate, visando detecção de biótipos resistentes. O experimento foi instalado segundo o delineamento inteiramente aleatorizado, sendo feito em três estágios diferentes. Para a análise dos dados foi utilizado o modelo não-linear log-logístico proposto em Knezevic, S. e Ritz (2007) como método univariado, foi utilizado ainda o método da máxima verossimilhança para verificar a igualdade do parâmetro e. O modelo utilizado convergiu para quase todas as repetições, mas não houve um comportamento sistemático observado que explicasse a não convergência de uma repetição em particular. Num segundo momento, as estimativas dos três parâmetros do modelo foram tomadas como variáveis dependentes em uma análise de variância multivariada. Observando que as três, conjuntamente, foram significativas pelos testes de Pillai, Wilks, Roy e Hotelling-Lawley, foi realizado o teste de Tukey para o mesmo parâmetro e comparado com o primeiro método utilizado. Esse procedimento apresentou, com o mesmo coeficiente de significância, menor capacidade de identificar diferença entre as médias dos parâmetros das variedades de capim do que o método proposto por Regazzi (2015). / The national agricultural scenery has become increasingly competitive over the years, maintaining productivity growth at a low operating cost and low environmental impact has been the three most important ingredients in the area. Productivity in turn is a function of several variables, and the weed control is one of these variables to be considered. In this work it is analyzed a dataset of an experiment conducted in the Plant Production Department of ESALQ-USP, Piracicaba - SP. Were evaluated 4 grass chicken\'s feet biotypes from three Brazilian states in three morphological stages with 4 repetitions for each biotype, the response variable used was dry mass (g) and as regressor variable were used the dose of glyphosate in concentrations ranging from 1/16 D to 16 D plus the control without herbicide, wherein D ranges from 480 grams of glyphosate acid equivalent per hectare (g .e a. ha-1) for 2 to 3 stage tillers, 720 grams of glyphosate acid equivalent per hectare (g .e a. ha-1) for 6 to 8 tillers and 960 for stage 10-12 tillers. The work had as main objective to evaluate , if over the years, populations of grass chicken\'s feet has become resistant to glyphosate, aiming detection of resistant biotypes. The experiment was conducted under completely randomized design being done in three stages. For data analysis was used the non-linear log-logistic proposed in Knezevic, S. e Ritz (2007) as univariate method, it was still used the maximum likelihood method to verify the equality of the parameter e. The model converged to almost all repetitions, but there was an observed systematic behavior to explain the non-convergence of a particular repetition. Secondly, estimates of the three model parameters were taken as dependent variables in a multivariate analysis of variance. Noting that all three together, were significant by Pillai, Wilks, Roy and Hotelling-Lawley tests, was performed Tukey test for the same parameter e and compared with the first method. This procedure presented, with the same coefficient of significance, less able to identify differences between the means of the parameters of grass varieties than the method proposed by Regazzi (2015).

O cenário agrícola nacional tem se tornado cada vez mais competitivo ao longo dos anos, manter o crescimento da produtividade a um baixo custo operacional e com baixo impacto ambiental tem sido os três ingredientes de maior relevância na área. A produtividade por sua vez, é função de várias variáveis, sendo o controle de plantas daninhas uma dessas variáveis a ser considerada. Nesse trabalho é analisado um conjunto de dados de um experimento realizado no departamento de Produção Vegetal da ESALQ-USP, Piracicaba - SP. Foram avaliadas 4 biótipos de capim-pé-de-galinha provenientes de três estados brasileiros e em três estágios morfológicos com 4 repetições para cada biótipo, a variável resposta utilizada foi massa seca (g) e como variável regressora foi utilizada a dose de glyphosate nas concentrações variando de 1/16 D a 16 D mais a testemunha, sem aplicação de herbicida, em que D varia de 480 gramas de equivalente ácido de glyphosate por hectare (g .e a. ha-1) para o estágio de 2 a 3 perfilhos, 720 (g .e a. ha-1) para o estágio de 6 a 8 perfilhos e de 960 para o estágio de 10-12 perfilhos. O trabalho teve como objetivo primário avaliar se, ao longo dos anos, as populações de capim-pé-de-galinha tem se tornado resistentes ao herbicida glyphosate, visando detecção de biótipos resistentes. O experimento foi instalado segundo o delineamento inteiramente aleatorizado, sendo feito em três estágios diferentes. Para a análise dos dados foi utilizado o modelo não-linear log-logístico proposto em Knezevic, S. e Ritz (2007) como método univariado, foi utilizado ainda o método da máxima verossimilhança para verificar a igualdade do parâmetro e. O modelo utilizado convergiu para quase todas as repetições, mas não houve um comportamento sistemático observado que explicasse a não convergência de uma repetição em particular. Num segundo momento, as estimativas dos três parâmetros do modelo foram tomadas como variáveis dependentes em uma análise de variância multivariada. Observando que as três, conjuntamente, foram significativas pelos testes de Pillai, Wilks, Roy e Hotelling-Lawley, foi realizado o teste de Tukey para o mesmo parâmetro e comparado com o primeiro método utilizado. Esse procedimento apresentou, com o mesmo coeficiente de significância, menor capacidade de identificar diferença entre as médias dos parâmetros das variedades de capim do que o método proposto por Regazzi (2015). / The national agricultural scenery has become increasingly competitive over the years, maintaining productivity growth at a low operating cost and low environmental impact has been the three most important ingredients in the area. Productivity in turn is a function of several variables, and the weed control is one of these variables to be considered. In this work it is analyzed a dataset of an experiment conducted in the Plant Production Department of ESALQ-USP, Piracicaba - SP. Were evaluated 4 grass chicken\'s feet biotypes from three Brazilian states in three morphological stages with 4 repetitions for each biotype, the response variable used was dry mass (g) and as regressor variable were used the dose of glyphosate in concentrations ranging from 1/16 D to 16 D plus the control without herbicide, wherein D ranges from 480 grams of glyphosate acid equivalent per hectare (g .e a. ha-1) for 2 to 3 stage tillers, 720 grams of glyphosate acid equivalent per hectare (g .e a. ha-1) for 6 to 8 tillers and 960 for stage 10-12 tillers. The work had as main objective to evaluate , if over the years, populations of grass chicken\'s feet has become resistant to glyphosate, aiming detection of resistant biotypes. The experiment was conducted under completely randomized design being done in three stages. For data analysis was used the non-linear log-logistic proposed in Knezevic, S. e Ritz (2007) as univariate method, it was still used the maximum likelihood method to verify the equality of the parameter e. The model converged to almost all repetitions, but there was an observed systematic behavior to explain the non-convergence of a particular repetition. Secondly, estimates of the three model parameters were taken as dependent variables in a multivariate analysis of variance. Noting that all three together, were significant by Pillai, Wilks, Roy and Hotelling-Lawley tests, was performed Tukey test for the same parameter e and compared with the first method. This procedure presented, with the same coefficient of significance, less able to identify differences between the means of the parameters of grass varieties than the method proposed by Regazzi (2015).

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 790188 bytes, checksum: 1cb94f6a1ebb6d10f561e9184b3f44f3 (MD5) Previous issue date: 2010-02-11 / The main objective of this work was used the cluster analysis in order to classify nonlinear growth models in relation to different quality fit evaluators when utilized data from the following beef lambs genetic groups: Dorper x Morada Nova (DMN), Dorper x Rabo Largo (DRL) e Dorper x Santa Inês (DSI). After the choice of the best model, we aimed also apply the model identity in order to identify the most efficient group. The proposed methodology was considered in two experimental conditions: with repetitions, using data of all animals from each group; and without repetitions, using average data from each group. Twelve nonlinear models were used, whose fit quality was measured by determination coefficient (R2 aj), Akaike information criterion (AIC), Bayesian information criterion (BIC), mean quadratic error of prediction (MEP) and predicted determination coefficient (R2 p). The Richards and von Bertalanffy models, respectively, presented the best fit for the mean and individual data sets. The model identity tests revealed that the DSI group presented higher adult weight, therefore this group is recommend for meat production. / O objetivo principal desse trabalho foi utilizar a análise de agrupamento para classificar modelos de crescimento não-lineares tendo em vista os resultados de diferentes avaliadores de qualidade de ajuste ao considerar dados dos seguintes grupos genéticos de ovinos de corte: Dorper x Morada Nova (DMN), Dorper x Rabo Largo (DRL) e Dorper x Santa Inês (DSI). Após a indicação do modelo comum adequado aos três grupos, objetivou-se também aplicar a identidade de modelos com o intuito de identificar o grupo genético com maior eficiência de crescimento. Toda a metodologia foi aplicada a duas situações experimentais distintas: com repetição, considerando todos os animais de cada grupo genético, e sem repetição, considerando dados médios de cada um destes grupos. Ajustaram-se doze modelos não-lineares, cuja qualidade de ajuste foi medida pelo coeficiente de determinação ajustado (R2 aj), critério de informação de Akaike (AIC), critério de informação Bayesiano (BIC), erro quadrático médio de predição (MEP) e coeficiente de determinação de predição (R2 p). Os modelos Richards e von Bertalanffy foram, respectivamente, os que apresentaram os melhores ajustes para os conjuntos de dados médios e individuais. De acordo com testes de identidade de modelos, o grupo genético DSI foi o que apresentou maior peso adulto, sendo este, portanto, o mais recomendado para exploração de carne.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:28:33Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-08-21Bitstream added on 2014-06-13T18:34:47Z : No. of bitstreams: 1 sartorijunior_s_me_bauru.pdf: 1386324 bytes, checksum: 49825726493676816e2e8705fcaafba8 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Na área agrícola, um tipo de equipamento utilizado para a pulverização de pomares, consiste essencialmente de uma estrutura vertical com ventiladores dotados de bicos de pulverização, montados sobre um veículo que trafega entre as plantas. Em uma construção mais simples esta estrutura vertical é montada na parte traseira de um trator agrícola. Em uma construção mais complexa, esta estrutura vertical é montada sobre uma carreta ou trailer, que pode ter ou não suspensão. Em algumas situações, as oscilações laterais da estrutura vertical podem afetar negativamente o resultado do tratamento (pulverização). Assim é importante reconhecer e eventualmente controlar essas oscilações laterais. Este trabalho propõe modelos matemáticos para os movimentos de rolagem de um pulverizador de pomares do tipo torre, e analisa suas respostas a diferentes parâmetros e diferentes excitações. Também são estudados casos práticos utilizando parâmetros reais de um pulverizador para propor parâmetros para a suspensão da torre a fim de minimizar as oscilações e acelerações da estrutura. Os modelos são baseados no modelo do pêndulo invertido e podem ser configurados para um pulverizador de pomares simples, do tipo montado em um trator, ou montado sobre uma carreta com ou sem suspensão. As equações que governam os movimentos de oscilação lateral foram deduzidas pelos métodos de Newton-Euler assim como pelas equações de Lagrange e princípio de Hamilton. As simulações numéricas dos modelos foram implementadas no módulo Simulink® do aplicativo Matlab®. / In the agriculture field, a type of equipment to spray chemicals on orchards consists essentially of a vertical structure, with fans and spray nozzles attached, assembled on a vehicle that travels beside the plants. In a simple construction the vertical structure is attached directly behind the agricultural tractor. In a more complex construction, the vertical structure is attached on a trailer, with or without suspension. In some situations, the vertical structure lateral oscillations could affect negatively the results of the treatment. Thus, is important to recognize and even control these lateral oscillations. This dissertation proposes mathematical models for the roll movement of a tower sprayer, and analyzes its responses trough different parameters and excitations. Also analyzes a real case using an orchard sprayer’s parameters to propose a tower suspension to minimize lateral oscillations and accelerations on the structures. The models are based on the inverted pendulum model and can be used for simple orchard sprayer assembled directly on tractors, as well as for that ones assembled on trailers, with or without suspension. The governing equations of the models are deduced by Newton - Euler equations and also by Lagrange’s equations and Hamilton’s principle. The numerical simulations of models ware implemented using the Simulink® module of Matlab® software.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 888452 bytes, checksum: 8d80ca0e2b7ce975cc072fb5b159da92 (MD5) Previous issue date: 2011-02-14 / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / This study aims to verify the effect of restrictions in the data set as the minimum number of weighings per animal on the nonlinear models parameters estimation of growth curves for sheep crossed. It was used data on average weight for age and individual weight for age of 74 crossbred, from the Texel and Santa Inês cross grown in the northeastern region in order to estimate the growth curves parameters. It was used seven data structures with restriction of at least 5, 6, 7, 8, 9 or 10 weights per animal and without restriction. Brody, von Bertalanffy, Logistic and Gompertz models were fitted to weight-age data. The quality of the models adjustment according to the restrictions on data was evaluated by the coefficient of determination (R2 aj), Mean prediction error (MPE) and Mean Square Residual (MSR). Usual diagnostic techniques, such as leverage points, aberrant points and influential measures were used to identify atypical points. All the structures presented estimates for mature weight, maturity index, instantaneous growth rate, relative instantaneous growth rate and inflection point very close and consistent to the ones presented by the literature. Once the values of R2 aj, EPM and QMR were close, it can be concluded that with or without restriction, the quality of fit was very similar, then the use of data with large variation in the number of weighings per animal (4-13) did not compromise the quality of the models adjustments. It can be concluded also that it is possible to obtain good fit, even for data set with few animals, since they present with a greater frequency. / O objetivo deste trabalho foi verificar o efeito de restrições no conjunto de dados quanto ao número mínimo de pesagens por animal sobre a estimação de parâmetros de modelos não-lineares de curvas de crescimento para ovinos cruzados. Utilizou-se dados de pesos médios por idade e pesos individuais por idade de 74 animais mestiços, do cruzamento Texel x Santa Inês criados na região nordeste para estimar os parâmetros das curvas de crescimento. Foram utilizadas 7 estruturas de dados com restrição de no mínimo 5, 6, 7, 8, 9 ou 10 pesagens por animal e sem restrição. Os modelos Brody, von Bertalanffy, Logístico e Gompertz foram ajustados aos dados de peso-idade. A qualidade de ajuste dos modelos em função da restrição nos dados foi avaliada pelo coeficiente de determinação ajustado (R2 aj), Erro de Predição Médio (EPM) e o Quadrado Médio do Resíduo (QMR). Técnicas usuais de diagnóstico, como pontos de alavanca, pontos aberrantes e medidas influentes foram utilizadas para a identificação de pontos atípicos. Todas as estruturas de dados apresentaram estimativas para o peso adulto, taxa de maturidade, taxa de crescimento instantâneo, taxa de crescimento instantâneo relativo e ponto de inflexão muito próximos e condizentes com a literatura. Como os valores de R2 aj, EPM e QMR foram próximos, conclui-se que com ou sem restrição, a qualidade de ajuste foi muito similar. Portanto, a utilização de dados com grande variação no número de pesagens por animal (de 4 a 13 pesagens) não comprometeu a qualidade de ajuste dos modelos. Pode-se concluir, também, que é possível obter boa qualidade de ajuste mesmo para conjunto de dados com poucos animais, desde que estes apresentem maior freqüência de pesagens.

Submitted by Simone Souza (simonecgsouza@hotmail.com) on 2017-08-28T12:39:38Z No. of bitstreams: 1 DISS_2014_Rebeca Marcos.pdf: 1055560 bytes, checksum: aac5593cf7f7cea41e814e5a2f33b911 (MD5) / Approved for entry into archive by Jordan (jordanbiblio@gmail.com) on 2017-08-30T12:12:14Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DISS_2014_Rebeca Marcos.pdf: 1055560 bytes, checksum: aac5593cf7f7cea41e814e5a2f33b911 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-30T12:12:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISS_2014_Rebeca Marcos.pdf: 1055560 bytes, checksum: aac5593cf7f7cea41e814e5a2f33b911 (MD5) Previous issue date: 2014-02-19 / CAPES / Objetivou-se acompanhar o desempenho zootécnico, as características morfométricas e analisar o padrão de crescimento dos tambaquis da primeira geração de seleção genética para ganho de peso. O trabalho foi realizado no período de setembro de 2012 a maio de 2013 no município de Santo Antônio de Leverger – Mato Grosso, Brasil. Foram estudadas sete famílias oriundas do programa de melhoramento genético e um grupo controle (sem melhoramento). Todos os animais foram individualizados com microchips. Foram avaliadas e mensuradas as seguintes características: ganho de peso, comprimento total, comprimento padrão, tamanho de cabeça, altura, largura e perímetro do corpo. O experimento seguiu um delineamento inteiramente casualizado e foram avaliados dados coletados durante nove biometrias mensais dos grupos de tambaqui melhorados geneticamente e o controle (sem melhoramento). Para descrever o desempenho zootécnico dos tambaquis, as comparações entre os tratamentos (famílias e controle) usou-se o teste de Dunnett com 5% de significância e para o comportamento do crescimento dos tambaquis utilizou-se o modelo matemático de regressão não linear de Gompertz. Cinco das sete famílias avaliadas (A, B, D, E e G) apresentaram maior peso final, ganho de peso diário e crescimento morfométrico quando comparada ao controle (sem melhoramento). Apenas a família C do programa de melhoramento genético apresentou peso final, ganho de peso diário e as características morfométricas inferiores em relação ao controle (sem melhoramento) e a família F apresentou resultados semelhantes ao controle (sem melhoramento). Os animais melhorados geneticamente apresentaram padrão de crescimento diferente e superior em relação aos animais não melhorados (grupo controle), em se tratando, principalmente do peso assintótico. / Aimed to monitor the production performance, morphometric characteristics and analyze the growth pattern of tambaquis the first generation of genetic selection for weight gain. The study was conducted from September 2012 to May 2013, in Santo Antônio de Leverger - Mato Grosso, Brazil. Seven families from the breeding program and a control group (no improvement) were studied. All animals were individually microchipped. Were evaluated and measured the following characteristics: weight gain, total length, standard length, head size, height, width and perimeter of the body. The experiment followed a completely randomized design and data collected for nine monthly biometrics groups of genetically improved tambaqui and control (no improvement) were evaluated. To describe the production performance of tambaquis, comparisons between treatments (families and control) we used the Dunnett test with 5% significance and the growth behavior of tambaquis used the nonlinear mathematical model of Gompertz regression. Five out of seven families (A, B, D, E and G) had higher final weight, average daily gain and morphometric growth compared to the control (no improvement). Only the C family breeding program presented final weight, average daily gain and lower morphometric characteristics compared to the control (no improvement) and F family presented similar to the control (no improvement) results. Genetically improved animals showed different pattern of growth and higher compared to unimproved animals (control group), in the case, especially the asymptotic weight.

Submitted by (edna.saturno@ufrpe.br) on 2017-04-12T15:42:49Z No. of bitstreams: 1 George Rodrigo Beltrao da Cruz.pdf: 669412 bytes, checksum: 22996127ce4d96954b1d70d4a176af45 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-12T15:42:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 George Rodrigo Beltrao da Cruz.pdf: 669412 bytes, checksum: 22996127ce4d96954b1d70d4a176af45 (MD5) Previous issue date: 2007-03-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The objective of this research was to identify the mathematical function that best fits the lactation curve of Guzerá and Sindi cattle. 840 lactations records (467 – Guzerá, 373 – Sindi) were used from animals raised at Carnauba ranch, in the town of Taperoá, Paraíba. Milk production yield was recorded in 35 days intervals, between the years of 1986 and 2004. Six mathematical functions were used to perform fit to the mean curve and individual lactations: the Polynomial Inverse function (FPI), Hyperbolic lineal (FLH), Gamma incomplete (FGI), Quadratic Logarithmic (FQL), Lineal (FL) and Quadratic (FQ) were fitted using interactive processes through Non-lineal regression. The criteria used to verify the fit quality for each function were: Fitted determination coefficient (Ra 2 ), percent of deviation between the total production observed and estimated, and percent of typical curves. Residual distribution graphics were used only to evaluate the mean curve fit. In the mean curve, the values of Ra 2 were more than 0,93 in all functions. Good fits were obtained based on Ra 2 >0,80, respectively in 61,4% and 66.7% of the lactations fitted by FPI and FGI functions for Guzerá cattle. For Sindi cattle, these values were 57,2% and 50,0%, respectively, showing good quality of fit. FPI and FGI were closest to the production oscillations throughout lactation, even though estimated deviations between total productions were observed and estimated that were similar to the other functions. For mean curve, all functions could be used, because the functions were close. For individual lactations, better estimates of total milk production could be obtained by the FPI and FGI. / Com este trabalho objetivou-se comparar algumas funções matemáticas citadas na literatura, identificar a que melhor descreve a produção de leite e estimar alguns componentes da curva de lactação de vacas Guzerá e Sindi criadas na região semi-árida do Estado da Paraíba. Foram utilizadas 840 lactações (467 - Guzerá; 373 - Sindi) de animais pertencentes à Fazenda Carnaúba, município de Taperoá, Paraíba. O controle leiteiro foi feito em intervalos de 35 dias, no período de 1986 a 2004. O ajuste foi feito para a curva média e para lactações individuais, utilizando-se seis funções matemáticas. As funções Polinomial Inversa (FPI), Linear Hiperbólica (FLH), Gama Incompleta (FGI), Quadrática Logarítmica (FQL), Linear (FL) e Quadrática (FQ) foram ajustadas usando-se processos iterativos por meio de regressão não-linear. Os critérios utilizados para verificar a qualidade do ajuste para cada função foram: coeficiente de determinação ajustado (Ra 2 ), porcentagem de desvios entre as produções totais observadas e estimadas e percentagem de curvas típicas. Os gráficos de distribuição de resíduos foram utilizados apenas para avaliar o ajuste para a curva média. Para a curva média, os valores de Ra 2 foram superiores a 0,93 em todas as funções. Bons ajustes baseados nos Ra 2 >0,80 foram obtidos, respectivamente, para 61,4% e 66,7% das lactações ajustadas pelas funções FPI e FGI para vacas Guzerá. Para vacas Sindi, esses valores foram de 57,2% e 55,0%, respectivamente, indicando boa qualidade no ajuste. Para curva média, todas as funções poderiam ser utilizadas, pois os desvios foram muito próximos. Para as lactações individuais, melhores estimativas dos componentes da curva de lactação poderiam ser obtidos pelas funções FPI e FGI.

Os modelos de mistura são muito eficazes para analisar dados compostos por diferentes subpopulações com alocações desconhecidas ou que apresentam assimetria, multimodalidade ou curtose. Esta tese propõe relacionar a distribuição de probabilidade beta e a técnica de ajuste de modelos mistos à metodologia de modelos de mistura para que sejam adequados na análise de dados que assumem valores em um intervalo restrito conhecido e que também são caracterizados por possuírem uma estrutura de agrupamento ou hierárquica. Foram especificados os modelos de mistura beta mistos linear, com dispersão constante e variável, e não linear. Foi considerada uma abordagem bayesiana com uso de métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC). Estudos de simulação foram delineados para avaliar os resultados inferenciais destes modelos em relação à acurácia da estimação pontual dos parâmetros, ao desempenho de critérios de informação na seleção do número de elementos da mistura e ao diagnóstico de identificabilidade obtido com o algoritmo data cloning. O desempenho dos modelos foi muito promissor, principalmente pela boa acurácia da estimação pontual dos parâmetros e por não haver evidências de falta de identificabilidade. Três bancos de dados reais das áreas de saúde, marketing e educação foram estudados por meio das técnicas propostas. Tanto nos estudos de simulação quanto na aplicação a dados reais se obtiveram resultados muito satisfatórios que evidenciam tanto a utilidade dos modelos desenvolvidos aos objetivos tratados quanto a potencialidade de aplicação. Ressaltando que a metodologia apresentada também pode ser aplicada e estendida a outros modelos de mistura. / Mixture models are very effective for analyzing data composed of different subpopulations with unknown allocations or with asymmetry, multimodality or kurtosis. This work proposes to link the beta probability distribution and the mixed models to the methodology of mixture models so that they are suitable to analyse data with values in a restricted and known interval and that also are characterized by having a grouping or hierarchical structure. There were specified the linear beta mixture models with random effects, with constant and varying dispersion, and also the nonlinear one with constant dispersion. It was considered a Bayesian approach using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods. Simulation studies were designed to evaluate the inferential results of these models in relation to the accuracy of the parameter estimation, to the performance of information criteria in the selection of the number of elements of the mixture and to the diagnosis of identifiability obtained with the algorithm data cloning. The performance of the models was very promising, mainly due to the good accuracy of the point estimation of the parameters and because there was no evidence of lack of identifiability of the model. Three real databases of health, marketing and education were studied using the proposed techniques. In both the simulation studies and the application to real data had very satisfactory results that show both the usefulness of the models developed to the treated objectives and the potentiality of application. Note that the presented methodology can also be applied and extended to other mixing models.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 446864 bytes, checksum: 1ba8efc18a08b922adc7e2c5eb3dc55c (MD5) Previous issue date: 2011-02-24 / The aim of this study was to evaluate the efficiency of spatial analysis, which considers spatially dependent errors, for classification of common bean families in relation to traditional analysis in randomized blocks and lattice that assuming independent errors. Were considered different degrees of spatial dependence and experimental precision. Were taken as reference to simulate the results of seven experiments carried out in simple square lattice for genetic evaluation of yield (g/plot) of families and bean cultivars of winter crops and water used in 2007 and 2008. From the results presented in the simulation, it was possible to assess the quality of their experiments based on different analysis (Block, lattice and Spatial) and simulated average of 100 families in different scenarios for Spatial Dependence (DE) and Accuracy Selective (AS). In the process of simulation, the average yield (645 g/plot) and the residual variance (7744.00), was defined based on the analysis results of the tests in blocks of bean breeding program at UFV. To make up the four simulated scenarios were considered magnitude of spatial dependence (null, low, medium and high), corresponding to ranges of 0, 25, 50 and 100% of the maximum distance between plots. Were also simulated three classes of selective accuracy (0.95, 0.80 and 0.60), corresponding to the experimental precision very high, high and average, respectively. The actual classification of families was used to evaluate the efficiency of analysis methods tested by Spearman correlation applied to orders and genotypic classification of Selection Efficiency between classifications based on tested methodologies and the actual classification for the selection of 10, 20 and 30% of the best families. To compare the efficiency of adjustment of the models tested, was used the Akaike information criterion (AIC), based on likelihood. Spatial analysis has provided estimates of residual variance very close to the simulated residual variance and higher selective accuracy estimated in all scenarios, indicating greater experimental accuracy. With the reduction in the accuracy and selective increase in spatial dependence, there was greater influence of analysis on the classification of families, and the spatial analysis showed the best results, providing more efficient selection of bean families than traditional analysis of randomized blocks and lattice, mainly for the selection of fewer families. The results for selective accuracy estimated on the basis of F statistics were very close to those obtained with the Spearman correlation between estimated and simulated averages for families, indicating that the accuracy should be used selectively as a measure of experimental precision tests of genetic evaluation. / O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência da análise Espacial, que considera erros dependentes espacialmente, para classificação de famílias de feijoeiro em relação às análises tradicionais em blocos casualizados e em látice que assumem erros independentes. Considerou-se diferentes graus de dependência espacial e de precisão experimental. Foram tomados como referência para simulação os resultados de sete ensaios instalados em látice quadrado simples para avaliação genética da produtividade de grãos (g/parcela) de famílias e cultivares de feijoeiro das safras de inverno e das águas de 2007 e 2008. A partir dos resultados apresentados na simulação, foi possível avaliar a qualidade dos respectivos experimentos com base nas diferentes análises (Bloco, Látice e Espacial) e médias simuladas das 100 famílias nos diferentes cenários para Dependência Espacial (DE) e Acurácia Seletiva (AS). No processo de simulação, a média de produção (645 g/parcela), bem como a variância residual (7744,00), foi definida com base nos resultados de análises em blocos de ensaios do programa de melhoramento do feijoeiro da UFV. Para a composição dos cenários simulados foram consideradas quatro magnitudes de dependência espacial (nula, baixa, média e alta), correspondendo aos alcances 0, 25, 50 e 100% da distância máxima entre parcelas. Também foram simuladas três classes de acurácia seletiva (0,95, 0,80 e 0,60), correspondente a precisão experimental muito alta, alta e média, respectivamente. A classificação real das famílias foi utilizada para avaliar a eficiência das metodologias de análise testadas através da correlação de Spearman aplicada às ordens de classificação genotípica e da Eficiência de Seleção entre classificações com base nas metodologias testadas e na classificação real, para a seleção de 10, 20 e 30% das melhores famílias. Para comparar a eficiência de ajuste dos modelos testados, foi utilizado o critério de Informação de Akaike (AIC), baseado em verossimilhança. A análise Espacial apresentou estimativas de variância residual muito próxima da variância residual simulada e maior acurácia seletiva estimada em todos os cenários, indicando maior precisão experimental. Com a redução na acurácia seletiva e aumento na dependência espacial, observou-se maior influência do tipo de análise sobre a classificação das famílias, sendo que a análise espacial apresentou os melhores resultados, proporcionando seleção mais eficiente das famílias do feijoeiro do que as análises tradicionais em Látice e em Blocos casualizados, principalmente, para seleção de menor número de famílias. Os resultados para acurácia seletiva estimada em função da estatística F foram muito próximos aos obtidos para a correlação de Spearman entre médias estimadas e simuladas para as famílias, indicando que a acurácia seletiva deve ser utilizada como medida de precisão experimental nos ensaios de avaliação genética.