Uma das alternativas bastante abordada na literatura para a melhoria do gerenciamento da adubação nitrogenada nas culturas é o sensoriamento remoto, tendo destaque a utilização de sensores espectrais na região do visível e infravermelho. Neste trabalho, buscou-se estabelecer as relações existentes entre variações no teor foliar de nitrogênio (TFN) e a resposta espectral da folha de cana-de-açúcar, utilizando um sensor hiperespectral, com avaliações em três áreas experimentais do estado de São Paulo, com diferentes solos e variedades. Cada experimento foi alocado em blocos ao acaso, com parcelas subdividas e quatro repetições. Foram aplicadas doses de 0, 50, 100 e 150 kg de nitrogênio por hectare. A análise espectral foi realizada na folha \"+1\" em laboratório, sendo coletadas 10 folhas por subparcela, estas foram posteriormente submetidas a análise química para o TFN. Observou-se que existe correlação significativa entre o TFN e as variações na resposta espectral da cana-de-açúcar, sendo que a região do verde e de transição entre o vermelho e o infravermelho próximo (\"red-edge\") foram as mais consistentes e estáveis entre as áreas em estudo e safras avaliadas. A análise de componentes principais permitiu reforçar estes resultados, uma vez que as pontuações (\"scores\") dos componentes que apresentaram correlações significativas com o TFN, tiveram maiores pesos (\"loadings\") nas regiões espectrais citadas anteriormente. A partir das curvas espectrais foram também realizados os cálculos dos índices de vegetação já descritos em literatura, e estes submetidos a análise de regressão simples para predição do TFN, sendo os modelos calibrados com dados da safra 2012/13 e validados com os dados da safra 2013/14. Índices espectrais calculados com a combinação dos comprimentos de onda do verde e/ou \"red-edge\" com comprimentos de onda do infravermelho próximo tiveram bom desempenho na fase de validação, sendo que os cinco mais estáveis foram os índices BNi (500, 705 e 750 nm), GNDVI (550 e 780 nm), NDRE (790 e 720 nm), RI-1db (735 e 720 nm) e VOGa (740 e 720 nm). A variedade SP 81 3250 foi cultivada nas três áreas experimentais, o que permitiu a comparação do potencial de modelos calibrados por área, com um modelo generalista para uma mesma variedade cultivada em diferentes condições edáficas. Observou-se que embora o modelo generalista apresente parâmetros estatísticos significativos, existe redução expressiva da sensibilidade de predição quando comparado aos modelos calibrados por área experimental. Empregou-se também nesta pesquisa a análise de regressão linear múltipla por \"stepwise\" (RLMS) que gerou modelos com boa precisão na estimativa do TFN, mesmo quando calibrados por área experimental, independentes da variedade, utilizando de 5 a 6 comprimentos de onda. Concluímos com a presente pesquisa que comprimentos de onda específicos estão associados a variação do TFN em cana-de-açúcar, e estes são reportados na região do verde (próximos a 550 nm) e na região de transição entre os comprimentos de onda do vermelho e infravermelho próximo (680 a 720 nm). Apesar da baixa correlação entre a região do infravermelho próximo com o TFN, índices de vegetação calculados a partir destes comprimentos de onda ou a inserção destes na geração de modelos lineares foram importantes para melhorar a precisão da predição. / An alternative method, quite cited in literature to improve nitrogen fertilization management on crops is the remote sensing, highlighted with the use of spectral sensors in the visible and infrared region. In this work, we sought to establish the relationship between variations in leaf nitrogen content and the spectral response of sugarcane leaf using a hyperspectral sensor, with assessments in three experimental areas of São Paulo state, Brazil, with evaluations in different soils and varieties. Each experimental area was allocated in randomized block, with splitted plots and four repetition, hence, receiving doses of 0, 50, 100 and 150 kg of nitrogen per hectare. Spectral analysis was performed on the \"+1\" leaf in laboratory; we collected 10 leaves per subplots; which were subsequently subjected to chemical analysis to leaf nitrogen content determination. We observed a significant correlation between leaf nitrogen content and variations in sugarcane spectral response, we noticed that the region of the green light and red-edge were the most consistent and stable among the studied area and the crop seasons evaluated. The principal component analysis allowed to reinforce these results, since that the scores for principal components showed significant correlations with the leaf nitrogen content, had higher loadings values for the previous spectral regions mentioned. From the spectral curves were also performed calculations of spectral indices previously described in literature, being these submitted to simple regression analysis to direct prediction of leaf nitrogen content. The models were calibrated with 2012/13 and validated with 2013/14 crop season data. Spectral indices that were calculated with green and/or red-edge, combined with near-infrared wavelengths performed well in the validation phase, and the five most stable were the BNi (500, 705 and 750 nm), GNDVI (550 and 780 nm), NDRE (790 and 720 nm), IR-1dB (735 and 720 nm) and VOGa (740 and 720 nm). The variety SP 81 3250 was cultured in the three experimental areas, allowing to compare the performance of a specific site model with a general model for the same variety growing on different soil conditions. Although the general model presents meaningful statistical parameters, there is a significant reduction in sensitivity to predict leaf nitrogen content of sugarcane when compared with specific site calibrated models. We also used on this research the stepwise multiple linear regression (SMLR) that generated models with good precision to estimate the leaf nitrogen content, even when models are calibrated for an experimental area, regardless of spectral differences between varieties, using 5 to 6 wavelengths. This study shows that specific wavelengths are associated with variation in leaf nitrogen content of sugarcane, and these are reported in the region of green (near to 550 nm) and red-edge (680 to 720nm). Despite the low correlation observed between the infrared wavelengths to the leaf nitrogen content of sugarcane, vegetation indices calculated from these wavelengths, or its insertion on linear models generation were important to improve prediction accuracy.

Made available in DSpace on 2017-07-10T17:48:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bianchecci_Danielli_Conte.PDF: 1308564 bytes, checksum: 046371656b2367e67b20775d20072c2b (MD5) Previous issue date: 2011-12-09 / Fundação Araucária / This study aimed to predict the fillet weight (PF) and fillet yield (RF) of Nile tilapia (Oreochromis niloticus) from external measures, measured by morphometry and measures of epiaxial muscles using ultrasound and validate the estimated equations using another sample biometric data. A total of 102 adult fish GIFT lineage, reversed males weighing between 260 and 580 g had the total weight (PT) and body circumference average (CR) all measured by ultrasonography in four predefined body regions (1) between the basis of anterior (2) between the basis of anteriour insertion of anal fin to the last hard ray of dorsal fin. (3) between the final insertion of anal and dorsal fins and (4) between the ventral and dorsal insertion of caudal fin. The prediction equations from the measurements performed on 50 samples were analyzed by statistical procedures backward and stepwise. The measurements made in remaining 52 samples were used for validation of predictive equations to PF and RF. The validation were made from adjustment of linear models first degree of values observed above the values predict on each regression equation set. The equations PFx and RFx estimated from data collected of ultrasound images showed coefficient of determination (R2) of 0.53 (PF1 = -17.35 + 3.66HD2 45.20LE4 + 0.55AE2 + 4.64AE4) e 0.15 (RF1 = 26.66 + 0.043AE2), in backward, and 0.53 (PF2 = -58.03 + 5.65HE4 + 0.33AD1 + 0.65AD2) e 0.19 (RF2 = 25.02 + 0.051AD2), in stepwise. The inclusion of measures of CR and PT as regressive equations did allow the equations to show higher values of R2 such as 0.97 (PF3= - 52.25 1.26HE1 2.03HE3 + 0.40PT +0.51CR e PF4 = -18.12 1.20HE1 + 0.425PT) and 0.73 (RF3 = 17.83 0.29HE1 0.49HE3 + 0.02PT + 0.13CR), in backward and stepwise, and 0.68 (RF4 = 26,14 - 0,27HE1 + 0,027PT), in stepwise, and lower values of mean square of residue that these regression models presented high adherence to data of PF and RF. About the validation of prediction equations all of it were effective in estimating the PF and RF in the sample evaluated. The equations (P = 1.0000) PF3, PF4 (P = 0.5401), RF3 (P = 1.0000) and RF4 (P = 0.8363) were the most accurate and applicable in predicting PF and RF in Nile tilapia. The height of the left side body regions 1 and 3, measured by ultrasound images, together with the average body weight and circumference, are important in predicting of regressive of PF and RF of Nile tilapia. The regression equations, PF3, PF4, RF3, and RF4 are recommended for estimating the PF and RF of Tilapia in phenotypic males adult Nile tilapia GIFT lineage, weighing between 260 and 580 g / Este estudo teve por objetivos predizer o peso de filé (PF) e o rendimento de filé (RF) de tilápia do Nilo (Oreochromis niloticus), a partir de medidas externas mensuradas por morfometria e medidas da musculatura epiaxial, mensuradas por ultrassonografia, e validar as equações estimadas utilizando outra amostra de dados biométricos. Um total de 102 peixes adultos, da linhagem GIFT, machos invertidos, pesando entre 260 e 580 g, foram avaliados quanto ao peso total (PT), circunferência corporal média (CR) e mensurados por ultrassonografia em quatro regiões corpóreas pré-definidas: (1) entre a base de inserção anterior da nadadeira pélvica até o término anterior da nadadeira dorsal, (2) entre a base da inserção anterior da nadadeira anal até o último raio duro da nadadeira dorsal, (3) entre a inserção final das nadadeiras anal e dorsal e (4) entre a inserção ventral e dorsal da nadadeira caudal. As equações de predição a partir das mensurações realizadas em 50 exemplares foram analisadas pelos procedimentos estatísticos backward e stepwise. As mensurações feitas nos 52 exemplares restantes foram utilizadas para a validação das equações preditoras para PF e RF. A validação foi feita a partir do ajuste de modelos lineares de 1° grau dos valores observados sobre os valores preditos por cada equação de regressão definida. As equações PFx e RFx, estimadas em função dos dados coletados das imagens ultrassonográficas, apresentaram valores de coeficiente de determinação (R²) de 0,53 (PF1 = -17,35 + 3,66HD2 - 45,20LE4 + 0,55AE2 + 4,64AE4) e 0,15 (RF1 = 26,66 + 0,043AE2), no backward, e 0,53 (PF2 = -58,03 + 5,65HE4 + 0,33AD1 + 0,65AD2) e 0,19 (RF2 = 25,02 + 0,051AD2), no stepwise. A inclusão das medidas de CR e PT como regressoras permitiu que as equações apresentassem R² mais elevados, com valores de 0,97 (PF3 = - 52,25 - 1,26HE1 - 2,03HE3 + 0,40PT +0,51CR e PF4 = -18,12 - 1,20HE1 + 0,425PT) e 0,73 (RF3 = 17,83 - 0,29HE1 - 0,49HE3 + 0,02PT + 0,13CR), no backward e no stepwise, e 0,68 (RF4 = 26,14 - 0,27HE1 + 0,027PT), no stepwise, e menores valores de quadrado médio do resíduo, indicando que esses modelos de regressão apresentaram elevada aderência aos dados de PF e RF. Na validação das equações preditoras, todas foram eficientes em estimar o PF e o RF na amostra avaliada. As equações PF3 (P = 1,0000), PF4 (P = 0,5401), RF3 (P = 1,0000) e RF4 (P = 0,8363) foram as mais precisas e aplicáveis na predição de PF e RF em tilápia do Nilo. A altura do lado esquerdo nas regiões corporais 1 e 3, mensuradas por imagens ultrassonográficas, em conjunto com o peso e a circunferência corporal média, são regressoras importantes na predição do PF e RF de tilápia do Nilo. As equações de regressão PF3, PF4, RF3 e RF4 são recomendadas para estimar o PF e o RF de tilápia no Nilo adultas, machos fenotípicos, linhagem GIFT, com peso entre 260 e 580g

This study examines the potential to conduct building thermal performance simulation (BPS) of unconditioned low-cost housing during the early design stages. By creating a set of regression models (meta-models) based on EnergyPlus simulations, this research aims to promote and simplify BPS in the building envelope design process. The meta-models can be used as tools adapted for three Brazilian cities: Curitiba, São Paulo and Manaus, providing decision support to designers by enabling rapid feedback that links early design decisions to the buildings thermal performance. The low-cost housing unit studied is a detached onestory house with an area of approximately 51m2, which includes two bedrooms, a combined kitchen and living room, and one bathroom. This representative configuration is based on collected data about the most common residence options in some Brazilian cities. This naturally ventilated residence is simulated in the Airflow Network module in EnergyPlus, which utilizes the average wind pressure coefficients provided by the software. The parametric simulations vary the house orientation, U-value, heat capacity and absorptance of external walls and the roof, the heat capacity of internal walls, the window-to-wall ratio, type of window (slider or casement), and the existence of horizontal and/or vertical shading devices with varying dimensions. The models predict the resulting total degree-hours of discomfort in a year due to heat and cold, based on comfort limits defined by the adaptive method for naturally ventilated residences according to ANSI ASHRAE Standard 55. The methodology consists of (a) analyzing a set of Brazilian low-cost housing projects and defining a geometric model that can represent it; (b) determining a list of design parameters relevant to thermal comfort and defining value ranges to be considered; (c) defining the input data for the 10.000 parametric simulations used to create and test the meta-models for each analyzed climate; (d) simulating thermal performance using Energy Plus; (e) using 60% of the simulated cases to develop the regression models; and (f) using the remaining 40% data to validate the meta-models. Except by Heat discomfort regression models for the cities of Curitiba and São Paulo the meta-models show R2 values superior to 0.9 indicating accurate predictions when compared to the discomfort predicted with the output data from EnergyPlus, the original simulation software. Meta-models application tests are performed and the meta-models show great potential to guide designers decisions during the early design. / Esta pesquisa avalia as potencialidades do uso de simulações do desempenho térmico (SDT) nas etapas iniciais de projetos de habitações de interesse social (HIS) não condicionadas artificialmente. Busca-se promover e simplificar o uso de SDT no processo de projeto da envolvente de edificações através da criação de modelos de regressão baseados em simulações robustas através do software EnergyPlus. Os meta-modelos são adaptados ao clima de três cidades brasileiras: Curitiba, São Paulo e Manaus, e permitem uma rápida verificação do desconforto térmico nas edificações podendo ser usados como ferramentas de suporte às decisões de projeto nas etapas iniciais. A HIS considerada corresponde a uma unidade térrea com aproximadamente 51m2, composta por dois quartos, um banheiro e cozinha integrada à sala de jantar. Esta configuração é baseada em um conjunto de projetos representativos coletados em algumas cidades brasileiras (como São Paulo, Curitiba e Manaus). Estas habitações naturalmente ventiladas são simuladas pelo módulo Airflow Network utilizando o coeficiente médio de pressão fornecido pelo EnergyPlus. As simulações consideram a parametrização da orientação da edificação, transmitância térmica (U), capacidade térmica (Ct) e absortância () das paredes externas e cobertura; Ct e U das paredes internas; relação entre área de janela e área da parede; tipo da janela (basculante ou de correr); existência e dimensão de dispositivos verticais e horizontais de sombreamento. Os meta-modelos desenvolvidos fornecem a predição anual dos graus-hora de desconforto por frio e calor, calculados com base nos limites de conforto definidos pelo método adaptativo para residências naturalmente ventiladas (ANSI ASHRAE, 2013). A metodologia aplicada consiste em: (a) análise de um grupo de projetos de HIS brasileiras e definição de um modelo geométrico que os represente; (b) definição dos parâmetros relevantes ao conforto térmico, assim como seus intervalos de variação; (c) definição dos dados de entrada para as 10.000 simulações paramétricas utilizadas na criação e teste de confiabilidade dos meta-modelos para cada clima analisado; (d) simulação do desempenho térmico por meio do software EnergyPlus; (e) utilização de 60% dos casos simulados para o desenvolvimento dos modelos de regressão; e (f) uso dos 40% dos dados restantes para testar a confiabilidade do modelo. Exceto pelos modelos para predição do desconforto por calor para Curitiba e São Paulo, os demais meta-modelos apresentaram valores de R2 superiores a 0.9, indicando boa adequação das predições de desconforto dos modelos gerados ao desconforto calculado com base no resultado das simulações no EnergyPlus. Um teste de aplicação dos meta-modelos foi realizado, demonstrando seu grande potencial para guiar os projetistas nas decisões tomadas durante as etapas inicias de projeto.

Nesta tese são propostas duas distribuições discretas: COM-Poisson correlacionada (CPC) e COM-Poisson generalizada parcialmente correlacionada (CPGPC). Também foram propostos modelos de regressão para a distribuição Poisson generalizada parcialmente correlacionada (PGPC) (proposto por Luceño (1995)). Calculamos a função massa de probabilidade (fmp) para todas as distribuições com duas parametrizações. As distribuições foram construídas usando a mesma expansão feita por (Luceño, 1995) na construção da distribuição Poisson generalizada parcialmente correlacionada. A distribuição CPC(l;f;r) é a mesma expansão da distribuição COM-Poisson zero inflacionada ZICMP(m;f;r). Para a distribuição CPGPC(l;f;r;L;K) foi determinada a função característica, função geradora de probabilidade, momentos e a estimação pelo método de máxima verossimilhança para as duas parametrizações. Fizemos a fmp, quantil e gerador de números aleatórios das distribuições citadas no programa R. / In this thesis two discrete distributions are proposed: Correlated COM-Poisson (CPC) and Generalized partially correlated COM-Poisson (CPGPC). We have also proposed regression models for the Generalized partially correlated Poisson distribution (PGPC) (proposed by Luceño (1995)). We calculated the probability mass function for all distributions with two parametrizations. The distributions were constructed using the same expansion made by Luceño (1995) in the construction of the correlated generalized Poisson distribution. The CPC(l;f;r) Correlated COM-Poisson distribution is the same expansion of the zero-inflated COM-Poisson distribution ZICMP(m;f;r). For the CPGPC(l;f;r;L;K) Generalized partially correlated COM-Poisson distribution, the characteristic function, probability-generating function, moments, and the maximum likelihood estimation for the two parametrizations were determined. We performed the probability mass function, quantile and random number generator of the distributions quoted in program R.

O envelope simulado é um método da análise de diagnóstico, utilizado para avaliar a veracidade da hipótese referente a distribuição de probabilidade assumida para a variável resposta em um modelo de regressão. Neste trabalho, descrevemos alguns procedimentos para a sua obtenção e, posteriormente, propomos um método para a rejeição do modelo a partir do envelope. No intuito de comparar nosso procedimento com as demais propostas, realizamos um estudo de simulação de Monte Carlo em duas classes de modelos de regressão. Os resultados apontam que o método proposto apresenta boa performance, uma vez que o mesmo fornece taxas estáveis de rejeição do modelo sob a distribuição correta. Já para as demais metodologias, além de possuírem um custo computacional maior, a taxa de rejeição do modelo correto cresce conforme aumenta-se o tamanho amostral. Complementando os resultados, realizamos também a comparação do gráfico de probabilidade normal e meio normal com envelope através de simulações de Monte Carlo. Os estudos sugeriram que, de maneira geral, o gráfico normal demonstrou melhor desempenho, principalmente com a utilização do procedimento proposto. Por fim, aplicamos a dados reais, provenientes da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) de 2013, nosso método de rejeição do modelo e as demais propostas. Constatou-se que para estes dados, nosso método sugeriu uma decisão contrária a fornecida pelos outros procedimentos. / The simulated envelope is a diagnostic analysis method used to evaluate the hypothesis about the probability distribution assumed for the response variable in a regression model. In this work, we describe some procedures to obtain the simulated envelope and, later, we propose a method to decide if we should reject a model using the envelope. In order to compare our procedure with other proposals, we performed a Monte Carlo simulation study in two classes of regression models. The results indicate that the proposed method presents good performance, since it provides stable rejection rates of the model under the correct distribution. About other methodologies, besides having a higher computational cost, the rejection rate under the correct model increases as the sample size rises. In addition, we also compare the full normal plot and the half normal plot with envelope using Monte Carlo simulations studies. The results suggest that, in general, the full normal plot performs better, especially with the proposed procedure. Finally, we apply our decision method and the other proposals to real data from the National Health Survey (Brazil) of 2013. To these data, our method suggested a different decision from that one provided by the other procedures.

Resíduos desempenham um papel importante na verificação do ajuste do modelo e na idenfiticação de observações discrepantes e/ou influentes. Neste trabalho, estudamos duas classes de resíduos para os modelos de regressão gama inflacionados no zero (ZAGA) e gaussiana inversa inflacionados no zero (ZAIG). Essas classes de resíduos são uma função de um resíduo para o componente contínuo do modelo e da estimativa de máxima verossimilhança da probabilidade da observação assumir o valor zero. Estudos de simulação de Monte Carlo foram realizados para examinar as propriedades dessas classes de resíduos em ambos os modelos de regressão (ZAGA e ZAIG). Os resultados mostraram que um resíduo de uma dessas classes tem algumas propriedades semelhantes à da distribuição normal padrão nos modelos estudados. Além desse objetivo principal, descrevemos os modelos de regressão ZAGA e ZAIG, estudamos propriedades de alguns resíduos em modelos lineares generalizados com resposta gama e gaussiana inversa e discutimos outros aspectos de análise de diagnóstico nos modelos ZAGA e ZAIG. Para finalizar, foi feita uma aplicação com dados reais de fundos de investimentos, em que ajustamos o modelo ZAIG, para exemplificar os tópicos discutidos e mostrar a importância desses modelos e as vantagens de um dos resíduos estudados na análise de dados reais. / Residuals play an important role in checking model adequacy and in the identification of outliers and influential observations. In this paper, we studied two class of residuals for the zero adjusted gamma regression model (ZAGA) and the zero adjusted inverse Gaussian regression model (ZAIG). These classes of residuals are function of a residual for the continuous component of the model and the maximum likelihood estimate of the probability of the observation assuming the zero value. Monte Carlo simulation studies are performed to examine the properties of this class of residuals in both models (ZAGA and ZAIG). Results showed that a residual of one of these class has some similar properties to the standard normal distribution in the studied models. We also described ZAGA and ZAIG regression models, studied properties of some residuals in generalized linear models with response gamma and inverse Gaussian and discussed other aspects of diagnostic analysis in ZAGA and ZAIG models. To finsih,we presented a real data set application from invesment funds of Brazil. We fitted the ZAIG model to illustrate the topics discussed and showed the importance of these models and the advantages of one of the studied residuals in the analysis of real dataset.

Este trabalho objetiva apresentar um estudo detalhado e sistemático de algumas condições de regularidade para inferências baseadas em máxima verossimilhança no modelo de regressão elíptico multivariado com parametrização geral proposto em Lemonte e Patriota (2011). O modelo em estudo tem vários modelos importantes como casos particulares, entre eles temos os modelos lineares e não lineares homocedásticos e heterocedásticos, modelos mistos, modelos heterocedásticos com erros nas variáveis e na equação, modelos multiníveis, entre outros. As condições de regularidade estudadas estão associadas à identificabilidade do modelo, à existência, à unicidade, à consistência e à normalidade assintótica dos estimadores de máxima verossimilhança (EMV) e à distribuição assintótica das estatísticas de testes. Para isso, são enunciadas as condições suficientes e formalizados os teoremas que garantem a existência, unicidade, consistência e normalidade assintótica dos EMV e a distribuição assintótica das estatísticas de teste usuais. Além disso, os resultados de cada teorema são comentados e as demonstrações são apresentadas com detalhes. Inicialmente, considerou-se o modelo sob a suposição de normalidade dos erros, para, na sequência, ser possível generalizar os resultados para o caso elíptico. A fim de exemplificar os resultados obtidos, foram verificadas, analiticamente, a validade de algumas condições e os resultados de alguns teoremas em casos particulares do modelo geral. Ademais, foi desenvolvido um estudo de simulação em que uma das condições é violada adotando o modelo heterocedástico com erros nas variáveis e na equação. Por meio de simulações de Monte Carlo foram avaliados os impactos sobre a consistência e normalidade assintótica dos EMV. / This work aims to present a detailed and systematic study of some regularity conditions for inferences based on maximum likelihood in the multivariate elliptic regression model with general parameterization proposed in Lemonte and Patriota (2011). The model under study has several important models as particular cases, among them we have the linear and non-linear homocedastic and heterocedastic models, mixed models, heterocedastic models with errors in the variables and in the equation, multilevel models, among others. The regularity conditions studied are associated with the identifiability of the model, existence, uniqueness, consistency and asymptotic normality of the maximum likelihood estimators (MLE) and the asymptotic distribution of some test statistics. Sufficient conditions are stated to guarantee the existence, unicity, consistency and asymptotic normality of the MLE and the asymptotic distribution of the usual test statistics. In addition, the results of each theorem are commented and the proof are presented in detail. Initially, the model was considered under the assumption of normality of the errors, and then the results were generalized for the elliptical case. In order to exemplify the attained results, some particular cases of the general model are analyzed analytically, the validity of some conditions and the results of some theorems are verified. In addition, a simulation study is developed with one of the conditions violated under the heterocedastic model with errors in the variables and in the equation. By means of Monte Carlo simulations, the impacts of this violation on the consistency and the asymptotic normality of the MLE are evaluated.

Avaliar o estado hídrico das plantas é essencial para o monitoramento das culturas agrícolas e florestais. A interação da radiação eletromagnética com as plantas é um processo estudado por sensoriamento remoto (SR). Através da técnica de SR é possível interpretar os fatores que influenciam na quantidade de energia absorvida, transmitida e refletida pela planta. Neste estudo, buscou-se estabelecer as relações existentes entre variações nos parâmetros da água com o comportamento espectral e gerar modelos matemáticos que sejam capazes de predizer o conteúdo relativo da água (CRA) e espessura equivalente da água (EEA) em 11 diferentes espécies de Eucalyptus, utilizando um sensor hiperespectral. Os dados foram obtidos por meio da pesagem e respectiva leitura espectral das folhas, sendo que estas passaram por uma metodologia de desidratação. Tal metodologia permitiu encontrar uma diferença de reflectância média de 26% entre o máximo e mínimo teor de água na folha, provando a influência do CRA no comportamento espectral, sendo a água um dos fatores de maior domínio na reflectância na região do infravermelho médio (1300nm - 2500nm). A partir das curvas espectrais foi possível avaliar que os comprimentos de onda próximo ao 1400 nm e 1900 nm foram os mais sensíveis ao conteúdo de água. A análise de componentes principais permitiu reforçar estes resultados, uma vez que as pontuações (scores) dos componentes que apresentaram correlações significativas com o CRA tiveram maiores pesos (loadings) nas regiões espectrais citadas anteriormente. A partir das respostas espectrais também foram realizados os cálculos dos índices espectrais já descritos em literatura, e estes submetidos a análise de regressão simples para predição do CRA e EEA. O índice espectral calculado com a combinação de bandas do infravermelho médio (1300nm e 1450nm) foi o que apresentou melhores resultados ao predizer os parâmetros da água, sendo que o SR1300,1450 teve um R2=0,72 para o CRA e R2=0,81 para o EEA. Os dados espectrais foram correlacionados com os parâmetros da água, e encontrou-se que para o CRA o comprimento de onda 1881 nm apresentou um coeficiente de correlação máximo negativo de r= -0,89, enquanto que o EEA apresentou um coeficiente de correlação máximo negativo de r= -0,79 no comprimento de onda 2165 nm. Foram testados três métodos de seleção das variáveis hiperespectrais para gerar um modelo matemático por meio de uma regressão linear. Para o parâmetro CRA, o método de seleção de variáveis stepwise foi o que gerou o maior (R2= 0,86) e um RMSE = 13,85%, sendo que neste método restaram apenas seis variáveis preditoras. Enquanto que o método de seleção de variáveis pelas regiões do espectro foi o mais preciso ao predizer o parâmetro EEA, com um R2= 0,87 e um RMSE = 0,00012 g/cm2, sendo necessárias apenas 5 variáveis espectrais. / The hydric condition assessment of plants is essential for monitoring agricultural and forest cultures. The interaction of electromagnetic radiation with plants is a process studied by remote sensing. Through this technique it is possible to interpret the factors that plays influence on the quantity of energy absorbed, transmitted and reflected by the plant. In this study was sought the establishment of existing relations between variations on the water parameters and the spectral behavior and then to generate mathematical models capable of predictiong the relative water content (RWC) and equivalent water thickness (EWT) among 11 different Eucalyptus species using a hyperespectral sensor. The data was obtained through weighting followed by reflectance readings of leaves in which the leaves had gone through a dehydrating methodology. The dehydrating methodology allowed finding a average reflectance difference of 26% between the maximum and the minimum water content on the leaf, proving the influence of the RWC in the spectral behavior in which the water plays great influence in the medium infrared reflectance region (1300 nm - 2500 nm). From the spectral curves it was possible to conclude that the wavelengths near 1400 nm and 1900 nm were the most sensitive to the water content. The principal content analyses reinforced these results once the scores of the components that showed significant relations with the RWC had the bigger loadings in the mentioned spectral regions. Spectral indices already described in literature were calculated using the spectral responses and their results were submitted to a simple regression for predicting RWC and EWT. The spectral index calculated by the combination of medium infrared (1300 nm and 1450 nm) was the one which had better results when prediction water parameters in which SR... had an R2=0,72 for RWC and R2=0,81 for EWT The spectral data was correlated to the water parameters and it was observed that for the RWC at 1881 nm showed a maximum negative coefficient of correlation of r=-0,89 whereas the EWT showed a maximum negative coefficient of correlation of r=-0,79 at 2165 nm. Three selection methods were tested for the hyperespectral variables in order to generate a mathematical model through linear regression. For the RWC parameter, the selection method of stepwise variables was the one which generated and R2=0,86 and a RSMSE = 13,85%. For this method just 6 predicting variables were left. While the variables selection method by spectral regions was the most precise when predicting the EWTparameter with a R2 = 0,87 and a RMSE = 0,00012 g/cm2 being just 5 spectral variables necessary.

Neste trabalho é proposta uma nova distribuição de quatro parâmetros denominada distribuição log-logística exponenciada geométrica, baseada em um mecanismo de dupla ativação para modelar dados de tempo de vida. Para esta nova distribuição, foi realizado um estudo da função de densidade de probabilidade, da função de distribuição acumulada, da função de sobrevivência e da função de taxa de falha, a qual apresenta formas que podem modelar dados de tempo de vida, tais como: forma crescente, decrescente, unimodal, bimodal e forma de U. Obteve-se expansões da função de densidade, expressões para os momentos de probabilidade ponderada, função geradora de momentos, desvios médios e as curvas de Bonferroni e de Lorenz. Considerando dados censurados, foi utilizado o método de máxima verossimilhança para estimação dos parâmetros. Analogamente também é proposto um modelo de regressão baseado no logaritmo da distribuição log-logística exponenciada geométrica com dupla ativação, que é uma extensão dos modelos de regressão logística exponenciada e logística. Este modelo pode ser usado na análise de dados reais, por fornecer um melhor ajuste que os modelos de regressão particulares, logística exponenciada e logística. Finalmente, são apresentados duas aplicações para ilustrar a utilização da nova distribuição. / In this work, we propose a new distribution with four parameters the so called exponentiated log-logistic geometric distribution based on a double mechanism of activation for modeling lifetime data. For this new distribution, we study the density function, cumulative distribution, survival function and the failure rate function which allows major harzad rates: increasing, decreasing, bathtub, unimodal and bimodal failure rates. We also obtain the density function expansions and the expressions for the probability-weighted moments, moment generating function, mean deviation and Bonferroni and Lorenz curves. Considering censored data, we use the maximum likelihood method for estimating the parameters. Similarly, we also propose the regression model based on the logarithm of the exponentiated log-logistic geometric distribution with double activation, which is an extension of the exponential logistic and logistic regression models. This new model could be widely used in the analysis of real data to provide a better fit than exponetial logistic and logistic regression models. Finally, two applications are presented to illustrate the application of the new distribution.

The selection on genetic values predicted from markers could substantially increase the rate of genetic gain in animals by increasing accuracy of prediction and reducing generation interval, especially for difficult to measure traits, such as feed efficiency. Feed efficiency is the most important trait in animal production due to its impacts on cost of production and environmental factors. Many metrics measure the feed efficiency, such as ratio of gain to feed (FER), the ratio of feed to gain (FCR) and residual feed intake (RFI). Nevertheless, in ovine, no study with the aim of understand the genetic variants or the accuracy of genomic estimated breeding value (GEBV) for feed efficiency traits was published yet. Moreover, before to apply the genomic information, it is necessary to understand and characterized the population structure, for instance, by linkage disequilibrium (LD). Both genome-wide association studies (GWAS) and genomic selection (GS) leverage LD between marker and causal mutation. Based on the above considerations, the aim of this study was to map LD in ovine, characterized by Brazilian Santa Inês sheep; to search genetic variants for feed efficiency traits (FER, FCR and RFI) through GWAS; and to verify the accuracy of GEBV for RFI. In total, 396 samples (animals) of Longissimus dorsi muscle were collect. A high-density panel of SNP (Illumina High-Density Ovine SNP BeadChip®) comprising 54,241 SNPs was used to obtain the genotyping data. The phenotype data was comprised of 387 animals. The average LD between adjacent markers for two LD metrics, r² and |D\'|, were 0.166 and 0.617, respectively. The degree of LD estimated was lower than reported in other species and it was characterized by short haplotype blocks. Consequently, for genomic analyses, high-density panels of marker are recommended. Many markers were associated to feed efficiency traits in GWAS, mainly to RFI trait. Few candidate genes were reported in this study, highlighting NRF-1 (nuclear respiratory factor 1), which controls mitochondrial biosynthesis, the most important process responsible by a great fraction of the produced energy. Finally, we verified the accuracy of GEBV for RFI using few Bayesian regression models, and we found low accuracy, ranging from 0.033 (BayesB with π=0.9912) to 0.036 (BayesA), which might be explained by the low relationship among animals and small training population. / A seleção com base nos valores genéticos genômicos preditos pode aumentar substancialmente a taxa de ganho genético em animais por meio do aumento da acurácia de predição e redução do intervalo de gerações, especialmente para características de difícil e/ou onerosa mensuração, como eficiência alimentar. A eficiência alimentar é uma das características mais importantes na produção animal devido principalmente aos seus impactos econômicos e ambientais. Muitas métricas representam a eficiência alimentar, por exemplo: a relação do ganho de peso e consumo alimentar (EA), a proporção do consumo alimentar e ganho de peso (CA) e o consumo alimentar residual (CAR). Em ovinos, nenhum estudo com o objetivo de buscar variantes genéticas ou verificar a acurácia do valor genético genômico estimado para eficiência alimentar foi publicado. Adicionalmente, antes de aplicar a informação genômica, é necessário compreender e caracterizar a estrutura da população, como por meio do desequilíbrio de ligação (LD). O estudo de associação genômica (GWAS) e seleção genômica (GS) consideram o LD entre marcador e a mutação causal. Com base nas considerações acima, o objetivo deste estudo foi mapear o LD em ovinos, caracterizado pela raça ovina Santa Inês; localizar variantes genéticas para as características de eficiência alimentar (EA, CA e CAR) utilizando a abordagem GWAS; e verificar a acurácia da estimação dos valores genéticos genômico para o CAR. No total, foram coletadas 396 amostras (animais) do músculo Longissimus dorsi, para posterior genotipagem utilizando o painel de alta densidade (Illumina High-Density Ovine SNP BeadChip®), compreendendo 54.241 SNPs. O banco fenotípico é composto por 387 animais. O LD médio entre marcadores adjacentes para duas métricas de LD, r² e |D\'|, foram 0,166 e 0,617, respectivamente. O grau de LD estimado foi menor que o relatado em outras espécies e foi caracterizado por blocos de haplótipos curtos. Consequentemente, para as análises genômicas são recomendados painéis de marcadores de alta densidade. No GWAS, foram encontrados muitos marcadores associados aos fenótipos, em especial, à característica CAR. Alguns genes candidatos foram relatados neste estudo, destacando-se o NRF-1 (fator respiratório nuclear 1), que controla a biossíntese mitocondrial, o processo mais importante responsável por grande parte da produção de energia. Finalmente, verificamos a acurácia do valor genético genômico estimado para o CAR usando modelos de regressão Bayesiana, e encontramos baixos valores para acurácia (0,033 a 0,036) o que pode ser explicado pelo baixo grau de relacionamento entre os indivíduos e tamanho reduzido da população de treinamento.