Thesis (Ph. D.)--University of Washington, 2000. / Vita. Includes bibliographical references (p. 142-150).

Th.--Autom.--Toulouse--I.N.P., 1981. N°: 49.

Th.--Sci. math.--Rennes 1, 1978. N°: 289.

O agronegócio da soja, caracterizado como investimento em atividade produtiva, envolve problemas de incertezas com o comprometimento definitivo de recursos, com a impossibilidade de reverter decisões tomadas e, também, com o esforço de prever a renda a ser obtida com a colheita. A questão relevante para o sojicultor é como avaliar o rendimento esperado de grãos em um contexto de incertezas, base para o cômputo da taxa de retorno do investimento na produção de soja. Este trabalho teve como objetivo estabelecer uma metodologia que associa um modelo estocástico de precipitação a um modelo de predição do rendimento da cultura de grãos de modo a permitir a atribuição de probabilidades aos rendimentos esperados de soja. Foram utilizados dados meteorológicos diários referentes à precipitação pluvial, temperatura máxima, mínima e média do ar, umidade relativa do ar, radiação solar global e velocidade do vento a 2 metros, bem como o rendimento de soja de Cruz Alta(RS) do período 1/1/1975-31/12/1997 A precipitação pluvial diária foi ajustada à cadeia de Markov de primeira ordem e dois estados e na função gama com variação sazonal para os meses de outubro a abril. Os resultados indicaram que a metodologia associando a geração de séries de precipitação pluvial, evapotranspiração da soja e evapotranspiração real, aplicadas como variáveis de entrada no modelo de predição do rendimento de grãos, possibilitou a definição da densidade de probabilidade do rendimento esperado de soja e, por conseguinte, a quantificação do risco na forma da distribuição de probabilidade acumulada do rendimento. O risco de ocorrência de um valor de rendimento de soja, menor que um valor mínimo de aceitação, quantiifcado pela sua distribuição de probabilidade acumulada, fundamentada em um fenômeno da natureza - a precipitação pluvial - que não depende da vontade humana. A obtenção do rendimento desejado envolve um processo que depende de organização, isto é, depende de fatores subjetivos, de decisões e escolhas. Enfim, um processo que comporta alternativas e depende de iniciativas humanas.

Submitted by Marcos Samuel (msamjunior@gmail.com) on 2017-06-05T13:41:47Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Bruno.pdf: 2491135 bytes, checksum: b2a29680c09b614937b857dbb76e5997 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-06-08T11:27:14Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_Bruno.pdf: 2491135 bytes, checksum: b2a29680c09b614937b857dbb76e5997 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-08T11:27:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_Bruno.pdf: 2491135 bytes, checksum: b2a29680c09b614937b857dbb76e5997 (MD5) / Neste trabalho, apresentaremos inicialmente uma definição formal para os determinantes de matrizes quadradas levando em consideração o conceito de permutação, com a finalidade de possibilitar uma argumentação consistente para o Ensino Médio e uma justificativa para a conhecida Regra de Sarrus para o cálculo de determinantes de matrizes de ordem 3. Posteriormente iremos explorar algumas aplicações dos Sistemas Lineares em temas variados, chamando atenção para as Probabilidade, com as Cadeias de Markov.

Submitted by Thalita Cristine Landeira Portela Faro (thalita.faro@fgv.br) on 2011-04-28T17:20:53Z No. of bitstreams: 1 1411742.pdf: 2808751 bytes, checksum: 52b19fd70b554fc88a8afcd218b2f07d (MD5) / Approved for entry into archive by Thalita Cristine Landeira Portela Faro(thalita.faro@fgv.br) on 2011-04-28T17:21:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 1411742.pdf: 2808751 bytes, checksum: 52b19fd70b554fc88a8afcd218b2f07d (MD5) / Made available in DSpace on 2011-04-28T17:21:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1411742.pdf: 2808751 bytes, checksum: 52b19fd70b554fc88a8afcd218b2f07d (MD5) Previous issue date: 2002

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio Econômico, Programa de Pós-Graduação em Economia, Florianópolis, 2017. / Made available in DSpace on 2017-10-31T03:15:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 348877.pdf: 814916 bytes, checksum: 366e4c34d5ac89eda43a95b6f1976d50 (MD5) Previous issue date: 2017 / A questão da mobilidade de renda e suas implicações têm recebido maior atenção por parte dos pesquisadores nos últimos anos. O presente estudo tem o objetivo de descrever o comportamento da mobilidade de renda entre os estratos econômicos no Brasil, tendo como base as informações da Pesquisa Nacional por Domicílios (PNAD) de 2004, 2008 e 2012. Para tanto, foram estimadas as probabilidades de transição entre os quintis de renda, através do método de Cadeias de Markov. Tais probabilidades consideram os rendimentos familiares per capita dos indivíduos economicamente ativos (PEA).Os resultados sugerem persistência entre os quintis de renda durante os anos observados, isto é: baixa mobilidade entre os estratos. / Abstract : The issue of income mobility and its implications has received greater recognition from researchers in recent years. The present study aims at describing the behavior of income mobility among socioeconomic strata in Brazil, based on National Household Sample Survey (PNAD) of IBGE from 2004, 2008, and 2012. To do so, the transition probabilities among the income quintiles were estimated, using the Markov Chain method. Such probabilities take into account the per capita family income of economically active people (PEA). The results suggest persistence among the income quintiles during the observed years: showing low mobility between the socioeconomic strata.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2746_Dissertacao Mestrado Sandra Mara Torres Muller.pdf: 1596961 bytes, checksum: 1c83c866ba9c4c8be2733c291bf4e2b7 (MD5) Previous issue date: 2012-08-01 / Neste trabalho foram estudadas e implementadas três técnicas incrementais de adaptação de modelos ocultos de Markov (HMM - Hidden Markov Model) baseadas nos algoritmos de treinamento, que são a esperança da maximização (expectation maximization - EM), a k-means segmental (segmental k-means) e a máximo a posteriori (Maximum a Posteri- ori -MAP). Essas técnicas, muito utilizadas em reconhecimento de voz, são aqui usadas para sinais biomédicos, mais precisamente para sinal de eletrocardiograma (ECG). Para tal objetivo, utilizou-se uma plataforma, já desenvolvida, de segmentação e classificação de ECG, além de detecções de anomalias cardíacas como extra-sístole ventricular (ESV) e isquemia do miocárdio. Nessa plataforma, os modelos de Markov são empregados na etapa de segmentação do sinal de ECG, tendo em vista a identificação das formas de onda elementares que compõem um ciclo cardíaco. O desenvolvimento dessas técnicas permite, uma vez que a plataforma esteja funcionando como sistema real, um juste autônomo dos modelos µas variações do sinal de ECG ao longo do tempo, assim como a outras variações presentes em um sistema real. As técnicas foram avaliadas a partir de experimentos usando duas bases de sinais de ECG: QT database e European ST-T database. Os resultados confirmam o ganho de desempenho obtido com a adaptação, permitindo uma modelagem do sinal ao longo do tempo mais apropriada. As técnicas desenvolvidas são indicadas também para outros tipos de sinais biomédicos, como o sinal de eletroencefalograma (EEG), por exemplo.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2013-07-16T01:21:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 223146.pdf: 1281408 bytes, checksum: d858fbd30878f7f429dc25a4af5c65e8 (MD5)

O agronegócio da soja, caracterizado como investimento em atividade produtiva, envolve problemas de incertezas com o comprometimento definitivo de recursos, com a impossibilidade de reverter decisões tomadas e, também, com o esforço de prever a renda a ser obtida com a colheita. A questão relevante para o sojicultor é como avaliar o rendimento esperado de grãos em um contexto de incertezas, base para o cômputo da taxa de retorno do investimento na produção de soja. Este trabalho teve como objetivo estabelecer uma metodologia que associa um modelo estocástico de precipitação a um modelo de predição do rendimento da cultura de grãos de modo a permitir a atribuição de probabilidades aos rendimentos esperados de soja. Foram utilizados dados meteorológicos diários referentes à precipitação pluvial, temperatura máxima, mínima e média do ar, umidade relativa do ar, radiação solar global e velocidade do vento a 2 metros, bem como o rendimento de soja de Cruz Alta(RS) do período 1/1/1975-31/12/1997 A precipitação pluvial diária foi ajustada à cadeia de Markov de primeira ordem e dois estados e na função gama com variação sazonal para os meses de outubro a abril. Os resultados indicaram que a metodologia associando a geração de séries de precipitação pluvial, evapotranspiração da soja e evapotranspiração real, aplicadas como variáveis de entrada no modelo de predição do rendimento de grãos, possibilitou a definição da densidade de probabilidade do rendimento esperado de soja e, por conseguinte, a quantificação do risco na forma da distribuição de probabilidade acumulada do rendimento. O risco de ocorrência de um valor de rendimento de soja, menor que um valor mínimo de aceitação, quantiifcado pela sua distribuição de probabilidade acumulada, fundamentada em um fenômeno da natureza - a precipitação pluvial - que não depende da vontade humana. A obtenção do rendimento desejado envolve um processo que depende de organização, isto é, depende de fatores subjetivos, de decisões e escolhas. Enfim, um processo que comporta alternativas e depende de iniciativas humanas.