Durante as últimas décadas, o melhoramento genético em bovinos leiteiros no Brasil baseou-se somente na importação de material genético, resultando em ganhos genéticos de pequena magnitude para as características de interesse econômico. Dessa forma, existe a necessidade eminente de avaliações genéticas dos animais sob condições nacionais de ambiente, de maneira a se prover um aumento na produção de leite aliado à qualidade. Neste contexto, o conhecimento sobre a composição do leite é de extrema importância para o entendimento de como alguns fatores ambientais e, principalmente genéticos podem influenciar no aumento dos conteúdos de proteína (PROT), gordura (GOR) e ácidos graxos (AG) benéficos e na redução da contagem de células somáticas, visando a melhoria da qualidade nutricional deste produto. Diante disso, o objetivo desse trabalho foi predizer os teores de AG de interesse usando regressão linear bayesiana, bem como estimar componentes de variância, coeficientes de herdabilidade e comparar modelos de diferentes ordens de ajuste por meio de funções polinomiais de Legendre, sob modelos de regressão aleatória. Amostras de leite foram submetidas a análises de cromatografia gasosa e espectrometria em infravermelho médio para determinação dos ácidos graxos. A comparação dos resultados obtidos por ambos os métodos foi realizada por meio da correlação de Pearson, análise de Bland-Altman e regressão linear bayesiana e, posteriormente, equações de predição foram desenvolvidas para os ácidos graxos mirístico (C14:0) e linoléico conjugado (CLA), a partir de regressões lineares simples e múltipla bayesiana considerando-se prioris nãoinformativas e informativas. Polinômios ortogonais de Legendre de 1ª a 6ª ordens foram utilizados para o ajuste das regressões aleatórias das características. A predição dos AG por meio da aplicação da regressão linear foi viável, com erros de predição variando entre 0,01 e 4,84g por 100g de gordura para o C14:0 e 0,002 e 1,85 por 100g de gordura para o CLA, sendo neste caso os menores erros de predição obtidos quando adotada a regressão múltipla com priori não informativa. Os modelos que melhor se ajustaram para GOR, PROT, C16:0, C18:0, C18:1c9, CLA, saturados (SAT), insaturados (INSAT), monoinsaturados (MONO) e poliinsaturados (POLI) foi o de 1ª ordem, e para escore de célula somática (ESC) e C14:0 o de 2ª ordem. As estimativas de herdabilidade obtidas variaram de 0,08 a 0,11 para GOR; 0,28 a 0,35 para PROT; 0,03 a 0,22 para ECS; 0,12 a 0,31 para C16:0; 0,08 a 0,14 para C18:0; 0,24 a 0,43 para C14:0; 0,07 a 0,17 para C18:1c9; 0,13 a 0,39 para CLA; 0,14 a 0,31 para SAT; 0,04 a 0,14 para INSAT; 0,04 a 0,13 para MONO; 0,09 a 0,20 para POLI e 0,12 para PROD, nos modelos que melhor se ajustaram. Concluise que melhorias na qualidade nutricional do leite podem ser obtidas por meio da inclusão das características produtivas e do perfil de ácidos graxos em programas de seleção genética. / During the last decades, genetic improvement in dairy cattle in Brazil was based only on the importation of genetic material, resulting in small genetic gains for economic interest traits. There is a perceived need for genetic evaluation under national environment conditions to provide an increase in milk production allied to quality. In this context, the knowledge of the milk composition is very important for understanding how certain environmental factors and especially genetic factors may influence the increase in protein content (PROT), fat (FAT), beneficial fatty acids (FA) and in reducing somatic cell count, aiming to improve the nutritional quality of this product. The aim of this study was to predict the levels of interest FA using Bayesian linear regression and estimate the components of variance, coefficients of heritability and compare models with different orders of adjustment by Legendre polynomials functions, in random regression models. Milk samples were subjected to gas chromatography analysis and mid-infrared spectrometry for the determination of fatty acids. The comparison of the results obtained by both methods was performed using Pearson\'s correlation, Bland-Altman analysis and Bayesian linear regression, subsequently, prediction equations were developed for the fatty acids myristic (C14:0) and conjugated linoleic (CLA) from simple linear regressions and multiple Bayesian considering non-informative and informative priors. Legendre orthogonal polynomials from 1st to 6th orders were used to fit the random regression of the traits. That was viable the prediction of FA by applying the linear regression with prediction errors ranging from 0.01 to 4.84 g per 100 g of fat for C14:0 and 0.002 to 1.85 per 100 g of fat for CLA, in this case the smaller prediction errors obtained when adopted the multiple regression with non-informative priori. The models that best fit for FAT, PROT, C16:0, C18:0, C18:1C9, CLA, saturated (SAT), unsaturated (UNSAT), monounsaturated (MONO) and polyunsaturated (POLY) was the one of 1st order and for somatic cell scores (SCS) and C14:0 the one of 2nd order. The estimates of heritability ranged from 0.08 to 0.11 for FAT; 0.28 to 0.35 for PROT; 0.03 to 0.22 for SCS; 0.12 to 0.31 for C16:0; 0.08 to 0.14 for C18:0; 0.24 to 0.43 for C14:0; 0.07 to 0.17 for C18:1C9; 0.13 to 0.39 for CLA; 0.14 to 0.31 for SAT; 0.04 to 0.14 for UNSAT; 0.04 to 0.13 for MONO, 0.09 to 0.20 for POLY and 0.12 for PROD, in the models that best fit. We conclude that improvements in the nutritional quality of milk can be obtained through the inclusion of productive traits and fatty acid profile in genetic selection programs.

Bilhões de dólares movimentam a indústria cinematográfica mundial anualmente. Por esse motivo, diversos estudos científicos têm intrigado pesquisadores e investidores que buscam prever a bilheteria de um filme. Ainda assim, os estudos preditivos pré-produção são escassos, e não existem propostas de pesquisa que utilizem atores e diretores como vínculo entre filmes. Essa é uma ideia sensata, pois, por diversas vezes, as altas bilheterias acompanham contratações de atores e diretores aclamados no universo cinematográfico. Posto isso, neste trabalho, buscou-se responder à pergunta de pesquisa: É possível prever receitas de bilheteria de cinema utilizando o relacionamento entre atores e diretores como indicador social? Através de técnicas de Social Network Analysis, que tratam da descrição de padrões de relacionamento entre membros de uma rede, e examinam como o envolvimento nessa rede ajuda a explicar comportamento e atitudes desses membros, descreveu-se uma forma inédita de utilização das métricas de SNA em um modelo de regressão linear múltipla, para estimar a bilheteria de um filme, dada a contratação de determinado diretor. A rede foi construída com informações dos atores principais e diretores de 1,144 filmes, de 2000 a 2013, e o modelo proposto validado com informações de filmes de 2014 a 2016. Apresenta-se ainda uma descrição exploratória detalhada da rede cinema, comparando atores e diretores e explorando seus relacionamentos pela análise de rede social. Como resultado, identificou-se atores e diretores líderes da rede cinema, e comunidades de atores e diretores influentes, que podem ser utilizadas para ações de marketing mais efetivas, maior notoriedade de eventos na mídia e contratações de elenco e direção. Isso para aumentar a disseminação do filme e, assim, maximizar a bilheteria para novas produções. Além disso, com um coeficiente de determinação adequado, o modelo proposto explica 67.66% da variabilidade da raiz quadrada da bilheteria, dada a contratação de determinado diretor. Dessa forma, concluiu-se que os conceitos e métricas de SNA, associados à inferência estatística, podem ser utilizados como estratégia de negócio na escolha do diretor de uma nova produção cinematográfica, visando ao sucesso pela maximização da bilheteria mundial. / Billions of dollars mobilize the movie industry annually. Because of that, many scientific studies are bothering researchers and investigators that seek to estimate a blockbuster. Nonetheless, pre-production predictive studies are rare, and there are no research proposals that use actors and directors as links between movies. This idea is reasonable, as the hiring of celebrated actors and directories from the movie universe usually follows blockbusters. In this context, the aim if this research was to answer the following question: Is it possible to estimate blockbusters through the relationship between actors and directors and a social indicator? By means of Social Network Analysis, that deals with the description of relationship patterns between members of a network - and investigates how the engagement in this network helps to explain these members´ behaviors and attitudes - we described a new way of using the SNA metrics in a multiple linear regression model to estimate a blockbuster, based on the hiring of a specific director. The network was built with information from the main actors and directors of 1.144 movies, from 2000 to 2013, and the proposed model was validated with other movies information, from 2014 to 2016. We also present a detailed exploratory description of the movie network, comparing actors and directors, and exploring their relationships through the social network analysis. As a result, we identified actors and directors considered leaders of the movie network, as well as communities of influent actors and directors that could be used for more effective marketing actions, more visibility of media events, and hiring of cast and direction. Furthermore, with anappropriatedetermination coefficient, the proposed model explain 67.66% of the blockbuster\'s square root variability based on the hiring of a specific director. In this way, we concluded that the SNA concepts and metrics can be used as a business strategy in choosing the director of a new movie production, together with the statistic inference, so as to maximize the global box office success.

A batata é uma das culturas de maior importância na produção agrícola da Venezuela. As condições climáticas de baixa temperatura e alta umidade, existentes na região onde normalmente se cultiva a batata, são favoráveis para a ocorrência da Requeima, sendo esta a doença que mais limita a produção de batata em quase todas as regiões produtoras do país. A batata é semeada na Venezuela em variadas condições de altitudes, desde os 400 até 3000 manm, sendo a região Andina (Táchira, Mérida e Trujillo) uma das mais produtoras, portanto, a existência de bases de dados meteorológicas de qualidade é de extrema importância. Nessa região, a densidade de estações meteorológicas que registram a temperatura do ar é muito irregular e pequena, sendo que outro problema é a ocorrência de falhas nas séries históricas diárias de precipitação, o que dificulta os estudos agrometeorológicos associados à determinação do risco climático devido à ocorrência de doenças nas culturas agrícolas. Em decorrência disso e da importância da cultura para o país, propôs-se à realização do presente trabalho, cujos objetivos foram: gerar modelos diários de estimativa da temperatura mínima, máxima e média do ar, empregando-se a regressão linear múltipla, considerando como variáveis independentes às coordenadas geográficas (longitude e latitude) e a altitude, preencher os dados faltantes em séries diárias de precipitação, mediante uma proposta do método do vizinho mais próximo, sendo este aquele determinado a partir da análise de agrupamento (método de Ward, com distância euclidiana); e caracterizar e espacializar o risco de ocorrência da Requeima da batata na região andina da Venezuela, mediante o modelo de previsão proposto por Hyre (1954), cujos dados de entrada são precipitação e temperatura média e mínima diárias. Estes dados foram obtidos de 106 estações meteorológicas pertencentes ao Ministério do Ambiente e Recursos Naturais da Venezuela, para um período de 31 anos (1967-1997). Os modelos obtidos para a estimativa das temperaturas mínima, máxima e média do ar apresentaram em média coeficientes de determinação superiores a 0,90, quando testados com dados independentes, com estimativas livres de erro significativos: índice de concordância d variando de 0,98 a 1,0 e RMSE médio menor que 2 °C. Para a precipitação, empregou-se uma base de dados que inicialmente apresentava um 17% de dados faltantes, o que foi reduzido para 2,5% com o uso do método proposto. Os erros (ME, MAE e RMSE) obtidos foram moderados (MAE 1,7 a 4,0 mm/dia) e o índice de concordância variou de 0,57, para dados diários, a 0,83, quando os dados foram agrupados em valores mensais. A interpolação do risco potencial máximo de ocorrência da Requeima se realizou mediante técnicas de Geoestatística, (Krigagem ordinária) gerando mapas de risco de cada data de semeadura (20), de 1° de janeiro a 15 de outubro. Foram definidos os índices de risco máximo e provável. Esses índices mostraram que a época de maior risco acontece durante o período chuvoso, principalmente nos estados de Táchira e Trujillo. / Potato is one of the most importance crops for Venezuela´s agriculture. However, low temperature and high humidity in the region where potatoes are growed are favorable to Late Blight (Phytophtora infestans) occurrence. Such disease limits the potato production in almost all regions of the country. Potato crop is growed in Venezuela at different altitudes, between 400 and 3000 msnm, being the Andes Region, which include the states of Táchira, Mérida, and Trujillo, the biggest producer. In this region, the existence of a weather database is of extreme importance, but the density of weather stations which measure air temperature is very low and the stations are not very well distributed. Another problem related to weather data is that daily rainfall measurements is not very reliable due to failures and missing data, which causes difficulties for agrometeorological studies associated to climatic risks of diseases occurrence. In function of what was mentioned above and taking into account the importance of potato crop to Venezuela, the objectives of the present study are: to generate models to estimate daily air temperature (average, maximum, and minimum) based on the multiple linear regression and geographical coordinates (latitude, longitude, and longitude); to fill in missing daily rainfall data through a proposed method of the nearest neighboor, which is determined by the cluster analysis (Ward Method, with Euclidean distance); and to characterize and spatialize the climatic risk of potato Late Blight occurrence in the Andes region of Venezuela, based on the forecast model proposed by Hyre (1954), which uses as input daily rainfall and daily average and minimum air temperature. Data used in this study were obtained from 106 weather stations, from the Ministry of Environment and Natural Resources of Venezuela, for a period of 31 years (1967-1997). The obtained models for estimating average, maximum, and minimum air temperatures showed on average determination coefficients (R2) higher than 0.90 when tested with independent data and estimated values free of significant errors: d (agreement index) from 0.98 to 1.00 and average RMSE smaller than 2oC. After to be organized, rainfall data presented a database with 17% of the missing data. Using the proposed method (the nearest neighboor) this percentage fell down to 2.5%. The statistical test of this method showed moderate errors, with MAE between 1.7 and 4.0 mmday-1 and d from 0.57 (daily basis) to 0.83 (monthly basis). The interpolation of the potential maximum climatic risk for Late Blight occurrence was done by Geostatistics, (ordinary Kriging method), generating the map of risks for each sowing date.(20) of January 1st to October 15th. The maximum and most likely risks were then defined. These indexes showed that the period with the highest risk for potato Late Blight occurrence is during the rainy season, mainly in the states of Táchira and Trujillo.

Internationally, female L2 learners of English are believed to outperform males in all areas including writing. However, in the context of Sweden, the gender gap has been reducing in recent decades. A body of literature focusing on gender differences and syntactic complexity of Swedish high school L2 learners of English using the Uppsala Learner English Corpus (ULEC) has not provided strong evidence to suggest female students outperform male students. Furthermore, the analyses of most of these studies do not take into consideration other important control variables, lack thorough statistical testing and use small datasets. This study uses linear regression analysis to test the hypothesis of whether females outperform males. It uses the ratio of dependent clauses to total clauses (DC/C) as a proxy of syntactic complexity which is estimated using the L2 Syntactic Complexity Analyzer (L2SCA). A total of 663 essays written by year one and year two senior high school L2 learners taken from the ULEC dataset are used in the analysis. The results clearly reject the hypothesis that females outperform males. An inconclusive yet interesting insight which requires further investigation is some evidence from the results which suggests that males may, in fact, outperform females when programme fixed effects are considered.

Consideramos um modelo de regressão linear simples, em que tanto a variável resposta como a independente estão sujeitas a censura intervalar. Como motivação utilizamos um estudo em que o objetivo é avaliar a possibilidade de previsão dos resultados de um exame audiológico comportamental a partir dos resultados de um exame audiológico eletrofisiológico. Calculamos intervalos de previsão para a variável resposta, analisamos o comportamento dos estimadores de máxima verossimilhança obtidos sob o modelo proposto e comparamos seu desempenho com aquele de estimadores obtidos de um modelo de regressão linear simples usual, no qual a censura dos dados é desconsiderada. / We consider a simple linear regression model in which both variables are interval censored. To motivate the problem we use data from an audiometric study designed to evaluate the possibility of prediction of behavioral thresholds from physiological thresholds. We develop prediction intervals for the response variable, obtain the maximum likelihood estimators of the proposed model and compare their performance with that of estimators obtained under ordinary linear regression models.

Resíduos de medicamento veterinário podem estar presentes em produtos comestíveis de origem animal, tais como carne, leite, ovos e mel. Para assegurar que a concentração de tais resíduos não excede um limite considerado seguro (Limite Máximo de Resíduo - LMR) deve ser estabelecido o período de carência, que é o tempo que deve ser respeitado para que um animal possa ser enviado para o abate após ter recebido um dado medicamento veterinário. A estimação do período de carência usualmente é feita pelo ajuste de um modelo de regressão linear simples, seguido pelo cálculo de um limite de tolerância. Para isso, os pressupostos de homocedasticidade e de normalidade dos erros do modelo devem ser atendidos. No entanto, violações desses pressupostos são frequentes nos estudos de depleção residual. No presente trabalho foram utilizados dois bancos de dados da quantificação de resíduo de medicamento veterinário em tecidos de bovinos e o período de carência foi estimado para fígado, gordura, músculo e rins. Os modelos de regressão foram ajustados para a média dos resultados de cada animal, para a média dos resultados de cada extração analítica e para os resultados obtidos para cada réplica, sendo que para esta última situação foi ajustado um modelo de regressão linear com efeitos mistos. O modelo linear ajustado para as médias obtidas para cada extração analítica apresentou maior precisão nas estimativas dos parâmetros do modelo e também menor período de carência. No entanto, para esse modelo também foram detectados mais pontos potencialmente influentes comparado aos demais modelos ajustados. Não foi possível calcular o limite de tolerância e, consequentemente, predizer o período de carência quando utilizado o modelo com efeitos mistos. Conclui-se que a o ajuste de outros modelos estatísticos mais robustos e flexíveis deve ser considerado para a estimação do período de carência de medicamento veterinário. / Veterinary drugs residues can be found in foodstuffs of animal origin such as meat, milk, eggs and honey. In order to ensure that the concentration of these residues does not exceed a safe limit (Maximum Residue Limit - MRL) it is necessary to establish a withdrawal period, which is the waiting time necessary for an animal to be sent for slaughtering after having received a veterinary drug. The estimation of the withdrawal period is normally obtained by the fitting of a simple linear regression model, followed by the calculation of a tolerance limit. For this, the assumptions of homoscedasticity and the normality of the errors must be met. However, violations of these assumptions are frequent in the residual depletion studies. In the present study two database of the quantification of veterinary drug residue in bovine tissues were used and the withdrawal period was estimated for liver, fat, muscle and kidneys. The regression models were fitted to the mean value of the results obtained for each animal, to the mean value of the results obtained for each analytical extraction and to the results obtained for the repeated sample measurements, and a linear mixed model was fitted for this later situation. The linear model fitted to the mean value of the results obtained for each analytical extraction showed greater precision in the parameters estimates of the model as well as shorter withdrawal period. However, for this model, more potentially influential points were detected compared to other models fitted. It was not possible to calculate the tolerance limit, and, consequently, to predict the withdrawal period using the mixed effects model. In conclusion, the fitting of the other more robust and flexible statistical models should be considered for the estimation of the withdrawal period of veterinary drug.

O tamanho do fígado é um critério importante para o diagnóstico diferencial de cães com suspeita de doenças hepáticas, porém, há uma carência na literatura veterinária no que se refere à avaliação de seu volume, principalmente pelo ultrassom, que é considerado um excelente recurso para avaliação desse órgão. Para se obter uma maneira prática e de simples execução de se mensurar o volume hepático através da ultrassonografia, foram realizadas medidas externas (altura, largura e perímetro do tórax) e medidas ultrassonográficas lineares do fígado de 82 cadáveres de cães, de idades e raças variadas, por dois observadores. Essas medidas foram correlacionadas com o volume hepático determinado por deslocamento de água, através de regressões lineares. As equações obtidas por regressão linear foram: Volume hepático (ml) = 639 + 10 &rho; + 75 medA - 55h - 23peri + 1,4h &#42 peri (r2 ajustado = 0,81; p &lt; 0,01), Volume hepático (ml) = 822 + 14 &rho; + 59 medE - 59h - 28peri + 1,7h &#42; peri (r2 ajustado= 0,83; p < 0,01), e Volume hepático (ml) = 30 + 0,3 &#42; x (r2 = 0,88; p < 0,01), onde peri = perímetro do tórax (cm); &rho;= peso corporal (kg); medA = medida ultrassonográfica.A (cm), mensurada do início do parênquima hepático até o diafragma, tangenciando o colo da vesícula biliar; medE= medida ultrassonográfica.E (cm), mensurada na linha média, da borda caudal do fígado até o diafragma; h = altura do tórax (cm) e; x = h &#42; largura do tórax &#42; medA. A associação entre medidas ultrassonográficas hepáticas com o peso corpóreo, assim como com a altura e o perímetro torácicos permitiu boa correlação com o volume hepático. As medidas ultrassonográficas estabelecidas mostraram-se reprodutíveis por um mesmo observador ou observadores diferentes / The liver size is an important criterion for differential diagnosis of dogs with suspected liver disease, however, there is a lack in the veterinary literature regarding estimation of liver volume, especially by ultrasound, which is considered an excellent resource for evaluation of that organ. In order to obtain a practical and simple method of measuring liver volume by ultrasonography, external measures (height, width and girth of the chest) and linear ultrasound measures of the liver of 82 dog corpses of various ages and breeds were done by two observers. By linear regression these measures were correlated with liver volume, determined by water displacement. The equations obtained were: Hepatic volume (ml) = 639 + 10 &rho; + 75 medA - 55h - 23peri + 1.4h &#42; peri (adjusted r2 = 0.81; p < 0.01), Hepatic volume (ml) = 822 + 14 &rho; + 59 medE - 59h - 28peri + 1.7h &#42; peri (adjusted r2 = 0.83; p < 0.01), and Hepatic volume (ml) = 30 + 0,3 &#42; x (adjusted r2 = 0,88; p < 0,01), where peri = perimeter of the chest (cm); = body weight (kg); medA = ultrassonographic measurement A (cm), from the beginning of the hepatic parenchyma to the diaphragm tangent to the neck of the gallbladder; MedE= ultrassonographic measurement.E (cm), from the caudal border of the liver to the diaphragm, measured on the midline; h = height of the chest (cm) and; x = h &#42; width of the chest &#42; medA. The association of liver ultrasound measures with the weight, height and thoracic perimeter provided good ground for a correlation with the liver volume. The ultrasound measures proved to be reproducible inter as well as intra observer

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Técnicas quantitativas e ferramentas de geoprocessamento têm sido aliadas à interpretação dos processos pedogenéticos para possibilitar a elaboração de mapas mais precisos, obtidos por processo mais rápido e menos oneroso. Dentre os modelos aplicados, os denominados modelos híbridos empregam variáveis auxiliares preditoras e autocorrelação espacial, para viabilizar a predição de atributos de solo em locais não amostrados. A iniciativa para mapeamento digital do solo em escala mundial – GlobalSoilMap.net atua no sentido de disponibilizar representações globais de atributos de solo, elaboradas por meio da aplicação de modelo híbrido em dados legados de solos, realizando a prática do Mapeamento Digital de Solos (MDS). Com base nesse princípio, esse trabalho baseou-se na hipótese de que a aplicação da técnica híbrida regressão-krigagem, utilizando dados legados de levantamento de solo e covariáveis de relevo e sensoriamento remoto proveem mapa de atributos de solo representativos de uma área da Cuesta de Botucatu. O modelo foi aplicado localmente, a duas profundidades, para representação contínua do Índice de Avermelhamento (IAV), saturação de bases (V%), teor de areia, teor de argila, CTC e pH dos solos da Fazenda Experimental Edgárdia, para a qual são disponíveis dados de levantamento de solo. As covariáveis preditoras derivadas de um MDE e de imagem orbital foram uniformizadas a uma resolução espacial de 10 m, e os métodos foram selecionados de acordo com a verificação de correlação linear significativa entre atributos e covariáveis e autocorrelação espacial dos atributos ou dos resíduos de regressões lineares múltiplas (RLM). Os dados foram separados em subconjuntos de treinamento e validação. Os coeficientes de correlação entre atributos de solo e covariáveis foram significativos e variaram de -0,40 a 0,51. Os preditores mais correlacionados aos atributos foram Índice Topográfico de Umidade (ITU), Declividade (Decl), Aspecto (Aspc), Elevação (Elev) e índice de vegetação NDVI, sendo os quatro últimos os principais na estimação das frações texturais. Os valores de R² ajustado das RLM, entre 0,10 e 0,36, foram considerados baixos. De modo geral, os mapas de predição expuseram padrões característicos da variação espacial observada nos mapas das covariáveis preditoras, usadas na calibração dos modelos. Foi observado um incremento na acurácia entre as duas etapas do processo de RK, indicando que o mapa final é superior em relação à RLM. No entanto, os modelos apresentaram, de modo geral, um baixo desempenho quando avaliados por meio de validação externa, mesmo com a estratificação em duas áreas mais uniformes em termos de relevo. Os resultados indicaram a limitação do uso de amostragem para fins de levantamento em modelos de predição. Houve ainda dificuldade de aplicação dos modelos em função do contexto litológico complexo e da dinâmica local de formação de solos, que não puderam ser detectadas pelas covariáveis selecionadas. Apesar das limitações, os mapas de predição apresentaram coerência com o conhecimento relativo aos atributos, nas condições locais. / The soil map is an essential tool for land use planning and studies related to environmental aspects of this important natural resource. Quantitative techniques and geoprocessing tools are currently combined with the interpretation of pedogenic processes to enable the development of more accurate maps obtained by faster and less costly process. Among the models applied to it, the hybrid models employ predictive auxiliary variables and spatial autocorrelation, to enable the prediction of soil attributes in unsampled locations. The digital soil mapping worldwide project – GlobalSoilMap.net acts in order to provide global representations of soil attributes developed through the application of hybrid model in legacy soil data, performing the practice of Digital Soil Mapping (MDS). This work was based on the assumption that the application of the hybrid technique of regression-kriging (RK), using legacy data of soil survey and covariates of relief and remote sensing provide representative map of soil attributes of an area in Cuesta of Botucatu. The goal was to apply locally, in two depths, prediction models and continuous representation of Soil Redness Index (IAV), base saturation index (V%), sand content and clay content, cation-exchange capacity (CTC) and pH of the soils in Edgardia Experimental Farm, for which are available soil survey data. The predictor covariates were derived from an Digital Elevation Model (MDE) and an orbital image. They were all standardized at spatial resolution of 10 m, the methods were selected by checking significant linear correlation between attributes and covariates and spatial autocorrelation of attributes or residues of multiple linear regressions (RLM). The data were separated into training and validation subsets. The correlation coefficients (r) between soil attributes and covariates were significant and ranged from -0.40 to 0.51. The predictors more correlated to attributes were topographic wetness index (ITU), slope (Decl), aspect (Aspc), elevation (Elev) and vegetation index (NDVI), and the last four are key definers of granulometric fractions. The values of adjusted R² of RLM were between 0.10 and 0.36, which is considered low. In general, the prediction maps exhibited characteristic patterns of spatial variation observed in the covariates maps, used in the calibration of the models. An increase in accuracy was observed between the two steps of the modeling process by RK, indicating that the final map is better than the RLM. However, the models showed generally low performance, and did not provide good results when evaluated by external validation and even if the area was stratified in two smaller plots, with more homogeneous relief. The results indicated the restricted use of soil survey sampling in prediction models, and the difficulty of applying MDS in areas with complex lithology, especially where the correlation between local dynamics of soil genesis and selected covariates are not strong. Despite the limitations, the prediction maps were consistent with knowledge about soil properties in local conditions.

The present work discuss the continuous double auction mechanisms and the order book models. After a brief introduction to selected models, a general model of the the continuous double auction from the thesis title is described. Further, a structure of british market data is given as well as an approach to them. Based on these data the validity of Smith Farmer's model and Cont Stoikov's model is tested in the context of general model by linear regression. Finally, based on the previous results, the own order book model is suggested and its validity tested.

A batata é uma das culturas de maior importância na produção agrícola da Venezuela. As condições climáticas de baixa temperatura e alta umidade, existentes na região onde normalmente se cultiva a batata, são favoráveis para a ocorrência da Requeima, sendo esta a doença que mais limita a produção de batata em quase todas as regiões produtoras do país. A batata é semeada na Venezuela em variadas condições de altitudes, desde os 400 até 3000 manm, sendo a região Andina (Táchira, Mérida e Trujillo) uma das mais produtoras, portanto, a existência de bases de dados meteorológicas de qualidade é de extrema importância. Nessa região, a densidade de estações meteorológicas que registram a temperatura do ar é muito irregular e pequena, sendo que outro problema é a ocorrência de falhas nas séries históricas diárias de precipitação, o que dificulta os estudos agrometeorológicos associados à determinação do risco climático devido à ocorrência de doenças nas culturas agrícolas. Em decorrência disso e da importância da cultura para o país, propôs-se à realização do presente trabalho, cujos objetivos foram: gerar modelos diários de estimativa da temperatura mínima, máxima e média do ar, empregando-se a regressão linear múltipla, considerando como variáveis independentes às coordenadas geográficas (longitude e latitude) e a altitude, preencher os dados faltantes em séries diárias de precipitação, mediante uma proposta do método do vizinho mais próximo, sendo este aquele determinado a partir da análise de agrupamento (método de Ward, com distância euclidiana); e caracterizar e espacializar o risco de ocorrência da Requeima da batata na região andina da Venezuela, mediante o modelo de previsão proposto por Hyre (1954), cujos dados de entrada são precipitação e temperatura média e mínima diárias. Estes dados foram obtidos de 106 estações meteorológicas pertencentes ao Ministério do Ambiente e Recursos Naturais da Venezuela, para um período de 31 anos (1967-1997). Os modelos obtidos para a estimativa das temperaturas mínima, máxima e média do ar apresentaram em média coeficientes de determinação superiores a 0,90, quando testados com dados independentes, com estimativas livres de erro significativos: índice de concordância d variando de 0,98 a 1,0 e RMSE médio menor que 2 °C. Para a precipitação, empregou-se uma base de dados que inicialmente apresentava um 17% de dados faltantes, o que foi reduzido para 2,5% com o uso do método proposto. Os erros (ME, MAE e RMSE) obtidos foram moderados (MAE 1,7 a 4,0 mm/dia) e o índice de concordância variou de 0,57, para dados diários, a 0,83, quando os dados foram agrupados em valores mensais. A interpolação do risco potencial máximo de ocorrência da Requeima se realizou mediante técnicas de Geoestatística, (Krigagem ordinária) gerando mapas de risco de cada data de semeadura (20), de 1° de janeiro a 15 de outubro. Foram definidos os índices de risco máximo e provável. Esses índices mostraram que a época de maior risco acontece durante o período chuvoso, principalmente nos estados de Táchira e Trujillo. / Potato is one of the most importance crops for Venezuela´s agriculture. However, low temperature and high humidity in the region where potatoes are growed are favorable to Late Blight (Phytophtora infestans) occurrence. Such disease limits the potato production in almost all regions of the country. Potato crop is growed in Venezuela at different altitudes, between 400 and 3000 msnm, being the Andes Region, which include the states of Táchira, Mérida, and Trujillo, the biggest producer. In this region, the existence of a weather database is of extreme importance, but the density of weather stations which measure air temperature is very low and the stations are not very well distributed. Another problem related to weather data is that daily rainfall measurements is not very reliable due to failures and missing data, which causes difficulties for agrometeorological studies associated to climatic risks of diseases occurrence. In function of what was mentioned above and taking into account the importance of potato crop to Venezuela, the objectives of the present study are: to generate models to estimate daily air temperature (average, maximum, and minimum) based on the multiple linear regression and geographical coordinates (latitude, longitude, and longitude); to fill in missing daily rainfall data through a proposed method of the nearest neighboor, which is determined by the cluster analysis (Ward Method, with Euclidean distance); and to characterize and spatialize the climatic risk of potato Late Blight occurrence in the Andes region of Venezuela, based on the forecast model proposed by Hyre (1954), which uses as input daily rainfall and daily average and minimum air temperature. Data used in this study were obtained from 106 weather stations, from the Ministry of Environment and Natural Resources of Venezuela, for a period of 31 years (1967-1997). The obtained models for estimating average, maximum, and minimum air temperatures showed on average determination coefficients (R2) higher than 0.90 when tested with independent data and estimated values free of significant errors: d (agreement index) from 0.98 to 1.00 and average RMSE smaller than 2oC. After to be organized, rainfall data presented a database with 17% of the missing data. Using the proposed method (the nearest neighboor) this percentage fell down to 2.5%. The statistical test of this method showed moderate errors, with MAE between 1.7 and 4.0 mmday-1 and d from 0.57 (daily basis) to 0.83 (monthly basis). The interpolation of the potential maximum climatic risk for Late Blight occurrence was done by Geostatistics, (ordinary Kriging method), generating the map of risks for each sowing date.(20) of January 1st to October 15th. The maximum and most likely risks were then defined. These indexes showed that the period with the highest risk for potato Late Blight occurrence is during the rainy season, mainly in the states of Táchira and Trujillo.