Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-05-25T13:54:35Z No. of bitstreams: 1 Aranildo Rodrigues de Lima Junior.pdf: 636074 bytes, checksum: 5f3ad98d36eb71272e1ee3c218fe2afb (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-25T13:54:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Aranildo Rodrigues de Lima Junior.pdf: 636074 bytes, checksum: 5f3ad98d36eb71272e1ee3c218fe2afb (MD5) Previous issue date: 2011-02-11 / In the majority-vote model with noise, defined in a network, a given site (spin) assumes the posite state (sign) of the majority of its neighboring spins with probability q and it takes the same state with probability (1−q). The noise parameter q is homogeneous for all sites. In this work, we investigate a more general and realistic version of the majority-vote model, in which a given site i has its own noise parameter qi satisfying a mixed probability distribution. In this way, there is a heterogeneous distribution of noise among the sites in the network. We consider the case of a distribution defined by P(qi) = bd (qi)+(1−b)d (qi−q), where b is the fraction of sites without noise and q is taken from a Gaussian distribution. We perform Monte Carlo simulations on random graphs of different sizes and three average connectivity, for several values of the parameter b. We calculate the magnetization, the susceptibility and the Binder’s fourth-order cumulant as functions of q. We note that the system presents an order-disorder phase transition at a critical value of the parameter noise qc, which is an increasing function of the fraction of sites without noise. We use finite-size scaling theory to construct the phase diagram of the model and estimate the critical exponents b /n , g / nd 1/n . These exponents satisfy the hyperscaling relation with effective dimensionality equals to unity, for all values of average connectivity and b. Finally we conclude that, the majority-vote model with mixed distribution of noise on random graphs belongs to a different universality class from the model with homogeneous distribution of noise. / No modelo do voto da maioria com ruído, definido em uma rede, um dado sítio (spin) toma o estado contrário (sinal) à maioria dos seus vizinhos com probabilidade q e concorda com o estado da maioria dos seus vizinhos com probabilidade (1−q), onde q é o parâmetro de ruído homogêneo para todos os sítios. Nessa dissertação investigamos o modelo do voto da maioria com distribuição mista de ruídos, no qual cada sítio tem o parâmetro q satisfazendo uma distribuição mista de probabilidade de forma que há uma distribuição heterogênea com relação aos ruídos dos sítios da rede. Consideramos o caso de uma distribuição dada por P(qi) = bd (qi)+(1−b)d (qi −q), onde b é a fração de sítios com ausência de ruído e q é dado por uma distribuição Gaussiana. Realizamos simulações de Monte Carlo para diversos valores do parâmetro b, em grafos aleatórios de diferentes tamanhos N e três valores da conectividade média. Calculamos a magnetização, a susceptibilidade e o cumulante de Binder como funções de q. Notamos que o sistema apresenta uma transição de fase do tipo ordem-desordem em um valor crítico do parâmetro de ruído qc, o qual é uma função crescente da fração de sítios com ausência de ruído. A partir da teoria de escala de tamanho finito construímos o diagrama de fases do modelo no plano qc versus b e estimamos os expoentes críticos b /n , g /n e 1/n . Esses expoentes satisfazem a relação de hiper-escala com a dimensionalidade efetiva do sistema D = 1 para todos os valores da conectividade média e b. Por fim concluímos que o modelo do voto da maioria com distribuição mista de ruído, pertence a uma classe de universalidade diferente do modelo com distribuição homogênea de ruído em grafos aleatórios.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-05-25T14:39:16Z No. of bitstreams: 1 Barbara Camboim Lopes de Figueiredo.pdf: 2032958 bytes, checksum: d463c6ab534a96f1ce5aac33c2dde210 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-25T14:39:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Barbara Camboim Lopes de Figueiredo.pdf: 2032958 bytes, checksum: d463c6ab534a96f1ce5aac33c2dde210 (MD5) Previous issue date: 2014-02-24 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The study of climate has great importance, given that a variation of climatic elements affect the economy of a certain region and life of the inhabitants. Climate variables temperature, humidity, atmospheric pressure, solar radiation, precipitation and wind can be affected by geophysical and environmental factors such as latitude, altitude, air mass, proximity to sea, sea currents and vegetation. Wind is the most complex climate element representing the natural phenomenon of turbulence, it is characterized by high temporal and spatial variability. Wind is generated by atmospheric air mass movement, and has influence on various environmental phenomena such as soil erosion, pollutant dispersal and transport of pollen and seeds. Knowing wind speed temporal and spatial distribution is crucial to evaluate the potential for generation of eolic energy. In this work we study long-term correlations in wind speed temporal series registered at twelve meteorological stations in the state of Pernambuco, Brazil. To this end we apply Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (MF-DFA) on hourly wind speed data for the period 2008-2011. All the analyzed series exhibit multifractal properties with generalized Hurst exponents above 0.5 indicating persistent temporal dynamics for both, small and large fluctuations. We also calculate other multifractal measures Rényi exponent and singularity spectrum, and complexity parameters, position of maximum, width and asymmetry of multifractral spectrum. No correlation was detected between complexity parameters and the geographic parameters longitude, latitude and altitude of the station, except for asymmetry of multifractal spectrum: negative correlation with longitude for maximum wind speed and negative correlation with latitude for average wind speed. However for all stations the strength of multifractality (indicated by width of multifractal spectrum) is greater for maximum wind speed then for average wind speed. These results contribute to a better understanding of the nature of stochastic processes governing wind dynamics which is necessary for development of more accurate predictive models for wind speed temporal variability and diverse phenomena influenced by wind. / O estudo do clima tem grande importância visto que a variação em elementos climáticos afeta a economia de uma região e a vida das pessoas que ali habitam. As variáveis climáticas temperatura, umidade, pressão atmosférica, radiação solar, precipitação e vento podem ser influenciadas por diversos fatores, geofísicos e ambientais, tais como latitude, altitude, massas de ar, continentalidade e maritmidade, relevo e vegetação. Um dos mais complexos elementos do clima é o vento, pelo fato de representar um fenômeno natural de turbulência, caracterizado por uma grande variabilidade temporal e espacial. O vento é gerado pelo movimento das massas de ar e pode influenciar vários fenômenos ambientais como erosão do solo, dispersão de poluentes e transporte de pólen e sementes. O conhecimento da distribuição temporal e espacial da velocidade do vento é crucial para avaliação do potencial eólico de uma região. Neste trabalho estudaram-se correlações de longo alcance das séries temporais de velocidade do vento registradas em 12 estações meteorológicas durante o período de 2008 a 2011 no estado de Pernambuco aplicando-se o método Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (MF-DFA) nas séries temporais horárias. Todas as séries analisadas mostram as propriedades multifractais com valores de expoente generalizado de Hurst acima de 0,5 indicando uma dinâmica persistente para pequenas e grande flutuações. Foram calculadas também as outras medidas multifractais, o expoente Rényi e o espectro multifractal bem como os parâmetros de complexidade: posição do máximo, largura e assimetria do espectro multifractal. Não foram encontradas correlação entre os parâmetros de complexidade e as coordenadas geográficas: longitude, latitude e altitude, exceto a medida de assimetria do espectro multifractal: correlação negativa entre a rajada e longitude e entre velocidade e latitude. Para todas estações as larguras do espectro multifractal foram maiores para a rajada que para a velocidade, indicando uma multifractalidade mais forte. Estes resultados contribuem para uma melhor compreensão da natureza dos processos estocásticos geradores da dinâmica do vento, necessária para o desenvolvimento de modelos confiáveis para predição da variabilidade temporal do vento e dos diversos fenômenos influenciados pelo mesmo.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-05-25T15:49:21Z No. of bitstreams: 1 Carlos Sergio Araujo dos Santos.pdf: 1655656 bytes, checksum: 7687ae013a71aadd4e9e9bf4783a172f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-25T15:49:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carlos Sergio Araujo dos Santos.pdf: 1655656 bytes, checksum: 7687ae013a71aadd4e9e9bf4783a172f (MD5) Previous issue date: 2010-01-15 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / Box and Cox (1964) developed a numerical procedure to transform the response variable such that the transformed variable should be as closed as possible to the normal distribution. The introduction of a new class of non linear symetric transformed models aims to extended the Box and Cox models to a general class of symetric models. The new class of models inclued all the continuos symmetric distributions with a possible non linear structure to the mean, making possible the use of the new class of regression models. It was applied in the estimate of volumes of the Eucalyptus tereticornis clones, with 7,5 years, planted in the Experimental Station of Araripe of the Agronomic Institute of Pernambuco (IPA), in the municipality of Araripina, in the semiarid of Pernambuco. The non linear model used as pattern was the Schumacher and Hall model. The results indicates that the transformed model with t-Student erros with two degrees of freedon adjusted better to the data set. / Box e Cox (1964) desenvolveram um procedimento numérico para escolher uma transformação da resposta tal que a distribuição da variável transformada esteja o mais próximo possível da distribuição normal. A introdução de uma nova classe de modelos simétricos transformados não lineares visa estender os modelos de Box e Cox para uma classe geral dos modelos simétricos. Esta nova classe de modelos inclui todas as distribuições contínuas simétricas com uma possível estrutura não linear para a média e capacitando o ajustamento de uma larga extensão de modelos para vários tipos de dados. Para ilustrar a utilidade dessa nova classe de modelos de regressão foi realizada uma aplicação na estimativa dos volumes de clones de Eucalyptus tereticornis com 7,5 anos oriundos de um experimento que está sendo realizado no Campo Experimental do Araripe do Instituto Agronômico de Pernambuco (IPA), localizado no Município de Araripina, no semiárido Pernambucano. O modelo não-linear utilizado para explicar os dados foi o modelo Schumacher-Hall. Diante dos resultados obtidos se concluí que o modelo transformado com erros t-Student com dois graus de liberdade foi o que melhor se ajustou os dados.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-05-25T16:16:39Z No. of bitstreams: 1 Cicero Carlos Felix de Oliveira.pdf: 934310 bytes, checksum: 4f4332b0b319f6bf33cdc1d615c36324 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-25T16:16:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cicero Carlos Felix de Oliveira.pdf: 934310 bytes, checksum: 4f4332b0b319f6bf33cdc1d615c36324 (MD5) Previous issue date: 2011-07-08 / This dissertation is being dealt with a discrete distribution based on Bernoulli trials, which is the Negative Binomial distribution. The main objective is to propose a new non-informative prior distribution for the Negative Binomial model, which is being termed as a possible prior distribution Beta(0; 0), which is an improper distribution. This distribution is also known for the Binomial model as Haldane prior, but for the Negative Binomial model there are no studies to date. The study of the behavior of this prior was based on Bayesian and classical contexts. The idea of using a non-informative prior is the desire to make statistical inference based on the minimum of information prior subjective as possible. Well, makes it possible to compare the results of classical inference that uses only sample information, for example, the maximum likelihood estimator. When is compared the Beta(0; 0) distribution with the Bayes-Laplace prior and Jeffreys prior, based on the Bayesian estimators (posterior mean and posterior mode) and the maximum likelihood estimator, note that the possible Beta(0; 0) prior is less informative than the others prior. It is also verified that is prior possible is a limited distribution in parameter space, thus, an important feature for non-informative prior. The main argument shows that the possible Beta(0; 0) prior is adequate, when it is applied in a predictive posterior distribution for Negative Binomial model, leading the a Beta-Negative Binomial distribution (which corresponds the a hypergeometric multiplied by a probability). All observations citas are strengthened by several studies, such as: basic concepts related to Bayesian Inference and concepts of the negative binomial distribution and Beta-Negative Binomial (a mixture of Beta with the negative binomial) distribution. / Nesta dissertação está sendo abordado uma distribuição discreta baseada em ensaios de Bernoulli, que é a distribuição Binomial Negativa. O objetivo principal é prôpor uma nova distribuição a priori não informativa para o modelo Binomial Negativa, que está sendo denominado como uma possível distribuição a priori Beta(0; 0), que é uma distribuição imprópria. Essa distribuição também é conhecida para o modelo Binomial como a priori de Haldane, mas para o modelo Binomial Negativa não há nenhum estudo até o momento. O estudo do comportamento desta a priori foi baseada nos contextos bayesiano e clássico. A ideia da utilização de uma a priori não informativa é o desejo de fazer inferência estatística baseada no mínimo de informação subjetiva a priori quanto seja possível. Assim, torna possível a comparação com os resultados da inferência clássica que só usa informação amostral, como por exemplo, o estimador de máxima verossimilhança. Quando é comparado a distribuição Beta(0; 0) com a priori de Bayes - Laplace e a priori de Jeffreys, baseado-se nos estimadores bayesiano (média a posteriori e moda a posteriori) e no estimador de máxima verossimilhança, nota-se que a possível a priori Beta(0; 0) é menos informativa do que as outras a priori. É verificado também, que esta possível a priori é uma distribuição limitada no espaço paramétrico, sendo assim, uma característica importante para a priori não informativa. O principal argumento mostra que a possível a priori Beta(0; 0) é adequada, quando ela é aplicada numa distribuição a posteriori preditiva para modelo Binomial Negativa, levando a uma distribuição Beta Binomial Negativa (que corresponde a uma hipergeométrica multiplicada por uma probabilidade). Todas as observações citadas são fortalecidas por alguns estudos feitos, tais como: conceitos básicos associados à Inferência Bayesiana e conceitos das distribuições Binomial Negativa e Beta Binomial Negativa (que uma mistura da Beta com a Binomial Negativa).

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-05-25T17:33:53Z No. of bitstreams: 1 Cicero Carlos Ramos de Brito.pdf: 2928725 bytes, checksum: 35b3038da8b53c426368cd7ed2c96e03 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-25T17:33:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cicero Carlos Ramos de Brito.pdf: 2928725 bytes, checksum: 35b3038da8b53c426368cd7ed2c96e03 (MD5) Previous issue date: 2014-08-07 / This work is divided into five chapters. The first one contains the objectives and the relevance of this study. In the second one, we review the literature presenting the state of the art in the field and we give an overview of the most used distributions which are the basis for the ones we generalize in later chapters. In the third chapter, the method for generating distributions is presented by means of a theorem and 7 corollaries. This method extends the probability distribution building process, so that the classes of distributions are constructed from pre-defined univariate monotonic functions and known distributions. In the fourth chapter, similarly to the third one, however, the construction was made from pre-defined multivariate monotonic functions and known multivariate distributions. We also conducted the development of new probability distributions and new generating functions of probability distribution classes. We illustrate the potentiality of this new univariate probability distribution we propose here by means of an application to an actual data set of excesses of flood peaks presented by Choulakian e Stephens (2001). For the application of the new multivariate distribution proposed, we used the database of measurements of Iris Flower exposed in Fisher’s work (1936). Six models were compared and, for their choice, we based on the Akaike Information Criterion (AIC), the Akaike Information Criterion corrected (AICc), Bayesian Information Criterion (BIC), the Hannan Quinn Information Criterion (HQIC) and the statistics of Cramér-von Mises and Anderson-Darling to assess the model fitting. Finally, we present the conclusions from de analyses, the comparisons from the results found in this thesis, the possibilities for research and ways to future works. / Este trabalho divide-se em cinco capítulos. No primeiro trazemos a introdução que contém os objetivos e a relevância deste estudo. No segundo, temos a revisão da literatura em que apresentamos o estado da arte deste campo do conhecimento e fazemos um apanhado das distribuições mais utilizadas que são base para as que generalizamos em capítulos posteriores. No terceiro capítulo, apresenta-se o método gerador, que é um teorema proposto com 7 corolários, que estende o processo de construções de distribuições de probabilidades, a fim de que as classes de distribuições sejam construídas a partir de funções monotônicas univariadas pré-definidas e distribuições conhecidas. No quarto capítulo foi trabalhado semelhantemente ao terceiro, entretanto, a construção se deu a partir das funções monotônicas multivariadas pré-definidas e distribuições multivariadas conhecidas. Também foi realizado o desenvolvimento das novas distribuições probabilísticas e novas funções geradoras de classes de distribuições probabilísticas. Ilustramos a potencialidade da nova distribuição de probabilidade univariada aqui proposta através de uma aplicação ao conjunto de dados reais de excessos de picos de enchentes apresentado em Choulakian e Stephens (2001). Para uma aplicação da nova distribuição multivariada proposta, utilizou-se a base de dados de medidas da Flor de Iris apresentada no trabalho de Fisher (1936). São comparados seis modelos e para a seleção desses modelos, foram utilizados o Critério de Informação de Akaike (AIC), o Critério de Informação de Akaike corrigido (AICc), o Critério de Informação Bayesiano (BIC), o Critério de Informação Hannan Quinn (HQIC) e as estatísticas de Cramer Von-Mises e de Anderson-Darling para avaliar o ajuste dos modelos. Por fim, apresentamos as conclusões a partir das análises e comparações dos resultados obtidos e direções a trabalhos futuros.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-06-01T16:43:16Z No. of bitstreams: 1 Cintia Maria Lopes Ferreira.pdf: 3870360 bytes, checksum: a5104bc0f1bab8950ee0485a7c45c453 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-01T16:43:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cintia Maria Lopes Ferreira.pdf: 3870360 bytes, checksum: a5104bc0f1bab8950ee0485a7c45c453 (MD5) Previous issue date: 2012-08-24 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The destruction of habitats is one of the most important factors leading to species extinction and loss of diversity, which is one of the most studied issues in biological and conservation in recent years. Since the human intervention on ecosystems is growing, resulting in fragmentation and loss of habitats, it is important to analyze the effects of these changes in spatial configuration have on ecological processes. In this work we aimed to study the dynamics of a model in which a predator and prey interact in a homogeneous environment with spatial structure when a proportion of the system is destroyed. We conducted this analysis using techniques from computer simulations as well as analytical tools. We obtained three different regimes depending on the values of model parameters in which there is coexistence of prey and predator, extinction of the predator with survival of prey and the extinction of prey leading to the extinction of the predator. We also studied the effects of destruction of a proportion of habitat on the system, and compared the results with those obtained for the case without fragmentation. We observed that increasing the number of destroyed sites leads to a reduction of the population of predators. We also observed that for a destruction of more than 15% of the sites, the regime of extinction of two species is no longer observed. / A destruição de habitats é um dos fatores mais relevantes que levam à extinção das espécies e perda da diversidade biológica e que é um dos assuntos de conservação mais estudados e debatidos nos últimos anos. Uma vez que a taxa de modificações humanas sobre os ecossistemas vem crescendo, resultando na fragmentação e perda de habitat, é importante analisar os efeitos que essas mudanças na configuração espacial têm nos processos ecológicos. Nesse trabalho tivemos como objetivo estudar a dinâmica de um modelo em que um predador e sua presa interagem em um ambiente homogêneo com estrutura espacial quando uma proporção do sistema é destruído. Realizamos essa análise através de técnicas de simulações computacionais e também ferramentas analíticas. Obtivemos três regimes diferentes dependentes dos valores dos parâmetros do modelo: coexistência de presa e predador, extinção do predador com sobrevivência da presa e extinção da presa levando a extinção do predador. Estudamos também os efeitos da destruição de uma proporção do habitat sobre o sistema, e comparamos os resultados com aqueles obtidos para o caso sem fragmentação. Observamos que o aumento na proporção de sítios destruídos leva a uma diminuição da população de predadores. Também observamos que para uma destruição de mais que 15% dos sítios, o regime de extinção das duas espécies não é mais observado.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-06-28T12:47:57Z No. of bitstreams: 1 Cristiane Rocha Albuquerque Lima.pdf: 1669674 bytes, checksum: 8c470f7b42a668a3ae34976123b15507 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-28T12:47:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cristiane Rocha Albuquerque Lima.pdf: 1669674 bytes, checksum: 8c470f7b42a668a3ae34976123b15507 (MD5) Previous issue date: 2007-02-28 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / The guitarfish Rhinobatos cf percelens is a marine ray inhabiting shallow coastal waters in southern hemisphere. The analyzed sample was collected at Caiçara do Norte, off Rio Grande do Norte state (Brazil). Traditional techniques and geometric morphometry were used aiming at identifying the specific status of the exploited species along the Brazilian Northeast coast. For that, comparisons between R. percellens and R. lentiginosus were carried out by means of data obtained from the literature and data from paratypes of both species provided by the Museu Oceanográfico da Universidade do Vale do Itajaí - MOVI. The knowledge of the specific status of fishes composing commercial catches is essential for allocating them in their proper stock units, so that stock assessments can be conducted as well as management measures undertaken. Thus, were used as approach the analysis morphometric, through techniques of image processing, analysis multivariate and geometric morphometric, using for comparison the described pattern widely accepted for each species. Individual images were digitalized through a camera and stored in files of image jpeg. The coordinates of landmarks and pseudo-landmarks definedover the dorsal part of the animal were obtained and matrix of data was submitted to the mentioned techniques allowing comparisons of the form variations among specimens. Results obtained pointed out two groups, consisting the first at dark coloration specimens with numerous white spots, while the second was made up of individuals brown coloration with or without spots. / Rhinobatos cf percellens é uma espécie de raia marinha de águas costeiras. A amostra analisada foi coletada em Caiçara do Norte, no estado do Rio Grande do Norte (Brasil). Técnicas tradicionais e de morfometria geométrica foram usadas com o objetivo de identificar o status específico da espécie explorada na costa Nordeste do Brasil. Para isso, comparações entre R. percellens e R. lentiginosus foram feitas através de dados obtidos na literatura e dados de parátipos de ambas espécies provenientes do Museu Oceanográfico da Universidade do Vale do Itajaí - MOVI. O conhecimento do status específico das espécies exploradas é essencial para alocação em suas próprias unidades de estoque, de forma que estas avaliações possam ser administradas bem como estabelecer medidas de administração. Assim, foram utilizadas como abordagem a análise morfométrica, através de técnicas de processamento de imagem, análise multivariada e morfometria geométrica, utilizando para comparação o padrão amplamente aceito para cada uma das espécies. Imagens individuais foram digitalizadas através de uma câmara e armazenadas em arquivos de imagem jpeg. As coordenadas de marcos anatômicos e pseudosmarcos anatômicos, definidos sobre a região dorsal do animal, foram obtidas e a matriz de dados submetida às técnicas mencionadas permitindo uma comparação das variações da forma entre os espécimes. Resultados obtidos apontaram dois grupos, consistindo o primeiro por espécimes de coloração escura com numerosos pontos brancos, o segundo foi formado por indivíduos de coloração marrom com presença ou não de manchas.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-06-28T14:02:55Z No. of bitstreams: 1 Damocles Aurelio Nascimento da Silva.pdf: 1947231 bytes, checksum: 50646fd00ad98b9c11daeb3638122230 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-28T14:02:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Damocles Aurelio Nascimento da Silva.pdf: 1947231 bytes, checksum: 50646fd00ad98b9c11daeb3638122230 (MD5) Previous issue date: 2014-09-24 / Many aspects of the weather cycle could be described by time series data. Meteorologists often use time series data to assess climate conditions and forecasts. Such models are generally continuous models. The interest was to analyze discrete weather data with the INAR (1) model, using classical and Bayesian approach to parameter estimation. The proposal is to analyze the data series using mixed models with Bayesian approach. Thus, this work is described a sequence of procedures for estimating parameters of autoregressive models of order p = 1, for integer values INAR(1), by classical inference via maximum likelihood estimator and Bayesian inference via simulation Monte Carlo Markov Chain (MCMC). Two alternatives are considered for the a priori density of the model parameters. For the former case is adopted a density non-priori information. For the second, we adopt a density combined beta-gamma. A posteriori analysis is performed by algorithms of MCMC simulation. Also evaluates the prediction of new values of the series number of days with precipitation. The period of analysis comprised 30=11= 1993 to 29=02=2012 and obtained estimates of the period of 31=03=2012 to 28=02=2013. One INAR (1) model of classical parameter estimation and four models INAR (1) Bayesian estimation for the parameters were used. The choice of the most appropriate model the Akaike information criterion (AIC) was used. The analysis of forecast errors was an instrument used to determine which model is best suited to the data. We conclude that the use of MCMC simulation makes the process more exible Bayesian inference and can be extended to larger problems. Mixed models showed better performance than the classical model, mixed among the more robust results than had been the model INAR (1) Poisson-Normal using a priori Beta. Soon we propose the use of thinning operation in mixed models. / Muitos aspectos do ciclo meteorol ógico poderiam ser descrito por dados de s éries temporais. Os meteorologistas costumam usar dados de s éries temporais para avaliar as condições clim áticas e previsões. Esse modelos em geral são modelos contínuos. O interesse foi analisar dados meteorol ógicos discretos com o modelo INAR(1), atrav és de abordagem cl ássica e bayesiana na estima ção dos parâmetros. A proposta é analisar os dados da s érie utilizando modelos mistos com abordagem bayesiana. Sendo assim, neste trabalho é descrito uma sequência de procedimentos para estimar parâmetros de modelos autoregressivos de ordem p = 1, para valores inteiros INAR(1), por meio de inferência cl ássica via estimador de m áxima verossimilhan ça e inferência bayesiana via simula ção de Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC). Duas alternativas são consideradas para a densidade a priori dos parâmetros do modelo. Para o primeiro caso, adota-se uma densidade a priori não informativa. Para o segundo, adota-se uma densidade conjugada beta-gama. A an álise a posteriori é efetuada por meio de algoritmos de simula ção MCMC. Avalia-se tamb ém a previsão de novos valores da s érie n úmero de dias com precipita ção. O per íodo de an álise compreendeu 30=11=1993 a 29=02=2012 e obteve previsões do per íodo de 31=03=2012 a 28=02=2013. Foram utilizados um modelo INAR(1) de estima ção cl ássica dos parâmetros e quatro modelos INAR(1) de estima ção bayesiana para os parâmetros. A escolha do modelo mais adequado foi utilizado o crit ério de informa ção de Akaike (AIC). A an álise dos erros de previsão foi um instrumento utilizado para verifi car qual modelo se adequou melhor aos dados. Conclui-se que o uso de simula ção MCMC torna o processo de inferência bayesiana mais flex ível, podendo ser estendido para problemas de dimensão maior. Os modelos mistos apresentaram melhores desempenho do que o modelo cl ássico, dentre os mistos o que teve resultados mais robustos foi o Modelo INAR(1) Poisson Normal utilizando a priori Beta. Logo propomos o uso da opera ção thinning em modelos mistos.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-06-28T16:41:02Z No. of bitstreams: 1 Dennis Marinho Oliveira Ramalho de Souza.pdf: 1003295 bytes, checksum: 60937307ae603aef0fcf28c69dd304b6 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-28T16:41:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dennis Marinho Oliveira Ramalho de Souza.pdf: 1003295 bytes, checksum: 60937307ae603aef0fcf28c69dd304b6 (MD5) Previous issue date: 2011-02-16 / When choosing the ideal test to perform the comparison of the experimental treatments means, there is no standard way or a manual or a solution to define the optimal test. The authors of each test set only a few theoretical restrictions or small details, but none of them determines to which experiment the test should be applied. As there is a need to establish which tests are best indicated and illustrate with an application it was used in this paper a design located in the region of the Gypsum Pole of the Araripe-PE with 15 clones of Eucalyptus spp. that were measured every six months over seven years, from 2002 to 2009,. In this paper, the tests used were the most widespread in the literature and applied the original methodologies in order to analyze the similarities among the tests at the levels of 1% and 5% of probabilities, and establish which clones presented mean of productions more significant. According to the results presented it was concluded that the tests of Tukey and Conagin are the most recommended and clones C41, C11 and C39 were the most productivies for biomass production in the region of Gypsum Plaster Pole of Araripe-PE. / Na escolha do teste ideal para realização da comparação das médias dos tratamentos no delineamento experimental, não existe uma maneira padrão ou manual ou uma solução que defina o teste ótimo. Os autores de cada teste estabelecem apenas algumas restrições teóricas ou pequenos detalhes, mas nenhum deles determina a que experimento o seu teste é indicado, dificultando assim para o experimentador conhecer o teste que deveria adotar. Como existe a necessidade de estabelecer quais testes são os mais indicados e ilustrar uma aplicação utilizou-se neste trabalho um delineamento localizado na região do Pólo Gesseiro do Araripe, com 15 clones de Eucalyptus spp. que foram mensurados a cada seis meses durante sete anos, no período 2002 a 2009,. Neste trabalho os testes utilizados foram os mais difundidos na literatura sendo aplicadas as suas metodologias originais com a finalidade de analisar as semelhanças entre cada teste nos níveis de significância 1% e 5%, bem como estabelecer nesse delineamento qual(is) clone(s) possui(em) a(s) média(s) de produção mais significativas. De acordo com os resultados apresentados se conclui que o teste de Tukey e Conagin são os mais recomendados e os clones C41, C11 e C39 são os mais indicados para produção de biomassa na região do Pólo Gesseiro do Araripe, Pernambuco.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-07-05T15:38:42Z No. of bitstreams: 1 Erinaldo Leite Batista Almeida.pdf: 3620819 bytes, checksum: b2532ef7524f47d5417d01445fec797b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-05T15:38:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Erinaldo Leite Batista Almeida.pdf: 3620819 bytes, checksum: b2532ef7524f47d5417d01445fec797b (MD5) Previous issue date: 2009-08-10 / Financial markets are complex systems that contain large numbers of interacting units, including interactions among various units in the same market and interactions between units in different markets. Various methods of economics, statistics and econophysics have been developed to analyze financial temporal series (such as price returns, share volume, number of transactions), and serve to establish theoretical models for underlying stochastic processes. The availability of financial data on the internet and increasing computational power have enabled researchers to conduct a large number of empirical studies on financial markets. These studies have shown some universal properties: the risk function of price returns is scale invariant, with power-law behavior and similar value of exponent for different markets; the absolute values of returns (volatility) exhibit long-range power-law correlations. In this work, we use methods if econophysics to study the statistical properties of Brazilian financial markets. We analyze and compare scale properties of risk functions and correlations in temporal series of price returns of agricultural commodities and stocks of various companies traded at Bovespa. We analyze the daily prices of five commodities and twenty stocks traded in the period 2000-2008. For both commodities and stocks, the risk function of daily price returns shows powerlaw behavior with the exponent outside the Levy stable region. The values of exponents are higher for stocks than for commodities. We use Detrended Fluctuation Analysis (DFA) to study correlations in daily time series of absolute values of returns (volatility). This method was developed to quantify long range correlations in non-stationary temporal series.All analyzed series show persistent behavior, meaning that large (small) values are more likely to be followed with large (small) values. The value of the DFA exponent is higher for commodities than for stocks. We also use Detrended Cross Correlation Analysis (DCCA) to study cross-correlations between two series. The values of DCCA exponents are above 0.5 for all series, indicating the existence of long range cross-correlations. This means that each stock or commodity has long memory of its own previous values and of previous values of other stocks or commodities studied. These results are in agreement with results obtained for American financial markets. / Mercados financeiros são caracterizados por um grande número de unidades e interações complexas, incluindo as interações internas (entre diferentes elementos de um mercado) e fatores externos (influência de outros mercados). Vários métodos de economia, estatística e recentemente econofísica foram desenvolvidos para analisar as séries temporais de variáveis financeiras (retorno de preços de ações, mercadorias e taxas de cambio, índice de mercado, volume de negociação, etc.), com objetivo de estabelecer os modelos teóricos para processos estocásticos que estão em base desses fenômenos. A disponibilidade de dados financeiros de vários mercados e crescente poder computacional resultaram em um grande número de estudos empíricos cujos resultados mostraram algumas propriedades universais: a função risco de retornos de preços segue uma lei de potência com o valor de expoente similar para os vários mercados; os valores absolutos de retornos possuem correlações de longo alcance. Neste trabalho foram usados os métodos de econofísica para estudar as propriedades estatísticas do mercado financeiro brasileiro. Foram analisadas e comparadas as propriedades de escala de função risco e de correlações em séries temporais de retornos de preços de mercadorias agrícolas e preços de ações de várias empresas negociadas na Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA). Foram analisados os preços diários de cinco mercadorias: açúcar, algodão, café, soja e boi, registrados em período 2000-2008. Para ações, analisamos as características seguintes: preços de abertura, fechamento, valores máximo e mínimo, volume e montante. Todas as séries são diárias, registradas no período de 2000-2008. São estudadas 20 empresas divididas em 4 grupos: bancos, energia, telecomunicações e siderurgia (5 empresas de cada grupo). Para todas as séries estudadas a função risco de retornos de preços segue uma lei de potência com os valores de expoente maiores para ações do que para mercadorias. As correlações são analisadas para os valores absolutos de retornos de preços (volatilidade). Foi usado o método Detrended Fluctuation Analysis (DFA), desenvolvido para quantificar as correlações de longo alcance em séries temporais não estacionárias. Todas as séries mostraram um comportamento persistente, significando que os valores grandes (pequenos) tem maior probabilidade de serem seguidos por valores grandes (pequenos). Os valores de expoente DFA são maiores para mercadorias do que para as ações. Foi utilizada uma generalização de DFA, Detrended Cross Correlation Analysis (DCCA) para analisar as correlações cruzadas entre duas séries. Os valores de expoente DCCA para todas as séries estudadas indicam a existência de correlações cruzadas de longo alcance significando que os valores de cada série possuem memória de longo alcance de seus valores anteriores e também de valores anteriores de outras série. Os resultados estão em acordo com os resultados obtidos para mercado americano.