Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Uma das ferramentas básicas no controle estatístico de processos são os gráficos de controle de Shewhart, úteis no monitoramento das características-chave da qualidade nos processos de produção. Este monitoramento pode ser feito através de gráficos de controle univariados ou multivariados, quando a característica de qualidade é representada, respectivamente, por uma variável aleatória univariada ou multivariada. Em alguns casos, a qualidade pode ser representada por algum tipo de perfil, uma relação linear ou não-linear entre suas características. Este trabalho é dedicado ao estudo da fase II de gráficos de controle, ao monitoramento de uma variável, em um processo de produção, que é representada por um perfil linear, e os coeficientes de regressão são estimados pelo método de mínimos quadrados ordinários e pelo filtro de Kalman. Utiliza-se o gráfico de controle 2 c para o monitoramento dos parâmetros, intercepto e coeficiente de inclinação, do modelo de regressão linear simples. É proposto a aplicação das estimativas do filtro de Kalman ao gráfico de controle 2 c e também o estudo da eficiência deste gráfico com tais estimativas, bem como, a comparação com as estimativas obtidas pelo método de mínimos quadrados ordinários. Através de uma métrica construída com as estimativas do filtro de Kalman e com as estimativas do método de mínimos quadrados ordinários, compara-se o desempenho do gráfico de controle 2 c e verifica-se que este é mais rápido na detecção de mudanças nos parâmetros do modelo do processo quando suas estimativas são geradas pelo filtro de Kalman do que pelo método de mínimos quadrados ordinários. / Shewhart chart is a fundamental tool in statistical process control, and is useful in the monitoring of key quality characteristics in production processes. That monitoring can be done by univariate or by multivariate control charts, when the quality characteristic can be represented by a random variable or random vector. There are however certain cases where the quality can be represented by a profile, linear or nonlinear, between its characteristics. This work is dedicated to the control strategy for Phase II, to the monitoring of variables in a production process following a linear profile and the regression coefficients estimated by least squares and by Kalman filter. Our aim is to compare the performance of the 2 c control chart when the parameters of the model are estimated by those alternative techniques. Control chart 2 c has been used to monitor parameters of simple linear regression model. It has been proposed to apply the Kalman Filter estimates in the control chart 2 c and to analyse the efficiency of this chart considering such estimates, as well as, the comparison with the least squares estimates. The performance of this chart has been compared by those two techniques of estimation and has been confirmed that the control chart 2 c is more efficient when combined with the Filter Kalman estimates than with the least squares estimates.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Métodos estocásticos oferecem uma poderosa ferramenta para a execução da compressão de dados e decomposições de matrizes. O método estocástico para decomposição de matrizes estudado utiliza amostragem aleatória para identificar um subespaço que captura a imagem de uma matriz de forma aproximada, preservando uma parte de sua informação essencial. Estas aproximações compactam a informação possibilitando a resolução de problemas práticos de maneira eficiente. Nesta dissertação é calculada uma decomposição em valores singulares (SVD) utilizando técnicas estocásticas. Esta SVD aleatória é empregada na tarefa de reconhecimento de faces. O reconhecimento de faces funciona de forma a projetar imagens de faces sobre um espaço de características que melhor descreve a variação de imagens de faces conhecidas. Estas características significantes são conhecidas como autofaces, pois são os autovetores de uma matriz associada a um conjunto de faces. Essa projeção caracteriza aproximadamente a face de um indivíduo por uma soma ponderada das autofaces características. Assim, a tarefa de reconhecimento de uma nova face consiste em comparar os pesos de sua projeção com os pesos da projeção de indivíduos conhecidos. A análise de componentes principais (PCA) é um método muito utilizado para determinar as autofaces características, este fornece as autofaces que representam maior variabilidade de informação de um conjunto de faces. Nesta dissertação verificamos a qualidade das autofaces obtidas pela SVD aleatória (que são os vetores singulares à esquerda de uma matriz contendo as imagens) por comparação de similaridade com as autofaces obtidas pela PCA. Para tanto, foram utilizados dois bancos de imagens, com tamanhos diferentes, e aplicadas diversas amostragens aleatórias sobre a matriz contendo as imagens. / Stochastic methods offer a powerful tool for performing data compression and decomposition of matrices. These methods use random sampling to identify a subspace that captures the range of a matrix in an approximate way, preserving a part of its essential information. These approaches compress the information enabling the resolution of practical problems efficiently. This work computes a singular value decomposition (SVD) of a matrix using stochastic techniques. This random SVD is employed in the task of face recognition. The face recognition is based on the projection of images of faces on a feature space that best describes the variation of known image faces. These features are known as eigenfaces because they are the eigenvectors of a matrix constructed from a set of faces. This projection characterizes an individual face by a weighted sum of eigenfaces. The task of recognizing a new face is to compare the weights of its projection with the projection of the weights of known individuals. The principal components analysis (PCA) is a widely used method for determining the eigenfaces. This provides the greatest variability eigenfaces representing information from a set of faces. In this dissertation we discuss the quality of eigenfaces obtained by a random SVD (which are the left singular vectors of a matrix containing the images) by comparing the similarity with eigenfaces obtained by PCA. We use two databases of images, with different sizes and various random sampling applied on the matrix containing the images.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Processos de produção precisam ser avaliados continuamente para que funcionem de modo mais eficaz e eficiente possível. Um conjunto de ferramentas utilizado para tal finalidade é denominado controle estatístico de processos (CEP). Através de ferramentas do CEP, o monitoramento pode ser realizado periodicamente. A ferramenta mais importante do CEP é o gráfico de controle. Nesta tese, foca-se no monitoramento de uma variável resposta, por meio dos parâmetros ou coeficientes de um modelo de regressão linear simples. Propõe-se gráficos de controle χ2 adaptativos para o monitoramento dos coeficientes do modelo de regressão linear simples. Mais especificamente, são desenvolvidos sete gráficos de controle χ2 adaptativos para o monitoramento de perfis lineares, a saber: gráfico com tamanho de amostra variável; intervalo de amostragem variável; limites de controle e de advertência variáveis; tamanho de amostra e intervalo de amostragem variáveis; tamanho de amostra e limites variáveis; intervalo de amostragem e limites variáveis e por fim, com todos os parâmetros de projeto variáveis. Medidas de desempenho dos gráficos propostos foram obtidas através de propriedades de cadeia de Markov, tanto para a situação zero-state como para a steady-state, verificando-se uma diminuição do tempo médio até um sinal no caso de desvios pequenos a moderados nos coeficientes do modelo de regressão do processo de produção. Os gráficos propostos foram aplicados a um exemplo de um processo de fabricação de semicondutores. Além disso, uma análise de sensibilidade dos mesmos é feita em função de desvios de diferentes magnitudes nos parâmetros do processo, a saber, no intercepto e na inclinação, comparando-se o desempenho entre os gráficos desenvolvidos e também com o gráfico χ2 com parâmetros fixos. Os gráficos propostos nesta tese são adequados para vários tipos de aplicações. Neste trabalho também foi considerado características de qualidade as quais são representadas por um modelo de regressão não-linear. Para o modelo de regressão não-linear considerado, a proposta é utilizar um método que divide o perfil não-linear em partes lineares, mais especificamente, um algoritmo para este fim, proposto na literatura, foi utilizado. Desta forma, foi possível validar a técnica proposta, mostrando que a mesma é robusta no sentido que permite tipos diferentes de perfis não-lineares. Aproxima-se, portanto um perfil não-linear por perfis lineares por partes, o que proporciona o monitoramento de cada perfil linear por gráficos de controle, como os gráficos de controle desenvolvidos nesta tese. Ademais apresenta-se a metodologia de decompor um perfil não-linear em partes lineares de forma detalhada e completa, abrindo espaço para ampla utilização. / Production processes need to be continually evaluated so that they are able to produce in the most effective and efficient way. Statistical process control (SPC) consists of a set of tools used for this purpose. The monitoring can be periodically performed through the SPC tools. The most important tool of SPC is the control chart. In this thesis, we focus on the monitoring of a response variable through the parameters or coefficients of a linear regression model. It is proposed adaptive χ2 control charts for monitoring the coefficients of linear regression models. More specifically, seven adaptive χ2 control charts are proposed for monitoring a simple linear regression model, being distinguished by the following properties: variable sample size; variable sampling interval; variable warning and control limits; variable sample size and sampling interval; variable sample size and limits; variable sampling interval and limits and finally, all design parameters varying. Performance measures of these charts were obtained through properties of Markov chain, for both the zero-state and the steady-state situation. It was found that the average time until a signal in the case of small to moderate shifts in the coefficients of the regression model decreased. The proposed charts were applied to an example of semiconductors manufacturing process. Moreover, a sensitivity analysis of the proposed charts is performed for different shifts magnitudes in the process parameters, namely the intercept and the slope, comparing the performance between the developed charts and also with the fixed parameter χ2 chart. The proposed charts in this thesis are suitable for several applications. In this work, it was also considered quality characteristics represented by nonlinear regression models. To the considered nonlinear regression model, the proposal is to use a method that divides the nonlinear profile in linear parts. More specifically, an algorithm for this purpose, proposed in the literature, was utilized. It approximates nonlinear profile by a set of linear profiles. It was possible to validate this technique, showing that it is robust in the sense that it allows different types of nonlinear profiles to be considered. In this way, techniques such as control charts developed here can be used to monitor each linear part. Furthermore, we present the methodology to decompose a nonlinear profile in linear parts in a detailed and complete way, allowing its widespread use.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-05-20T12:26:11Z No. of bitstreams: 1 Ana Clara Paixao Campos.pdf: 1515481 bytes, checksum: 29c30eb35f6e7da1f6e63d0971def668 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-20T12:26:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ana Clara Paixao Campos.pdf: 1515481 bytes, checksum: 29c30eb35f6e7da1f6e63d0971def668 (MD5) Previous issue date: 2013-02-02 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Knowing the spatial pattern of patients with genetic disease with physical disabilities in the treatment of Pernambuco AACD is of great importance because it makes it possible to guide the basic care assistance to these individuals and provide solid basis for planning public health policies. However, there are few references in the literature using the tools of spatial analysis in the context of disability. This dissertation was structured in the form of two papers. In the first article the global Moran's I index was used to characterize the spatial pattern of the rate of patients with genetic disease with physical disabilities in the AACD treatment of Pernambuco and the results were compared with those obtained with the randomization test. In both approaches we found the existence of spatial pattern for the rate of patients with genetic disease with physical disabilities in the treatment of Pernambuco AACD when we took into account the rates of four municipalities closest to each location. In the second article we evaluated the performance of the global Moran's I index and the Mantel test with Spearman correlation, both using randomization to assess the statistical significance, regarding the ability to detect spatial pattern for the rate of patients with diseases genetic with physical disabilities in the AACD treatment of Pernambuco. The results showed that the global Moran's I index proved to be a more satisfactory method for detecting the spatial pattern, since it uses the information in its calculations of the neighborhood, and provide greater control of the rejection rates of the null hypothesis under study. / Conhecer o padrão espacial dos portadores de doença genética com deficiência física em tratamento na AACD de Pernambuco é de grande importância, pois torna possível orientar a assistência aos cuidados básicos desses indivíduos e fornecer base sólida para o planejamento de políticas públicas de saúde. Entretanto, existem poucas referências na literatura utilizando o instrumental da análise espacial no contexto da deficiência física. A presente dissertação foi estruturada na forma de dois artigos científicos. No primeiro artigo o Índice I global de Moran foi utilizado para caracterizar o padrão espacial da taxa de pacientes portadores de doença genética com deficiência física em tratamento na AACD de Pernambuco e os resultados encontrados foram comparados com os obtidos através do teste de aleatorização. Em ambas as metodologias constatou-se a existência de padrão espacial agregado para a taxa de pacientes portadores de doença genética com deficiência física em tratamento na AACD de Pernambuco quando se levou em consideração as taxas dos 4 municípios mais próximos de cada localidade. No segundo artigo foi avaliado o desempenho do índice I global de Moran e do teste de Mantel com correlação de Spearman, ambos utilizando aleatorização para avaliar a significância da estatística, no que tange a capacidade de detectar padrão espacial para a taxa de pacientes portadores de doenças genéticas com deficiência física em tratamento na AACD de Pernambuco. Os resultados indicaram que o índice I global de Moran mostrou-se uma metodologia mais satisfatória para detectar do padrão espacial, uma vez que utiliza em seus cálculos as informações da vizinhança, além de proporcionar maior controle das taxas de rejeição da hipótese nula em estudo.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-05-20T14:30:00Z No. of bitstreams: 1 Andrea Andrade Prudente.pdf: 1364424 bytes, checksum: 52db48248a4f42fd96b6ee53463083eb (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-20T14:30:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Andrea Andrade Prudente.pdf: 1364424 bytes, checksum: 52db48248a4f42fd96b6ee53463083eb (MD5) Previous issue date: 2009-03-18 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / The main objective in this dissertation is to derive expressions for the second-order biases of the maximum likelihood estimators of the parameters of the Weibull generalized linear model (WGLM), which are useful to define corrected estimators. In order to reduce the bias of these estimators in finite sample sizes, the method of bias correction introduced by Cox and Snell (1968) was used. The new model adopts a link function which relates the vector of scale parameters of the Weibull distribution to a linear predictor. As a second objective, a revision of the normal non-linear models was also presented, including the method of least squares for estimating the parameters, some asymptotic results, measures of nonlinearity and diagnostic techniques, because in contrast to linear models, quality and, especially, the validity of their fits are evaluated not only by means of regression diagnostics, but also with the extent of the non-linear behavior. Finally, a brief description of generalized linear models (GLM) is given and the applicability of the model range. Real data sets were analyzed to demonstrate the applicability of the proposed models. These tests were conducted in the R environment for programming, data analysis, andgraphics. / Esta dissertação tem como objetivo principal apresentar expressões para os vieses de segunda ordem dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros do modelo linear generalizado de Weibull (MLGW), utilizando-as para obter estimadores corrigidos. Com o intuito de reduzir os vieses destes estimadores, em amostras de tamanho finito, utilizou-se a correção do viés pelo uso da equação de Cox e Snell (1968). Esse modelo permite a utilização de uma função de ligação para relacionar o vetor dos parâmetros de escala da distribuição de Weibull (parte da média) ao preditor linear. Um objetivo secundário foi revisar os modelos normais não-lineares, contemplando o método de mínimos quadrados para estimação dos seus parâmetros, alguns resultados assintóticos, medidas de não-linearidade e técnicas de diagnóstico, pois ao contrário dos modelos lineares, a qualidade e, principalmente, a validade dos seus ajustes são avaliadas não só por meio de diagnósticos de regressão, mas pela extensão do comportamento nãolinear. Por fim, foi apresentada, também, uma sucinta descrição dos modelos lineares generalizados (MLG) e a aplicabilidade do modelo gama. Dados reais foram analisados para demonstrar a aplicabilidade dos modelos propostos. Estas análises foram realizadas no ambiente de programação, análise de dados e gráficos R.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-06-28T16:05:18Z No. of bitstreams: 1 David Augusto Silva.pdf: 1453777 bytes, checksum: 4516b869e7e749b770a803eb7e91a084 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-28T16:05:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 David Augusto Silva.pdf: 1453777 bytes, checksum: 4516b869e7e749b770a803eb7e91a084 (MD5) Previous issue date: 2011-07-01 / The techniques for Time Series Analysis and Forecasting have great presence on the literature over the years. The computational resources combined with statistical techniques are improving the predictive results, and these results have been become increasingly accurate. Computational methods base on Artificial Neural Networks (ANN) and Evolutionary Computing (EC) are presenting a new approach to solve the Time Series Analysis and Forecasting problem. These computational methods are contained in the branch of Artificial Intelligence (AI), and they are biologically inspired, where the ANN models are based on the neural structure of intelligent organism, and the EC uses the concept of nature selection of Charles Darwin. Both methods acquire experience from prior knowledge and example of the given problem. In particular, for the Time Series Forecasting Problem, the objective is to find the predictive model with highest forecast perfomance, where the performance measure are statistical errors. However, there is no universal criterion to identify the best performance measure. Since the ANNs are the predictive models, the EC will constantly evaluate the forecast performance of the ANNs, using a fitness functions to guide the predictive model for an optimal solution. The Data Envelopment Analysis (DEA) was employed to predictive determine the best combination of variables based on the relative efficiency of the best models. Therefore, this work to study the optimization Fitness Function process with Data Envelopment Analysis applied the Intelligence Hybrid System for time series forecasting problem. The data analyzed are composed by financial data series, agribusiness and natural phenomena. The C language program was employed for implementation of the hybrid intelligent system and the R Environment version 2.12 for analysis of DEA models. In general, the perspective of using DEA procedure to evaluate the fitness functions were satisfactory and serves as an additional resource in the branch of time series forecasting. Researchers need to compute the results under different perspectives, whether in the matter of the computational cost of implementing a particular function or which function was more efficient in the aspect of assessing which combinations are unwanted saving time and resources. / As técnicas de análise e previsão de séries temporais alcançaram uma posição de distinção na literatura ao longo dos anos. A utilização de recursos computacionais, combinada com técnicas estatísticas, apresenta resultados mais precisos quando comparados com os recursos separadamente. Em particular, técnicas que usam Redes Neurais Artificiais (RNA) e Computação Evolutiva (CE), apresenta uma posição de destaque na resolução de problemas de previsão na análise de séries temporais. Estas técnicas de Inteligência Artificial (AI) são inspiradas biologicamente, no qual o modelo de RNA é baseado na estrutura neural de organismos inteligentes, que adquirem conhecimento através da experiência. Para o problema de previsão em séries temporais, um fator importante para o maior desempenho na previsão é encontrar um método preditivo com a melhor acurácia possível, tanto quanto possível, no qual o desempenho do método pode ser analisado através de erros de previsão. Entretanto, não existe um critério universal para identificar qual a melhor medida de desempenho a ser utilizada para a caracterização da previsão. Uma vez que as RNAs são os modelos de previsão, a CE constantemente avaliará o desempenho de previsão das RNAs, usando uma função de fitness para guiar o modelo preditivo para uma solução ótima. Desejando verificar quais critérios seriam mais eficientes no momento de escolher o melhor modelo preditivo, a Análise Envoltória de Dados (DEA) é aplicada para fornecer a melhor combinação de variáveis visando a otimização do modelo. Portanto, nesta dissertação, foi estudado o processo de otimização de Funções de Fitness através do uso da Análise Envoltória de Dados utilizando-se de técnicas hibridas de Inteligência Artificial aplicadas a área de previsão de séries temporais. O banco de dados utilizado foi obtido de séries históricas econômico- financeiras, fenômenos naturais e agronegócios obtidos em diferentes órgãos específicos de cada área. Quanto à parte operacional, utilizou-se a linguagem de programação C para implementação do sistema híbrido inteligente e o ambiente R versão 2.12 para a análise dos modelos DEA. Em geral, a perspectiva do uso da DEA para avaliar as Funções de Fitness foi satisfatório e serve como recurso adicional na área de previsão de séries temporais. Cabe ao pesquisador, avaliar os resultados sob diferentes óticas, quer seja sob a questão do custo computacional de implementar uma determinada Função que foi mais eficiente ou sob o aspecto de avaliar quais combinações não são desejadas poupando tempo e recursos.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-07-05T14:12:49Z No. of bitstreams: 1 Elias Dias Coelho Neto.pdf: 2570519 bytes, checksum: 45c9ec25f4446657c86b65924c054a2d (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-05T14:12:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Elias Dias Coelho Neto.pdf: 2570519 bytes, checksum: 45c9ec25f4446657c86b65924c054a2d (MD5) Previous issue date: 2012-12-20 / The rate at which species accumulate with increased sample size - the species-area relationship - is one of the most basic and fundamental problem in biogeography. This relationship has profound significance in understanding the generation and maintenance of biodiversity in an ecosystem. In this sense, this thesis introduces two models of community dynamics within two different frameworks: The first investigate the spatial patterns of species distribution in fragmented landscapes within the framework of the neutral theory. In the second approach the spatial patterns of species distribution on the genetic variability is studied under the assumption that natural selection has a prominent role in driving the evolution of such populations. Additionally, the model assumes that the environment is heterogeneous, such that the strength of natural selection depends on the localization of the species in the lattice. Our results for the neutral community model show that fragmentation has an important influence in shaping the specie-area relationship. In particular, the level of fragmentation than changes the size of the area interval when the species-area relation is well described by a power-law, S ∼ Az. We also investigate the biodiversity on the percolating cluster. In the non-neutral model our simulation results demonstrate that the level of heterogeneity of the environment affects the shape of the genetic-area relationships. But it is possible to recover the triphasic scenario for low and intermediate level of heterogeneity. / A taxa com que as espécies acumulam com o crescimento da área de amostragem - a relação espécie-área - é um dos problemas mais básicos e fundamentais em biogeografia. Esta relação tem significado profundo na compreensão da geração e manutenção da biodiversidade no ambiente. Nesse sentido, nesta tese introduzimos dois modelos para populações de organismos que interagem em ambiente finito e saturado: O primeiro para populações que sofrem variação em suas abundâncias de forma nula - modelo neutro; o segundo, as populações estão sob seleção natural e variabilidade genética - modelo não neutro. Em ambas as abordagens, para caracterizarmos a relação espécie-área, realizamos simulações computacionais para gerar diversidade de espécies em comunidades em equilíbrio. Na abordagem neutra utilizamos o método da coalescência na versão estendida a habitats fragmentados. Enquanto que na abordagem com seleção natural utilizamos o modelo NK para o ambiente com níveis de heterogeneidade entre habitats controlados pelo parâmetro λ . Nossos resultados para comunidade neutra mostram que o aumento da fragmentação do habitat influência o padrão da curva espécie-área, principalmente em áreas pequenas e intermediárias, aonde ocorre o encurtamento do comprimento do intervalo de áreas em que o regime de lei de potências é verificado. Nós notamos também que um pequeno valor da taxa de especiação ν , o expoente z da relação espécie-área se eleva com o crescimento da fragmentação. Por outro lado, quando pressão de seleção é considerada, o parâmetro de correlação λ também exerce uma importante influência sobre a formação do tamanho do regime intermediário da relação espécie-área, que decresce com o aumento do nível de correlação entre habitats. Quanto maior for a epistasia, mais pronunciado é esse efeito.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-07-07T12:44:03Z No. of bitstreams: 1 Josimar Mendes de Vasconcelos.pdf: 4725831 bytes, checksum: 716f4b6bc6100003772271db252915b7 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-07T12:44:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Josimar Mendes de Vasconcelos.pdf: 4725831 bytes, checksum: 716f4b6bc6100003772271db252915b7 (MD5) Previous issue date: 2011-08-08 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / The last years has increased the quantity of researchers and search scientific in the plantation, production and value of the soybeans in the Brazil, in grain. In front of this, the present dissertation looks for to analyze the data and estimate models that explain, of satisfactory form, the variability observed of the quantity produced and value of the production of soya in grain in the Brazil, in the field of the study. For the development of these analyses is used the classical and Bayesian inference, in the context of simultaneous equations by the tools of indirect square minimum in two practices. In the classical inference uses the estimator of square minima in two practices. In the Bayesian inference worked the method of Mountain Carlo via Chain of Markov with the algorithms of Gibbs and Metropolis-Hastings by means of the technician of simultaneous equations. In the study, consider the variable area harvested, quantity produced, value of the production and gross inner product, in which it adjusted the model with the variable answer quantity produced and afterwards the another variable answer value of the production for finally do the corrections and obtain the final result, in the classical and Bayesian method. Through of the detours normalized, statistics of the proof-t, criteria of information Akaike and Schwarz normalized stands out the good application of the method of Mountain Carlo via Chain of Markov by the algorithm of Gibbs, also is an efficient method in the modelado and of easy implementation in the statistical softwares R & WinBUGS, as they already exist smart libraries to compile the method. Therefore, it suggests work the method of Mountain Carlo via chain of Markov through the method of Gibbs to estimate the production of soya in grain. / Nos últimos anos tem aumentado a quantidade de pesquisadores e pesquisas científicas na plantação, produção e valor de soja no Brasil, em grão. Diante disso, a presente dissertação busca analisar os dados e ajustar modelos que expliquem, de forma satisfatória, a variabilidade observada da quantidade produzida e valor da produção de soja em grão no Brasil, no campo do estudo. Para o desenvolvimento dessas análises é utilizada a inferência clássica e bayesiana, no contexto de equações simultâneas através da ferramenta de mínimos quadrados em dois estágios. Na inferência clássica utiliza-se o estimador de mínimos quadrados em dois estágios. Na inferência bayesiana trabalhou-se o método de Monte Carlo via Cadeia de Markov com os algoritmos de Gibbs e Metropolis-Hastings por meio da técnica de equações simultâneas. No estudo, consideram-se as variáveis área colhida, quantidade produzida, valor da produção e produto interno bruto, no qual ajustou-se o modelo com a variável resposta quantidade produzida e depois a variável resposta valor da produção para finalmente fazer as correções e obter o resultado final, no método clássico e bayesiano. Através, dos desvios padrão, estatística do teste-t, critérios de informação Akaike e Schwarz normalizados destaca-se a boa aplicação do método de Monte Carlo via Cadeia de Markov pelo algoritmo de Gibbs, também é um método eficiente na modelagem e de fácil implementação nos softwares estatísticos R & WinBUGS, pois já existem bibliotecas prontas para compilar o método. Portanto, sugere-se trabalhar o método de Monte Carlo via cadeia de Markov através do método de Gibbs para estimar a produção de soja em grão, no Brasil.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-08-10T13:00:13Z No. of bitstreams: 1 Rejane dos Santos Brito.pdf: 1642561 bytes, checksum: 084711a62c79f703133a032643c8d19f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-10T13:00:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rejane dos Santos Brito.pdf: 1642561 bytes, checksum: 084711a62c79f703133a032643c8d19f (MD5) Previous issue date: 2009-03-20 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / We make a review about Edgeworth, Lugannani-Rice, Daniels and Cordeiro-Ferrari asymptotic approximations. We use the Cordeiro-Ferrari asymptotic approximation to approximate the gamma distribution G(m;f ) by the exponential distribution with mean a. In a further application, based on the statistical proposed by them, we approximate the t-Student distribution with n degrees of freedom using the normal standard distribution. Moreover, we realize a study about the functionalities of the beta generalized distributions. We obtain moments of the generalized beta distributions using the Lauricella and Kampé de Fériet generalized functions. Beyond this, we propose a new generalized beta distribution called beta power. Finally, we realize some applications in regression models by logistic regression and further more using discriminant analysis. / Inicialmente, realiza-se uma revisão literária sobre as expansões assintóticas de Daniels, Edgeworth, Lugannani-Rice e Cordeiro-Ferrari. Mediante uso da expansão de Cordeiro- Ferrari, torna-se possível realizar um estudo correspondente a aproximação da distribuição gama G(m;f ) em função da distribuição exponencial com média a. E, ainda, numa outra aplicação, faz-se a aproximação da distribuição t-Student com n graus de liberdade em função da distribuição normal padrão. Além disso, apresenta-se um estudo correspondente às funcionalidades das distribuições beta generalizadas e, ainda, a obtenção dos momentos das distribuições beta generalizadas mediante as funções de Lauricella e generalizada de Kampé de Fériet. Propõe-se, ainda, a generalização da distribuição power como sendo uma nova distribuição beta generalizada. Por fim, realizam-se algumas aplicações em modelos de regressão, mediante regressão logística, bem como em modelos de análise discriminante.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Victor Hugo Barros Silva.pdf: 4177386 bytes, checksum: 324ffa71e5b64047e7a54ab199bb9241 (MD5) Previous issue date: 2010-03-22 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The problem of allocating berth positions for vessels in tidal grain port terminals is discussed in this work. A berth defines a specific location alongside a quay where a ship loader is available for loading or unloading vessels, accommodating only one vessel at time. In tidal ports, draft conditions depend on high tide conditions, since available depth under the low tide is not adequate to the movement of ships. Some port terminals at the port complex of São Luís, Maranhão, are associated to important transnational enterprises which maintain a strong control over the stock level of their goods. Since the stock level sometimes depends on a continuous process of consumption or production of grains, the decision making of loading or unloading vessels must contemplate the amount of the grain stored in the port yards. Therefore, a basic criterion for decision making is to give priority to the vessels related to the most critical grain stock level. This paper presents two integer linear programming models based on the transportation problem to represent the discussed problem. Some problem instances could be solved by a commercial solver. As an alternative to larger instances, which require large running time, an implementation of Simulated Annealing (SA) and the algorithm known as Population Training Algorithm for Linear Programming (PTA/LP) are used to solve the problem. / O Problema de Alocação de Berços em Portos Graneleiros com Restrições de Estoque e Condições Favoráveis de Maré é abordado neste trabalho. Um berço define um local especifico ao longo do cais onde um carregador de navio está disponível para carregar ou descarregar navios, acomodando apenas um navio por vez. Em portos que sofrem a influência da variação das marés, as condições de navegação dependem de condições favoráveis de maré, uma vez que a profundidade na maré baixa restringe a movimentação de navios. Alguns terminais no complexo portuário de São Luís, Maranhão, estão associados a importantes empresas multinacionais que mantêm um forte controle sobre os níveis de estoque de seus produtos. Uma vez que o nível de estoque, por vezes, depende de um processo contínuo de consumo ou produção de granéis, a tomada de decisão de carregar ou descarregar navios deve levar em conta as cargas armazenadas nos pátios do porto. Desta forma, um critério básico para tomadas de decisão é dar prioridade aos navios relacionada aos níveis mais críticos de estoque. Este trabalho apresenta dois modelos de programação linear baseado no problema de transporte para representar o problema abordado. Algumas instâncias do problema puderam ser resolvidas por um solver comercial. Como alternativa suas instâncias maiores, que exigem grande tempo de execução, uma implementação do Simulated Annealing (SA) e do algoritmo conhecido como Algoritmo de Treinamento Populacional para Programação Linear (ATP/PL) são empregadas para resolução do problema.