Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4331.pdf: 1908865 bytes, checksum: d564b46a6111fdca6f7cc9f4d5596637 (MD5) Previous issue date: 2009-03-18 / Universidade Federal de Minas Gerais / The Weibull distribuition is a common initial choice for modeling data with monotone hazard rates. However, such distribution fails to provide a reasonable parametric _t when the hazard function is unimodal or bathtub-shaped. In this context, Cooray (2006) proposed a generalization of the Weibull family by considering the distributions of the odds of Weibull and inverse Weibull families, referred as the odd Weibull family which is not just useful for modeling unimodal and bathtub-shaped hazards, but it is also convenient for testing goodness-of-_t of Weibull and inverse Weibull as submodels. In this project we have systematically studied the odd Weibull family along with its properties, showing motivations for its utilization, inserting covariates in the model, pointing out some troubles associated with the maximum likelihood estimation and proposing interval estimation and hypothesis test construction methodologies for the model parameters. We have also compared resampling results with asymptotic ones. Coverage probability from proposed con_dence intervals and size and power of considered hypothesis tests were both analyzed as well via Monte Carlo simulation. Furthermore, we have proposed a Bayesian estimation methodology for the model parameters based in Monte Carlo Markov Chain (MCMC) simulation techniques. / A distribuição Weibull é uma escolha inicial freqüente para modelagem de dados com taxas de risco monótonas. Entretanto, esta distribuição não fornece um ajuste paramétrico razoável quando as funções de risco assumem um formato unimodal ou em forma de banheira. Neste contexto, Cooray (2006) propôs uma generalização da família Weibull considerando a distribuição da razão de chances das famílias Weibull e Weibull inversa, referida como família Weibull de razão de chances. Esta família não é apenas conveniente para modelar taxas de risco unimodal e banheira, mas também é adequada para testar a adequabilidade do ajuste das famílias Weibull e Weibull inversa como submodelos. Neste trabalho, estudamos sistematicamente a família Weibull de razão de chances e suas propriedades, apontando as motivações para o seu uso, inserindo covariáveis no modelo, veri_cando as di_culdades referentes ao problema da estimação de máxima verossimilhança dos parâmetros do modelo e propondo metodologia de estimação intervalar e construção de testes de hipóteses para os parâmetros do modelo. Comparamos os resultados obtidos por meio dos métodos de reamostragem com os resultados obtidos via teoria assintótica. Tanto a probabilidade de cobertura dos intervalos de con_ança propostos quanto o tamanho e poder dos testes de hipóteses considerados foram estudados via simulação de Monte Carlo. Além disso, propusemos uma metodologia Bayesiana de estimação para os parâmetros do modelo baseados em técnicas de simulação de Monte Carlo via Cadeias de Markov.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4375.pdf: 903031 bytes, checksum: 03118f406867a5d7be3cbc63571d4a2b (MD5) Previous issue date: 2012-04-12 / Financiadora de Estudos e Projetos / The chemical induction of carcinogens in chemopreventive animal experiments is becoming increasingly frequent in biological research. The purpose of these biological experiments is to evaluate the effect of a particular treatment on the rate of tumors incidence in animals. In this work, the number of promoted tumors per animal will be parametrically modeled following the suggestions given by Kokoska (1987) and Freedman et al. (1993). The study of these chemopreventive experiments will be presented in the context of the destructive model proposed by Rodrigues et al. (2010) with terminal variable that allows or censures the experiment at time of the animal death. Since the data analyzed in this field are subject to excess of zeros (Freedman et al. (1993)), we propose for the number of promoted tumors a negative binomial distribution (NB), a zero-inflated Poisson distribution (ZIP), and a zero-inflated Negative Binomial distribution (ZINB). The selection of these models will be made through the likelihood ratio test and the AIC, BIC criteria. The estimation of its parameters will be obtained by using the method of maximum likelihood, and further simulation studies will also be realized. As a future proposition to finalize this project, it is suggested the Bayesian methodology as an alternative to the method of maximum likelihood via the EM algorithm. / A indução química de substâncias cancerígenas em experimentos quimiopreventivos em animais é cada vez mais frequente em pesquisas biológicas. O objetivo destes experimentos biológicos é avaliar o efeito de um determinado tratamento na taxa de incidência de tumores em animais. Neste trabalho o número de tumores promovidos por animal será modelado parametricamente seguindo as sugestões dadas por Kokoska (1987) e por Freedman et al. (1993). O estudo desses experimentos quimiopreventivos será apresentado no contexto do modelo destrutivo proposto por Rodrigues et al. (2010) com variável terminal que condiciona ou censura o experimento no instante de morte do animal. Os dados analisados possuem uma grande quantidade de zeros, portanto será proposto para o número de tumores promovidos as seguintes distribuições: binomial negativa, a distribuição de Poisson com zeros inflacionados e a distribuição binomial negativa com zeros inflacionados. A seleção destes modelos será feita através do teste da razão de verossimilhança e os critérios AIC, BIC. As estimativas dos respectivos parâmetros serão obtidas utilizando o método de máxima verossimilhança e serão feitos estudos de simulação. Para continuar este projeto, a proposta futura é utilizar a metodologia Bayesiana como alternativa ao método de máxima verossimilhança via algoritmo EM.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4453.pdf: 2980949 bytes, checksum: a5e49490266d2a0b649d487d8bf298d5 (MD5) Previous issue date: 2012-03-23 / Financiadora de Estudos e Projetos / In ecology, understanding the species-area relationship (SARs) are extremely important to determine species diversity. SARs are fundamental to assess the impact due to the destruction of natural habitats, creation of biodiversity maps, to determine the minimum area to preserve. In this study, the number of species is observed in different area sizes. These studies are referred in the literature through nonlinear models without assuming any distribution for the data. In this situation, it only makes sense to consider areas in which the counts of species are greater than zero. As the dependent variable is a count data, we assume that this variable comes from a known distribution for discrete data positive. In this paper, we used the zero truncated Poisson distribution (ZTP) and zero truncated Negative Binomial (ZTNB) to represent the probability distribution of the random variable species diversity number. To describe the relationship between species diversity and habitat, we consider nonlinear models with asymptotic behavior: Exponencial Negativo, Weibull, Logístico, Chapman-Richards, Gompertz e Beta. In this paper, we take a Bayesian approach to fit models. With the purpose of obtain the conditional distributions, we propose the use of latent variables to implement the Gibbs sampler. Introducing a comparative study through simulated data and will consider an application to a real data set. / Em ecologia, a compreensão da relação espécie-área (SARs) é de extrema importância para a determinação da diversidade de espécies e avaliar o impacto devido à destruição de habitats naturais. Neste estudo, observa-se o número de espécies em diferentes tamanhos de área. Estes estudos são abordados na literatura através de modelos não lineares sem assumir alguma distribuição para os dados. Nesta situação, só faz sentido considerar áreas nas quais as contagens das espécies são maiores do que zero. Como a variável dependente é um dado de contagem, assumiremos que esta variável provém de alguma distribuição conhecida para dados discretos positivos. Neste trabalho, utilizamos as distribuições de Poisson zero-truncada (PZT) e Binomial Negativa zero-truncada (BNZT) para representar a distribuição do número de espécies. Para descrever a relação espécie-área, consideramos os modelos não lineares com comportamento assintótico: Exponencial Negativo, Weibull, Logístico, Chapman-Richards, Gompertz e Beta. Neste trabalho os modelos foram ajustados através do método de verossimilhança, sendo proposto uma abordagem Bayesiana com a utilização de variáveis latentes auxiliares para a implementação do Amostrador de Gibbs.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5190.pdf: 1093269 bytes, checksum: 0d9bf9c7a3855887a0f66859b3a9cc22 (MD5) Previous issue date: 2013-05-06 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this work, it was estudied the models INGARCH , GLARMA and GARMA to model count time series data with Poisson and Negative Binomial discrete conditional distributions. The main goal was analyze in classic and bayesian approach, the adequability and goodness of fit of these models, also the contruction of credibility intervals about each parameter. To the Bayesian study, was cosiderated a joint prior distribuition that satisfied the conditions of each model and got a posterior distribution. This aproach presents too some criterion selection like (EBIC), (DIC) and ordenaded predictive conditional density (CPO) for Bayesian cases and (BIC) for classic cases. A simulation study was done to check the maximum likelihood estimator consistency in classic approach and has used criterion selection classic and Bayesian to choose the order of each model. An Analysis has made in a real data set realized as final stage as, these data consist the number of financial transactions in 30 minutes. These results have made in a classical and Bayesian approach , and discribed the data caracteristic. / Nesta dissertação estudou-se os modelos INGARCH, GLARMA e GARMA para modelar séries temporais de dados de contagem com as distribuições condicionais de Poisson e Binomial Negativa. A principal finalidade foi analisar no contexto clássico e bayesiano, a adequabilidade e qualidade de ajuste dos modelos em questão, assim como a construção de intervalos de credibilidade dos parâmetros para cada modelo testado. Para a abordagem Bayesiana foram consideradas priori conjugada, satisfazendo as condições de cada modelo em questão, obtendo assim uma distribuição a posteriori. A abordagem proposta apresenta também o cálculo de critérios de seleção de modelos como o (EBIC), (DIC) e densidade condicional preditiva ordenada (CPO) para o caso Bayesiano e (BIC) para a abordagem clássica. Com um estudo de simulação foi possível verificar a consistência dos estimadores de máxima verossimilhança (clássicos) além disso, foi usado critérios de seleção clássicos e Bayesianos para a seleção da ordem de cada um dos modelos. Uma análise de um conjunto de dados reais foi realizada, sendo uma série do número de transações financeiras realizadas em 30 minutos respectiva os mês de novembro de 2011. Estes resultados apresentam que tanto o estudo clássico, quanto o bayesiano, são capazes de descrever bem o comportamento da série e foram eficientes na escolha da ordem do mesmo.

Submitted by Izabel Franco (izabel-franco@ufscar.br) on 2016-10-06T18:14:46Z No. of bitstreams: 1 TeseEAMms.pdf: 1490434 bytes, checksum: e7a807666b453630ffb423774d2539b9 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-20T13:51:46Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseEAMms.pdf: 1490434 bytes, checksum: e7a807666b453630ffb423774d2539b9 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-20T13:51:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseEAMms.pdf: 1490434 bytes, checksum: e7a807666b453630ffb423774d2539b9 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-20T13:52:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseEAMms.pdf: 1490434 bytes, checksum: e7a807666b453630ffb423774d2539b9 (MD5) Previous issue date: 2016-03-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / From the generalized normal distribution and concepts of the generalized autoregressive moving averages models we introduce the generalized normal-ARMA model as an alternative way to model time series exhibiting symmetry and tails that may be lighter or heavier when compared the normal distribution. We present application for proposed model using three time series in the hydrology, economy and publics policy areas. The proposed model is presented as good alternative when compared to ARMA model with normal distribution. We extended this model the case of the asymmetric time series. In this case we used the Box-Cox transformation, denoted by Box-Cox generalized normal ARMA. The particular case, when we use the logarithmic transformation is called generalized log-normal ARMA. We adjusted the models with transformation to the series on monthly average affluent streamflow of the Furnas and Sobradinho hydroelectric plants. We obtain the prediction values for the model with transformation, that are better when compared with the model without transformation. To treat time series that exhibit periodic in the correlation function we defined three extensions for periodic autoregressive model, called generalized normal periodic autoregressive model, generalized log-normal periodic autoregressive model and Box-Cox generalized normal periodic autoregressive model. We can observed that the series on monthly average affluent streamflow of the Furnas and Sobradinho hydroelectric plants have periodic correlation. We present two applications of periodic models from these series. In the models, we note that is not necessary the use of generalized normal distribution in every months, just in some the generalized normal distribution presented better results than the normal distribution. Finally, we define the generalized normal zero inflated distribution and the generalized normal zero inflated ARMA model for time series. Adopting the model for series that have zero inflation and the maximum likelihood method for estimation of parameters, we analyze the serie of the amount of rainfall in the city of São Carlos. / A partir da distribuição normal generalizada e dos conceitos do modelo autorregressivo e de médias móveis generalizado, introduzimos o modelo normal generalizada- ARMA, como alternativa para modelar séries temporais, que exibem simetria e caudas mais leves ou mais pesadas quando comparadas com a distribuição normal. Apresentamos aplicações do modelo proposto, usando três séries temporais, das áreas de hidrologia, políticas públicas e economia. O modelo proposto se apresentou como uma boa alternativa ao modelo ARMA com distribuição normal. Estendemos o modelo para o caso de séries que apresentam assimetria. Neste caso, utilizamos a transformação de Box-Cox, denotado por Box-Cox normal generalizada-ARMA. O caso particular quando utilizamos a transformação logarítmica é chamado de log-normal generalizada-ARMA. Ajustamos os modelos com transformação à séries de vazões das usinas hidrelétricas de Furnas e Sobradinho. Calculamos predições, que para o modelo com transformação, foram melhores, quando comparado ao modelo sem transformação. Com o objetivo de tratar séries que apresentam periodicidade na função de correlação, definimos três extensões do modelo autorregressivo periódico, chamando-os de modelo normal generalizada autorregressivo periódico, modelo log-normal generalizada autorregressivo periódico e modelo Box-Cox normal generalizada autorregressivo periódico. Constatamos que as séries de vazões das usinas hidrelétricas de Furnas e Sobradinho apresentam correlação periódica. Apresentamos duas aplicações dos modelos periódicos propostos usando estas séries. Nos ajustes dos modelos, notamos que não há necessidade da utilização da distribuição normal generalizada em todos os meses, mas em alguns a distribuição normal generalizada se sobressaiu em relação a distribuição normal. Por último, definimos a distribuição normal generalizada zero inflacionada e o modelo para séries temporais normal generalizada zero inflacionada-ARMA. Adotando o método de máxima verossimilhança e o modelo para séries que apresentam inflação de zeros, analisamos a série da quantidade de precipitação pluviométrica da cidade de São Carlos.

Submitted by Marta Toyoda (1144061@mackenzie.br) on 2018-02-07T20:34:11Z No. of bitstreams: 2 ALEXANDRE ALBERTO POLITI.pdf: 6517536 bytes, checksum: fb9ba1ab203e8cab6c749798155d3bea (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2018-04-28T15:26:15Z (GMT) No. of bitstreams: 2 ALEXANDRE ALBERTO POLITI.pdf: 6517536 bytes, checksum: fb9ba1ab203e8cab6c749798155d3bea (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-28T15:26:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2 ALEXANDRE ALBERTO POLITI.pdf: 6517536 bytes, checksum: fb9ba1ab203e8cab6c749798155d3bea (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-03-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This dissertation makes use of Biogeography and Biogeographic Computation concepts for the proposal of an adaptive radiation model on adaptive surfaces. The proposed model is based on a computational definition of biological isolation to detect the emergence of a new species and, thus, to promote emergent processes of sympatric speciation and extinction of species from a single ancestral species. Ecosystem patterns were investigated in static and time-varying habitats based on the model. Adaptive surfaces represent ecological habitats and opportunities and, therefore, the temporal variation of habitats is linked to the variation of the surface. In this context we have investigated how adaptive radiation patterns emerge and are favorable to the continued adaptation of species, even in cases where severe environmental changes occur. Adaptive surfaces may also be linked to optimization problems, so the results allow a discussion of how ecosystem patterns can be conducive to optimization in dynamic environments where decision surfaces vary in time. / Essa dissertação faz uso de conceitos da Biogeografia e Computação Biogeográfica para a proposta de um modelo de radiação adaptativa em superfícies de adaptação. O modelo pro-posto valeu-se de uma definição computacional de isolamento biológico para detecção do surgimento de uma nova espécie e, dessa forma, promover processos emergentes de especiação simpátrica e extinção de espécies a partir de uma única espécie ancestral. Por meio do modelo foram investigados padrões de ecossistemas em habitats estáticos e variantes no tempo. Superfícies de adaptação representam habitats e oportunidades ecológicas e, portanto, a variação temporal de habitats está vinculada à variação da superfície. Neste contexto foram investigados como padrões de radiação adaptativa emergem e são favoráveis à adaptação continuada de espécies, mesmo em casos em que ocorrem mudanças ambientais severas. Superfícies de adaptação também podem estar vinculadas a problemas de otimização, sendo assim os resultados permitem uma discussão de como padrões de ecossistemas podem ser favoráveis à otimização em ambientes dinâmicos onde superfícies de decisão são variantes no tempo.