This thesis develops a range of prediction models for the purpose of predicting the acquisition of commercial banks in the European Union using publicly available data. Over the last thirty years, there have been approximately 30 studies that have attempted to identify potential acquisition targets, all of them focusing on non-bank sectors. We consider that prediction models developed specifically for the banking industry are essential due to the unusual structure of banks' financial statements, differences in the environment in which banks operate and other specific characteristics of banks that in general distinguish them from non-financial firms. We focus specifically on the EU banking sector, where M&As activity has been considerable in recent years, yet academic research relating to the EU has been rather limited compared to the case of the US. The methodology for developing prediction models involved identifying past cases of acquired banks and combining these with non-acquired banks in order to evaluate the prediction accuracy of various quantitative classification techniques. In this study, we construct a base sample of commercial banks covering 15 EU countries, and financial variables measuring capital strength, profit and cost efficiency, liquidity, growth, size and market power, with data in both raw and country-adjusted (i.e. raw variables divided by the average of the banking sector for the corresponding country) form. In order to allow for a proper comparative evaluation of classification methods, we select common subsets of the base sample and variables with high discriminatory power, dividing the sample period (1998-2002) into training sub-sample for model development (1998-2000), and holdout sub-sample for model evaluation (2001-2002). Although the results tend to support the findings of studies on non-financial firms, highlighting the difficulties in predicting acquisition targets, the prediction models we develop show classification accuracies generally higher than chance assignment based on prior probabilities. We also consider the use of equal and unequal matched holdout samples for evaluation, and find that overall classification accuracy tends to increase in the unequal matched samples, implying that equal matched samples do not necessarily overstate the prediction ability of models. The main goal of this study has been to compare and evaluate a variety of classification methods including statistical, econometric, machine learning and operational research techniques, as well as integrated techniques combining the predictions of individual classification methods. We found that some methods achieved very high accuracies in classifying non-acquired banks, but at the cost of relatively poor accuracy performance in classifying acquired banks. This suggests a trade-off in achieving high classification accuracy, although some methods (e.g. Discriminant) performed reasonably well in terms of achieving balanced overall classification accuracies of above chance predictions. Integrated prediction models offer the advantage of counterbalancing relatively poor performance of some classification methods with good performance of others, but in doing so could not out-perform all individual classification methods considered. In general, we found that the outcome of which method performed best depended largely on the group classification accuracy considered, as well as to some extent on the choice of the discriminatory variables. Concerning the use of raw or country-adjusted data, we found no clear effect on the prediction ability of the classification methods.

The theoretical part of this master thesis analyses appropriate financial models for financial appraisal, trends, proportion indicators and models for prediction of future development. I carried out the analysis of the financial administration of the chosen company in three points of view: hierarchical proportion indicators during the period of 2008 and 2012, comparison of financial results among the sector and appraisal by prediction models.

Em diferentes diretrizes para doença de Chagas crônica há diferentes algoritmos de execução de testes sorológicos. No entanto, há poucas referências quanto aos pacientes que devem ser submetidos à investigação sorológica, além dos indícios de que os testes ELISA possuem limitações e que o uso da PCR é controverso. Este trabalho contém resultados de dois estudos; o primeiro teve como objetivo rever a literatura sobre diagnóstico de doença de Chagas crônica e sumarizar a performance dos testes ELISA e PCR, e o segundo desenvolver um modelo de predição clínica para doença de Chagas crônica. O primeiro estudo foi uma revisão sistemática. Resumos relevantes foram procurados em bases remotas (MEDLINE, LILACS, EMBASE, SCOPUS, ISIWeb) e em bibliografia de textos completos. As investigações originais foram consideradas elegíveis para este trabalho quando estimassem sensibilidade e especificidade, ou confiabilidade (ou permitissem sua estimação) de testes ELISA ou PCR para o diagnóstico de doença de Chagas crônica. A heterogeneidade mostrou-se elevada em cada teste (ELISA e PCR) e o efeito de ponto de corte foi detectado em subgrupos. A sensibilidade e a especificidade sumárias do teste ELISA foram 97,7% [96,7%-98,5%] e 96,3% [94,6%-97,6%] respectivamente. O teste ELISA com antígenos recombinantes apresentou medidas sumárias de sensibilidade e especificidade de 99,3% [97,9%-99,9%] e 97,5% [88,5%-99,5%], respectivamente. A heterogeneidade da PCR não foi explicada, porém foi detectado um efeito de ponto de corte. A sensibilidade sumária da PCR foi de 50% a 90%, e sua especificidade sumária foi de aproximadamente 100%. Há testes comerciais cujos relatórios técnicos não são acessíveis e por isso não foram incluídos nesta revisão. O segundo trabalho foi um estudo transversal com pacientes recrutados sequencialmente por estarem sob suspeita de serem portadores de doença de Chagas. Neste estudo foram incluídos 352 pacientes e a prevalência da doença de Chagas foi de 20,74%. Os preditores que compuseram o modelo final foram: referenciamento por banco de sangue, número de irmãos com doença de Chagas, presença de BRD 3 grau ao ECG, presença de EV isolada ao ECG, relato de ter residido em área rural no passado, presença de BDAS ao ECG, radiografia com sinal de cardiomegalia, ausência de hipertensão arterial, número de parentes com AVE, relato de ter habitado em vivenda de estuque/taipa no passado. Esse modelo apresentou uma área sob a curva ROC de 0,90. Um nomograma foi elaborado para estimativa individual de probabilidades de ser portador de doença de Chagas crônica.

Submitted by Claudia Rocha (claudia.rocha@udesc.br) on 2018-03-05T14:35:00Z No. of bitstreams: 1 PGCS16MA130.pdf: 1221495 bytes, checksum: 3a9e92a3d45df8b56495a6f9754adb04 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-05T14:35:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PGCS16MA130.pdf: 1221495 bytes, checksum: 3a9e92a3d45df8b56495a6f9754adb04 (MD5) Previous issue date: 2016-02-05 / Capes / The water erosion degraded the soil and contaminates the environment, influenced, among other factors, the slope length. This work aimed to quantify the losses of soil (PS) and water (PA) in different slope lengths in Cambissolo Húmico soil, in a field experiment in natural rainfall condition in Lages, SC and estimate losses soil to the conditions of the experiment by USLE and RUSLE model. The treatments with two replications, were constituted in slope length of 11 m, 22 m, 33 m and 44 m, at an average gradient of 8%, in soil cultivated with corn prior to the survey. At the end of the evaluation period, the shoot residue was removed from the surface, leaving the crop roots in bare soil and discovered. We evaluated the erosion between 04/07/2014 and 06/18/2015 in individual events of 41 erosive rainfall. The PS were adjusted to the slope of 0.09 m m-1 (standard for the Universal Soil Loss Equation - USLE), through the factor S. Erosive rainfall totaled 1,349 mm, with Ei30 of 6,066 MJ mm ha-1-h-1. Soil losses increased with increasing slope length and were greater in the summer and spring than in autumn and winter; water losses showed the same trend, with lower among slope lengths and these seasons. Soil and water losses by erosion related to linear and positively with the erosivity and the rain height, respectively. Soil losses were satisfactorily estimated by USLE and RUSLE, with lower than those observed in the field values, keeping a linear and positive relationship between the variables. The RUSLE estimated soil losses better than the USLE, compared to those observed in the field, especially in longer lengths slopes. Soil losses estimated by RUSLE related to linear and positively with these estimated losses USLE / A erosão hídrica degrada o solo e contamina o ambiente, influenciada, dentre outros fatores, pelo comprimento de declive. Com este trabalho objetivou-se quantificar as perdas de solo (PS) e de água (PA) em diferentes comprimentos de declive num CAMBISSOLO HÚMICO ALUMÍNICO léptico, em experimento de campo, em condição de chuva natural, em Lages, SC e estimar as perdas de solo para as condições do experimento pelo modelo USLE e RUSLE. Os tratamentos, com duas repetições, constituíram-se nos comprimentos de declive de 11 m, 22 m, 33 m e 44 m, em uma declividade média de 8%, em solo cultivado com milho anteriormente à pesquisa. Ao final do ciclo do milho, o resíduo da parte aérea foi removido da superfície, permanecendo as raízes da cultura em solo sem cultivo e descoberto. Avaliou-se a erosão entre 04/07/2014 e 18/06/2015, em eventos individuais de 41 chuvas erosivas. As PS foram ajustadas para a declividade de 0,09 m m-1 (padrão para a Equação Universal de Perda de Solo - USLE), por meio do fator S. As chuvas erosivas totalizaram 1.349 mm, com EI30 de 6.066 MJ mm ha-1 h-1. As perdas de solo aumentaram com o aumento do comprimento de declive e foram maiores no verão e na primavera do que o no outono e inverno; as perdas de água apresentaram a mesma tendência, com menores variações entre os comprimentos de declive e as referidas estações do ano. As perdas de solo e água por erosão hídrica relacionaram-se linear e positivamente com a erosividade e com a altura de chuva, respectivamente. As perdas de solo foram satisfatoriamente estimadas pela USLE e RUSLE, com valores menores do que os observados em campo, mantendo uma linear e positiva relação entre as variáveis. A RUSLE estimou melhor as perdas de solo do que a USLE, em comparação aos valores observados em campo, especialmente em comprimentos de declives mais longos. As perdas de solo estimadas pela RUSLE relacionaram-se linear e positivamente com as referidas perdas estimadas pela USLE

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GustavoAC__DISSERT.pdf: 2594771 bytes, checksum: b46a4c0b026ad559d9ed126acb92b471 (MD5) Previous issue date: 2010-07-09 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The telecommunications industry has experienced recent changes, due to increasing quest for access to digital services for data, video and multimedia, especially using the mobile phone networks. Recently in Brazil, mobile operators are upgrading their networks to third generations systems (3G) providing to users broadband services such as video conferencing, Internet, digital TV and more. These new networks that provides mobility and high data rates has allowed the development of new market concepts. Currently the market is focused on the expansion of WiMAX technology, which is gaining increasingly the market for mobile voice and data. In Brazil, the commercial interest for this technology appears to the first award of licenses in the 3.5 GHz band. In February 2003 ANATEL held the 003/2002/SPV-ANATEL bidding, where it offered blocks of frequencies in the range of 3.5 GHz. The enterprises who purchased blocks of frequency were: Embratel, Brazil Telecom (Vant), Grupo Sinos, Neovia and WKVE, each one with operations spread in some regions of Brazil. For this and other wireless communications systems are implemented effectively, many efforts have been invested in attempts to developing simulation methods for coverage prediction that is close to reality as much as possible so that they may become believers and indispensable tools to design wireless communications systems. In this work wasm developed a genetic algorithm (GA's) that is able to optimize the models for predicting propagation loss at applicable frequency range of 3.5 GHz, thus enabling an estimate of the signal closer to reality to avoid significant errors in planning and implementation a system of wireless communication / O setor de telecomunica??es vem passando por grandes transforma??es, devido ao aumento da busca por acesso a servi?os digitais de transmiss?o de dados, v?deo e multim?dia, especialmente, por meios das redes de telefonia m?vel. Recentemente, no Brasil, as operadoras de telefonia m?vel v?m atualizando suas redes para sistemas de terceira gera??o (3G) proporcionando aos usu?rios servi?os em banda larga como v?deo confer?ncia, Internet e TV digital, dentre outros. Essas novas redes que proporcionam mobilidade e elevadas taxas de transmiss?o t?m permitido o desenvolvimento de novos conceitos de mercado de servi?os. Atualmente o mercado est? voltado para a expans?o da tecnologia WiMAX, que v?m ganhando cada vez mais o mercado das comunica??es m?veis de voz e de dados. No Brasil o interesse comercial para esta tecnologia aparece com a primeira outorga de licen?as em 3,5 GHz. Em fevereiro de 2003, a ANATEL realizou a licita??o 003/2002/SPV-ANATEL, onde ofereceu blocos de frequ?ncia em 3,5 GHz. As operadoras que adquiriram os blocos de frequ?ncia foram: Embratel, Brasil Telecom (Vant), Grupo Sinos, Neovia e WKVE, cada uma com opera??es distribu?das em regi?es do Brasil. Para que esse e outros sistemas de comunica??es sem fio sejam implementados com efici?ncia, muitos esfor?os t?m sido investidos na tentativa de desenvolvimento de m?todos de simula??o, de predi??o e de cobertura que se aproximem da realidade o melhor poss?vel, de forma a que se possam tornar ferramentas fi?is e indispens?veis no planejamento dos sistemas de comunica??es sem fio. Neste trabalho, foi desenvolvido um algoritmo gen?tico (AG s) capaz de otimizar os modelos de predi??o de perda de propaga??o aplic?veis na frequ?ncia de 3,5 GHz, possibilitando dessa forma uma estimativa do sinal mais pr?xima da realidade, evitando erros significativos no planejamento e implementa??o de um sistema de comunica??o sem fio

Em diferentes diretrizes para doença de Chagas crônica há diferentes algoritmos de execução de testes sorológicos. No entanto, há poucas referências quanto aos pacientes que devem ser submetidos à investigação sorológica, além dos indícios de que os testes ELISA possuem limitações e que o uso da PCR é controverso. Este trabalho contém resultados de dois estudos; o primeiro teve como objetivo rever a literatura sobre diagnóstico de doença de Chagas crônica e sumarizar a performance dos testes ELISA e PCR, e o segundo desenvolver um modelo de predição clínica para doença de Chagas crônica. O primeiro estudo foi uma revisão sistemática. Resumos relevantes foram procurados em bases remotas (MEDLINE, LILACS, EMBASE, SCOPUS, ISIWeb) e em bibliografia de textos completos. As investigações originais foram consideradas elegíveis para este trabalho quando estimassem sensibilidade e especificidade, ou confiabilidade (ou permitissem sua estimação) de testes ELISA ou PCR para o diagnóstico de doença de Chagas crônica. A heterogeneidade mostrou-se elevada em cada teste (ELISA e PCR) e o efeito de ponto de corte foi detectado em subgrupos. A sensibilidade e a especificidade sumárias do teste ELISA foram 97,7% [96,7%-98,5%] e 96,3% [94,6%-97,6%] respectivamente. O teste ELISA com antígenos recombinantes apresentou medidas sumárias de sensibilidade e especificidade de 99,3% [97,9%-99,9%] e 97,5% [88,5%-99,5%], respectivamente. A heterogeneidade da PCR não foi explicada, porém foi detectado um efeito de ponto de corte. A sensibilidade sumária da PCR foi de 50% a 90%, e sua especificidade sumária foi de aproximadamente 100%. Há testes comerciais cujos relatórios técnicos não são acessíveis e por isso não foram incluídos nesta revisão. O segundo trabalho foi um estudo transversal com pacientes recrutados sequencialmente por estarem sob suspeita de serem portadores de doença de Chagas. Neste estudo foram incluídos 352 pacientes e a prevalência da doença de Chagas foi de 20,74%. Os preditores que compuseram o modelo final foram: referenciamento por banco de sangue, número de irmãos com doença de Chagas, presença de BRD 3 grau ao ECG, presença de EV isolada ao ECG, relato de ter residido em área rural no passado, presença de BDAS ao ECG, radiografia com sinal de cardiomegalia, ausência de hipertensão arterial, número de parentes com AVE, relato de ter habitado em vivenda de estuque/taipa no passado. Esse modelo apresentou uma área sob a curva ROC de 0,90. Um nomograma foi elaborado para estimativa individual de probabilidades de ser portador de doença de Chagas crônica.

Este trabalho é iniciado apresentando os conceitos teóricos necessários para o bom entendimento do tema tratado, incluindo corrosão de armaduras, passivação, despassivação, vida útil e também conceitos de análise de riscos e teoria da confiabilidade. No terceiro capítulo é feita a revisão bibliográfica das variáveis que influem na carbonatação do concreto, apresentando um panorama do conhecimento atual sobre o tema, tanto no Brasil como no exterior. No quarto capítulo são apresentados e discutidos os modelos de previsão da carbonatação sendo também feitas comparações entre os resultados obtidos pelos modelos principais. No capítulo cinco é apresentado o trabalho experimental que objetiva contribuir com o conhecimento sobre a variabilidade da carbonatação e dos cobrimentos por meio de um estudo de caso real. A estrutura estudada foi o subsolo de um edifício residencial na zona central da cidade de São Paulo, no qual foram feitas diversas medidas de profundidade de carbonatação, cobrimentos de armaduras, concentração de CO2 ambiente e umidade relativa do ar. Os resultados foram tratados por meio de análise de variância e os valores de profundidade de carbonatação foram comparados com os valores previstos empregando modelos de previsão. Foi realizado o cálculo teórico da probabilidade de despassivação que foi comparada com a incidência real de despassivação observada. Os coeficientes de variação encontrados também foram comparados com os resultados de outras pesquisas atuais. É apresentado o desenvolvimento de um programa computacional para previsão do período de iniciação por métodos deterministas e probabilistas. / This work starts presenting the theoretical concepts needed for a good understanding of it’s contents, including corrosion of steel in concrete, passivation, despassivation, service life and concepts of risk analysis and reliability theory. In chapter three it’s discussed the several variables that have influence in concrete carbonation, presenting a general view of the knowledge concerning the topic in Brasil and other countries. Chapter four presents and discuss the prediction models of carbonation and comparisons are made between the results of the main models. In chapter five it is presented the experimental work that intends to contribute with the knowledge about the carbonation and concrete covers variability by means of a case study. The studied structure was the parking garage of a 30 years residential building, located in the central zone of São Paulo city in Brasil, in witch were made a several number of measurements of carbonation depth, concrete cover, CO2 concentration and air relative humidity. The collected data was analyzed using variance analysis and the values of carbonation depth were compared with that estimated using prediction models. The theoretical calculation of the despassivation probability was compared with the real despassivation incidence. The variation coefficients obtained were almost compared with the results of other recent investigations. It is still presented the development of a computer program for predicting the initiation period using deterministic and probabilistic methods.

A quantificação de biomassa e carbono em florestas requer a aplicação de métodos adequados para se obter estimativas confiáveis de seus estoques. Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi avaliar a aplicação de alguns métodos utilizados para a predição e estimação dessas variáveis em florestas nativas e restauradas da Mata Atlântica. Para isso, um primeiro capítulo aborda o uso do índice de vegetação NDVI como ferramenta auxiliar no inventário de estoques de biomassa em áreas de restauração florestal. Diferentes métodos de amostragem foram comparados em termos de precisão e conservadorismo das estimativas. Os resultados demonstraram que o NDVI apresentou adequada correlação com a biomassa estimada nas parcelas do inventário florestal instaladas em campo, sendo viável sua aplicação, seja para auxiliar na determinação de estratos, na aplicação da amostragem estratificada, seja como variável suplementar na utilização de um estimador de regressão relacionando-o à biomassa, no procedimento da amostragem dupla. Este último método, possibilitou minimizar as incertezas acerca das estimativas, valendo-se de uma intensidade amostral reduzida, fato que torna seu uso interessante, principalmente aos estudos em escala ampla, de modo a aumentar a confiabilidade das quantificações de estoques de carbono presentes na biomassa florestal, a custos de inventário reduzido. Um segundo capítulo discute a abordagem metodológica utilizada para inferir sobre a qualidade de modelos preditivos quando da seleção de modelos concorrentes para a aplicação em estudos de biomassa de florestas nativas. Para tanto, seis modelos considerando diferentes combinações de variáveis preditoras, incluindo diâmetro, altura total e alguma informação relativa à densidade da madeira, foram construídos a partir de dados de uma amostra de 80 árvores. As equações de predição de biomassa seca geradas por estes modelos foram avaliadas quanto à sua qualidade de ajuste e desempenho de aplicação. Neste segundo caso, aplicando-as aos dados de outra amostra composta por 146 árvores presentes em nove parcelas destrutivas instaladas em diferentes estágios sucessionais da floresta, de modo a possibilitar a avaliação dos vieses preditivos. No intuito de se verificar as discrepâncias nas estimativas de biomassa devido à aplicação das diferentes equações de predição de biomassa, as equações desenvolvidas, junto a outras disponíveis na literatura, foram aplicados aos dados de um inventário florestal realizado na área estudada. O estudo confirma a natureza empírica destas equações, atentando para a necessidade de prévia avaliação de seu desempenho de predição antes de sua aplicação, em especial, das ajustadas com amostras de outras florestas, expondo alguns dos principais fatores associados às causas de incertezas nas quantificações dos estoques de biomassa nos estudos realizado em florestas nativas. / The biomass and carbon quantification requires the application of appropriate methods to obtain reliable estimates of their stocks in natural and planted forests. The aim of this study was to evaluate different applicable methods to estimate biomass in both, natural and restored Atlantic Forests. The first chapter discusses the use of the vegetation index (NDVI) as an auxiliary tool in the inventory of biomass stocks in forest restoration areas. Different sampling methods were compared in terms of its accuracy and conservativeness. The results shown an adequate correlation between the vegetation index and the measured biomass, making the NDVI applicable either as supporting decision tool to define strata in the stratified sampling or as a predictor in the double sampling procedure. The last method allowed to the minimization of the uncertainties related to the biomass estimation combined to the reduction of sampling efforts. It makes the approach very interesting, especially in the context of large-scale surveys. The second chapter discusses the methodological approach used to evaluate the quality of predictive models applied to biomass studies in natural forests. For this, six models were fitted from 80 sample trees, using different combinations of predictor variables, such as, total height and information of wood density. The predictive equations generated by the models were evaluated according to their quality of fit and prediction performance. In order to evaluate its prediction performance, the equations were applied to the dataset of another 146 sample trees measured in nine destructive sample plots. The plots were located in different forest successional stages allowing the evaluation of model predictive bias among the stages. A third step of the analysis was the application of literature equations to a dataset of a forest inventory conducted in the study area, in order to verify the discrepancies in the estimates due to the use of these different models. The study confirms the empirical nature of the biomass equations and the need of previous evaluation in terms of prediction performance. This conclusion is even more relevant when we consider the equations that were obtained from other forests types, exposing some of the key factors associated to the causes of uncertainty in the biomass estimation applied to natural forests.

Made available in DSpace on 2017-07-10T17:47:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carolina_Natali_Langer.pdf: 3347830 bytes, checksum: e0c654ce879cbbab0be9d34b37c74f3d (MD5) Previous issue date: 2013-07-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The proposed objectives in this study were the metabolizable energy (ME) prediction of corn, sorghum and wheat bran from the chemical and energy composition of these foods in national and international literature data; the stepwise procedure validation of regressive selection by bootstrap simulation; the ME determination of these foods for growing pigs and subsequent validation of equations estimated in ME values observed in the experiment, using the bootstrap resampling procedure. For the ME prediction in chemical composition function, we used data from trials of pig metabolism and chemical composition of corn, sorghum and wheat bran, available in national and international scientific literature. Five models of multiple linear regression were adjusted to estimate the ME. In the stepwise procedure validation of regressive selection, it was used the non-parametric bootstrap resampling method, with each sample replacement, from the database formed via meta-analysis. It was observed the significance percentage by regressive (SPR) and the joint occurrence percentage of the model regressive (JOPMR). In the complete model and in the model without the digestible energy inclusion (DE), the DE and the gross energy (GE) were the regressive which presented the highest SPR (DE = 100% and GE = 95.7%), respectively, suggesting the importance of such regressive to explain the ME of energetic foods for pigs. However, the JOPMR were low, with values among 2.6 and 23.4%, indicating a low reliability of the predicted models to estimate the ME of corn, sorghum and wheat bran for pigs. Based on the SPR, the regressive of the models ME4 = 3824.440 - 105.294Ash + 45.008EE - 37.257DA1*CP (R2 = 0.90); ME5 = 3982.994 - 79.970Ash - 44.778DA1*CP - 43.416DA2*Ash (R2 = 0.92) are valid to estimate the ME of energetic food for pigs. In the field trial, we used 44 crossbred pigs, male and castrated, with an average initial weight of 24.3 ± 1.12 kg, in a randomized block experimental design, with ten treatments and a reference ratio. The ten treatments consisted of six corn and two sorghum cultivars, which replaced in 30% the RR, and two wheat brans, which replaced 20% of the RR. The method of total collection of feces and urine was used for determining the ME of food by using ferric oxide as a fecal marker to define the beginning and end of the collection period. The ME values of corn, sorghum and wheat bran for pigs vary from 3.161 to 3.275, from 3.317 to 3.457 and from 2.767 to 2.842 kcal kg-1 of natural matter, respectively. The validation of the ME prediction models was performed through adjusting the linear regression models of 1st degree from the observed values experimentally determined in function of ME predicted values, calculated by replacement of chemical and energetic composition values of foods, determined in laboratory, in the estimated models via meta-analysis, using the ordinary minimum squares method. The validation of 1st degree models and prediction models of ME was verified by testing the joint null hypothesis for the linear regression parameters (H0: β0 = 0 and β1 = 1). The crossvalidation percentage of each estimated model was evaluated by the same validation tests described in the single test validation. The model ME1 generated similar predicted EM values (p>0.05) to the experimentally observed ME values for national corn and sorghum cultivars in single test validation and had the highest percentage of validation (68%) in 200 bootstrap samples. The other models had a low percentage of cross-validation (0 to 29.5%), and the validated model by both procedures, and that can be used for national corn and sorghum is the ME1 = 2.547 + 0.969DE / Os objetivos propostos neste trabalho foram a predição da energia metabolizável (EM) do milho, sorgo e farelo de trigo a partir da composição química e energética desses alimentos em dados de literatura nacional e internacional; a validação do procedimento stepwise de seleção de regressoras por simulação bootstrap; a determinação da EM desses alimentos para suínos em crescimento e a subsequente validação das equações estimadas nos valores de EM observados no experimento, com utilização do método de reamostragem bootstrap. Para a predição da EM em função de composição química, foram utilizados dados de ensaios de metabolismo de suínos e de composição química do milho, sorgo e farelo de trigo, disponibilizados na literatura científica nacional e internacional. Foram ajustados cinco modelos de regressão linear múltipla para estimar a EM. Na validação do procedimento stepwise de seleção de regressoras, utilizou-se o método de reamostragem bootstrap não paramétrico, com reposição de cada amostra, a partir do banco de dados formado via metaanálise. Foi observado o percentual de significância por regressora (PSR) e o percentual de ocorrência conjunta de regressoras do modelo (POCRM). No modelo completo e no modelo sem inclusão de energia digestível (ED), a ED e a energia bruta (EB) foram as regressoras que apresentaram os maiores PSR (ED = 100% e EB = 95,7%), respectivamente, sugerindo a importância de tais regressoras para explicar a EM de alimentos energéticos para suínos. Entretanto, os POCRM apresentaram-se baixos, com valores entre 2,6 e 23,4%, indicando uma baixa confiabilidade dos modelos preditos para estimar a EM do milho, sorgo e farelo de trigo para suínos. Com base no PSR, as regressoras dos modelos EM4 = 3824,44 - 105,29MM + 45,01EE - 37,26DA1*PB (R2 = 0,90) e EM5 = 3982,99 - 79,97MM - 44,78DA1*PB - 43,42DA2*MM (R2 = 0,92) são válidas para estimar a EM de alimentos energéticos para suínos. No experimento de campo, foram utilizados 44 suínos mestiços, machos e castrados, com peso médio inicial de 24,3 ± 1,12 kg, em delineamento experimental de blocos ao acaso, com dez tratamentos e uma ração referência (RR). Os dez tratamentos consistiram em seis cultivares de milho e dois de sorgo, que substituíram em 30% a RR, e dois farelos de trigo, que substituíram em 20% a RR. O método da coleta total de fezes e urina foi utilizado para determinação da EM dos alimentos. Os valores de EM dos milhos, sorgos e farelos de trigo para suínos variam de 3.161 a 3.275, de 3.317 a 3.457 e de 2.767 a 2.842 kcal kg-1 de matéria natural, respectivamente. A validação dos modelos de predição da EM foi realizada por meio do ajuste de modelos de regressão linear de 1º grau dos valores observados determinados em ensaio sobre os valores preditos de EM, calculados por substituição dos valores de composição química e energética dos alimentos, determinados em laboratório, nos modelos estimados via meta-análise, utilizando-se do método dos mínimos quadrados ordinários. A validação dos modelos de 1º grau e dos modelos de predição da EM foi verificada por meio de teste da hipótese de nulidade conjunta para os parâmetros da regressão linear (H0: β0 = 0 e β1 = 1). O percentual de validação cruzada de cada modelo estimado foi avaliado por meio dos mesmos testes de validação descritos no teste único de validação. O modelo EM1 gerou valores de EM predita semelhantes (p>0,05) aos valores de EM observados em experimento para milhos e sorgos nacionais em teste único de validação e apresentou o maior percentual de validação (68%) em 200 amostras bootstrap. Os demais modelos tiveram baixo percentual de validação cruzada (0 a 29,5%) e o modelo validado por ambos os procedimentos, e que pode ser utilizado para o milho e sorgo nacionais é o EM1a = 2,547 + 0,969ED

<div>Cyber-based infrastructures and systems serve as the operational backbone of many industries and resilience of such systems against cyber-attacks is of paramount importance. As the complexity and scale of the Cyber-based Systems (CBSs) has increased many folds over the years, the attack surface has also been widened, making CBSs more vulnerable to cyber-attacks. This dissertation addresses the challenges in post intrusion security management operations of threat detection and threat response in the networks connecting CBSs. In threat detection, the increase in scale of cyber networks and the rise in sophistication of cyber-attacks has introduced several challenges. The primary challenge is the requirement to detect complex multi-stage cyber-attacks in realtime by processing the immense amount of traffic produced by present-day networks. In threat response, the issue of delay in responding to cyber-attacks and the functional interdependencies among different systems of CBS has been observed to have catastrophic effects, as a cyber attack that compromises one constituent system of a CBS can quickly disseminate to others. This can result in a cascade effect that can impair the operability of the entire CBS. To address the challenges in threat detection, this dissertation proposes PRISM, a hierarchical threat detection architecture that uses a novel attacker behavior model-based sampling technique to minimize the realtime traffic processing overhead. PRISM has a unique multi-layered architecture that monitors network traffic distributedly to provide efficiency in processing and modularity in design. PRISM employs a Hidden Markov Model-based prediction mechanism to identify multi-stage attacks and ascertain the attack progression for a proactive response. Furthermore, PRISM introduces a stream management procedure that rectifies the issue of alert reordering when collected from distributed alert reporting systems. To address the challenges in threat response, this dissertation presents TRAP, a novel threat response and recovery architecture that localizes the cyber-attack in a timely manner, and simultaneously recovers the affected system functionality. The dissertation presents comprehensive performance evaluation of PRISM and TRAP through extensive experimentation, and shows their effectiveness in identifying threats and responding to them while achieving all of their design objectives.</div>