The scarce resources of public health makes the administrator manage the destination of resources, aiming to rationalize and optimize its collection, in order to improve the assistance to patients because the hospital is a public institution and does not get profits but promotes the community well-being. Thus, the hospital infection is acquired after the patient comes to the hospital of after he goes home and might be associated with his staying in hospital or with hospital procedures. This cost must be avoided. Once the complete eradication is not impossible, it is necessary to analyze and to control the monthly cost of the main antibiotics used for its treatment so that there is enough knowledge to foresee the resource collection to buy them. In this context, the main reason of this research is to carry out a forecast of the monthly cost and of the resource collection needed to purchase those medicine used in the treatment of hospital infections at the University Hospital of Santa Maria. To do so, a methodology for forecast by dynamic and multiple linear regressions was used. They were combined with to a multivariate technique by principal components. The technique of principal components was used to eliminate the multiple linearity existing among the original variants so, the resulting principal components were used as variables in the construction of the model of multiple linear regression and of dynamic regression. Therefore, these methodologies are applied to a case study of public health, in order to foresee and to conclude about which model is more suitable to forecast the monthly cost of antibiotics in hospital infections. The results obtained from the two models were considered satisfactory but the model of dynamic regression was chosen to be more suitable because it presented a mean absolute percentage error (MAPE). Finally, the findings might be a managerial tool for hospital administration when they offer subsides for the budget of planning and of the resource finances, especially in a time when resources are globally scarce, making health even more expensive. / Os escassos recursos da saúde pública impõem ao administrador gerenciar a destinação dos recursos buscando racionalizar e otimizar sua alocação, permitindo, desta forma, melhorar o atendimento aos pacientes, pois o hospital, sendo uma entidade pública, não tem por objetivo o lucro, mas sim promover o bem estar da comunidade. Com isso, a infecção hospitalar que é adquirida após a internação do paciente e se manifesta durante a internação ou mesmo após a alta, podendo ser relacionada com a internação ou procedimentos hospitalares, deve ser evitada. Uma vez que sua total erradicação não é possível, se faz necessário analisar e controlar o custo mensal dos principais antibióticos utilizados no seu tratamento a fim de se ter embasamento suficiente para prever a alocação de recursos para sua aquisição. Nesse contexto, o principal objetivo desta pesquisa é realizar a previsão do custo mensal e de alocação de recursos necessários para aquisição de medicamentos utilizados no tratamento de infecções hospitalares no Hospital Universitário de Santa Maria. Para isso, utilizou-se a metodologia de previsão por regressão linear múltipla e de regressão dinâmica combinada com a técnica multivariada de componentes principais que foi utilizada para eliminar a multicolinearidade existente entre as variáveis originais. Com isso, as componentes principais resultantes foram utilizadas como variáveis independentes na construção do modelo de regressão linear múltipla e de regressão dinâmica. Portanto, essas metodologias são aplicadas a um estudo de caso na saúde pública, a fim de fazer previsões e tirar conclusões a respeito de qual modelo é mais adequado para realizar a previsão do custo mensal dos antibióticos em infecções hospitalares. Os resultados obtidos nos dois modelos foram considerados satisfatórios, mas foi escolhido, como modelo mais adequado para realizar as previsões, o modelo de regressão dinâmica, porque apresentou o menor erro percentual absoluto médio (MAPE). Por fim, as previsões encontradas, podem se constituir em uma ferramenta gerencial para a administração hospitalar ao fornecer subsídios para o planejamento orçamentário e financeiro dos recursos, especialmente em uma época em que há escassez de recursos em escala global, com reflexos muito intensos nos custos da saúde.

Neste trabalho, apresentamos uma extensão da análise bayesiana objetiva feita em Fonseca et al. (2008), baseada nas distribuições a priori de Jeffreys para o modelo de regressão linear com erros t-Student, para os quais consideramos a suposição de heteoscedasticidade. Mostramos que a distribuição a posteriori dos parâmetros do modelo regressão gerada pela distribuição a priori é própria. Através de um estudo de simulação, avaliamos as propriedades frequentistas dos estimadores bayesianos e comparamos os resultados com outras distribuições a priori encontradas na literatura. Além disso, uma análise de diagnóstico baseada na medida de divergência Kullback-Leiber é desenvolvida com a finalidade de estudar a robustez das estimativas na presença de observações atípicas. Finalmente, um conjunto de dados reais é utilizado para o ajuste do modelo proposto. / In this work , we present an extension of the objective bayesian analysis made in Fonseca et al. (2008), based on Jeffreys priors for linear regression models with Student t errors, for which we consider the heteroscedasticity assumption. We show that the posterior distribution generated by the proposed Jeffreys prior, is proper. Through simulation study , we analyzed the frequentist properties of the bayesian estimators obtained. Then we tested the robustness of the model through disturbances in the response variable by comparing its performance with those obtained under another prior distributions proposed in the literature. Finally, a real data set is used to analyze the performance of the proposed model . We detected possible in uential points through the Kullback -Leibler divergence measure, and used the selection model criterias EAIC, EBIC, DIC and LPML in order to compare the models.

Submitted by Luciana Sebin (lusebin@ufscar.br) on 2016-09-26T18:57:40Z No. of bitstreams: 1 DissACRS.pdf: 1390452 bytes, checksum: a5365fdbf745228c0174f2643b3f7267 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-27T19:59:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissACRS.pdf: 1390452 bytes, checksum: a5365fdbf745228c0174f2643b3f7267 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-27T20:00:01Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissACRS.pdf: 1390452 bytes, checksum: a5365fdbf745228c0174f2643b3f7267 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-27T20:00:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissACRS.pdf: 1390452 bytes, checksum: a5365fdbf745228c0174f2643b3f7267 (MD5) Previous issue date: 2016-02-18 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / In this work , we present an extension of the objective bayesian analysis made in Fonseca et al. (2008), based on Je reys priors for linear regression models with Student t errors, for which we consider the heteroscedasticity assumption. We show that the posterior distribution generated by the proposed Je reys prior, is proper. Through simulation study , we analyzed the frequentist properties of the bayesian estimators obtained. Then we tested the robustness of the model through disturbances in the response variable by comparing its performance with those obtained under another prior distributions proposed in the literature. Finally, a real data set is used to analyze the performance of the proposed model . We detected possible in uential points through the Kullback -Leibler divergence measure, and used the selection model criterias EAIC, EBIC, DIC and LPML in order to compare the models. / Neste trabalho, apresentamos uma extensão da análise bayesiana objetiva feita em Fonseca et al. (2008), baseada nas distribuicões a priori de Je reys para o modelo de regressão linear com erros t-Student, para os quais consideramos a suposicão de heteoscedasticidade. Mostramos que a distribuiçãoo a posteriori dos parâmetros do modelo regressão gerada pela distribuição a priori e própria. Através de um estudo de simulação, avaliamos as propriedades frequentistas dos estimadores bayesianos e comparamos os resultados com outras distribuições a priori encontradas na literatura. Além disso, uma análise de diagnóstico baseada na medida de divergência Kullback-Leiber e desenvolvida com analidade de estudar a robustez das estimativas na presença de observações atípicas. Finalmente, um conjunto de dados reais e utilizado para o ajuste do modelo proposto.

Made available in DSpace on 2016-12-12T17:32:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CARDINE REIS.pdf: 1041218 bytes, checksum: 76a7c6bff87f4f914dc735eee92eda42 (MD5) Previous issue date: 2014-07-18 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) present as common manifestation the limitation in the activities of daily living (ADL). In order to assess this limitation the Glittre ADL-test (TGlittre) was developed considering a standardized set of ADL-like activities which is known to be difficult for these patients. However, it is unknown what factors influence TGlittre performance and no reference equation for the test has been developed yet. Thus, the aim of this study was to establish a reference equation for TGlittre based on antropometric and demographic variables of apparently healthy subjects and to verify its reliability in a COPD patient sample. A hundred and fifty-six (80 males) adults, aged 40-80 years old, performed two TGlittre and had their weight, height and body mass index (BMI) measured. For the analysis it was considered the TGlittre shortest spent time. Data were described in mean±SD. For the normality analysis it was used the Shapiro-Wilk test. Correlation coefficients of Pearson or Spearman were used to verify the correlation between time in TGlittre (dependent variable) and age, sex, height, weight and BMI (independent variables). The stepwise multiple linear regression was used to derive the reference equation. For the analysis a p <0.05 value was considered, except in the case of multiple linear regression model that considered a p <0.10 value.The mean time to perform the TGlittre shortest spent time was 2.90 ± 0.45 (range 1.92 4.97 min). Age (r = 0.54, p<0.001), height (r = -0.29, p<0.001) and BMI (r = 0.15, p<0.06) showed significant correlation with TGlittre. Neither correlation was found with weight (r = -0.6, p=0.451) nor gender (r = -0.1, p=0.133). In the stepwise multiple linear regression analysis age and BMI were selected as predictors of TGlittre, explaning 35% (p<0.015) of the total variance. The derived reference equation was: TGlittrepred = 1.006 + (0.024 x age) + (0.019 x BMI). A reference equation for TGlittre was determined based on age and BMI as independent variables and can be useful for predicting the performance of adult patients and healthy subjects in TGlittre. Moreover the predicted values showed to be reliable when applied in COPD patients / Pacientes com doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC) apresentam como manifestação comum a limitação nas atividades de vida diária (AVD). A fim de avaliar essa limitação, o teste de AVD-Glittre (TGlittre) foi desenvolvido considerando-se um conjunto de tarefas cotidianas conhecidas por causarem dificuldade nesses pacientes. Entretanto, se desconhecem quais fatores influenciam o desempenho no TGlittre e ainda não há uma equação de referência para o teste. Desse modo, o objetivo desse estudo foi o de estabelecer uma equação de referência para o tempo despendido no TGlittre com base em variáveis antropométricas e demográficas de indivíduos aparentemente saudáveis e verificar sua confiabilidade em uma amostra de pacientes com DPOC. Cento e cinquenta e seis (80 homens) adultos, com idade entre 40 e 80 anos, realizaram dois TGlittre e tiveram seu peso, altura e índice de massa corpórea (IMC) mensurados. Para análise, considerou-se o TGlittre de menor tempo. Os dados foram descritos em média±DP. Para análise da normalidade, utilizou-se o teste de Shapiro-Wilk. Os coeficientes de correlação de Pearson ou Spearman foram usados para verificar a correlação entre o tempo no TGlittre (variável dependente) e idade, sexo, altura, peso e IMC (variáveis independentes). O modelo de regressão linear múltipla foi utilizado para gerar a equação de referência. Para as análises considerou-se um valor de p<0,05, exceto no caso do modelo de regressão linear múltipla, que considerou um valor de p<0,10. O tempo médio para desempenhar o TGlittre foi de 2,90 ± 0,45 (variação de 1,92 4,97 min). Idade (r = 0,54, p<0,001), altura (r = -0,29, p<0,001) e IMC (r = 0,15, p<0,06) mostraram correlação significante com o TGlittre. Nenhuma correlação foi encontrada com o peso (r = -0,6, p=0,451) e sexo (r = -0,1, p=0,133). Na análise de regressão linear múltipla, idade e IMC foram selecionados como preditores do TGlittre, explicando 35% (p<0,015) da variância total. A equação de referência derivada foi: TGlittreprev = 1,006 + (0,024 x idade) + (0,019 x IMC). Uma equação de referência para o TGlittre foi determinada com base na idade e IMC como variáveis independentes e pode ser útil na predição do desempenho de pacientes adultos e indivíduos saudáveis no TGlittre. Além disso, os valores preditos mostraram-se confiáveis quando aplicados em pacientes com DPOC.

The Auditory Brainstem Respose signals are characteristic of the combination of neural activity responses in presence of sound stimuli, detected by the cortex and characterized by peaks and valleys. They are named by roman numerals (I, II, III, IV, V, VI and VII). The identification of these peaks is made by the classic manual process of analysis, which is based on the visualization of the signal generated by the sum of each sample. In the sum the morphological characteristics of the signal and the temporal aspects relevant waves made by Jewett are identified. However, in this visual process some difficulties may occur, regarding the recognition of patterns present, which may vary according to local, individual equipment and settings in the selected protocol. Making the analysis of ABR subject to the influence of many variables and a constant source of doubt about the reliability and agreement between examiners. In order to create a system to automatic detection of these peaks and self-learning, that takes into account the profile for evaluate from examiners this work was developed. The continuous wavelet transforms an innovative technique for the detection of peaks was used associate with a probabilistic model for classification based on the histograms with information provide by examiners. In evaluating of the system, based on the swat rate between the system and a manual technique an accuracy ranging for 74.3% to 99.7%, according to each waves. Thus the proposed technique is proved to be accurate especially in ABR that is a sign of low amplitude. / Os PEATE são sinais resultantes da combinação de respostas de atividades neurais a estímulos sonoros, detectados sobre o córtex, que se caracterizam por vales e picos, sendo nomeados por algarismos romanos (I, II, III, IV, V, VI e VII). O processo clássico de identificação desses picos é baseado na visualização do sinal gerado pela somatória de cada uma de suas componentes. Nele são identificadas as características morfológicas do sinal e os aspectos temporais relevantes constituídos pelas ondas de Jewett. No entanto, neste processo de identificação visual surgem dificuldades que tornam a análise visual dos PEATE uma fonte constante de dúvidas em relação à fidedignidade e concordância entre os examinadores. Com o objetivo de melhorar o processo de avaliação dos PEATE, foi desenvolvido um sistema de detecção automática para os picos, com capacidade de aprendizado que leva em consideração o perfil de marcação realizado por examinadores. Para a detecção de picos foi utilizada a Transformada Wavelet Contínua associado a mesma foi desenvolvido um classificador probabilístico baseado nos histogramas gerados a partir de marcações realizadas pelos profissionais. Na avaliação do sistema proposto, com base na taxa de acerto entre o sistema e a marcação manual, o mesmo apresentou uma acurácia variando de 74,3% a 99,7%, dependendo do tipo de onda analisada. Assim a técnica proposta se revela precisa, principalmente na presença de ruído característico de sinais biológicos, especialmente no PEATE, que é um sinal de amplitude baixa. / Doutor em Ciências

Made available in DSpace on 2015-05-14T13:21:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2432134 bytes, checksum: aeda44e0d999a92b980354a5ea66ce01 (MD5) Previous issue date: 2010-09-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This study proposes a modification in the Successive Projections Algorithm (SPA), that makes models of Multiple Linear Regression (MLR) more robust in terms of interference. In SPA, subsets of variables are compared based on their root mean square errors for the validation set. By taking into account the statistical prediction error obtained for the calibration set, and dividing by the statistical prediction error obtained for the prediction set, SPA can be improved. Also taken into account is the leverage associated with each sample. Three case studies involving; simulated analytic determinations, food colorants (UV-VIS spectrometry), and ethanol in gasoline (NIR spectrometry) are discussed. The results were evaluated using the root mean square error for an independent prediction set (Root Mean Square Error of Prediction - RMSEP), graphs of the variables, and the statistical tests t and F. The MLR models obtained by the selection using the new function were called SPE-SPA-MLR. When an interferent was present in the prediction spectra, almost all of the models performed better than both SPA-MLR and PLS. The models when compared to SPA-MLR showed that the change promoted better models in all cases giving smaller RMSEPs and variable numbers. The SPE-SPA-MLR was not better in some cases, than PLS models. The variables selected by SPA-SPE-MLR when observed in the spectra were detected in regions where interference was the at its smallest, revealing great potential. The modifications presented here make a useful tool for the basic formulation of the SPA. / Este trabalho propõe uma modificação no Algoritmo das Projeções Sucessivas (Sucessive Projection Algorithm - SPA), com objetivo de aumentar a robustez a interferentes nos modelos de Regressão Linear Múltipla (Multiple Linear Regression - MLR) construídos. Na formulação original do SPA, subconjuntos de variáveis são comparados entre si com base na raiz do erro quadrático médio obtido em um conjunto de validação. De acordo com o critério aqui proposto, a comparação é feita também levando em conta o erro estatístico de previsão (Statistical Prediction Error SPE) obtido para o conjunto de calibração dividido pelo erro estatístico de previsão obtido para o conjunto de previsão. Tal métrica leva em conta a leverage associada a cada amostra. Três estudos de caso envolvendo a determinação de analitos simulados, corantes alimentícios por espectrometria UV-VIS e álcool em gasolinas por espectrometria NIR são discutidos. Os resultados são avaliados em termos da raiz do erro quadrático médio em um conjunto de previsão independente (Root Mean Square Error of Prediction - RMSEP), dos gráficos das variáveis selecionadas e através do testes estatísticos t e F. Os modelos MLR obtidos a partir da seleção usando a nova função custo foram chamados aqui de SPA-SPE-MLR. Estes modelos foram comparados com o SPA-MLR e PLS. Os desempenhos de previsão do SPA-SPEMLR apresentados foram melhores em quase todos os modelos construídos quando algum interferente estava presente nos espectros de previsão. Estes modelos quando comparados ao SPA-MLR, revelou que a mudança promoveu melhorias em todos os casos fornecendo RMSEPs e números de variáveis menores. O SPA-SPE-MLR só não foi melhor que alguns modelos PLS. As variáveis selecionadas pelo SPA-SPE-MLR quando observadas nos espectros se mostraram em regiões onde a ação do interferente foi à menor possível revelando o grande potencial que tal mudança provocou. Desta forma a modificação aqui apresentada pode ser considerada como uma ferramenta útil para a formulação básica do SPA.

A mudança de comportamento dos consumidores através do advento da tecnologia e das redes sociais gera um grande empoderamento dos mesmos, alterando substancialmente a forma de relacionamento das empresas com seu público final. Atentas a este mercado, as empresas de mídia passam por profundas mudanças, tanto do ponto de vista da entrega de conteúdo ao seu público, quanto no seu formato administrativo, estratégico e financeiro. Sendo assim, a presente dissertação apresenta abordagens apoiadas em técnicas multivariadas para composição de equipes comerciais e de remuneração dos times de venda de uma empresa de comunicação. No artigo 1, objetiva-se gerar um modelo para estimar a premiação comercial das equipes de venda das rádios do Grupo RBS. Para tanto, inicialmente geram-se agrupamentos das emissoras de rádio do Grupo RBS no estado do Rio Grande do Sul e de Santa Catarina com base nos seus perfis de similaridades. Para cada cluster gerado, gera-se uma regressão linear múltipla da premiação comercial validado através de validação cruzada por intermédio do R2 ajustado e Mean Absolute Percentage Error (MAPE). O segundo artigo aborda a clusterização dos top clientes do Grupo RBS e o impacto na composição das equipes comerciais por meio do método da seleção de variáveis. As 7 variáveis originais foram avaliadas através do método de seleção de variáveis “Omita uma variável por vez”; o melhor Silhouette Index (SI) médio, métrica utilizada para avaliar a qualidade dos agrupamentos gerados, foi obtido quando 3 variáveis foram retidas. Os agrupamentos gerados por tais variáveis refletem o comportamento de compra de mídia dos clientes; os agrupamentos foram considerados satisfatórios quando avaliados por especialistas do Grupo RBS. / The change in the behavior of consumers with the advent of technology and social networks generates a great empowerment of themselves, substantially altering the relationship form of companies to their final audience. Attentive to this market, media companies undergo profound changes, both from the point of view of delivering content to their audience, as well as in their administrative, strategic and financial format. Thus, the present dissertation presents approaches supported by multivariate techniques for the composition of commercial and remuneration teams of the sales group of a communication company. In article 1, the objective is to generate a model to estimate the commercial awards of the sales teams of the RBS Group radios. To do this, we initially generate groupings of radio stations from the RBS Group in the state of Rio Grande do Sul and Santa Catarina based on their profiles of similarities. For each cluster generated, a multiple linear regression of the commercial award is generated, validated through cross validation through the adjusted R2 and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The second article addresses the clustering of RBS Group top clients and the impact on the composition of business teams through the variable selection method. The original 7 variables were evaluated through the variable selection method "Omit one variable at a time"; the best Silhouette Index (SI) average, metric used to evaluate the quality of the generated clusters, was obtained when 3 variables were retained. Clusters generated by such variables reflect customers' buying behavior of media; the clusters were considered satisfactory when evaluated by RBS Group experts.

A validação de modelos lineares é uma etapa importante em um projeto de Identificação de Sistemas, pois a escolha correta do modelo para representar a maior parte da dinâmica do processo, dentro de um número finito de técnicas de identificação e em torno de um ponto de operação, permite o sucesso no desenvolvimento de controladores preditivos e de controladores robustos. Por tal razão, o objetivo principal desta Tese é o desenvolvimento de um método de validação de modelos lineares, tendo como ferramentas de avaliação os métodos estatísticos, avaliações dinâmicas e análise da robustez do modelo. O componente principal do sistema de validação de modelos lineares proposto é o desenvolvimento de um sistema fuzzy para análise dos resultados obtidos pelas ferramentas utilizadas na etapa de validação. O projeto de Identificação de Sistemas é baseado em dados reais de operação de uma Planta-Piloto de Neutralização de pH, localizada no Laboratório de Controle de Processos Industriais da Escola Politécnica da USP. Para verificar o resultado da validação, todos os modelos são testados em um controlador preditivo do tipo QDMC (Quadratic Dynamic Matrix Control) para seguir uma trajetória de referência. Os critérios utilizados para avaliar o desempenho do controlador QDMC, para cada modelo utilizado, foram a velocidade de resposta do controlador e o índice da mínima variabilidade da variável de processo. Os resultados mostram que a confiabilidade do sistema de validação projetado para malhas com baixa e alta não-linearidade em um processo real, foram de 85,71% e 50%, respectivamente, com relação aos índices de desempenho obtidos pelo controlador QDMC. / Linear model validation is the most important stage in System Identification Project because, the model correct selection to represent the most of process dynamic allows the success in the development of predictive and robust controllers, within identification technique finite number and around the operation point. For this reason, the development of linear model validation methods is the main objective in this Thesis, taking as a tools of assessing the statistical, dynamic and robustness methods. Fuzzy system is the main component of model linear validation system proposed to analyze the results obtained by the tools used in validation stage. System Identification project is performed through operation real data of a pH neutralization pilot plant, located at the Industrial Process Control Laboratory, IPCL, of the Escola Politécnica of the University of São Paulo, Brazil. In order to verify the validation results, all modes are used in QDMC type predictive controller, to follow a set point tracking. The criterions used to assess the QDMC controller performance were the speed response and the process variable minimum variance index, for each model used. The results show that the validation system reliability were 85.71% and 50% projected for low and high non-linearity in a real process, respectively, linking to the performance indexes obtained by the QDMC controller.

Este trabalho análise as ocorrências de 12 classes de substâncias (monoterpenos, sesquiterpenos, lactonas sesquiterpênicas, diterpenos, triterpenos, cumarinas, flavonóides, poliacetilenos, benzofuranos, benzopiranos, acetofenonas e fenilpropanóides) na família Asteraceae e na sua tribo Heliantheae. Pretende-se demonstrar a existência de correlações na produção de metabólitos secundários em níveis taxonômicos baixos (tribos, subtribos e gêneros). Utilizou-se um banco de dados com cerca de 36.000 ocorrências das principais substâncias isoladas em plantas da família. O estudo do equilíbrio químico na produção de metabólitos secundários foi feito utilizando-se Regressão Linear Múltipla. As afinidades entre os grupos com base na sua Química foram pesquisadas por vários métodos tais como: Análise de componentes principais, Análise de Cluster e Análises cladísticas. Observou-se também o grau de oxidação médio de vários metabólitos e sua utilidade como ferramenta em análises quimiotaxonômicas. Foi possível mostrar a existência de um equilíbrio na produção das 12 classes de metabólitos em níveis das tribos e subtribos. Mas, no nível dos gêneros um equilíbrio moderado foi encontrado. Também foi possível mostrar a existência de um equilíbrio oxidativo em vários níveis (tribos, subtribos). No nível dos gêneros nenhum equilíbrio foi encontrado utilizando-se o parâmetro passo oxidativo. Foi possível agrupar algumas das subfamílias de Asteraceae segundo Bremer e subtribos da tribo Heliantheae segundo Stuessy usando Análises de componentes principais e Análise de Cluster / This work analyse the occurrence of 12 classes of substances (monoterpenes, sesquiterpenes, sesquiterpene lactones, diterpenes, triterpenes, coumarins, flavonoids, polyacetylenes, Benzofurans, benzopyrans, acetophenones and phenylpropanoids) in the Asteraceae family and its Heliantheae tribe. This study intends to demonstrate the existence of correlations in the production of secondary metabolites in lower taxonomic levels (tribes, subtribes and genera). We used a database of about 36,000 occurrences of the main substances isolated from the plant family. The study of chemical equilibrium in the production of secondary metabolites was done using Multiple Linear Regression. The affinities between the groups based on their chemistry were investigated by various methods such as principal component analysis, Cluster and cladistic analysis. There was also the average degree of oxidation of various metabolites and their usefulness as a tool in chemotaxonomic analysis. It was possible to show the existence of a balance in the production of 12 classes of metabolites in the levels of the tribes and subtribes. But the level of the genus balance was found moderate. It was also possible to show the existence of an oxidative equilibrium in various levels (tribes, subtribes). The level of genus balance was not found using the parameter oxidation step. We could group some of the subfamilies of Asteraceae according to Bremer and the subtribes of Heliantheae according to Stuessy using the principal component analysis and Cluster Analysis

Neste trabalho são reunidos diferentes modelos e técnicas para representar situações experimentais ou observacionais de análise de sobrevivência. Para modelar respostas bivariadas e covariáveis foi proposto o modelo de regressão Kumaraswamy-Weibull bivariado. A presen»ca de indivíduos curados foi considerada sob duas diferentes abordagens, originando o modelo de regressão com fração de cura para dados bivariados por meio de cópulas e o modelo de regressão log-linear bivariado com fração de cura. Os parâmetros dos modelos foram esti- mados pelo método de máxima verossimilhança sujeito a restriçãoo nos parâmetros por meio da função barreira adaptada. Adaptou-se uma análise de sensibilidade de forma a considerar as metodologias de Influência Global, Influência Local e Influência Local Total para verificar vários aspectos que envolvem a formulação e ajuste dos modelos propostos. Utilizou-se um conjunto de dados de insuficiência renal e retinopatia diabética são utilizados para exemplificar a aplicação dos modelos propostos. / This work brought together di®erent models and techniques to represent expe- rimental or observational situations in survival analysis. To model bivariate responses and covariates was proposed Kumaraswamy Weibull bivariate regression model. The presence of cured individuals was considered under two di®erent approaches originating the regression model with a cured fraction for bivariate data through copulas and the log-linear bivariate regression model with cured fraction. The parameters of the models were estimated by ma- ximum likelihood method subject to the restriction on the parameters through the adapted barrier function. A sensitivity analysis was adapted considering the methodologies of Global In°uence, Local In°uence and Total Local In°uence to check various aspects of the formulation and adjustment of the models proposed. Data set of renal failure and diabetic retinopathy are used to exemplify the application of the proposed models.