Les îles tropicales sont soumises à un ennuagement hétérogène et changeant rapidement. Par ailleurs, elles ont une ressource solaire importante mais significativement variable d’un jour à l’autre. Dans le sud-ouest de l’océan indien (SWIO), La Réunion fait partie de ces îles tropicales ayant un potentiel solaire colossal mais fortement intermittent. Dans cette étude, nous proposons une nouvelle approche de prévision déterministe des cartes journalières rayonnement solaire (SSR), basée sur quatre modèles de régression linéaire : une régression linéaire multiple (MLR), une régression en composantes principales (PCR), une régression des moindres carrés (PLSR) et une régression pas à pas (stepwise--SR). Ces quatre régressions sont appliquées sur les données satellites SARAH-E (CM SAF) à 5km de résolution entre 2007 et 2016, en vue d’en effectuer la prévision. Pour obtenir de meilleures performances, nous proposons d'inclure les paramètres multi-fractale (H,C_1 et α) comme nouveaux paramètres prédictifs. Ceux-ci sont obtenus à partir de l'analyse de l'intermittence du SSR basée sur la méthode d’analyse d’ordre spectral arbitraire de Hilbert. Cette analyse qui est une extension de la transformation d’Hilbert Huang (HHT) est utilisée afin d’estimer l’exposant d’échelle ξ(q). On effectue la combinaison d’une décomposition en mode empirique et de l’analyse spectrale de Hilbert (EMD + HSA). Dans une première étape, l’analyse multi-fractale est appliquée sur une mesure du SSR d'une seconde échelle à partir d'un pyranomètre SPN1 à Moufia en 2016. La moyenne infra journalière, journalière et saisonnière de la structure multi-fractale a été dérivée, et la loi d’échelle d’exposants ξ(q) a été analysée. Dans une seconde partie, l’analyse de l’intermittence est effectuée sur les mesures du SSR, d'une période d’une minute, à partir le réseau de SPN1 contenant 11 stations en 2014. Les modèles spatiaux pour toutes les stations avec les paramètres multi-fractales H,C_1 et α sont mis en évidence. La variabilité de la largeur du spectre de singularité est considérée pour étudier l'intermittence spatiale et la multi-fractalité dans l'échelle quotidienne et l'échelle saisonnière. Sur la base de ces analyses d'intermittence faites sur les mesures de plusieurs stations, les paramètres multi-fractaux universels (H,C_1 et α) pourraient être choisis comme de nouveaux prédicteurs afin d’indiquer les propriétés multi-fractales du SSR. / Due to the heterogeneous and rapidly-changing cloudiness, tropical islands, such as Reunion Island in the South-west Indian Ocean (SWIO), have significant solar resource that is highly variable from day-to-day. In this study, we propose a new approach for deterministic prediction of daily surface solar radiation (SSR) maps based on four linear regression models: multiple linear regression (MLR), principal component regression (PCR), partial least squares regression (PLSR), and stepwise regression (SR), that we have applied on the SARAH-E@5km satellite data (CM SAF) for the period during 2007-2016. To improve the accuracy of prediction, the multifractal parameters (H,C_1 and α) are proposed to include as new predictors in the predictive model. These parameters are obtained from the analysis of SSR intermittency based on arbitrary order Hilbert spectral analysis. This analysis is the extension of Hilbert Huang Transform (HHT) and it is used to estimate the generalized scaling exponent ξ(q). It is the combination of the Empirical Mode Decomposition and Hilbert spectral analysis (EMD+HSA). In a first step, the multifractal analysis is applied onto one-second SSR measurements form a SPN1 pyranometer in Moufia in 2016. The mean sub-daily, daily and seasonal daily multifractal patterns are derived, and the scaling exponent ξ(q) is analyzed. In a second step, the intermittency study is conducted on one-minute SSR measurements from a SPN1 network with 11 stations in 2014. The spatial patterns for all the stations with the multifractal parameters H,C_1 and α are shown. The variability of singularity spectrum width is considered to study the spatial intermittency at the daily and seasonal scale. Based on this intermittency analysis from measurements at several stations, the universal multifractal parameters (H,C_1 and α) could be taken as new predictors for indicating the multifractal properties of SSR.

Incluir como ag?ncias financiadoras: Funda??o de Amparo ? Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG), Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES), Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico (CNPq). / Submitted by Jos? Henrique Henrique (jose.neves@ufvjm.edu.br) on 2018-01-05T18:15:19Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) thaiza_silva_campideli.pdf: 3972827 bytes, checksum: d46dcbd4e39c922c90034d3992c8ad54 (MD5) / Approved for entry into archive by Rodrigo Martins Cruz (rodrigo.cruz@ufvjm.edu.br) on 2018-01-19T16:55:01Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) thaiza_silva_campideli.pdf: 3972827 bytes, checksum: d46dcbd4e39c922c90034d3992c8ad54 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-19T16:55:01Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) thaiza_silva_campideli.pdf: 3972827 bytes, checksum: d46dcbd4e39c922c90034d3992c8ad54 (MD5) Previous issue date: 2017 / Esta pesquisa foi realizada com o objetivo de avaliar a sensibilidade dos valores gen?ticos aos n?veis diet?ticos de lisina digest?vel para caracter?sticas de desempenho e medidas morfom?tricas de til?pias do Nilo da linhagem tailandesa. Vinte e nove fam?lias de irm?os completos foram produzidas pelo acasalamento de 21 machos e 29 f?meas. A distribui??o entre os tanques foi feita aleatoriamente, por fam?lia, ap?s marca??o dos peixes, entre 94 a 109 dias de idade, at? formar um lote inicial de vinte alevinos por tanque, totalizando 700 peixes. ? idade aproximada de 150 dias os peixes foram aleatoriamente redistribu?dos no sistema, at? formar lotes com aproximadamente 138 peixes por n?vel de lisina digest?vel na dieta. Os peixes foram alimentados quatro vezes ao dia com dietas contendo diferentes n?veis de lisina digest?vel: 1,43; 1,53; 1,63; 1,73; e 1,83% nas idades entre 94 a 150 dias; e 1,28; 1,38; 1,48; 1,58 e 1,68% a partir da idade de 150 at? 255 dias. As informa??es individuais das til?pias (peso, comprimento total, comprimento padr?o, comprimento de cabe?a, altura e largura) foram padronizadas para 150, 185, 220 e 255 dias de idade. A partir de ent?o foram calculados o ganho de peso total, o ganho de peso di?rio, rela??o entre cabe?a e comprimento padr?o, rela??o entre largura e altura e a rela??o entre comprimento padr?o e comprimento total. Para as an?lises foi utilizado modelo de regress?o aleat?ria, sob modelo animal uni-caracter?stica. Foram testados modelos de ordens 2 e 3 do polin?mio de Legendre para o efeito fixo e ordem 2 para os efeitos gen?tico aditivo e de fam?lia e testados modelos com vari?ncia residual homog?nea (1classe) a heterog?nea (2, 3, e 4 classes). Os modelos que proporcionaram melhor ajuste na maioria das caracter?sticas foram os que consideraram vari?ncia residual homog?nea. De forma geral, os valores da correla??o de posto foram altas. As normas de rea??o de 25 til?pias tailandesas amostradas aleatoriamente indicaram altera??o na sensibilidade dos valores gen?ticos de algumas caracter?sticas ?s mudan?as no n?vel nutricional de lisina digest?vel. Observou-se, portanto, que as til?pias apresentam altera??o nos valores gen?ticos, sugerindo de maneira geral, a exist?ncia da intera??o gen?tipo x n?veis de lisina digest?vel para caracter?sticas, o que pode acarretar em sele??o de diferentes animais nos diferentes ambientes. / Disserta??o (Mestrado) ? Programa de P?s-Gradua??o em Zootecnia, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2017. / This research was carried out with the aim of evaluating the sensitivity of breeding values to dietary digestible lysine level for performance traits and morphometric measurements of Nile tilapia of Thai lineage. Twenty-nine full sib families were produced by mating 21 males and 29 females. The distribution among the tanks was randomized by family, after marking the fish, between 94 and 109 days of age, until forming an initial batch of twenty fingerlings per tank, totaling 700 fish. At the approximate age of 150 days the fish were randomly redistributed into the system until they formed lots with approximately 138 fish per level of digestible lysine in the diet. Four times a day the fishes were fed diets containing different levels of lysine: 1.43; 1.53; 1.63; 1.73 and 1.83% in the growing phase; and 1.28; 1.38; 1.48; 1.58 and 1.68% in the finishing phase. The individual tilapia information (weight, total length, standard length, head length, height and width) were standardized for 150, 185, 220 and 255 days of age. From then on the weight gain, daily weight gain, head to standard length ratio, width to height ratio and the relationship between standard length and total length were calculated. . For the analyses, a random regression model was used under a single animal model. Legendre polynomial models of 2 and 3 orders were tested for the fixed effect, and of order 2 for the additive and family genetic effects. In addition, models were also tested using homogeneous residual variance (1 class) and heterogeneous variance (2, 3, and 4 classes). The models that provide better fit in most of the characteristics were those that considered homogeneous residual variance. In general, the rank correlations of breeding values of pairs of dietary digestible lysine levels were high. The reaction norms of 25 randomly sampled Thai tilapia showed change in the sensitivity of breeding values of some traits to changes in dietary digestible lysine level. Therefore, it was observed that breeding values of tilapia traits generally changed along the environment gradient, suggesting the existence of genotype x dietary digestible lysine level interaction which can lead to the selection of different fishes in different environments.

As instituições financeiras que pretendem utilizar a IRB (Internal Ratings Based) avançada precisam desenvolver métodos para estimar a componente de risco LGD (Loss Given Default). Desde a década de 1950 são apresentadas propostas para modelagem da PD (Probability of default), em contrapartida, a previsão da LGD somente recebeu maior atenção após a publicação do Acordo Basileia II. A LGD possui ainda uma literatura pequena, se comparada a PD, e não há um método eficiente em termos de acurácia e interpretação como é a regressão logística para a PD. Modelos de regressão para LGD desempenham um papel fundamental na gestão de risco das instituições financeiras. Devido sua importância este trabalho propõe uma metodologia para quantificar a componente de risco LGD. Considerando as características relatadas sobre a distribuição da LGD e na forma flexível que a distribuição beta pode assumir, propomos uma metodologia de estimação da LGD por meio do modelo de regressão beta bimodal inflacionado em zero. Desenvolvemos a distribuição beta bimodal inflacionada em zero, apresentamos algumas propriedades, incluindo momentos, definimos estimadores via máxima verossimilhança e construímos o modelo de regressão para este modelo probabilístico, apresentamos intervalos de confiança assintóticos e teste de hipóteses para este modelo, bem como critérios para seleção de modelos, realizamos um estudo de simulação para avaliar o desempenho dos estimadores de máxima verossimilhança para os parâmetros da distribuição beta bimodal inflacionada em zero. Para comparação com nossa proposta selecionamos os modelos de regressão beta e regressão beta inflacionada, que são abordagens mais usuais, e o algoritmo SVR , devido a significativa superioridade relatada em outros trabalhos. / Financial institutions willing to use the advanced Internal Ratings Based (IRB) need to develop methods to estimate the LGD (Loss Given Default) risk component. Proposals for PD (Probability of default) modeling have been presented since the 1950s, in contrast, LGDs forecast has received more attention only after the publication of the Basel II Accord. LGD also has a small literature, compared to PD, and there is no efficient method in terms of accuracy and interpretation such as logistic regression for PD. Regression models for LGD play a key role in the risk management of financial institutions, due to their importance this work proposes a methodology to quantify the LGD risk component. Considering the characteristics reported on the distribution of LGD and in the flexible form that the beta distribution may assume, we propose a methodology for estimation of LGD using the zero inflated bimodal beta regression model. We developed the zero inflated bimodal beta distribution, presented some properties, including moments, defined estimators via maximum likelihood and constructed the regression model for this probabilistic model, presented asymptotic confidence intervals and hypothesis test for this model, as well as selection criteria of models, we performed a simulation study to evaluate the performance of the maximum likelihood estimators for the parameters of the zero inflated bimodal beta distribution. For comparison with our proposal we selected the beta regression models and inflated beta regression, which are more usual approaches, and the SVR algorithm, due to the significant superiority reported in other studies.

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / O atual nível das mudanças uso do solo causa impactos nas mudanças ambientais globais. Os processos de mudanças do uso e cobertura do solo são processos complexos e não acontecem ao acaso sobre uma região. Geralmente estas mudanças são determinadas localmente, regionalmente ou globalmente por fatores geográficos, ambientais, sociais, econômicos e políticos interagindo em diversas escalas temporais e espaciais. Parte desta complexidade é capturada por modelos de simulação de mudanças do uso e cobertura do solo. Uma etapa do processo de simulação do modelo CLUE-S é a quantificação da influência local dos impulsores de mudança sobre a probabilidade de ocorrência de uma classe de uso do solo. Esta influência local é obtida ajustando um modelo de regressão logística. Um modelo de regressão espacial é proposto como alternativa para selecionar os impulsores de mudanças. Este modelo incorpora a informação da vizinhança espacial existente nos dados que não é considerada na regressão logística. Baseado em um cenário de tendência linear para a demanda agregada do uso do solo, simulações da mudança do uso do solo para a microbacia do Coxim, Mato Grosso do Sul, foram geradas, comparadas e analisadas usando o modelo CLUE-S sob os enfoques da regressão logística e espacial para o período de 2001 a 2011. Ambos os enfoques apresentaram simulações com muito boa concordância, medidas de acurácia global e Kappa altos, com o uso do solo para o ano de referência de 2004. A diferença entre os enfoques foi observada na distribuição espacial da simulação do uso do solo para o ano 2011, sendo o enfoque da regressão espacial que teve a simulação com menor discrepância com a demanda do uso do solo para esse ano. / Present state of land use changes impacts global environmental changes. Land use and cover changes are complex processes and do not occur at random pattern in an area. In general, they are determined locally, regionally and globally by geographic, environmental, social, economic and political factors interacting at diverse temporal and spatial scales. Part of this complexity can be modeled by land use and cover change simulation models. An important step of simulation process in CLUE-S model is local influence of driving forces over the occurrence of a land use type. This influence is obtained by logistic regression model. A spatial lag regression model is proposed to select driving forces. This model incorporates spatial neighborhood information which is ignored by logistic regression. Based on a lineal trend scenario of land use demand, simulations of land use changes for Coxim microbasin, Mato Grosso do Sul, were generated, analyzed and compared using CLUE-S model under logistic and spatial regression approaches. The period of simulations was 2001-2011. Both approaches revealed elevated concordance, high global accuracy and Kappa index, to land use for 2004 reference year. Differences were observed for spatial distribution for land use simulations for 2011. Spatial lag regression simulation for 2011 reached less discrepancy to land use demand for that year.

Submitted by Mariana Dias Chaves null (mariana.unesp@hotmail.com) on 2018-02-16T19:43:53Z No. of bitstreams: 1 Batistao, MDC-TeseDr.pdf: 6348711 bytes, checksum: 0f1b9c7f3392530f6d2f279ee0b58768 (MD5) / Approved for entry into archive by Claudia Adriana Spindola null (claudia@fct.unesp.br) on 2018-02-19T11:31:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 batistao_mdc_dr_prud.pdf: 6348711 bytes, checksum: 0f1b9c7f3392530f6d2f279ee0b58768 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-19T11:31:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 batistao_mdc_dr_prud.pdf: 6348711 bytes, checksum: 0f1b9c7f3392530f6d2f279ee0b58768 (MD5) Previous issue date: 2018-02-02 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Essa pesquisa apresenta um estudo acerca dos fatores contribuintes de acidentes rodoviários com o objetivo de fornecer evidências para analisar o comportamento dos fatores contribuintes envolvidos nesses acidentes, mais especificamente nos trechos críticos. Desejase identificar a relação dos fatores com o grau de severidade de um acidente (danos materiais, sem vítimas fatais e com vítimas fatais) e o impacto de cada classe de fator na ocorrência de um acidente. A intensão é embasar uma análise geoespacial levando em consideração técnicas estatísticas e cartográficas e contribuir para melhorar a qualidade das informações sobre segurança viária no país e seu atual cenário crítico. A estrutura metodológica da pesquisa consiste em três etapas principais: (I) Identificação e determinação de segmentos de trechos críticos, (II) Mapeamento dos fatores contribuintes “via” para o acidente e (III) Investigação e estudo dos fatores contribuintes. Quatro trechos de rodovias do oeste do estado de São Paulo foram escolhidos como área de estudo. Na etapa I propôs-se um método de interpolação espacial de escolha de segmentos de trechos críticos levando a premissa existência da dependência geográfica dos acidentes em consideração. No total, foram identificados oito segmentos de trechos críticos na área de estudo. A etapa II concentrou-se no mapeamento dos fatores contribuintes desses segmentos de trechos críticos. Essa etapa trouxe o caráter tecnológico à pesquisa por fazer uso da integração de geotecnologias e a contribuição das Ciências Cartográficas para os estudos de segurança viária, por gerar informação a partir do mapeamento da localização dos fatores contribuintes. Das quatro classes de fatores (humano, ambiente, veículo e via) as características da via foram escolhidas para serem mapeadas, tendo-se deparado com a ausência de qualquer dado dessa classe de fatores tanto no banco de dados dos acidentes como no boletim de ocorrências. A relação com as outras três classes de fatores foi tratada na etapa III da pesquisa, cujos resultados proporcionaram montar o ranking dos seis fatores contribuintes da via mais frequentes nos segmentos de trechos críticos. Adicionalmente, foram construídos três modelos de regressão logística ordinal para investigar o impacto de cada uma das quatro classes de fatores no grau de severidade do acidente (três graus de severidade). Para isso, o grau foi tratado como variável dependente dos modelos. Quatro variáveis independentes (fatores contribuintes) foram consideradas significativas e escolhidas para compor os modelos: consumo de drogas (da classe de fator contribuinte humano), estado dos pneus (da classe de fator veículo), vegetação (da classe de fator via) e sinalização (da classe de fator via). Por fim, os modelos puderam ser analisados a partir da razão de chances (odds ratio) para complementar as informações e sintetizar os resultados como contribuições da pesquisa. / This research presents a study about the contributing factors of road accidents in order to provide evidences to analyse the behaviour of contributing factors involved in these accidents more specifically in critical sections. The intention is to identify the relationship between those factors and the severity degree of an accident (material damage, no fatalities and fatalities) and the impact of each factor class on an accident occurrence. The aim is to base on geospatial analysis taking into account statistical and cartographic techniques and contribute to improve the quality of the road safety information in the country which has a current critical scene. The methodological structure of this thesis consists of following three main steps: (I) Identification and determination of critical sections segments, (II) mapping “road” contributing factors for each accident and (III) Investigation and study of the contributing factors. Four sections of highways in the west of São Paulo state were chosen as the study area. In Step I, proposed a spatial interpolation method to choose critical sections segments premising the existence of geographical dependence of the considered accidents. In entire, eight critical sections segments were identified in the study area. Step II focused on mapping the contributing factors of these segments. This step brought the technological character to this research by making use of geotechnologies integration and the contribution of Cartographic Sciences to road safety by generating information of the contributing factors location from mapping. Of the four factors classes (human, environment, vehicle and road), the road characteristics were chosen to be mapped, since no data from this factor class was found in both the accident database and the occurrence report. The relation with the other three factors classes was the subject of step III, which results provided a ranking of the six most frequent contributing factors in critical sections segments. In addition, three ordinal logistic regression models were constructed to investigate the impact of each of the four factors classes on the accident severity degree (three severity degrees). For this, the severity degree was considered as the models dependent variable. Four significant independent variables (contributing factors) were chosen to compose the following models: drug consumption (from the human contributing factor class), tire condition (vehicle factor class), vegetation (road factor class) and signaling (road factor class). Lastly, the models could be analysed by the odds ratio method to complement the information and synthesize the results as research contributions.

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / O atual nível das mudanças uso do solo causa impactos nas mudanças ambientais globais. Os processos de mudanças do uso e cobertura do solo são processos complexos e não acontecem ao acaso sobre uma região. Geralmente estas mudanças são determinadas localmente, regionalmente ou globalmente por fatores geográficos, ambientais, sociais, econômicos e políticos interagindo em diversas escalas temporais e espaciais. Parte desta complexidade é capturada por modelos de simulação de mudanças do uso e cobertura do solo. Uma etapa do processo de simulação do modelo CLUE-S é a quantificação da influência local dos impulsores de mudança sobre a probabilidade de ocorrência de uma classe de uso do solo. Esta influência local é obtida ajustando um modelo de regressão logística. Um modelo de regressão espacial é proposto como alternativa para selecionar os impulsores de mudanças. Este modelo incorpora a informação da vizinhança espacial existente nos dados que não é considerada na regressão logística. Baseado em um cenário de tendência linear para a demanda agregada do uso do solo, simulações da mudança do uso do solo para a microbacia do Coxim, Mato Grosso do Sul, foram geradas, comparadas e analisadas usando o modelo CLUE-S sob os enfoques da regressão logística e espacial para o período de 2001 a 2011. Ambos os enfoques apresentaram simulações com muito boa concordância, medidas de acurácia global e Kappa altos, com o uso do solo para o ano de referência de 2004. A diferença entre os enfoques foi observada na distribuição espacial da simulação do uso do solo para o ano 2011, sendo o enfoque da regressão espacial que teve a simulação com menor discrepância com a demanda do uso do solo para esse ano. / Present state of land use changes impacts global environmental changes. Land use and cover changes are complex processes and do not occur at random pattern in an area. In general, they are determined locally, regionally and globally by geographic, environmental, social, economic and political factors interacting at diverse temporal and spatial scales. Part of this complexity can be modeled by land use and cover change simulation models. An important step of simulation process in CLUE-S model is local influence of driving forces over the occurrence of a land use type. This influence is obtained by logistic regression model. A spatial lag regression model is proposed to select driving forces. This model incorporates spatial neighborhood information which is ignored by logistic regression. Based on a lineal trend scenario of land use demand, simulations of land use changes for Coxim microbasin, Mato Grosso do Sul, were generated, analyzed and compared using CLUE-S model under logistic and spatial regression approaches. The period of simulations was 2001-2011. Both approaches revealed elevated concordance, high global accuracy and Kappa index, to land use for 2004 reference year. Differences were observed for spatial distribution for land use simulations for 2011. Spatial lag regression simulation for 2011 reached less discrepancy to land use demand for that year.

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.

Na tentativa de contornar os problemas ainda existentes para a detecção e identificação de erros grosseiros (EGs) no processo de estimação de estado em sistemas elétricos de potência (EESEP), realiza-se, neste trabalho, uma análise da formulação dos estimadores aplicados a sistemas elétricos de potência, em especial, o de mínimos quadrados ponderados, tendo em vista evidenciar as limitações dos mesmos para o tratamento de EGs. Em razão da dificuldade de detectar EGs em medidas pontos de alavancamento, foram também analisadas as metodologias desenvolvidas para identificação de medidas pontos de alavancamento. Através da formulação do processo de EESEP como um problema de álgebra linear, demonstra-se o porquê da impossibilidade de detectar EGs em determinadas medidas redundantes, sendo proposto, na seqüência, um método para identificação de medidas pontos de alavancamento. Para reduzir os efeitos maléficos dessas medidas no processo de EESEP verifica-se a possibilidade de aplicar outras técnicas estatísticas para o processamento de EGs, bem como técnicas para obtenção de uma matriz de ponderação adequada. / To overcome the problems still existent for gross errors (GEs) detection and identification in the process of power system state estimation (PSSE), the formulations of the estimators applied to power systems are analyzed, specially, the formulation of the weighted squares estimator. These analyses were performed to show the limitations of these estimators for GEs processing. As leverage points (LP) represent a problem for GEs processing, methodologies for LP identification were also verified. By means of the linear formulation of the PSSE process, the reason for the impossibility of GEs detection in some redundant measurements is shown and a method for LP identification is proposed. To minimize the bad effects of the LP to the PSSE process, the possibility of applying other statistic techniques for GEs processing, as well as techniques to estimate an weighting matrix are also analyzed.

O fator de simultaneidade é fundamental no planejamento de redes de distribuição de gás natural. Trata-se de um multiplicador entre 0 e 1 que ajusta o consumo total teórico de um número de aparelhos de utilização em condições reais. Em 2005 o Instituto de Pesquisas Tecnológicas (IPT) e a Companhia de Gás de São Paulo (COMGÁS) realizaram um estudo no qual determinou-se o fator de simultaneidade em um conjunto de edificações residenciais. Um modelo de regressão foi proposto para expressar o fator de simultaneidade em termos da potência total instalada. O modelo ajustado pode ser utilizado para predizer o fator de simultaneidade em novas edificações. O modelo em questão é um modelo de regressão linear normal no qual a variável resposta é o logaritmo do fator de simultaneidade. Nesta dissertação, o objetivo é investigar outras possibilidades de modelos de regressão adequados aos dados obtidos pelo IPT e pela COMGÁS. Especial atenção é dada ao modelo de regressão beta proposto por Ferrari e Cribari-Neto (Journal of Applied Statistics, 2004) por possuir vantagens sobre o modelo de regressão linear normal. O modelo de regressão beta assume que, dadas as covariáveis, a variável resposta possui distribuição beta, sendo adequado para modelar dados observados no intervalo unitário. Desta forma, a transformação na variável resposta - o fator de simultaneidade - é desnecessária. Além disso, é proposta uma nova abordagem para a predição do fator de simultaneidade, diferente de todas as abordagens pesquisadas na literatura, utilizando a técnica de bootstrap. / The simultaneity factor is fundamental in planning gas distribution networks. It is a multiplicator between 0 and 1 that adjusts the theoretical total consumption of a number of devices to realistic conditions. In 2005, the Instituto de Pesquisas Tecnológicas (IPT) and the Companhia de Gás de São Paulo (COMGÁS) performed a study in which the simultaneity factor of gas consumption in a set of residential buildings have been determined. A regression model was proposed to express the simultaneity factor in terms of the total power of installed equipment. The fitted model can be used to predict the simultaneity factor in new buildings. The model they proposed is a normal linear regression model in which the response variable is the logarithm of the simultaneity factor. In the present dissertation, our aim is to investigate other possible regression models suitable to the data obtained by IPT and CONGÁS. Emphasis is given to the beta regression model proposed by Ferrari and Cribari-Neto (Journal of Applied Statistics, 2004) which has a number of advantages over normal linear regression models. The beta regression model assumes that, given the covariates, the response variable has a beta distribution, which is adequate to model data observed in the unit interval. Therefore, no transformation in the response variable, the simultaneity factor, is needed. Additionally, we present a new approach for the prediction of the simultaneity factor, that is different from all the approaches shown in the literature, using the bootstrap technique.

Uma nova família de distribuições denominada distribuição beta generalizada semi-normal, que inclui algumas distribuições importantes como casos especiais, tais como as distribuições semi-normal e generalizada semi-normal (Cooray e Ananda, 2008), é proposta neste trabalho. Para essa nova família de distribuições, foi realizado o estudo da função densidade probabilidade, função de distribuição acumulada e da função de taxa de falha (ou risco), que não dependeram de funções matemáticas complicadas. Obteve-se uma expressão formal para os momentos, função geradora de momentos, função densidade da distribuição de estatística de ordem, desvios médios, entropia, contabilidade e para as curvas de Bonferroni e Lorenz. Examinaram-se os estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros e deduziu- se a matriz de informação esperada. Neste trabalho é proposto, também, um modelo de regressão utilizando a distribuição beta generalizada semi-normal. A utilidade dessa nova distribuição é ilustrada através de dois conjuntos de dados, mostrando que ela é mais flexível na análise de dados de tempo de vida do que outras distribuições existentes na literatura. / A new family of distributions so-called beta generalized half-normal distribution, which includes some important distributions as special cases, such as the half-normal and generalized half-normal (Cooray and Ananda, 2008) distributions, is proposed in this work. For this new family of distributions, we studied the probability density function, cumulative distribution function and failure rate function (or hazard function), which did not depend on complicated mathematical functions. We obtained a formal expression for the moments, moment generating function, density function of order statistics distribution, mean deviation, entropy, reliability and Bonferroni and Lorenz curves. We examined maximum likelihood estimation of parameters and provided the information matrix. This work also proposed a regression model using the beta generalized half-normal distribution. The usefulness of the new distribution is illustrated through two data sets by showing that it is quite °exible in analyzing lifetime data instead other distributions in the literature.