Resumo: Parâmetros genéticos para o fluxo lácteo medido no dia do controle (FLDC) de primeiras lactações de vacas da raça Holandesa foram estimados utilizando modelos de dimensão finita (TDM) e modelos de regressão aleatória. Para os TDM foram analisadas 10 características por meio de modelos uni e bi e multi-características e de repetibilidade, que continham como aleatórios, o efeito genético aditivo e o efeito residual e, como efeitos fixos, o grupo de contemporâneos e as covariáveis idade da vaca ao parto. A variável número de dias em lactação foi incluída somente no modelo de repetibilidade. Para os MRA, foram considerados os efeitos aleatórios genético aditivo direto, de ambiente permanente e o residual. Foram considerados como efeitos fixos, o grupo de contemporâneos, os efeitos linear e quadrático da covariável idade da vaca ao parto e a curva média de lactação da população, modelada por meio de polinômios ortogonais de Legendre de quarta ordem. Os efeitos aleatórios genético aditivo e de ambiente permanente foram modelados por meio de regressão aleatória sobre polinômios ortogonais de Legendre e por meio de funções b-splines. Diferentes estruturas de variâncias residuais foram testadas, por meio de classes contendo 1, 7, 10, 20 e 43 variâncias residuais, para os MRA modelados por meio de polinômios de Legendre. Já, para os MRA modelados por funções b-splines, a estrutura residual foi considerada heterogênea, contendo 7 classes de variâncias. Os MRA foram comparados usando o teste de razão de verossimilhança, o critério de informação de Akaike e o critério de informação de Bayesiano de Schwarz. As estimativas de herdabilidade (h2) para os FLDC variaram de 0,23 a 0,32 nas análises unicaracterísticas, de 0,24 a 0,32 nas bi-características e de 0,28 a 0,37 nas multicaracterísticas. Os valores de h2 estimados variaram no decorrer da... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Flow milk genetic parameters to the first lactation test-day milk yields of Holstein cattle were estimated using Test-day models (TDM) and Random regression models (RRM). Ten TDM differents traits were analyzed using uni, bi and multi-trait and repeatability animal models, that included the additive genetic as random effect and the fixed effects of contemporary group, age of cow (linear and quadratic) as covariables. The days in milk (linear) variable was included only at repeatability model. To RRM were included the additive genetic, permanent environmental and residual as random effects, the fixed effects of contemporary group, age of cow as covariable (linear and quadratic effects) and a 4th-order Legendre orthogonal polynomials of days in milk, to model the mean trend. The additive genetic and permanent environmental effects were fitted by Legendre orthogonal polynomials and b-splines functions. Different structures of residual variances were used, through the variances classes containing 1, 7, 10, 20, and e 43 residual variances, to the models fitted by Legendre orthogonal polynomials. Moreover, for the RRM fitted by b-splines-functions, the residual estructure was considered heterogeneous, having 7 variance classes. The RRM were compared by Likelihood ratio test, Bayesian and Akaike's information criteria. The heritability estimated ranged from 0.23 to 0.32 by uni-trait analyses, from 0.24 to 0.32 by bi-traits analyses and from 0.28 to 0.37 by multi-trait analyses. The h2 estimates varied during the lactation being the highest estimate at the fourth month. The estimate obtained by the repeatability model was 0.27, and a repeatability estimate of 0.66. For the MRA fitted by Legendre orthogonal polynomials, related to the residual variance, the best model the one that deemed 7 residual classes. For the additive and permanent environmental effects, the having 3th-order... (Complete abstract click electronic access below) / Orientadora: Lúcia Galvão de Albuquerque / Coorientadora: Lenira El Faro Zadra / Banca: Laila Talarico Dias Teixeira / Banca: Anibal Eugênio Vercesi Filho / Banca: Humberto Tonhati / Banca: Henrique Nunes de Oliveira / Doutor

Resumo: Foram estimados parâmetros genéticos para pesos do nascimento à idade adulta de animais da raça Canchim por meio de análises uni, bi e multicaracterística, e por modelos de regressão aleatória. Os dados analisados são provenientes do rebanho da raça Canchim da Embrapa Pecuária Sudeste, localizada no município de São Carlos, São Paulo. Os pesos foram obtidos do nascimento até os nove anos e meio de idade. Nas análises uni, bi e multicaracterística foram utilizados pesos em ao nascimento, desmama, 12, 18, 24 e 30 meses de idade e, na idade adulta. Na análise unicaracterística foram utilizados quatro modelos, em que, diferentes efeitos aleatórios (efeito genético materno e de ambiente permanente materno) foram adicionados em seqüência. Nas análises de regressão aleatória, foram utilizados pesos de fêmeas do nascimento até os nove anos e meio de idade, considerando como funções base polinômios de Legendre e funções "b-splines". A variância residual foi modelada utilizando 1, 4, 11 e 19 classes. Foram utilizados 12 modelos de regressão aleatória sobre polinômios de Legendre de segunda à sétima ordem para modelar a trajetória da variância dos efeitos genético aditivo direto e aditivo materno e de ambiente permanente direto e materno. Vinte modelos de regressão aleatória sobre funções "bsplines" foram considerados, empregando polinômios linear, quadrático e cúbico para cada segmento individual. Polinômios do mesmo grau foram considerados no modelo para todos os efeitos aleatórios. Até sete segmentos foram utilizados para os efeitos genético direto e de ambiente permanente do animal. Para os efeitos genético aditivo materno e de ambiente permanente materno foi utilizado um único segmento com dois nós nos extremos da curva Os efeitos maternos influenciam os pesos do nascimento aos dois anos de idade sendo o peso à desmama... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Genetic parameters were estimated for weights taken from birth to mature age in Canchim (5/8 Charolais + 3/8 Zebu) cattle of breed by one, two and multitrait analyses and by random regression models. The data analyzed were from a herd of Canchim beef cattle belonging to Embrapa's Southeast Cattle Research Center, located in São Carlos county, state of São Paulo. Weights were taken from birth to nine and half years of age. Weights at birth, weaning, 12, 18, 24 and 30 months of age and at mature age were analyzed using one, two and multitrait models. In onetrait analyses, four models were tested, in which different random effects (genetic and environment permanent maternal effects) were added. For random regression models age of cow varied from birth to 3.542 days of age. Legendre polynomials and b-splines functions of age at recording were used as basis functions in random regression models. Residual variances were modeled by a step function with 1, 4, 11 and 19 classes. A total of 12 random regression models using Legendre polynomials as basis functions, from second to seventh order, were used to model direct and maternal genetic effects, animal and maternal permanent environmental effects. A total of twenty analyses, considering linear, quadratic and cubic b-splines functions and up to nine knots, were carried out. Spline functions of the same order were considered for all random effects. Maternal effects influenced weights from birth until two years of age, being weaning weight the most affected by maternal effects. Direct heritabilities obtained by twotrait and multitrait analyses were higher than estimates obtained from onetrait analyses. In order to estimate genetic parameters for weights after selection it is important to consider weights before selection and the multitrait analyses is the most adequate. The model with direct and maternal genetic effects, animal and maternal... (Complete abstract click electronic access below) / Orientador: Maurício Mello de Alencar / Coorientadora: Lúcia Galvão de Albuquerque / Banca: Humberto Tonhati / Banca: Henrique Nunes de Oliveira / Banca: Lenira El Faro Zadra / Banca: Maria Eugênia Zerlotti Mercadante / Doutor

Índices de capacidade mal empregados geram conclusões errôneas, comprometendo o estudo e análise do processo, prejudicando o atendimento de exigências gerenciais ou de clientes externos. Assim, o objetivo do presente trabalho é propor índices de capacidade para processos monitorados com gráficos de controle baseado em modelos de regressão conteplando limites simétricos e assimétricos. Realizou-se um mapeamento dos artigos publicados em nove periódicos no período de 2000 a 2009, visando identificar as abordagens pesquisadas sobre capacidade de processos. Um fluxograma orientativo é apresentado, com a finalidade de direcionar a escolha do tipo de gráfico de controle e índices de capacidade para processos com variáveis de resposta: (i) não correlacionadas, (ii) correlacionadas dependentes da variável de controle e (iii) autocorrelacionadas. O uso do fluxograma foi ilustrado através da aplicação do mesmo em um processo de torneamento de uma empresa de máquinas agrícolas. / Capability indices wrongly appointed generate erroneous conclusions, compromising the study and analysis of the process, jeopardizing the fulfillment of the requirements management or external customers. Therefore, the objective of this study is to propose capability indices for processes monitored with control charts based on regression models considering symmetric and asymmetric limits. A mapping of the articles published in nine journals, during the period of 2000 to 2009, was conducted to identify the different approaches surveyed on process capability. A flowchart is presented to direct the choice of control chart and capability indices for processes with response variables: (i) noncorrelated, (ii) correlated dependent control variables and (iii) autocorrelated. The use of the flowchart was illustrated by applying it to the hard turning process of an agricultural machinery company.

O presente trabalho propõe um método para a aplicação do gráfico de controle de regressão para o monitoramento de processos industriais. O método proposto inclui uma modificação do gráfico de controle de regressão múltipla, permitindo o monitoramento direto da característica de qualidade do processo ao invés do monitoramento dos resíduos padronizados do modelo de regressão, facilitando a interpretação dos operadores do processo. O método é dividido em duas fases principais: (i) Fase I - análise retrospectiva e (ii) Fase II - monitoramento do processo. A Fase I é composta pela coleta das amostras iniciais, estimação do modelo de regressão e análise de estabilidade dos dados coletados e, a partir desta fase, define-se alguns parâmetros a serem utilizados na fase seguinte. A Fase II do método consiste na coleta periódica de amostras, verificação da extrapolação dos valores das variáveis de controle e monitoramento do processo propriamente dito. O método proposto foi validado através da aplicação em um processo produtivo e de uma comparação do número médio de amostras (NMA) do gráfico de controle de regressão proposto, gerado através de simulação de Monte Carlo, com outros procedimentos similares encontrados na literatura. Como principais resultados esta dissertação apresenta: (i) proposta de um método sistematizado para nortear a aplicação de gráficos de controle de regressão; (ii) adaptação do gráfico de controle de regressão, de forma a permitir o monitoramento direto da característica de qualidade; (iii) proposta de um procedimento gráfico para a verificação da extrapolação das variáveis de controle e (iv) obtenção do NMA do gráfico de controle de regressão proposto e de outros procedimentos encontrados na literatura. O método proposto foi aplicado em um processo produtivo de uma indústria de borrachas. / This work proposes a method for the application of regression control charts in the monitoring of industrial processes. In order to facilitate the interpretation by the process operators, a modification in the multiple regression control chart is proposed allowing the direct monitoring of the values of quality characteristic of the process, instead of monitoring the regression standardized residuals. The proposed method is divided into two Phases: (i) Phase I, called retrospective analysis, and Phase II, called process monitoring. Phase I is composed by sampling, estimation of linear regression model and verification of stability of these samples. This phase defines some parameters to be used in the following phase. Phase II consists in periodic sampling of the process, altogether with verification of the extrapolation of process control variables and the process monitoring itself. The proposed method was validated through practical application in an industrial process and compared with other procedures found in literature. This work has also achieved the average run length (ARL) of the proposed regression control chart, which was compared with the other procedures consulted. The main contributions of this work may be pointed: (i) the proposal of a method to guide the application of regression control chart; (ii) the adaptation of the multiple regression control chart, allowing the direct monitoring of the quality characteristic; (iii) the proposal of a control chart to monitor the extrapolation of the process control variable and (iv) the obtaining of the ARL of the proposed regression control chart and other similar procedures. The proposed method was applied in a process of a rubber manufactory.

Uma das alternativas bastante abordada na literatura para a melhoria do gerenciamento da adubação nitrogenada nas culturas é o sensoriamento remoto, tendo destaque a utilização de sensores espectrais na região do visível e infravermelho. Neste trabalho, buscou-se estabelecer as relações existentes entre variações no teor foliar de nitrogênio (TFN) e a resposta espectral da folha de cana-de-açúcar, utilizando um sensor hiperespectral, com avaliações em três áreas experimentais do estado de São Paulo, com diferentes solos e variedades. Cada experimento foi alocado em blocos ao acaso, com parcelas subdividas e quatro repetições. Foram aplicadas doses de 0, 50, 100 e 150 kg de nitrogênio por hectare. A análise espectral foi realizada na folha \"+1\" em laboratório, sendo coletadas 10 folhas por subparcela, estas foram posteriormente submetidas a análise química para o TFN. Observou-se que existe correlação significativa entre o TFN e as variações na resposta espectral da cana-de-açúcar, sendo que a região do verde e de transição entre o vermelho e o infravermelho próximo (\"red-edge\") foram as mais consistentes e estáveis entre as áreas em estudo e safras avaliadas. A análise de componentes principais permitiu reforçar estes resultados, uma vez que as pontuações (\"scores\") dos componentes que apresentaram correlações significativas com o TFN, tiveram maiores pesos (\"loadings\") nas regiões espectrais citadas anteriormente. A partir das curvas espectrais foram também realizados os cálculos dos índices de vegetação já descritos em literatura, e estes submetidos a análise de regressão simples para predição do TFN, sendo os modelos calibrados com dados da safra 2012/13 e validados com os dados da safra 2013/14. Índices espectrais calculados com a combinação dos comprimentos de onda do verde e/ou \"red-edge\" com comprimentos de onda do infravermelho próximo tiveram bom desempenho na fase de validação, sendo que os cinco mais estáveis foram os índices BNi (500, 705 e 750 nm), GNDVI (550 e 780 nm), NDRE (790 e 720 nm), RI-1db (735 e 720 nm) e VOGa (740 e 720 nm). A variedade SP 81 3250 foi cultivada nas três áreas experimentais, o que permitiu a comparação do potencial de modelos calibrados por área, com um modelo generalista para uma mesma variedade cultivada em diferentes condições edáficas. Observou-se que embora o modelo generalista apresente parâmetros estatísticos significativos, existe redução expressiva da sensibilidade de predição quando comparado aos modelos calibrados por área experimental. Empregou-se também nesta pesquisa a análise de regressão linear múltipla por \"stepwise\" (RLMS) que gerou modelos com boa precisão na estimativa do TFN, mesmo quando calibrados por área experimental, independentes da variedade, utilizando de 5 a 6 comprimentos de onda. Concluímos com a presente pesquisa que comprimentos de onda específicos estão associados a variação do TFN em cana-de-açúcar, e estes são reportados na região do verde (próximos a 550 nm) e na região de transição entre os comprimentos de onda do vermelho e infravermelho próximo (680 a 720 nm). Apesar da baixa correlação entre a região do infravermelho próximo com o TFN, índices de vegetação calculados a partir destes comprimentos de onda ou a inserção destes na geração de modelos lineares foram importantes para melhorar a precisão da predição. / An alternative method, quite cited in literature to improve nitrogen fertilization management on crops is the remote sensing, highlighted with the use of spectral sensors in the visible and infrared region. In this work, we sought to establish the relationship between variations in leaf nitrogen content and the spectral response of sugarcane leaf using a hyperspectral sensor, with assessments in three experimental areas of São Paulo state, Brazil, with evaluations in different soils and varieties. Each experimental area was allocated in randomized block, with splitted plots and four repetition, hence, receiving doses of 0, 50, 100 and 150 kg of nitrogen per hectare. Spectral analysis was performed on the \"+1\" leaf in laboratory; we collected 10 leaves per subplots; which were subsequently subjected to chemical analysis to leaf nitrogen content determination. We observed a significant correlation between leaf nitrogen content and variations in sugarcane spectral response, we noticed that the region of the green light and red-edge were the most consistent and stable among the studied area and the crop seasons evaluated. The principal component analysis allowed to reinforce these results, since that the scores for principal components showed significant correlations with the leaf nitrogen content, had higher loadings values for the previous spectral regions mentioned. From the spectral curves were also performed calculations of spectral indices previously described in literature, being these submitted to simple regression analysis to direct prediction of leaf nitrogen content. The models were calibrated with 2012/13 and validated with 2013/14 crop season data. Spectral indices that were calculated with green and/or red-edge, combined with near-infrared wavelengths performed well in the validation phase, and the five most stable were the BNi (500, 705 and 750 nm), GNDVI (550 and 780 nm), NDRE (790 and 720 nm), IR-1dB (735 and 720 nm) and VOGa (740 and 720 nm). The variety SP 81 3250 was cultured in the three experimental areas, allowing to compare the performance of a specific site model with a general model for the same variety growing on different soil conditions. Although the general model presents meaningful statistical parameters, there is a significant reduction in sensitivity to predict leaf nitrogen content of sugarcane when compared with specific site calibrated models. We also used on this research the stepwise multiple linear regression (SMLR) that generated models with good precision to estimate the leaf nitrogen content, even when models are calibrated for an experimental area, regardless of spectral differences between varieties, using 5 to 6 wavelengths. This study shows that specific wavelengths are associated with variation in leaf nitrogen content of sugarcane, and these are reported in the region of green (near to 550 nm) and red-edge (680 to 720nm). Despite the low correlation observed between the infrared wavelengths to the leaf nitrogen content of sugarcane, vegetation indices calculated from these wavelengths, or its insertion on linear models generation were important to improve prediction accuracy.

Made available in DSpace on 2017-07-10T17:48:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bianchecci_Danielli_Conte.PDF: 1308564 bytes, checksum: 046371656b2367e67b20775d20072c2b (MD5) Previous issue date: 2011-12-09 / Fundação Araucária / This study aimed to predict the fillet weight (PF) and fillet yield (RF) of Nile tilapia (Oreochromis niloticus) from external measures, measured by morphometry and measures of epiaxial muscles using ultrasound and validate the estimated equations using another sample biometric data. A total of 102 adult fish GIFT lineage, reversed males weighing between 260 and 580 g had the total weight (PT) and body circumference average (CR) all measured by ultrasonography in four predefined body regions (1) between the basis of anterior (2) between the basis of anteriour insertion of anal fin to the last hard ray of dorsal fin. (3) between the final insertion of anal and dorsal fins and (4) between the ventral and dorsal insertion of caudal fin. The prediction equations from the measurements performed on 50 samples were analyzed by statistical procedures backward and stepwise. The measurements made in remaining 52 samples were used for validation of predictive equations to PF and RF. The validation were made from adjustment of linear models first degree of values observed above the values predict on each regression equation set. The equations PFx and RFx estimated from data collected of ultrasound images showed coefficient of determination (R2) of 0.53 (PF1 = -17.35 + 3.66HD2 45.20LE4 + 0.55AE2 + 4.64AE4) e 0.15 (RF1 = 26.66 + 0.043AE2), in backward, and 0.53 (PF2 = -58.03 + 5.65HE4 + 0.33AD1 + 0.65AD2) e 0.19 (RF2 = 25.02 + 0.051AD2), in stepwise. The inclusion of measures of CR and PT as regressive equations did allow the equations to show higher values of R2 such as 0.97 (PF3= - 52.25 1.26HE1 2.03HE3 + 0.40PT +0.51CR e PF4 = -18.12 1.20HE1 + 0.425PT) and 0.73 (RF3 = 17.83 0.29HE1 0.49HE3 + 0.02PT + 0.13CR), in backward and stepwise, and 0.68 (RF4 = 26,14 - 0,27HE1 + 0,027PT), in stepwise, and lower values of mean square of residue that these regression models presented high adherence to data of PF and RF. About the validation of prediction equations all of it were effective in estimating the PF and RF in the sample evaluated. The equations (P = 1.0000) PF3, PF4 (P = 0.5401), RF3 (P = 1.0000) and RF4 (P = 0.8363) were the most accurate and applicable in predicting PF and RF in Nile tilapia. The height of the left side body regions 1 and 3, measured by ultrasound images, together with the average body weight and circumference, are important in predicting of regressive of PF and RF of Nile tilapia. The regression equations, PF3, PF4, RF3, and RF4 are recommended for estimating the PF and RF of Tilapia in phenotypic males adult Nile tilapia GIFT lineage, weighing between 260 and 580 g / Este estudo teve por objetivos predizer o peso de filé (PF) e o rendimento de filé (RF) de tilápia do Nilo (Oreochromis niloticus), a partir de medidas externas mensuradas por morfometria e medidas da musculatura epiaxial, mensuradas por ultrassonografia, e validar as equações estimadas utilizando outra amostra de dados biométricos. Um total de 102 peixes adultos, da linhagem GIFT, machos invertidos, pesando entre 260 e 580 g, foram avaliados quanto ao peso total (PT), circunferência corporal média (CR) e mensurados por ultrassonografia em quatro regiões corpóreas pré-definidas: (1) entre a base de inserção anterior da nadadeira pélvica até o término anterior da nadadeira dorsal, (2) entre a base da inserção anterior da nadadeira anal até o último raio duro da nadadeira dorsal, (3) entre a inserção final das nadadeiras anal e dorsal e (4) entre a inserção ventral e dorsal da nadadeira caudal. As equações de predição a partir das mensurações realizadas em 50 exemplares foram analisadas pelos procedimentos estatísticos backward e stepwise. As mensurações feitas nos 52 exemplares restantes foram utilizadas para a validação das equações preditoras para PF e RF. A validação foi feita a partir do ajuste de modelos lineares de 1° grau dos valores observados sobre os valores preditos por cada equação de regressão definida. As equações PFx e RFx, estimadas em função dos dados coletados das imagens ultrassonográficas, apresentaram valores de coeficiente de determinação (R²) de 0,53 (PF1 = -17,35 + 3,66HD2 - 45,20LE4 + 0,55AE2 + 4,64AE4) e 0,15 (RF1 = 26,66 + 0,043AE2), no backward, e 0,53 (PF2 = -58,03 + 5,65HE4 + 0,33AD1 + 0,65AD2) e 0,19 (RF2 = 25,02 + 0,051AD2), no stepwise. A inclusão das medidas de CR e PT como regressoras permitiu que as equações apresentassem R² mais elevados, com valores de 0,97 (PF3 = - 52,25 - 1,26HE1 - 2,03HE3 + 0,40PT +0,51CR e PF4 = -18,12 - 1,20HE1 + 0,425PT) e 0,73 (RF3 = 17,83 - 0,29HE1 - 0,49HE3 + 0,02PT + 0,13CR), no backward e no stepwise, e 0,68 (RF4 = 26,14 - 0,27HE1 + 0,027PT), no stepwise, e menores valores de quadrado médio do resíduo, indicando que esses modelos de regressão apresentaram elevada aderência aos dados de PF e RF. Na validação das equações preditoras, todas foram eficientes em estimar o PF e o RF na amostra avaliada. As equações PF3 (P = 1,0000), PF4 (P = 0,5401), RF3 (P = 1,0000) e RF4 (P = 0,8363) foram as mais precisas e aplicáveis na predição de PF e RF em tilápia do Nilo. A altura do lado esquerdo nas regiões corporais 1 e 3, mensuradas por imagens ultrassonográficas, em conjunto com o peso e a circunferência corporal média, são regressoras importantes na predição do PF e RF de tilápia do Nilo. As equações de regressão PF3, PF4, RF3 e RF4 são recomendadas para estimar o PF e o RF de tilápia no Nilo adultas, machos fenotípicos, linhagem GIFT, com peso entre 260 e 580g

Submitted by Celso Magalhaes (celsomagalhaes@ufrrj.br) on 2017-06-07T17:24:31Z No. of bitstreams: 1 2015 - Thiago Bernardo Pedro.pdf: 895954 bytes, checksum: 51cf79437e4ec796c2634cdc0a4b0498 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-07T17:24:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015 - Thiago Bernardo Pedro.pdf: 895954 bytes, checksum: 51cf79437e4ec796c2634cdc0a4b0498 (MD5) Previous issue date: 2015-02-23 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico - CNPq / This study evaluates the influence of climatic variables on the occurrence distribution of Amblyomma sculptum adult ticks in four sample areas in Serop?dica and Mangaratiba, two municipalities in Rio de Janeiro Metropolitan mesoregion. The data used is relative to tick sampling between the spring of 2008 and the winter of 2012. The climatic variables included in the study were mean temperature, relative humidity and rainfall, in the day of sampling and in the 15 days prior to each sampling. For the statistical analysis, four types of generalized linear models were used: Poisson, Negative Binomial, Quasi Poisson (?2) and Zero Inflated Poisson (ZIP). A total of 574 ticks were found, most of them in the autumn. The bivariate analysis between each one of the independent variables and the response variable, tick count, showed seven variables that were significant at least in two types of models (being ZIP one of them): temperature in the day before sampling, temperature between the 4th and 6th days prior to sampling, temperature between the 11th and 15th days prior, humidity in the day before sampling, humidity in 5th day before, humidity between the 9th and 12th days prior and rainfall in the 12th day prior to sampling. These variables were combined in the multivariate analysis, therewith, nine models were fitted. Analyzing the prevalence ratio (PR), Akaike Information Criterion (AIC), mean square of residuals (MSR) and correlation between expected Y and observed Y (Corr), the best model was chosen, with the following variables (PR [CI 90%]): temperature between the 11th and 15th days prior to sampling (1,06 [1,01; 1,11]), humidity in the day before (1,04 [1,02; 1,05]) and rainfall in the 12th day prior to sampling (0,97 [0,94; 0,99]). Regarding the fitted models, it was possible to notice that the most satisfactory parameters were presented by ZIP models, in which the MSR values were the lowest and Corr values were the highest. The bivariate analyzes performed as of ZIP models contrasted the fact that temperature acts as a protection factor for the occurrence of A. sculptum adult ticks in the day of sampling and in the two days before, but it acts as a risk factor form the 3rd to the 15thday before. Humidity and rainfall act as protection factors for tick occurrence as from the 3rd and the 5th day prior to sampling, respectively. In the days closer to sampling, these two latter variables did not show a definite conduct of risk or protection with respect to the studied tick occurrence. Within this context, we conclude that understanding the parameters responsible for controlling the life cycle of A. sculptum is essential to generate risk models of disease transmission / O presente estudo avalia a influ?ncia de vari?veis clim?ticas sob a distribui??o de ocorr?ncia de carrapatos Amblyomma sculptum adultos em quatro ?reas amostrais nos munic?pios de Serop?dica e Mangaratiba, na mesorregi?o Metropolitana do Rio de Janeiro. Foram utilizados dados referentes a coletas de carrapatos realizadas entre a primavera de 2008 e o inverno de 2012. As vari?veis clim?ticas consideradas foram temperatura m?dia, umidade relativa do ar e volume de precipita??o, no dia das coletas e nos 15 dias anteriores a cada coleta. Para a an?lise estat?stica, foram utilizados quatro tipos de modelos de regress?o lineares generalizados: Poisson, Binomial Negativa, Extra Poisson (?2) e Poisson Inflacionada de Zeros. Foram coletados, ao todo, 574 carrapatos, sendo a maioria no outono. A an?lise bivariada entre cada uma das vari?veis explicativas e a vari?vel de desfecho, contagem de carrapatos, apresentou sete vari?veis significativas em pelo menos dois modelos (sendo um deles o ZIP): temperatura no dia anterior ? coleta, temperatura entre o 4? e o 6? dia anterior, temperatura entre o 11? e o 15? dia anterior, umidade no dia anterior ? coleta, umidade no 5? dia anterior, umidade entre o 9? e o 12? dia anterior e precipita??o no 12? dia anterior ? coleta. Essas vari?veis foram combinadas na an?lise multivariada, com isso, nove modelos foram ajustados. Atrav?s da an?lise da raz?o de preval?ncia (RP), Akaike Information Criterion (AIC), quadrado m?dio dos res?duos (QMR) e correla??o entre Y esperado e Y observado (Corr), foi escolhido o melhor modelo, com as seguintes vari?veis (RP [IC 90%]): temperatura entre o 11? e o 15? dia antes da coleta (1,06 [1,01; 1,11]), umidade no dia anterior ? coleta (1,04 [1,02; 1,05]) e precipita??o no 12? dia anterior (0,97 [0,94; 0,99]). Considerando-se os modelos ajustados, foi poss?vel observar que os par?metros mais satisfat?rios foram apresentados pelos modelos ZIP, em que os valores de QMR foram os mais baixos, e os valores de Corr, os mais elevados. As an?lises bivariadas realizadas a partir do modelo ZIP destacaram o fato de que a temperatura se apresenta como fator de prote??o para a ocorr?ncia de A. sculptum adultos no dia da coleta e nos dois dias anteriores, mas como fator de risco a partir do 3? dia anterior at? o 15?. J? umidade e precipita??o apresentam-se como fatores de prote??o para a ocorr?ncia de carrapatos a partir do 3? e do 5? dia anterior ? coleta, respectivamente, at? o 15?. Nos dias mais pr?ximos ? coleta, essas duas ?ltimas vari?veis n?o apresentam um comportamento definido de risco ou prote??o em rela??o ? ocorr?ncia dos carrapatos em estudo. Dentro desse contexto, conclui-se que entender os par?metros que controlam o ciclo de vida de A. sculptum ? essencial para a gera??o de modelos de risco de transmiss?o de doen?as

This diploma thesis focuses on regularization and variable selection in regres- sion models. Basics of penalised likelihood, generalized linear models and their evaluation and comparison based on prediction quality and variable selection are described. Methods called LASSO and LARS for variable selection in normal linear regression are briefly introduced. The main topic of this thesis is method called Boosting. General Boosting algorithm is introduced including functional gradient descent, followed by selection of base procedure, especially the componentwise linear least squares method. Two specific application of general Boosting algorithm are introduced with derivation of some important characteristics. These methods are AdaBoost for data with conditional binomial distribution and L2Boosting for condi- tional normal distribution. As a final point a simulation study comparing LASSO, LARS and L2Boosting methods was conducted. It is shown that methods LASSO and LARS are more suitable for variable selection whereas L2Boosting is more fitting for new data prediction.

Knowledge of the resource usage of applications and the resource usage capacity of hardware platforms is essential when developing a system. The resource usage must not over exceed the capacity of a platform, as it could otherwise fail to meet its real-time constraints due to resource shortages. Furthermore, it is beneficial from a cost-effectiveness stand-point that a hardware platform is not under-utilised by systems software. This thesis examines two systems aspects: the hardware resource usage of applications and the resource capacity of hardware platforms, defined as the capacity of each resource included in a hardware platform. Both of these systems aspects are investigated and modelled using a black box perspective since the focus is on observing the online usage and capacity. Investigating and modelling these two approaches is a crucial step towards defining and constructing hardware and software models. We evaluate regressive and auto-regressive modelling approaches of modelling CPU, L2 cache and L3 cache usage of applications. The conclusion is that first-order autoregressive and Multivariate Adaptive Regression Splines show promise of being able to model resource usage. The primary limitation of both modelling approaches is their inability to model resource usage when it is highly irregular. The capacity models of CPU, L2 and L3 cache derived by exerting heavy workloads onto a test platform shows to hold against a real-life application concerning L2 and L3 cache capacity. However, the CPU usage model underestimates the test platform's capacity since the real-life application over-exceeds the theoretical maximum usage defined by the model.

This work focuses on the regression analysis of morphological parameters calculated from the ECG for estimating the position of the heart to the measuring electrodes. It consists of a theoretical analysis of the problems of ECG recording and description of the data obtained from experiments on isolated animal hearts. On the theoretical part is followed by a description of the calculation parameters suitable for regression analysis and their application in the training and testing of the following regression models to estimate the position of the heart to the measuring electrode.