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.

A Regressão Robusta surge como uma alternativa ao ajuste por mínimos quadrados quando os erros são contaminados por pontos aberrantes ou existe alguma evidência de violação das suposições do modelo. Na regressão clássica existem critérios de seleção de modelos e medidas de diagnóstico que são muito conhecidos. O objetivo deste trabalho é apresentar os principais critérios robustos de seleção de modelos e medidas de detecção de pontos aberrantes, assim como analisar e comparar o desempenho destes de acordo com diferentes cenários para determinar quais deles se ajustam melhor a determinadas situações. Os critérios de validação cruzada usando simulações de Monte Carlo e o Critério de Informação Bayesiano são conhecidos por desenvolver-se de forma adequada na identificação de modelos. Na dissertação confirmou-se este fato e além disso, suas alternativas robustas também destacam-se neste aspecto. A análise de resíduos constitui uma forte ferramenta da análise diagnóstico de um modelo, no trabalho detectou-se que a análise clássica de resíduos sobre o ajuste do modelo de regressão linear robusta, assim como a análise das ponderações das observações, são medidas de detecção de pontos aberrantes eficientes. Foram aplicados os critérios e medidas analisados ao conjunto de dados obtido da Estação Meteorológica do Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas da Universidade de São Paulo para detectar quais variáveis meteorológicas influem na temperatura mínima diária durante o ano completo, e ajustou-se um modelo que permite identificar os dias associados à entrada de sistemas frontais. / Robust Regression arises as an alternative to least squares method when errors are contaminated by outliers points or there are some evidence of violation of model assumptions. In classical regression there are several criteria for model selection and diagnostic measures that are well known. The objective of this work is to present the main robust criteria of model selection and outliers detection measures, as well as to analyze and compare their performance according to different stages to determine which of them fit better in certain situations. The cross-validation criteria using Monte Carlo simulations and Beyesian Information Criterion are known to be adequately developed in model identification. This fact was confirmed, and in addition, its robust alternatives also stand out in this aspect. The residual analysis is a strong tool for model diagnostic analysis, in this work it was detected that the classic residual analysis on the robust linear model regression fit, as well as the analysis of the observations weights, are efficient measures of outliers detection points. The analyzed criteria and measures were applied to the data set obtained from the Meteorological Station of the Astronomy, Geophysics and Atmospheric Sciences Institute of São Paulo University to detect which meteorological variables influence the daily minimum temperature during the whole year, and was fitted a model that allows identify the days associated with the entry of frontal systems.

Submitted by Kleyton Torikai (kleyton.torikai@gmail.com) on 2019-01-28T20:34:40Z No. of bitstreams: 1 kleyton_dissertacao_finalv2.pdf: 9722270 bytes, checksum: 2a886af434c5689660841438b2412e23 (MD5) / Rejected by Lucilene Cordeiro da Silva Messias null (lubiblio@bauru.unesp.br), reason: Solicitamos que realize uma nova submissão seguindo as orientações abaixo: 1 - Inserir logo após a folha de rosto a ficha catalográfica, pois é um ítem obrigatório. Agradecemos a compreensão on 2019-01-29T10:56:24Z (GMT) / Submitted by Kleyton Torikai (kleyton.torikai@gmail.com) on 2019-01-29T14:41:56Z No. of bitstreams: 1 kleyton_dissertacao_finalv3_submetida.pdf: 9782713 bytes, checksum: 3775eee15d15983b2b404989e8170b7b (MD5) / Approved for entry into archive by Lucilene Cordeiro da Silva Messias null (lubiblio@bauru.unesp.br) on 2019-01-30T12:02:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 torikai_K_me_bauru.pdf: 9782713 bytes, checksum: 3775eee15d15983b2b404989e8170b7b (MD5) / Made available in DSpace on 2019-01-30T12:02:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 torikai_K_me_bauru.pdf: 9782713 bytes, checksum: 3775eee15d15983b2b404989e8170b7b (MD5) Previous issue date: 2018-12-04 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / A eletrônica orgânica mostrou-se comercialmente viável e competitiva, já sendo integrada em diversas tecnologias, e.g., displays flexíveis de OLED, painéis solares de grande área, dispositivos biocompatíveis/vestíveis, entre outras. A utilização de materiais orgânicos na fabricação de dispositivos eletrônicos explora vantagens como: flexibilidade mecânica, baixas temperaturas de processamento e possibilidade de se implementar melhorias e ajustes por meio de sínteses químicas. Entretanto, a eletrônica inorgânica já bem estabelecida ainda se destaca na área da eletrônica robusta, uma vez que os semicondutores orgânicos (OSCs) são bastante suscetíveis a condições mais extremas, como exposição a gases e radiação. Nesse sentido, a tecnologia de nanomembranas autoenroladas (NM) tem mostrado, nos últimos anos, um grande potencial na fabricação de dispositivos híbridos ultracompactos em uma arquitetura inédita para transistores orgânicos de filmes finos (OTFTs). A partir das técnicas tradicionais de microfabricação—fotolitografia, deposição de filmes finos—fabricou-se OTFTs sobre NMs que, uma vez liberadas do substrato através da remoção sistemática de uma camada de sacrifício, remodelam os dispositivos em uma arquitetura tubular tridimensional, reduzindo a área ocupada em aproximadamente 90% e protegendo os OSCs da área ativa do OTFT entre as múltiplas voltas das NMs. Assim, mostrou-se que a arquitetura confere novas propriedades aos OTFTs sem prejudicar as propriedades elétricas, suportando centenas de ciclos de compressão mecânica e mostrando-se resistentes a radiação ultravioleta e a vapores agressivos, como a amônia. Por fim, para validar a arquitetura de OTFT inédita, mostra-se que a estratégia utilizada é válida para diferentes OSCs e pode ser utilizada na fabricação de circuitos eletrônicos mais complexos a partir da associação de múltiplos dispositivos, como o inversor aqui apresentado. / In the recent years, the organic electronics’ commercial viability and competitiveness became apparent, integrating a diversity of technologies, e.g., OLED flexible displays, large-area solar panels and biocompatible and wearable devices. The manufacturing of electronic devices with organic materials aims at exploiting inherent characteristics— mechanical flexibility, low processing temperatures and the potential of boosting and tailoring specific properties through chemical synthesis. However, there’s still a gap between the well-established inorganic and the organic electronics concerning applications on rugged electronics, since the organic semiconductors (OSCs) are very susceptible to harsh conditions, e.g., exposition to UV radiation and gases. In this sense, recent advances on strained nanomembrane (NM) technology has shown enormous potential in the manufacturing of hybrid ultracompact devices in a novel organic thin-film transistor (OTFT) architecture. Through traditional microfabrication techniques—photolithography, thin-film deposition—OTFTs were fabricated on top of strained NMs, which promotes a reshaping of the devices into a 3D tubular architecture when released from the substrate. This process promotes a reduction in about 90% of the footprint area while protecting the OSC in the active area in between the multiple device windings. Therefore, the OTFTs have been endowed with new proprieties without loss of electric performance, while enduring hundreds of mechanical compression cycles and showing increased resilience against UV radiation and hazardous vapors, such as ammonia. Finally, to validate this novel OTFT architecture, this strategy has been shown to be valid for different OSCs and can be used to manufacture electronic circuits through the association of multiple devices, such as the inverter reported in this study. / CAPES: Código de financeamento 001 / FAPESP: Jovem Pesquisador 2014/25979-2

Submitted by ALEXANDRE ATAÍDE CARNIATO null (carniato@ifsp.edu.br) on 2017-02-13T14:14:35Z No. of bitstreams: 1 tese_ALEXANDRE_CARNIATO.pdf: 2485892 bytes, checksum: 0939b36770a8ff339e05b2e899308da3 (MD5) / Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2017-02-16T16:48:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 caniato_aa_dr_ilha.pdf: 2485892 bytes, checksum: 0939b36770a8ff339e05b2e899308da3 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-16T16:48:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 caniato_aa_dr_ilha.pdf: 2485892 bytes, checksum: 0939b36770a8ff339e05b2e899308da3 (MD5) Previous issue date: 2016-12-16 / Este trabalho examina o problema de controle robusto aplicado a sistemas lineares chaveados contínuos no tempo através de uma estratégia de chaveamento dependente apenas da saída medida da planta. Em implementações de sistemas de controle com alocação de polos, o vetor de estado pode não estar completamente disponível. Deste modo, é importante desenvolver estratégias de chaveamento que dependam da saída medida da planta. Inicialmente são propostas novas condições de estabilidade para sistemas lineares chaveados com incertezas politópicas através de uma estratégia de chaveamento adequada. Posteriormente considera-se também o chaveamento de realimentações estáticas da saída. Além disto, considera-se a inserção de um critério de desempenho, neste caso, um custo garantido para sistemas chaveados. Variáveis de folga são acrescentadas nas condições de teoremas dispostos na literatura visando reduzir o conservadorismo das desigualdades matriciais lineares. Em sequência, definindo um sistema aumentado interpretando-se a saída medida da planta como uma nova variável de estado do sistema, são propostas condições originais para a estabilidade que podem reduzir o conservadorismo de técnicas conhecidas. No que tange à realimentação dinâmica de saída, condições de estabilidade e desempenho foram propostas considerando filtros dinâmicos alocados em série com a saída medida da planta. Em seguida, apresentam-se condições para o projeto de controladores robustos estáticos/dinâmicos de saída utilizando-se equações matriciais lineares. Nesta etapa, além da regra de chaveamento, os controladores robustos são responsáveis por garantir estabilidade assintótica e um desempenho adequado. Adicionalmente são propostas novas condições de estabilidade e desempenho para sistemas lineares chaveados incertos considerando que a matriz de entrada é incerta, porém invariante no tempo. Porém, tais condições são representadas por desigualdades matriciais bilineares. Para a obtenção de soluções factíveis para este problema, utilizou-se o método híbrido Differential Evolution - Linear Matrix Inequalities (DELMI), que é baseado em um algoritmo evolutivo e também em um solver de LMIs. Análises teóricas e exemplos numéricos de simulação mostram que as técnicas de controle propostas são eficazes e menos conservadoras do que procedimentos similares disponíveis na literatura. O procedimento proposto pode também ser usado para projetar controladores robustos para plantas com incertezas e sujeitas a falhas estruturais, considerando as incertezas da planta e as falhas estruturais como incertezas politópicas. Um exemplo ilustra a potencialidade do método por meio da aplicação prática no projeto e implementação de um controlador robusto para um sistema de suspensão ativa sujeito a falhas estruturais.

O planejamento da produção em indústrias moveleiras de pequeno porte é comumente constituído por decisões referentes ao volume de produção e à política de estoque, com o objetivo de minimizar o desperdício de material, os atrasos e as horas-extras utilizadas ao longo do horizonte de planejamento. Administrar tais decisões de uma maneira tratável e eficiente é, em geral, um desafio, especialmente considerando a natureza incerta dos dados. Nessa tese, são desenvolvidos modelos de otimização para apoiar tais decisões no contexto do problema combinado de dimensionamento de lotes e corte de estoque sob incertezas que surge em indústrias moveleiras. Para lidar com as incertezas dos dados, são investigadas duas metodologias: programação estocástica e otimização robusta. Dessa maneira, são propostos modelos de programação estocástica de dois estágios com recurso, assim como modelos estocásticos robustos que incorporam aversão ao risco. A motivação em também desenvolver modelos baseados em otimização robusta é considerar casos práticos em que não há uma descrição probabilística explícita dos dados de entrada, assim como evitar trabalhar com numerosos cenários, o que pode tornar o modelo estocástico computacionalmente intratável. Os experimentos numéricos baseados em exemplares reais de uma empresa moveleira de pequeno porte mostram que as soluções obtidas pelos modelos de programação estocástica fornecem planos de produção robustos e que o (a) decisor (a) pode designar suas preferências em relação ao risco aos modelos, assim como controlar o tradeoff entre o custo total esperado e a robustez da solução. Em relação aos resultados dos modelos de otimização robusta, são obtidos alguns insights entre os chamados budgets de incerteza, as taxas de atendimento da demanda e os valores ótimos. Além disso, evidências numéricas indicam que budgets de incerteza menos conservadores resultam em níveis de serviço razoáveis com baixos custos globais, enquanto a abordagem de pior caso gera, relativamente, boas taxas de atendimento da demanda, mas com custos globais elevados / Production planning procedures in small-size furniture companies commonly consist of decisions with respect to production level and inventory policy, while attempting to minimize trim-loss, backlogging and overtime usage throughout the planning horizon. Managing these decisions in a tractable and efficient way is often a challenge, especially when the uncertainty of data is taken into account. In this thesis, we develop optimization models to support these decisions in the context of the combined lot-sizing and cutting-stock problem that arises in furniture companies. To deal with data uncertainty, we investigate two methodologies: stochastic programming and robust optimization. In the former case, we propose two-stage stochastic programming models with recourse, as well as robust stochastic models to incorporate risk-aversion. In the latter case, our motivation to investigate robust optimization models is the lack of an explicit probabilistic description of the input data. Furthermore, we want to avoid dealing with a large number of scenarios, which typically lead to computationally intractable stochastic programming models. Numerical experiments based on real data from a small-size furniture plant show that the solutions of the stochastic programming models provide robust production plans so that the decision-maker can assign his or her risk preferences to the model and control the tradeoff between the expected total cost and solution robustness. Regarding the results from the robust optimization models, we provide some insights into the relationship among budgets of uncertainty, fill rates and optimal values. Moreover, numerical evidence indicate that less conservative budgets of uncertainty result in reasonable service levels with cheaper global costs, while worst case deterministic approaches lead to relatively good fill rates, but with prohibitive global costs

[pt] A parte mais difícil de modelar os problemas de tomada de decisão do mundo real, é a incerteza associada a realização de eventos futuros. A programação estocástica se encarrega desse assunto; o objetivo é achar soluções que sejam factíveis para todas as possíveis realizações dos dados, otimizando o valor esperado de algumas funções das variáveis de decisão e de incerteza. A abordagem mais estudada está baseada em simulação de Monte Carlo e o método SAA (Sample Average Appmwimation) o qual é uma formulação do problema verdadeiro para cada realização da data incerta, que pertence a um conjunto finito de cenários uniformemente distribuídos. É possível provar que o valor ótimo e a solução ótima do problema SAA converge a seus homólogos do problema verdadeiro quando o número de cenários é suficientemente grande.Embora essa abordagem seja útil ali existem fatores limitantes sobre o custo computacional para obter soluções mais precisas aumentando o número de cenários; no entanto o fato mais importante é que o problema SAA é função de cada amostra gerada e por essa razão é aleatório, o qual significa que a sua solução também é incerta, e para medir essa incerteza e necessário considerar o número de replicações do problema SAA afim de estimar a dispersão da solução, aumentando assim o custo computacional. O propósito deste trabalho é apresentar uma abordagem alternativa baseada em um método de partição que permite obter cotas para estimar deterministicamente a solução do problema original, com aplicação da desigualdade de Jensen e de técnicas de otimização robusta. No final se analisa a convergência dos algoritmos de solução propostos. / [en] The hardest part of modelling decision-making problems in the real world, is the uncertainty associated to realizations of futures events. The stochastic programming is responsible about this subject; the target is finding solutions that are feasible for all possible realizations of the unknown data, optimizing the expected value of some functions of decision variables and random variables. The approach most studied is based on Monte Carlo simulation and the Sample Average Approximation (SAA) method which is a kind of discretization of expected value, considering a finite set of realizations or scenarios uniformly distributed. It is possible to prove that the optimal value and the optimal solution of the SAA problem converge to their counterparts of the true problem when the number of scenarios is sufficiently big. Although that approach is useful, there exist limiting factors about the computational cost to increase the scenarios number to obtain a better solution; but the most important fact is that SAA problem is function of each sample generated, and for that reason is random, which means that the solution is also uncertain, and to measure its uncertainty it is necessary consider the replications of SAA problem to estimate the dispersion of the estimated solution, increasing even more the computational cost. The purpose of this work is presenting an alternative approach based on robust optimization techniques and applications of Jensen s inequality, to obtain bounds for the optimal solution, partitioning the support of distribution (without scenarios creation) of unknown data, and taking advantage of the convexity. At the end of this work the convergence of the bounding problem and the proposed solution algorithms are analyzed.

[pt] Este trabalho tem como objetivo avaliar o uso da técnica Análise Condicionada da Demanda, que é uma metodologia que quebra o consumo de energia elétrica (neste trabalho do setor residencial) em suas partes por equipamento e por uso final, via Regressão Robusta em contrapartida à utilização da regressão clássica, na estimação do consumo de energia elétrica por uso final do setor residencial. Para isto foram realizadas análises via regressão linear múltipla e também análises via regressão robusta (estimadores robustos). Serão realizadas as duas análises para efeito de comparação entre o método clássico MQO - Mínimos Quadrados Ordinários, que não é o ideal, pois os dados violam os pressupostos para utilização desta técnica, e o método robusto, menos sensível a desvios de pressupostos / [en] This work has the purpose of evaluating the use of the technique Conditional Demand Analysis - CDA, which is a methodology that segregates the consumption of electric energy (on this work about the residential sector) is its parts per equipment and per final use through the Robust Regression, in counterpart of using the classic regression, in the estimation of the electric energy consumption for final use on the residential sector. For this purpose analyses will be made using the multiple linear regression and also analyses using the robust regression (robust estimators). The two analyses will be made for comparing the classic method Squared Minimums Usual - MQO, which is not the ideal one because the data violates the requirements for using this kind of method, and the robust method, less sensible to detours of the requirements.

Resumo: O presente trabalho teve por objetivo avaliar o emprego da reflectometria no domínio do tempo, conhecida também, como TDR (Time Domain Reflectometry) na obtenção da umidade em madeiras. Atualmente esta técnica é muito empregada na física dos solos e sistemas de irrigação, para o monitoramento do teor de água no solo. Para este estudo, empregou-se duas espécies de madeiras comerciais, o Pinus caribaea var. hondurensis e a Grevillea robusta (Cunn.), procedentes dos municípios de Cabrália Paulista-SP e Duartina-SP. Para cada espécie, foram escolhidas de forma aleatória 11 árvores onde estas foram abatidas, serradas em toras de 3,0m e encaminhadas para serraria onde foi realizado o processo de desdobramento em tábuas pelo sistema de corte tangencial. As tábuas apresentaram espessura de 28mm e largura de 24cm. Em seguida, escolheu-se novamente de forma aleatória 11 tábuas, que foram embaladas em plástico para evitar a perda de água, e encaminhadas para o laboratório. Uma vez obtidas as amostras representativas para avaliação, estas foram inicialmente pesadas e secas em estufa elétrica a 40 oC de temperatura. Para o Pinus caribaea var. hondurensis, o processo de secagem iniciou-se com umidade média de 101,45% e finalizou, à 7,36% de umidade. Já para a Grevillea robusta (Cunn.), a umidade média inicial foi de 125,88% e final de 6,62%. Durante o processo de secagem, a umidade foi determinada, periodicamente, através do método de massas correntes, bem como, a respectiva constante dielétrica relativa pela TDR. Para o estudo da viabilização da TDR na determinação... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The main objective of this present work was to evaluate the applied of the reflectometry in the domain of time, technique known as TDR (Time Domain Reflectometry) to obtention of moisture in woods. Nowadays, this technique is very used in soil physics and irrigation system, to the monitoring of moisture in the soil. To this study, two species of commercial woods were used, the Pinus caribaea var. hondurensis and the Grevillea robusta (Cunn.), these woods come from the municipal district of Cabrália Paulista-SP and Duartina-SP. To each specie, were chosen in a casual way, 11 trees. They were dejected, planked in logs of 3,0m and referred to the sawmill, the place where was realized the process of unfolding the wood in boards by the system of tangential section. The boards brung up the ply of 28mm and the width of 24cm. Next, were chosen again, in a casual way, 11 planks that were unrolled in plastic just to avoid the waterless, and referred to the lab. When were obtained the appropriate samples to the evaluation, they were, in an initial instant, measure out and dry in an electric greenhouse of a temperature of 40 oC. To Pinus caribaea var. hondurensis, the dry process started with a media moisture of 101,45% and finished with 7,36% of moisture. To the other specie, the Grevillea robusta (Cunn.), the initial media moisture found was 125,88% and the final was 6,62%. During the whole dry process, the moisture was determinated, periodically, throw the masses current, as like the relative dielectric constant by the TDR. To the study of the feasibility of TDR in the determination of moisture in woods, was chosen to establish 3 distances among the sensor's stick: 10mm, 20mm and 30mm (these distances were applied in commercial resistive gauges too). In the same way, it was established the variations in the velocity of propagation of electromagnetic pulses send out from TDR equipment... (Complete abstract click electronic access below) / Orientador: João Eduardo Guarnetti dos Santos / Coorientador: Antonio Evaldo Klar / Coorientador: Elias Taylor Durgante Severo / Banca: Marcos Antonio de Rezende / Banca: Momotaro Imaizumi / Banca: José Fernandes Presenço / Banca: Eik Teório / Doutor

Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-11-08T12:05:44Z No. of bitstreams: 1 JOSÉ NILTON SILVA - TESE (PPGEQ) 2013.pdf: 1910479 bytes, checksum: 59c6bfc5fdbee46bc17470e9b2c8c2e5 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-11-08T12:05:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JOSÉ NILTON SILVA - TESE (PPGEQ) 2013.pdf: 1910479 bytes, checksum: 59c6bfc5fdbee46bc17470e9b2c8c2e5 (MD5) Previous issue date: 2013-08-01 / Este trabalho trata do desenvolvimento de uma metodologia baseada nos conceitos clássicos de estatística e probabilidade para a análise e avaliação da robustez da estabilidade e do desempenho de sistemas de controle, particularmente àqueles que usam o PID (Proporcional, Integral, Derivativo) como lei de controle. Visando estabelecer as condições para a aplicação da metodologia, um sistema de identificação do processo foi desenvolvido de forma recursiva, no qual modelos de convolução e fenomenológico foram empregados como representação do modelo e processo, agrupado a um procedimento de auto sintonia, necessário para considerar os parâmetros de sintonia como variáveis aleatórias e, por conseguinte as raízes da equação característica do sistema em malha fechada.O mapeamento da região de robustez tem sido realizado a partir das raízes da equação característica, considerando a distância estatística como a métrica representativa da robustez da estabilidade a qual permite estabelecer a região com certo grau de significância.Os resultados obtidos demonstram o potencial analítico exigido pela metodologia, permitindo também a análise online, com baixo esforço computacional e operacional mostrando ser um poderoso instrumento de avaliação de sistema de controle. / This study discusses the development of a methodology based on classical concepts of statistics and probability to analyze and evaluate the robustness of the stability and performance of the control system, particularly those that use the PID as control law. To establish the conditions for the application of the methodology, a recursive system identification method process was developed, in which convolution and phenomenological models were used to represent model and process, together with a self-tuning procedure that is necessary to consider tuning parameters as random variables, and hence the roots of the characteristic equation of the closed loop system. The mapping of the region of robustness has been achieved from the roots of the characteristic equation, considering the statistical distance as the metric represented to the robustness of stability which allows the region to establish a degree of significance. The results obtained demonstrate the potential analytical and evaluation required by the methodology, allowing such analysis also "online" with low computational effort and operational proving to be a powerful tool in the analysis of control system.

Submitted by Elizabete Silva (elizabete.silva@ufes.br) on 2015-11-23T18:55:03Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) ANALISE FATORIAL EM SERIES TEMPORAIS.pdf: 2194722 bytes, checksum: 443c7c57567200ac6397234fc6b5687f (MD5) / Approved for entry into archive by Morgana Andrade (morgana.andrade@ufes.br) on 2016-01-05T10:06:44Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) ANALISE FATORIAL EM SERIES TEMPORAIS.pdf: 2194722 bytes, checksum: 443c7c57567200ac6397234fc6b5687f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-05T10:06:44Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) ANALISE FATORIAL EM SERIES TEMPORAIS.pdf: 2194722 bytes, checksum: 443c7c57567200ac6397234fc6b5687f (MD5) Previous issue date: 2015 / CAPES / Os estudos de polui c~ao atmosf erica geralmente envolvem medi c~oes e an alises de dados de concentra c~oes de poluentes, como e o caso do MP10 (material particulado), de SO2 (di oxido de enxofre) e de outros poluentes. Estes dados normalmente possuem caracter sticas importantes como autocorrela c~ao, longa depend^encia, sazonalidade e observa c~oes at picas, que necessitam de ferramentas de an alise de s eries temporais multivariadas para avaliar o seu comportamento na atmosfera. Neste contexto, propomos um estimador fracion ario robusto da matriz de autocovari^ancia robusta de longa depend^encia e frequ^encia sazonal, para o modelo SARFIMA. O interesse pr atico em polui c~ao do ar e avaliar o comportamento das s eries de concentra c~oes de SO2 e fazer as previs~oes, mais acuradas, deste poluente. As previs~oes, do modelo SARFIMA estimado, s~ao comparadas as previs~oes do modelo SARMA, atrav es do erro quadr atico m edio. Existe outra di culdade na investiga c~ao dos poluentes atmosf ericos, por modelos de s eries temporais: os dados de SO2, de MP10 e de outros poluentes possuem alta dimensionalidade. Este fato di culta o tratamento dos dados atrav es de modelos vetoriais autorregressivos, pelo excessivo n umero de par^ametros estimados. Na literatura, a abordagem do problema para s eries temporais de grandes dimens~oes e feita atrav es da redu c~ao da dimensionalidade dos dados, utilizando, principalmente, o modelo fatorial e o m etodo de componentes principais. Por em, as caracter sticas de longa depend^encia e de observa c~oes at picas das s eries de polui c~ao atmosf erica, normalmente, n~ao s~ao envolvidas na teoria de an alise fatorial. Neste contexto, propomos aqui uma contribui c~ao te orica para o modelo fatorial de s eries temporais de grandes dimens~oes, envolvendo longa depend^encia e robustez na estima c~ao dos fatores. O modelo sugerido e aplicado em s eries de MP10 da rede de monitoramento da qualidade do ar da Grande Vit oria - ES. / Studies about air pollution typically involve measurements and analysis of pollutants, such as PM10 (particulate matter), SO2 (sulfur dioxide) and others. These data typically have important features like serial correlation, long dependency, seasonality and occurence of atypical observations, and many others, which may be analyzed by means of multivariate time series. In this context, a robust estimator of fractional robust autocovariance matrix of long dependence and seasonal frequency for SARFIMA model is proposed. The model is compared to SARMA model and is applied to SO2 concentrations. In addition of the mentioned features the data present high dimensionality in relation to sample size and number of variables. This fact complicates the analisys of the data using vector time series models. In the literature, the approach to mitigate this problem for high dimensional time series is to reduce the dimensionality using the factor analysis and principal component analysis. However, the long dependence characteristics and atypical observations, very common in air pollution series, is not considered by the standard factor analysis method. In this context, the standard factor model is extended to consider time series data presenting long dependence and outliers. The proposed method is applied to PM10 series of air quality monitoring network of the Greater Vit oria Region - ES.