Data from insect studies may present different features. Univariate responses may be analyzed using generalized linear models (continuous and discrete data), survival models (time until event data), mixed effects models (longitudinal data), among other methods. These models may be used to analyse data from experiments which assess complex ecological processes, such as competition and predation. In that sense, computational tools are useful for researchers in several fields, e.g., insect biology and physiology, applied ecology and biological control. Using different datasets from entomology as motivation, as well as other types of datasets for illustration purposes, this work intended to develop new modelling frameworks and goodness-of-fit assessment tools. We propose accelerated failure rate mixed models with simultaneous location and scale modelling with regressors to analyse time-until-attack data from a choice test experiment. We use the exponential, Weibull and exponentiated-Weibull models, and assess goodness-of-fit using half-normal plots with simulation envelopes. These plots are the subject of an entire Chapter on an R package, called hnp, developed to implement them. We use datasets from different types of experiments to illustrate the use of these plots and the package. A bivariate extension to the N-mixture modelling framework is proposed to analyse longitudinal count data for two species from the same food web that may interact directly or indirectly, and example datasets from ecological studies are used. An advantage of this modelling framework is the computation of an asymmetric correlation coefficient, which may be used by ecologists to study the degree of association between species. The jointNmix R package was also developed to implement the estimation process for these models. Finally, we propose a goodness-of-fit assessment tool for bivariate models, analogous to the half-normal plot with a simulation envelope, and illustrate the approach with simulated data and insect competition data. This tool is also implemented in an R package, called bivrp. All software developed in this thesis is made available freely on the Comprehensive R Archive Network. / Dados provenientes de estudos com insetos podem apresentar características diferentes. Respostas univariadas podem ser analisadas utilizando-se modelos lineares generalizados (dados contínuos e discretos), modelos de análise de sobrevivência (dados de tempo até ocorrência de um evento), modelos de efeitos mistos (dados longitudinais), dentre outros métodos. Esses modelos podem ser usados para analisar dados provenientes de experimentos que avaliam processos ecológicos complexos, como competição e predação. Nesse sentido, ferramentas computacionais são úteis para pesquisadores em diversos campos, por exemplo, biologia e fisiologia de insetos, ecologia aplicada e controle biológico. Utilizando diferentes conjuntos de dados entomológicos como motivação, assim como outros tipos de dados para ilustrar os métodos, este trabalho teve como objetivos desenvolver novos modelos e ferramentas para avaliar a qualidade do ajuste. Foram propostos modelos de tempo de vida acelerado mistos, com modelagem simultânea dos parâmetros de locação e de escala com regressores, para analisar dados de tempo até ataque de um experimento que avaliou escolha de predadores. Foram utilizados modelos exponencial, Weibull e Weibull-exponenciado, e a qualidade do ajuste foi avaliada utilizando gráficos meio-normais com envelope de simulação. Esses gráficos são o assunto de um Capítulo inteiro sobre um pacote para o software R, chamado hnp, desenvolvido para implementá-los. Foram utilizados conjuntos de dados de diferentes tipos de experimentos para ilustrar o uso desses gráficos e do pacote. Uma extensão bivariada para os modelos chamados \"N-mixture\" foi proposta para analisar dados longitudinais de contagem para duas espécies pertencentes à mesma teia trófica, que podem interagir direta e indiretamente, e conjuntos de dados provenientes de estudos ecológicos são usados para ilustrar a abordagem. Uma vantagem dessa estratégica de modelagem é a obtenção de um coeficiente de correlação assimétrico, que pode ser utilizado por ecologistas para inferir acerca do grau de associação entre espécies. O pacote jointNmix foi desenvolvido para implemetar o processo de estimação para esses modelos. Finalmente, foi proposta uma ferramenta de avaliação de qualidade do ajuste para modelos bivariados, análoga ao gráfico meio-normal com envelope de simulação, e a metodologia _e ilustrada com dados simulados e dados de competição de insetos. Essa ferramenta está também implementada em um pacote para o R, chamado bivrp. Todo o software desenvolvido nesta tese está disponível, gratuitamente, na Comprehensive R Archive Network (CRAN).

A principal fonte de proteína na nutrição dos ruminantes é a proteína de origem microbiana, sintetizada no processo fermentativo de degradação ruminal a partir de proteína dietética ou microbiana. Logo o conhecimento deste processo é de grande importância em estudos de avaliação de alimentos para estes animais. Modelos não lineares são amplamente utilizados nestes estudos, buscando estimar os parâmetros da cinética de degradação ruminal através de métodos clássicos de análise univariada. Como estes ensaios envolvem medidas repetidas, propõem-se o uso de modelos não lineares mistos que permitem que a função de regressão não linear dependa de efeitos fixos e aleatórios, o que pode resolver os problemas de correlação entre as medidas repetidas e heterogeneidade de variâncias das respostas. Neste trabalho foram utilizadas duas alternativas comuns de análise de dados de digestibilidade, e seus resultados foram comparados com os da abordagem que utiliza modelos não lineares mistos. Utilizou-se o modelo não linear de Orskov e McDonald (1979) para explicar a cinética de degradação ruminal da matéria seca (MS) e da fibra em detergente neutro (FDN) do feno de capim-Tifton 85, em novilhos alimentados com seis rações experimentais compostas por três diferentes combinações de volumoso(Vo):concentrado(Co) (70:30, 50:50 e 30:70%). Como volumoso foram utilizados fenos de capim-Tifton 85 de diferentes qualidades (4% e 10% de proteína bruta) e como concentrado, casca de soja, milho moído e farelo de girassol. A degradabilidade foi determinada pela técnica in situ e os dez tempos de incubação foram de: 3, 6, 12, 24, 48, 60, 72, 84, 96 e 120 horas. Originalmente o experimento foi delineado em quadrado latino (6×6) com seis novilhos mestiços fistulados (linhas), seis períodos (colunas) e seis tratamentos, em que nas parcelas tem-se uma estrutura de parcelas subdivididas, sendo as subparcelas, os tempos de incubação. O uso de modelos não lineares mistos na análise de dados de digestibilidade in situ é bastante atraente principalmente quando a pesquisa tem por objetivo entender o comportamento do processo de digestibilidade ao longo dos tempos de incubação. Além disso, quanto maior a variabilidade dos dados, a abordagem mista se torna mais indicada, reduzindo os erros padrão das estimativas dos parâmetros. Mesmo não incluindo a estrutura de delineamento experimental, os modelos não lineares mistos conseguem explicar bem a variabilidade extra, provocada pelos efeitos dos fatores associados ao delineamento, com a inclusão de efeitos aleatórios nos parâmetros do modelo de Orskov e McDonald (1979). O pacote estatístico nlme do R mostrou-se ágil e eficiente no ajuste dos modelos não lineares mistos e as suas ferramentas gráficas foram importantes na avaliação da qualidade dos ajustes e na escolha de modelos. / The main source of protein in ruminant nutrition is the protein of microbial origin, synthesized in the fermentation process of ruminal degradation starting from dietetics or microbial protein. Then, the knowledge of this process is of great importance in evaluation studies of food for these animals. Nonlinear models are widely used in these studies to estimate the parameters of ruminal degradation kinetics through the classical methods of univariate analysis. As these trials involve repeated measurements, we propose the use of nonlinear mixed models which allows that the nonlinear regression function depends on fixed and random effects, which can solve the problems of correlation between the repeated measurements and heterogeneity of variances of the responses. In this work, we used two common alternatives of digestibility data analysis, and their results were compared with the approach which uses nonlinear mixed model. We used the nonlinear model of Orskov and McDonald (1979) to explain the kinetics of ruminal degradation of dry matter (MS) and neutral detergent fiber (FDN) of the hay grass-Tifton 85, in steers fed experimental with six diets composed of three different combinations of forage(Vo):concentrate(Co) (70:30, 50:50 and 30:70%). As forage, we used hay grass-Tifton 85 of different qualities (4% and 10% crude protein) and as concentrate, soybean hulls, corn and sunflower meal. The degradability was determined by the in situ technique and the incubation times were 3, 6, 12, 24, 48, 60, 72, 84, 96 and 120 hours. Originally the experiment was designed as a Latin square (6 × 6) with six fistulated crossbred steers (lines), six periods (columns) and six treatments, in which the plots have a splitplot structure where the subplots were considered the times of incubation. The use of nonlinear mixed models in the analysis of the in situ digestibility data is quite attractive especially when the research aims to understand the process behavior digestibility over the incubation times. Moreover, the higher the variability of the data, the mixed approach becomes more suitable, reducing standard errors of the estimated parameters. Even excluding the structure of experimental design, the linear mixed models can explain well the extra variability caused by the effects of the factors associated with the design, with the inclusion of random effects in the model parameters of Orskov and McDonald (1979). The R statistical package nlme proved to be agile and efficient for the adjustment of nonlinear mixed models and its graphical tools were important in evaluating the quality of the adjustments and the choice of models.

Neste trabalho apresenta-se uma revisão da metodologia de experimentos de microarray relativas a sua instalação e análise estatística dos dados obtidos. A seguir, aplica-se essa metodologia na análise de dados de expressão gênica em citros, gerados por um experimento de macroarray, utilizando modelos lineares de efeitos fixos considerando a inclusão ou não de diferentes efeitos e considerando ajustes de modelos para cada gene separadamente e para todos os genes simultaneamente. Os experimentos de macroarray são similares aos experimentos de microarray, porém utilizam um menor número de genes. Em geral, são utilizados devido a restrições econômicas. Devido ao fato de terem sido utilizados poucos arrays no experimento analisado neste trabalho foi utilizada uma abordagem bayesiana empírica que utiliza estimativas de variância mais estáveis e que leva em consideração a correlação entre as repetições do gene dentro do array. Também foi utilizado um método de análise não paramétrico para contornar o problema da falta de normalidade para alguns genes. Os resultados obtidos em cada um dos métodos de análise descritos foram então comparados. / This paper presents a review of the methodology of microarray experiments for its installation and statistical analysis of data obtained. Then this methodology is applied in data analysis of gene expression in citrus, generated by a macroarray experiment, using linear models with fixed effects considering the inclusion or exclusion of different effects and considering adjustments of models for each gene separately and for all genes simultaneously. The macroarray experiments are similar to the microarray experiments, but use a smaller number of genes. In general, are used due to economic restrictions. Because they have been used a few arrays in the experiment analyzed in this study it was used a empirical Bayes approach that uses estimates of variance more stable and that takes into account the correlation among replicates of the gene within array. A non parametric analysis method was also used to outline the problem of the non normality for some genes. The results obtained in each of the described methods of analysis were then compared.

The aim of this work was to present the issue of neural network, which is still, despite the fact it exist and has been applied for several years, remains quite unknown for a considerably big part of public and academical environment. The aim of the practical part was to verify via practical application if neural network are truly a better instrument of statistical analysis, than the commonly used ones, especially when the goal is to analyze and describe complex processes and relationships between them. Further aim of the work was to investigate and describe the relationships between the development of trading volumes of Apple shares and the shares of competitive companies regarding the market of smart phones such as Google, HTC, Nokia, Samsung using neural network models. The attainment of these goals was realized through a rather extensive description of neural networks theory as well as the presentation of valuable theoretical tools for avoiding the frequent barriers occurring during the practical implementation. This practical application was realized via software called R, which has widely spread lately due to its availability and a vast range of flexibility, which is provided to users. The value of this work is familiarization and the creation of an integrated knowledge within readers about the issue of neural networks and the deliverance of a proof, that neural networks are indeed a better tool compared to the commonly used ones (ARMA models, linear regression). The author of the work gained a lot of useful knowledge about neural networks, learned how to use them in practice especially in the environment of R software, by which he shifted his proficiency with the current software to a whole new level.

The Birnbaum-Saunders (BS) distribution is the most popular model used to describe lifetime process under fatigue. Throughout the years, this distribution has received a wide ranging of applications, demanding some more flexible extensions to solve more complex problems. One of the most well-known extensions of the BS distribution is the generalized Birnbaum- Saunders (GBS) family of distributions that includes the Birnbaum-Saunders special-case (BSSC) and the Birnbaum-Saunders generalized t (BSGT) models as special cases. Although the BS-SC distribution was previously developed in the literature, it was never deeply studied and hence, in this thesis, we provide a full Bayesian study and develop a tool to generate random numbers from this distribution. Further, we develop a very flexible regression model, that admits different degrees of skewness and kurtosis, based on the BSGT distribution using the generalized additive models for location, scale and shape (GAMLSS) framework. We also introduce a new extension of the BS distribution called the Birnbaum-Saunders power (BSP) family of distributions, which contains several special or limiting cases already published in the literature, including the GBS family. The main feature of the new family is that it can produce both unimodal and bimodal shapes depending on its parameter values. We also introduce this new family of distributions into the GAMLSS framework, in order to model any or all the parameters of the distribution using parametric linear and/or nonparametric smooth functions of explanatory variables. Throughout this thesis we present five different applications in real data sets in order to illustrate the developed theoretical results. / A distribuição Birnbaum-Saunders (BS) é o modelo mais popular utilizado para descrever processos de fadiga. Ao longo dos anos, essa distribuição vem recebendo aplicações nas mais diversas áreas, demandando assim algumas extensões mais flexíveis para resolver problemas mais complexos. Uma das extensões mais conhecidas na literatura é a família de distribuições Birnbaum-Saunders generalizada (GBS), que inclui as distribuições Birnbaum-Saunders casoespecial (BS-SC) e Birnbaum-Saunders t generalizada (BSGT) como modelos especiais. Embora a distribuição BS-SC tenha sido previamente desenvolvida na literatura, nunca foi estudada mais profundamente e, assim, nesta tese, um estudo bayesiano é desenvolvido acerca da mesma além de um novo gerador de números aleatórios dessa distribuição ser apresentado. Adicionalmente, um modelo de regressão baseado na distribuição BSGT é desenvolvido utilizando-se os modelos aditivos generalizados para locação, escala e forma (GAMLSS), os quais apresentam grande flexibilidade tanto para a assimetria como para a curtose. Uma nova extensão da distribuição BS também é apresentada, denominada família de distribuições Birnbaum-Saunders potência (BSP), que contém inúmeros casos especiais ou limites já publicados na literatura, incluindo a família GBS. A principal característica desta nova família é que ela é capaz de produzir formas tanto uni como bimodais dependendo do valor de seus parâmetros. Esta nova família também é introduzida na estrutura dos modelos GAMLSS para fornecer uma ferramenta capaz de modelar todos os parâmetros da distribuição como funções lineares e/ou não-lineares suavizadas de variáveis explicativas. Ao longo desta tese são apresentadas cinco diferentes aplicações em conjuntos de dados reais para ilustrar os resultados teóricos obtidos.

Submitted by Franciele Moreira (francielemoreyra@gmail.com) on 2018-03-29T12:30:01Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Marcelo dos Santos Ventura - 2018.pdf: 4739813 bytes, checksum: 52211670f6e17c893ffd08843056f075 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-03-29T13:40:08Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Marcelo dos Santos Ventura - 2018.pdf: 4739813 bytes, checksum: 52211670f6e17c893ffd08843056f075 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-29T13:40:08Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Marcelo dos Santos Ventura - 2018.pdf: 4739813 bytes, checksum: 52211670f6e17c893ffd08843056f075 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-03-09 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG / This work deals with two Monte Carlo simulation studies in log-symmetric regression models, which are particularly useful for the cases when the response variable is continuous, strictly positive and asymmetric, with the possibility of the existence of atypical observations. In log- symmetric regression models, the distribution of the random errors multiplicative belongs to the log-symmetric class, which encompasses log-normal, log- Student-t, log-power- exponential, log-slash, log-hyperbolic distributions, among others. The first simulation study has as objective to examine the performance for the maximum-likelihood estimators of the model parameters, where various scenarios are considered. The objective of the second simulation study is to investigate the accuracy of popular information criteria as AIC, BIC, HQIC and their respective corrected versions. As illustration, a movie data set obtained and assembled for this dissertation is analyzed to compare log-symmetric models with the normal linear model and to obtain the best model by using the mentioned information criteria. / Este trabalho aborda dois estudos de simulação de Monte Carlo em modelos de regressão log- simétricos, os quais são particularmente úteis para os casos em que a variável resposta é contínua, estritamente positiva e assimétrica, com possibilidade da existência de observações atípicas. Nos modelos de regressão log-simétricos, a distribuição dos erros aleatórios multiplicativos pertence à classe log-simétrica, a qual engloba as distribuições log-normal, log-Student- t, log-exponencial- potência, log-slash, log-hyperbólica, entre outras. O primeiro estudo de simulação tem como objetivo examinar o desempenho dos estimadores de máxima verossimilhança desses modelos, onde vários cenários são considerados. No segundo estudo de simulação o objetivo é investigar a eficácia critérios de informação populares como AIC, BIC, HQIC e suas respectivas versões corrigidas. Como ilustração, um conjunto de dados de filmes obtido e montado para essa dissertação é analisado para comparar os modelos de regressão log-simétricos com o modelo linear normal e para obter o melhor modelo utilizando os critérios de informação mencionados.

Made available in DSpace on 2018-08-01T23:40:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_11544_Dissertação_Emanuel_Versão_Final20180131-115221.pdf: 2670227 bytes, checksum: 80557f8a62de4b4543889b19e3f60459 (MD5) Previous issue date: 2017-10-31 / Este estudo foi desenvolvido com o objetivo de analisar o efeito da qualidade do site na relação entre os atributos do vinho e o risco percebido em compras de vinhos online e, ainda, analisar o seu efeito na relação entre o risco percebido em compras de vinhos online e a intenção de recompra de vinhos online. O interesse por esse tema se deu, primeiramente, pelo fato de o consumo de vinhos no Brasil ter apresentado um substancial crescimento nos últimos anos, o que se permite supor tratar-se de um segmento de mercado em franca expansão e, ainda, pelo crescente uso da internet como um canal alternativo de compras deste produto, o qual apresenta complexidades peculiares, desde o processo de decisão de compra até o seu consumo. Com base na revisão da literatura, foi elaborado o modelo conceitual deste estudo, assim como o questionário utilizado para verificar se as relações teóricas observadas se confirmariam na amostra selecionada para este trabalho. A coleta de dados foi operacionalizada a partir do envio do questionário, por e-mail, à uma amostra composta por 5.200 possíveis respondentes, todos usuários de um dos maiores e-commerce de vinhos do mundo, tendo sido coletadas 376 respostas, durante o mês de setembro de 2017, as quais foram submetidas às análises multivariadas por meio da técnica da modelagem de equações estruturais, com o auxílio do pacote PLS-PM utilizado no software “R”. Os resultados demonstraram que os atributos do vinho não apresentaram significância estatística na relação com o risco percebido em compras de vinhos online. Por outro lado, foram encontradas evidências de que o risco percebido em compras de vinhos online impacta negativamente a intenção de recompra de vinhos online. Por fim, não foram encontradas evidências que permitissem afirmar o efeito moderador da qualidade do site nas relações observadas neste estudo. Os resultados desta pesquisa foram discutidos e, ao final, apresentaram-se as suas limitações e algumas sugestões para pesquisas futuras. / The purpose of this study was to analyze the effect of site quality on the relationship between wine attributes and perceived risk in online wine purchases, and to analyze its effect on the relationship between perceived risk in online wine purchases and the online wine repurchase intention. The interest in this theme came first because the consumption of wines in Brazil has shown a substantial growth in recent years, assuming that it is a rapidly expanding market segment and due to the increasing use of the internet as an alternative channel of purchases of this product, which presents peculiarities, from the purchase decision process to its consumption. Based on the literature review, the conceptual model of this study was elaborated, as well as the questionnaire used to verify if the theoretical relationships would be confirmed in the sample selected for this study. The data collection were done by sending the questionnaire, by e-mail, to a sample composed of 5,200 potential respondents, all users of one of the largest e-commerce wines in the world. Three hundred and seventy-six responses were collected in September 2017, which were subjected to multivariate analysis using the structural equation modeling technique in the PLS-PM package using software R. The results showed that the attributes of the wine did not present statistical significance in relation to the perceived risk in online wine purchases. On the other hand, there is evidence that the perceived risk in online wine purchases negatively affects the online wine repurchase intention. Finally, no evidence was found to support the moderating effect of site quality on the relationships observed in this study. The results of this research were discussed and, at the end, its limitations and some suggestions for future research are presented.

The Birnbaum-Saunders (BS) distribution is the most popular model used to describe lifetime process under fatigue. Throughout the years, this distribution has received a wide ranging of applications, demanding some more flexible extensions to solve more complex problems. One of the most well-known extensions of the BS distribution is the generalized Birnbaum- Saunders (GBS) family of distributions that includes the Birnbaum-Saunders special-case (BSSC) and the Birnbaum-Saunders generalized t (BSGT) models as special cases. Although the BS-SC distribution was previously developed in the literature, it was never deeply studied and hence, in this thesis, we provide a full Bayesian study and develop a tool to generate random numbers from this distribution. Further, we develop a very flexible regression model, that admits different degrees of skewness and kurtosis, based on the BSGT distribution using the generalized additive models for location, scale and shape (GAMLSS) framework. We also introduce a new extension of the BS distribution called the Birnbaum-Saunders power (BSP) family of distributions, which contains several special or limiting cases already published in the literature, including the GBS family. The main feature of the new family is that it can produce both unimodal and bimodal shapes depending on its parameter values. We also introduce this new family of distributions into the GAMLSS framework, in order to model any or all the parameters of the distribution using parametric linear and/or nonparametric smooth functions of explanatory variables. Throughout this thesis we present five different applications in real data sets in order to illustrate the developed theoretical results. / A distribuição Birnbaum-Saunders (BS) é o modelo mais popular utilizado para descrever processos de fadiga. Ao longo dos anos, essa distribuição vem recebendo aplicações nas mais diversas áreas, demandando assim algumas extensões mais flexíveis para resolver problemas mais complexos. Uma das extensões mais conhecidas na literatura é a família de distribuições Birnbaum-Saunders generalizada (GBS), que inclui as distribuições Birnbaum-Saunders casoespecial (BS-SC) e Birnbaum-Saunders t generalizada (BSGT) como modelos especiais. Embora a distribuição BS-SC tenha sido previamente desenvolvida na literatura, nunca foi estudada mais profundamente e, assim, nesta tese, um estudo bayesiano é desenvolvido acerca da mesma além de um novo gerador de números aleatórios dessa distribuição ser apresentado. Adicionalmente, um modelo de regressão baseado na distribuição BSGT é desenvolvido utilizando-se os modelos aditivos generalizados para locação, escala e forma (GAMLSS), os quais apresentam grande flexibilidade tanto para a assimetria como para a curtose. Uma nova extensão da distribuição BS também é apresentada, denominada família de distribuições Birnbaum-Saunders potência (BSP), que contém inúmeros casos especiais ou limites já publicados na literatura, incluindo a família GBS. A principal característica desta nova família é que ela é capaz de produzir formas tanto uni como bimodais dependendo do valor de seus parâmetros. Esta nova família também é introduzida na estrutura dos modelos GAMLSS para fornecer uma ferramenta capaz de modelar todos os parâmetros da distribuição como funções lineares e/ou não-lineares suavizadas de variáveis explicativas. Ao longo desta tese são apresentadas cinco diferentes aplicações em conjuntos de dados reais para ilustrar os resultados teóricos obtidos.