O Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) é o índice utilizado pelo Banco Central do Brasil ao estabelecer suas metas inflacionárias. Por servir como uma referência de inflação, o IPCA é atentamente monitorado, tanto por investidores estrangeiros e brasileiros, quanto por gestores públicos. Sabe-se que uma inflação alta e descontrolada causa distorções e perdas econômicas no país, assim há um interesse por parte de administradores e gestores financeiros em prever a inflação máxima para um determinado período de tempo. Dessa forma, o objetivo do trabalho foi modelar os níveis máximos de IPCA, que podem ocorrer em um quadrimestre. A escolha de quadrimestres visa equiparar a análise com os intervalos entre as apresentações dos demonstrativos de cumprimento das metas fiscais por parte do Poder Executivo. Foi utilizada a distribuição Generalizada de Valores Extremos (do inglês Generalized Extreme Values - GEV) para modelagem. Para a estimação dos parâmetros da distribuição GEV utilizou-se o método da Máxima Verossimilhança e a Inferência Bayesiana. Na elicitação de informação para construção das distribuições a priori, foram utilizados dados de países economicamente semelhantes ao Brasil, a Rússia, China e Índia, os quais pertencem ao BRICS. Além disso, foram criadas diferentes combinações de distribuição a priori, usando informações desses países com diferentes estruturas de variância. Para avaliar qual melhor metodologia de estimação foram analisadas a acurácia e precisão das estimativas dos níveis máximos de inflação para determinados tempos de retorno. Os resultados permitiram observar que a abordagem Bayesiana, que utilizou como informação a média de dados dos países do BRICS para construção da distribuição a priori Normal Trivariada, levou a predições mais precisas e acuradas. / The Brazilian Consumer Price Index (CPI) is the index used by the Central Bank of Brazil in establishing its inflation targets. By serving as an inflation reference, the Brazilian CPI is closely monitored by foreign and Brazilian investors as well as by public managers. It is known that high and uncontrolled inflation causes distortions and economic losses in the country, so there is an interest on the part of managers and financial managers to predict maximum inflation for a certain period of time. Thus, the objective of the work was to model the maximum Brazilian CPI levels, which can occur in a four-month period. The choice of four-month periods aims to equate the analysis with the intervals between the presentations of the statements of compliance with the fiscal targets by the government. The Generalized Extreme Values (GEV) distribution was used for modeling. For the estimation of the parameters of the GEV distribution the maximum likelihood method and the Bayesian Inference were used. In the elicitation of information for the construction of the prior distributions, we used data from countries economically similar to Brazil: Russia, China and India, which belong to BRICS. In addition, different combinations of prior distribution were created, using information from these countries with different variance structures. In order to evaluate the best estimation methodology, the accuracy and precision of the estimates of the maximum inflation levels for certain return times were analyzed. The results showed that the Bayesian approach, which used as information the mean data of the BRICS countries for construction of the Normal Trivariate prior distribution, led to more accurate and accurate predictions. / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - FAPEMIG

Submitted by Carmen Torres (carmensct@globo.com) on 2018-02-09T18:16:07Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_MineraçãoDadosEducacionais.pdf: 1998458 bytes, checksum: 1b7da795e82e32e0d1cbe0b9ffc47830 (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2018-02-20T18:02:13Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_MineraçãoDadosEducacionais.pdf: 1998458 bytes, checksum: 1b7da795e82e32e0d1cbe0b9ffc47830 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-20T18:02:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_MineraçãoDadosEducacionais.pdf: 1998458 bytes, checksum: 1b7da795e82e32e0d1cbe0b9ffc47830 (MD5) Previous issue date: 2017-09-12 / Este trabalho investiga os perfis de alunos de cursos da graduação da Universidade Federal do Pará propensos a dois problemas enfrentados em diversas universidades brasileiras denominados evasão e retenção. Estas problemáticas estimularam o estudo de metodologias que detectassem padrões que suscitam a extrapolação ou o fim prematuro dos estudos. A ferramenta elegida a este fim, a Rede Bayesiana é poderosa ao propiciar raciocínio sobre incertezas, especialmente em diagnósticos de causas e efeitos tendo como pressuposto o relacionamento das variáveis e suas probabilidades de ocorrências conjuntas e marginais. Outro aspecto inerente a estrutura das Redes Bayesianas diz respeito à compreensibilidade da representação e dos resultados, os quais geram subsídios voltados a especialistas e usuários inseridos no domínio. Considerando tais colocações, essas potencialidades da metodologia em questão fortaleceram a sua aplicação nesta pesquisa. Dessa forma, registros acadêmicos contendo dezenas de milhares de amostras oriundas de alunos imersos em ambientes de ensino presencial pertencentes aos alunos de graduação ingressantes na Universidade Federal do Pará até o ano de 2016 foram submetidos ao processo de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados, especificamente na etapa de Mineração de Dados os padrões desejados foram extraídos valendo-se da tarefa de classificação. Em adição, realizou-se na etapa de Mineração de Dados várias análises de desempenhos da Rede Bayesiana junto a outros algoritmos clássicos do aprendizado supervisionado, e aquela revelou a sua grande acurácia e eficiência, ressaindo dentre as melhores soluções encontradas, isto posto o seu uso foi certificado sobre a base de dados selecionada. Em três estudos de casos avaliados, os resultados indicaram a qualidade do classificador baseado em Redes Bayesianas que apresentou acurácia superior a 82%, condição que legitima a sua utilidade no domínio pesquisado. Assim, os resultados atingidos foram satisfatórios e apontaram fortes influências de algumas variáveis à propensão da evasão ou retenção. / This work investigates the profiles of undergraduate students at the University of Federal University of Pará prone to two problems faced in several universities evasion and retention. These problems stimulated the study of methodologies that detect patterns that lead to extrapolation or the premature end of the studies. The tool chosen for this purpose, the Bayesian Network is powerful in providing reasoning about uncertainties, especially in causes and effects diagnoses. Assumption of the relationship of the variables and their probability of occurrence and marginal. Another aspect inherent in the structure of Bayesian Networks is the comprehensibility of representation and results, which generate specialists and users entered into the domain. Considering such placements, these potential of the methodology in question strengthened its application in this research. So, academic records containing tens of thousands of samples from students immersed in presential teaching environments belonging to undergraduate students at the Federal University of Pará until the year 2016 were submitted to the of Knowledge Discovery in the Database, specifically in Data Mining the desired patterns were extracted using the classification task. In addition, several performance analyzes were performed during Data Mining stage The Bayesian Network together with other classic algorithms of supervised learning, and which revealed its great accuracy and efficiency, rising from the best solutions found, its use has been certified on the selected database. In three Study of Case, the results shows classifier’s quality based on Bayesian Networks, which presented an accuracy of more than 82%, a condition that its usefulness in the researched domain. Thus, the results achieved were satisfactory and strong influences of some variables on the propensity of evasion or retention.

Orientador: Aluir Porfírio Dal Poz / Banca: Nilton Nobuhiro Imai / Banca: Maurício Galo / Banca: Edson Aparecido Mitishita / Resumo: As metodologias para a extração automática de telhados desempenham um papel importante no contexto de aquisição de informação espacial para Sistemas de Informação Geográficas (SIG). Neste sentido, este trabalho propõe uma metodologia para extração automática de contornos de telhado de edifícios utilizando dados de varredura a laser. A metodologia baseiase em duas etapas principais: 1) Extração de regiões altas (edifícios, árvores etc.) de um Modelo Digital de Elevação (MDE) gerado a partir dos dados laser; 2) Extração das regiões altas que correspondem a contornos de telhados. Na primeira etapa são utilizadas as técnicas de divisão recursiva, via estrutura quadtree e de fusão Bayesiana de regiões considerando Markov Random Field (MRF). Inicialmente a técnica de divisão recursiva é usada para particionar o MDE em regiões homogêneas. No entanto, devido a ligeiras diferenças de altura no MDE, nesta etapa a fragmentação das regiões pode ser relativamente alta. Para minimizar essa fragmentação, a técnica de fusão Bayesiana de regiões é aplicada nos dados segmentados. Utiliza-se para tanto um modelo hierárquico, cujas alturas médias das regiões dependem de uma média geral e de um efeito aleatório, que incorpora a relação de vizinhança entre elas. A distribuição a priori para o efeito aleatório é especificada como um modelo condicional auto-regressivo (CAR). As distribuições a posteriori para os parâmetros de interesse foram obtidas utilizando o Amostrador de Gibbs. Na segunda etapa os contornos de telhados são identificados entre todos os objetos altos extraídos na etapa anterior. Levando em conta algumas propriedades de telhados e as medidas de alguns atributos (por exemplo, área, retangularidade, ângulos entre eixos principais de objetos) é construída uma função de energia a partir do modelo MRF. / Abstract: Methodologies for automatic building roof extraction are important in the context of spatial information acquisition for geographical information systems (GIS). Thus, this work proposes a methodology for automatic extraction of building roof contour from laser scanning data. The methodology is based on two stages: 1) Extraction of high regions (buildings, trees etc.) from a Digital Elevation Model (DEM) derived from laser scanning data; 2) Building roof contour extraction. In the first stage is applied the recursive splitting technique using the quadtree structure followed by a Bayesian merging technique considering Markov Random Field (MRF) model. The recursive splitting technique subdivides the DEM into homogeneous regions. However, due to slight height differences in the DEM, in this stage the region fragmentation can be relatively high. In order to minimize the fragmentation, a region merging technique based on the Bayesian framework is applied to the previously segmented data. Thus, a hierarchical model is proposed, whose height values in the data depend on a general mean plus a random effect. The prior distribution for the random effects is specified by the Conditional Autoregressive (CAR) model. The posterior probability distributions are obtained by the Gibbs sampler. In the second stage the building roof contours are identified among all high objects extracted previously. / Doutor

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2008 / Bibliografia: f. 112-125 / Este trabalho propõe a concepção de um sistema especialista probabilístico para auxiliar no manejo nutricional do paciente com Diabetes mellitus, utilizando como terapia nutricional a contagem de carboidratos. Com a sistematização do processo de consulta / This work propose the conception of probabilistic expert systems to help with diabetes mellitus patients' management nutritional using as nutritional therapy the carbohydrates counting. With nutritional attend process systematization was possible to find

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2009 / Bibliografia: f. 92-99 / O paciente com Traumatismo Crânio Encefálico (TCE) grave internados em UTIs são os responsáveis pelos maiores gastos hospitalares, devido ao maior uso de ventilação mecânica. A permanência prolongada destes pacientes utilizando a ventilação mecânica é jus / The patient with Traumatic Brain Injury (TBI) is serious part of the internment of neurological patients in Intensine Care Units (ICU), and they are responsible for the largest hospital expenses due to greater use of mechanical ventilation. The prolonged

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-06-02T19:09:41Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 372842 bytes, checksum: 12b29825980afde297d6a985988fe93c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-02T19:09:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 372842 bytes, checksum: 12b29825980afde297d6a985988fe93c (MD5) Previous issue date: 2005-02-14 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Foram simulados quatro distintos tipos de populações por meio do programa GENESYS com os objetivos de: verificar a influência do número de genes e do tamanho da população na estimação de componentes de variância e na predição de valores genéticos; verificar a adequabilidade do modelo infinitesimal como pressuposição nas análises genéticas; comparar as metodologias clássica e Bayesiana na análise genética de dados selecionados; e verificar a influência do nível de informação a priori ao utilizar metodologia Bayesiana. Dois processos seletivos foram aplicados por 10 gerações a partir da população-base formada por 120 (população pequena) ou por 2.400 indivíduos com registros (população grande): Seleção ao Acaso e Seleção Fenotípica. Foi considerado que dois diferentes números de genes governavam a característica sob seleção, para cada tamanho de população: 900 ou 10 pares de locos. Para as populações pequenas, foram realizadas 500 repetições de cada processo seletivo e para as populações grandes, 300 repetições. Na análise Bayesiana, três níveis de informação a priori foram considerados: não- informativo, pouco informativo e informativo. Os componentes de variância foram estimados utilizando-se somente a população-base, somente a população da 10a geração após seleção ou todas as populações, desde a população-base até a 10a geração após seleção. Os valores genéticos foram preditos para a população-base e para a 10a geração após seleção, considerando, porém, diferentes conjuntos de dados no processo de predição. A Porcentagem de Erro entre os componentes de variâncias estimados e os reais foi utilizada para comparar as metodologias, assim como as diferentes populações e gerações analisadas. Os valores genéticos, por sua vez, foram comparados por meio do Quadrado Médio do Desvio, da Porcentagem de indivíduos Selecionados em Comum entre os 15% melhores indivíduos e pela Correlação de Ordem entre os valores reais e preditos. Conforme os resultados obtidos, pôde-se concluir que quando a característica é governada por elevado número de genes, os componentes de variância genética aditiva e ambiental são satisfatoriamente estimados em populações selecionadas grandes ou pequenas pelas metodologias usuais, desde que os registros de todos os indivíduos e a matriz completa de parentesco sejam conhecidos. Por outro lado, quando a característica é governada por reduzido número de genes, estimativas menos acuradas do componente de variância genética aditiva são obtidas em populações grandes e, caso as informações de parentescos e registros anteriores sejam desconhecidos, o erro na estimação desse componente aumenta consideravelmente, em populações grandes ou pequenas. Verificou-se também que os valores genéticos são superestimados sob seleção fenotípica quando os registros de todos os indivíduos e a matriz completa de parentesco são incluídos nas análises, independentemente do tamanho da população. A queda na acurácia é ainda mais acentuada quando a característica é governada por reduzido número de genes, sendo a classificação correta dos indivíduos também prejudicada. A inclusão do registro de todos os indivíduos, assim como da matriz de parentesco completa beneficiam a classificação adequada dos indivíduos. Verificou-se também que o modelo infinitesimal não é adequado para ser utilizado como pressuposição nas análises genéticas quando a característica é governada por poucos genes, independentemente do tamanho da população. Ao comparar as metodologias REML e Bayesiana verificou-se que, em geral, essas metodologias produzem resultados bastante semelhantes na estimação dos componentes de variância. Para análises com menor quantidade de dados, no entanto, estimativas mais acuradas são obtidas ao se utilizar priors informativos por meio da análise Bayesiana. Concluiu-se também que a acurácia na predição dos valores genéticos, assim como a classificação dos indivíduos não são alteradas pelo nível de informação a priori das análises Bayesianas, cujos resultados também se assemelham aos da metodologia EBLUP. / Four different population types were simulated using GENESYS program with the following objectives: to verify the influence of the number of genes and the population size on variance component estimation and on breeding values prediction; to verify the infinitesimal model as an appropriate assumption on genetic analyses; to compare the classic and Bayesian methodologies on the genetic analysis of selected data; and to verify the influence of a priori information level in Bayesian methodology. Two selective processes were applied for 10 generations starting from base population formed by 120 (small population) or by 2,400 individuals with records (large population): Random Selection and Phenotypic Selection. It was considered that two different numbers of genes governed the trait under selection, for each population size: 900 or 10 pairs of loci. Five hundred repetitions of each selective process for small populations and three hundred repetitions were accomplished for large populations. On Bayesian analysis, three a priori information levels were considered: no-informative, slightly informative and informative. Variance components were estimated using only base population, only population of the 10 th generation after selection or all of populations, from base population up to 10 th selection generation. Breeding values were predicted for base population and for 10 th selection generation, considering, however, different groups of data on the prediction process. Error Percentage between estimated and real variance components was used to compare the methodologies, as well as the different populations and generations analyzed. Genetic values were compared using Average Square Deviation, Percentage of Common Individuals selected among the 15% better individuals and Rank Correlation among predicted and real values. According to the results, it was concluded that when the trait is xgoverned by high number of genes, the genetic additive and environmental variance component are well estimated by usual methodologies in large or small selected populations, since data of all animals and complete relationship matrix are known. On the other hand, when the trait is governed by reduced number of genes, less accurate estimates of additive genetic variance are obtained in large populations and, when relationship information and previous data are unknown, estimate errors of that component increase considerably, in large or small populations. It was also verified that breeding values are overestimated under phenotypic selection when data of all individuals and complete relationship matrix are included on analyses, independently of population size. Accuracy decrease is more accentuated when the trait is governed by reduced number of genes, being the correct classification of individuals also affected. The inclusion of all data, as well as complete relationship matrix benefit the appropriate classification of individuals. It was also verified that the infinitesimal model is not appropriate to be used as assumption in genetic analyses when the trait is governed by few genes, independently of population size. When comparing REML and Bayesian methodologies, it was verified that, in general, these methodologies produce similar results on variance components estimation. However, when analyses are performed with smaller amount of data, informative priors using Bayesian analysis yields more accurate estimates. Finally, accuracy of breeding values prediction, as well as the rank of individuals are not changed by a priori information level on Bayesian analyses, whose results are also similar to the EBLUP methodology.

Submitted by Marcio Maciel Bastos (marciomacielbastos@hotmail.com) on 2018-04-02T15:09:10Z No. of bitstreams: 4 dsrtcao.pdf: 3763696 bytes, checksum: e5614aca9d57fde04661fc6da2f7fe8d (MD5) Folha de assinaturas.pdf: 145939 bytes, checksum: b0efa18a3054171cdc8cc52a6a4d715f (MD5) EMAp Ficha catalográfica.pdf: 16727 bytes, checksum: 10446f26497b911613967664f6ca959c (MD5) dissertacao.pdf: 3462226 bytes, checksum: 2cb3f716b95b7d4ba28b55bcf90ed3c8 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2018-04-06T14:17:00Z (GMT) No. of bitstreams: 4 dsrtcao.pdf: 3763696 bytes, checksum: e5614aca9d57fde04661fc6da2f7fe8d (MD5) Folha de assinaturas.pdf: 145939 bytes, checksum: b0efa18a3054171cdc8cc52a6a4d715f (MD5) EMAp Ficha catalográfica.pdf: 16727 bytes, checksum: 10446f26497b911613967664f6ca959c (MD5) dissertacao.pdf: 3462226 bytes, checksum: 2cb3f716b95b7d4ba28b55bcf90ed3c8 (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2018-04-12T18:20:43Z (GMT) No. of bitstreams: 4 dsrtcao.pdf: 3763696 bytes, checksum: e5614aca9d57fde04661fc6da2f7fe8d (MD5) Folha de assinaturas.pdf: 145939 bytes, checksum: b0efa18a3054171cdc8cc52a6a4d715f (MD5) EMAp Ficha catalográfica.pdf: 16727 bytes, checksum: 10446f26497b911613967664f6ca959c (MD5) dissertacao.pdf: 3462226 bytes, checksum: 2cb3f716b95b7d4ba28b55bcf90ed3c8 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-12T18:21:12Z (GMT). No. of bitstreams: 4 dsrtcao.pdf: 3763696 bytes, checksum: e5614aca9d57fde04661fc6da2f7fe8d (MD5) Folha de assinaturas.pdf: 145939 bytes, checksum: b0efa18a3054171cdc8cc52a6a4d715f (MD5) EMAp Ficha catalográfica.pdf: 16727 bytes, checksum: 10446f26497b911613967664f6ca959c (MD5) dissertacao.pdf: 3462226 bytes, checksum: 2cb3f716b95b7d4ba28b55bcf90ed3c8 (MD5) Previous issue date: 2018-03-06 / The Zika virus (ZIKV) is a pathogen of the family Flaviviridae, transmitted in Brazil mainly by the mosquito Aedes aegypti and in less extent by sexual relations. In addition to symptoms common to dengue and chikungunya, the zika virus is also capable of causing irreversible damage to the nervous system, in adults it is related to Guillain-Barr´e syndrome and in fetuses it causes microcephaly. The Health Department of Rio de Janeiro maintains a database with records of patients who sought care and was infeccted with Zika. Our study seeks to estimate the true size of the epidemic that occurred in the year 2016 and the parameters that fit to explain the dissemination process. To make these estimates, we used the data provided by the Health Department and a hierarchical Bayesian model adapted to the SIR epidemiological model. We perform the inference process through modern sampling techniques such as Automatic Differentiation Variational Inference (ADVI), Stein Variational Gradient Descent (SVGD) and No-U-Turn (NUTS). / O Zika virus (ZIKV) é um patógeno da família Flaviviridae transmitido no Brasil principalmente pelo mosquito Aedes aegypti e em menor escala por relações sexuais. Além dos sintomas comuns à dengue e chikungunya, o vírus da zika também é capaz de causar danos irreversíveis no sistema nervoso, em adultos está relacionada à síndrome de Guillain-Barré e em fetos provoca microcefalia. O sistema de saúde do Rio de Janeiro mantém um banco de dados com os registros dos pacientes que buscaram atendimento e apresentaram sintomas de Zika. O nosso estudo busca estimar o verdadeiro tamanho da epidemia que ocorreu no ano de 2016 e os parâmetros que podem ser ajustados para explicar o processo de disseminação. Para realizar essas estimativas, utilizamos os dados fornecidos pelo sistema de saúde e uma modelagem Bayesiana hierárquica adaptada ao modelo epidemiológico SIR. Realizamos o processo de inferência através de modernas técnicas de amostragem, como Automatic Differentiation Variational Inference (ADVI), Stein Variational Gradient Descent (SVGD) e No-U-Turn (NUTS).

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:06Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-11-21Bitstream added on 2014-06-13T20:33:45Z : No. of bitstreams: 1 000749460.pdf: 1415671 bytes, checksum: 786699c8493a7bd8590e7f9c286f7c1f (MD5) / The aim of this study was to estimate genetic parameters between scrotal circumference obtained at 18 months of age (SC) and reproductive traits measured directly in Nellore females, such as number of calvings at 53 months (NC53), heifers rebreeding (HR) and stayability (STAY) in order to investigate the possibility of using traits measured directly in females as a selection criteria in cattle breeding programs, besides, studying and evaluating if number of calvings at 53 months could be used as an alternative way for measuring longevity in cattle herds. Two methods were applied for estimating variance components in order to predict breeding values: restricted maximum likelihood (REML) and Bayesian inference. The average estimates of heritability by bivariate model using REML were equal to 0.013 ± 0.003, 0.057 ± 0.007, 0.039 ± 0.007 and 0.530 ± 0.013 for NC53, STAY, HR and SC, respectively. Using the Bayesian method, the estimates were 0.22 ± 0.009, 0.19 ± 0.025, 0.15 ± 0.021 and 0.52 ± 0.019 for NC53, STAY, HR and SC, respectively. Based on the correlations between reproductive traits measured in females, the selection of animals for NC53 will cause anticipation on genetic evaluation of bulls for longevity, based on the performance of their daughters, from 76 to 53 months

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:07Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-07-22Bitstream added on 2014-06-13T20:54:08Z : No. of bitstreams: 1 diaz_ips_me_jabo.pdf: 356345 bytes, checksum: ee2c6efe46fc9a07e0e4e240c9d1171f (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Com o objetivo de estudar a interação genótipo – ambiente (IGA) no peso ao sobreano, foram utilizados 99.366 registros provenientes de diferentes rebanhos da raça Nelore de cinco estados brasileiros (São Paulo, Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Goiás e Minas Gerais). Os dados são provenientes de animais nascidos entre 1991 a 2006 participantes do Programa de Melhoramento Genético da Raça Nelore (PMGRN). As informações foram coletadas pelos próprios criadores, sendo posteriormente transferidas à Associação Nacional de Criadores e Pesquisadores (ANCP) e então incorporadas ao banco de dados. Neste estudo foram utilizados apenas os dados dos animais criados exclusivamente a pasto. Os componentes de (co)variância foram obtidos através de uma análise unicaracterística (onde considerou-se o peso como mesma característica em todos os estados) e multicaracterística (na qual considerou-se a expressão do peso em cada estado como uma característica distinta). As estimativas foram obtidas por meio de inferência bayesiana, e o modelo de análise incluiu os efeitos fixos de grupos de contemporâneos e, como aleatórios, os efeitos genético aditivo direto e residual. A interação genótipo - ambiente foi verificada através da correlação genética (rg). As interações foram consideradas importantes quando os valores de rg ficaram abaixo de 0,80. Posteriormente, verificou-se o efeito da interação sobre a seleção considerando uma análise uni ou multicaracterística. As estimativas de herdabilidade em Mato Grosso (0,39±0,03) e Mato Grosso do Sul (0,37±0,02) foram mais baixas que as encontradas em Goiás (0,51±0,02), São Paulo (0,44±0,02) e Minas Gerais (0,41±0,04). As correlações genéticas estimadas entre os pesos nos diferentes estados foram positivas... / The goal was to study genotype by environment interaction (GEI) for yearling weight. Records of 99,366 Nellore cattle from five Brazilian states (São Paulo, Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Goias and Minas Gerais) were used. Animals were born between 1991 to 2006 belonging to the Nellore Cattle Breeding Program (NCBP). Information was collected by farmers then, was transferred to the National Association of Breeders and Researchers (NABR) and incorporated into the database. This study used only data from animals raised exclusively on pasture. The (co)variance components were obtained using univariate (considering record as same trait in all states) and multiple-trait models, considering record from each state as a different trait. Estimates were obtained by Bayesian inference. The model for yearling weight included genetic fixed factor of contemporary groups and random animal genetic and residual effects. The genotype environment interaction was verified by genetic correlation (rg), where values below 0.80 indicated important interaction. Subsequently, the effect of interaction was verified on the selection considering a univariate or multiple-trait models. The direct heritability estimates of yearling weight in Mato Grosso (0.39±0.03) and Mato Grosso do Sul (0.37±0.02) were lower than Goiás (0.51±0.02), São Paulo (0.44±0.02) and Minas Gerais (0.41±0.04). The acrossstates estimates of genetic correlations were positive and moderate (0.67 to 0.75) between the states Goiás and Mato Grosso, Goias and Minas Gerais, São Paulo and Minas Gerais, and between Mato Grosso do Sul and Minas Gerais. These estimates indicates that genotype by environment interactions are biologically important. These results show that the animals selected will not be the same depending of the considered state, reducing the response... (Complete abstract click electronic access below)

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:05:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissEMP.pdf: 2351835 bytes, checksum: 336e30a60b741bebe39a08dc4f379ba0 (MD5) Previous issue date: 2006-01-05 / In the medical area, diagnostic tests are used to classify a patient as positive or negative with respect to a given disease. There are simple and more elaborate tests, each one with a speci9ed rate of misclassi9cation. To verify the accuracy of the medical tests, we could have comparisons with a "gold stantard", here is a test with no error. In many situations we could not have "gold standard", by ethical reasons or by chance that the individual is disease free or by high costs of the test. Joseph et al (1999) introduces a Bayesian approach that solves the lack of a gold standard, by using latent variables. In this work, we introduce this Bayesian methodology giving generalizations in the presence of covariates. A comparative study is made with the presence or not of gold standard to check the accuracy of the medical tests. Some diGerent proportions of patients without gold standard are considered in a simulation study. Numerical examples are considered using the proposed methodology. We conclude the dissertation assuming dependence among two or more tests. / Na área médica testes diagnósticos são usados para classi9car um paciente como positivo ou negativo com relação a uma determinada condição ou moléstia. Existem testes mais simples e outros mais elaborados, cada um fornecendo diferentes chances de erro de classi9cação dos pacientes. Para quanti9car a precisão dos testes diagnósticos, podemos compará-los com testes Padrão Ouro , termo utilizado para testes com satisfatória exatidão, como biopsias, inspeções cirúrgicas e outros. Existem algumas condições que não possuem testes considerados Padrão Ouro, outras até possuem, mas não é ético aplicá-los em indivíduos sem a evidência da moléstia, ou ainda o seu uso pode ser inviável devido a seu alto custo ou por oferecer risco ao paciente. Joseph et al. (1999) [16] propõem a abordagem Bayesiana que supera o problema de pacientes não veri9cados pelo teste Padrão Ouro introduzindo variáveis latentes. Apresentamos também esta metodologia considerando a presença de covariáveis, que fornece subsídios para a tomada de decisão médica. Um estudo comparativo é feito para situações com ausência de Padrão Ouro para todos, alguns ou nenhum paciente, e assim, descrevemos sobre a importância de se considerar uma porcentagem de pacientes veri9cados pelo teste Padrão Ouro para melhores estimativas das medidas de desempenho dos testes diagnósticos. Introduzimos um novo parâmetro que classsi9ca o grupo veri9cado ou não veri9cado pelo teste Padrão Ouro. As metodologias propostas são demonstradas através de exemplos numéricos. Como sugestão de continuidade, demonstramos a metodologia para a veri9cação de dependência condicional entre testes diagnósticos.