Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4034.pdf: 873658 bytes, checksum: 8c8e2d629291b4edab052dd0ee734f94 (MD5) Previous issue date: 2005-02-25 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this work, a bayesian methodology is shown to estimate the size of a diabethic-su¤ering population through lists containing information data of patients. The applied methodology is analogous of capture-recaptures in animal population. We assume correct the registers of relative information to the patients as well as we take in account correct and incorrect registers of the information. In case the supposed registers are correct, the methodology is developed for two or more lists and the Bayes estimate is determined for the size of a population. In a second model, the occurrency of correct and incorrect registers are considered, presenting a two-stage estimation method for the model parameters using two lists. For both models there are results with simulated and real examples. / Nesta dissertação apresentamos uma metodologia bayesiana para estimar o tamanho de uma população de diabéticos através de listas contendo informações sobre dados dos indivíduos. A metodologia aplicada é análoga a de captura-recaptura em população animal. Supomos corretos os registros de informações relativas aos pacientes assim como levamos em consideração registros corretos e incorretos das informações. No caso da suposição dos registros serem corretos, a metodologia é desenvolvida para duas ou mais listas e determinamos estimativas de Bayes para o tamanho populacional. Em um segundo modelo, consideramos a ocorrência de registros corretos e incorretos dos dados relativos aos pacientes, e apresentamos um método de estimação em dois estágios para os parâmetros do modelo utilizando duas listas. Para ambos os modelos, apresentamos resultados com exemplos simulados e reais.

CAPES / Em ensaios não destrutivos por ultrassom, o sinal obtido a partir de um sistema de aquisição de dados real podem estar contaminados por ruído e os ecos podem ter atrasos de tempo subamostrais. Em alguns casos, esses aspectos podem comprometer a informação obtida de um sinal por um sistema de aquisição. Para lidar com essas situações, podem ser utilizadas técnicas de estimativa de atraso temporal (Time Delay Estimation ou TDE) e também técnicas de reconstrução de sinais, para realizar aproximações e obter mais informações sobre o conjunto de dados. As técnicas de TDE podem ser utilizadas com diversas finalidades na defectoscopia, como por exemplo, para a localização precisa de defeitos em peças, no monitoramento da taxa de corrosão em peças, na medição da espessura de um determinado material e etc. Já os métodos de reconstrução de dados possuem uma vasta gama de aplicação, como nos NDT, no imageamento médico, em telecomunicações e etc. Em geral, a maioria das técnicas de estimativa de atraso temporal requerem um modelo de sinal com precisão elevada, caso contrário, a localização dessa estimativa pode ter sua qualidade reduzida. Neste trabalho, é proposto um esquema alternado que estima de forma conjunta, uma referência de eco e atrasos de tempo para vários ecos a partir de medições ruidosas. Além disso, reinterpretando as técnicas utilizadas a partir de uma perspectiva probabilística, estendem-se suas funcionalidades através de uma aplicação conjunta de um estimador de máxima verossimilhança (Maximum Likelihood Estimation ou MLE) e um estimador máximo a posteriori (MAP). Finalmente, através de simulações, resultados são apresentados para demonstrar a superioridade do método proposto em relação aos métodos convencionais. / Abstract (parágrafo único): In non-destructive testing (NDT) with ultrasound, the signal obtained from a real data acquisition system may be contaminated by noise and the echoes may have sub-sample time delays. In some cases, these aspects may compromise the information obtained from a signal by an acquisition system. To deal with these situations, Time Delay Estimation (TDE) techniques and signal reconstruction techniques can be used to perform approximations and also to obtain more information about the data set. TDE techniques can be used for a number of purposes in the defectoscopy, for example, for accurate location of defects in parts, monitoring the corrosion rate in pieces, measuring the thickness of a given material, and so on. Data reconstruction methods have a wide range of applications, such as NDT, medical imaging, telecommunications and so on. In general, most time delay estimation techniques require a high precision signal model, otherwise the location of this estimate may have reduced quality. In this work, an alternative scheme is proposed that jointly estimates an echo model and time delays for several echoes from noisy measurements. In addition, by reinterpreting the utilized techniques from a probabilistic perspective, its functionalities are extended through a joint application of a maximum likelihood estimator (MLE) and a maximum a posteriori (MAP) estimator. Finally, through simulations, results are presented to demonstrate the superiority of the proposed method over conventional methods.