Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2341_TeseDoutoradoKlausFabianCoco.pdf: 8136120 bytes, checksum: eb64a76f2b2d95873740ceedaef8a373 (MD5) Previous issue date: 2007-10-01 / Este trabalho propõe o uso de descritores fractais no critério topográfico na Análise Topográfica de Componentes Independentes (TICA topographic Independent Component Analyses) como uma implementação melhorada do modelo existente. A implementação proposta visa contribuir para a melhoria da representação de imagens pelo modelo TICA, em especial, aquelas que possuem características estatísticas fractais, como, por exemplo, as imagens naturais. A Análise de Componentes Independentes (ICA independent Component Analysis) é um método não-supervisionado de separação cega de fontes estatisticamente independentes, utilizando para representação de sinais e imagens através de um modelo linear. Estudos mostram que esse método é o que melhor representa o comportamento de células simples do córtex visual primário do sistema de visão humano. Uma extensão desse método, denominada TICA, mostra-se capaz de modelar o comportamento das células complexas dessa mesma região do córtex visual, responsável pela organização espacial das células simples através de iterações laterais entre os neurônios e da resposta à orientação de fase. Nesse sentido, a proposta de uso de funções fractais no modelo topográfico é capaz de adequá-lo à modelagem do comportamento das células do córtex visual secundário, sem a perda da capacidade de modelar o comportamento das células do córtex visual primário. Para os testes aqui apresentados foram selecionadas imagens artificiais, naturais e sintéticas, para avaliar a adequação da metodologia proposta. Os resultados obtidos são bastante encorajadores, e mostram quem a TICA baseada em modelos fractais é adequada para tratar imagens com características fractais estatísticas de alta-ordem.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2018-08-30T18:28:46Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 13316435 bytes, checksum: b0412364dab9dd00515656dc38ddb78d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-30T18:28:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 13316435 bytes, checksum: b0412364dab9dd00515656dc38ddb78d (MD5) Previous issue date: 2018-03-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A brucelose bovina, causada pela bactéria Brucella Abortus, é uma doença presente em to- das as regiões do Brasil e provoca elevados prejuízos econômicos. O Programa Nacional de Controle e Erradicação de Brucelose e Tuberculose Animal (PNCEBT) estabeleceu os testes AAT, 2-ME, FC e DBac para realizar o diagnóstico da brucelose bovina. Na ausência de um teste Padrão Ouro, é necessário que o desempenho desses testes diagnósticos seja validado. O presente estudo, teve como objetivo empregar o modelo de classe latente Bayesiano para es- timar as sensibilidades e as especificidades dos testes diagnósticos AAT, 2-ME, FC e DBac, aplicados em amostras de sangue e carcaças de animais suspeitos de brucelose bovina, bem como a prevalência da doença. O conjunto de dados utilizado foi obtido junto ao Laboratório Nacional Agropecuário de Minas Gerais (LANAGRO-MG). Os testes foram avaliados em dois cenários: individualmente e combinados. Os modelos para a avaliação dos testes combinados foram ajustados considerando-se a independência condicional entre os quatro testes e também incorporando-se ao modelo a dependência condicional entre os testes AAT, 2-ME e FC. As aná- lises foram realizadas em R 3.2.5 usando o pacote R2OpenBUGS. Quanto à avaliação dos testes combinados, os resultados mostraram que os testes AAT, 2-ME e FC são condicionalmente in- dependentes. O teste FC foi o mais sensível, o DBac o menos sensível e os testes AAT, FC e DBac foram os mais específicos. Concluiu-se que nenhum dos quatro testes pode ser utilizado sozinho para o diagnóstico da brucelose bovina. Uma baixa sensibilidade foi encontrada para o teste AAT, resultado que diverge dos relatos geralmente encontrados na literatura. Portanto, recomenda-se que contínuos estudos sejam realizados para que a tomada de decisão dos pesqui- sadores não seja comprometida. Adicionalmente, concluiu-se que o modelo de classe latente bayesiano permitiu estimar os parâmetros de interesse satisfatoriamente. / Bovine brucellosis, caused by the bacterium Brucella Abortus, is a disease present in all regions of Brazil and causes high economic losses. The National Program for the Control and Eradi- cation of Brucellosis and Animal Tuberculosis (PNCEBT) established the AAT, 2-ME, FC and DBac tests for the diagnosis of bovine brucellosis. In the absence of a Gold Standard test, the performance of these diagnostic tests must be validated. The aim of the present study was to use the Bayesian latent class model to estimate the sensitivities and specificities of the AAT, 2- ME, FC and DBac diagnostic tests applied to blood samples and carcasses of animals suspected of bovine brucellosis, as well as the prevalence of the disease. The dataset used was obtained from the National Agricultural Laboratory of Minas Gerais (LANAGRO-MG). The tests were evaluated in two scenarios: individually and in combination. The models for the evaluation of the combined tests were adjusted considering the conditional independence between the four tests and also incorporating to the model the conditional dependence between the AAT, 2-ME and FC tests. Analyses were performed in R 3.2.5 using the R2OpenBUGS package. Regarding the evaluation of the combined tests, the results showed that the AAT, 2-ME and FC tests are conditionally independent. The FC test was the most sensitive, the DBac the least sensitive and the AAT, FC and DBac tests were the most specific. It was concluded that none of the four tests can be used alone for the diagnosis of bovine brucellosis. A low sensitivity was found for the AAT test, a result that diverges from the reports generally found in the literature. Therefore, it is recommended that continuous studies be carried out so that the decision-making of the researchers is not compromised. Additionally, it was concluded that the Bayesian latent class model employed allowed to estimate the parameters of interest satisfactorily.

Orientador: Luiz Koodi Hotta / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-03T19:14:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tsai_Rodrigo_M.pdf: 3968907 bytes, checksum: 2e2506f2a5b89464ff38f3bc0750e722 (MD5) Previous issue date: 2003 / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: Aida C. G. Verdugo Lazo / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-23T18:33:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Matuda_NiveadaSilva_M.pdf: 3623854 bytes, checksum: 146f65b0f200872e091830629e681137 (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: Não informado / Abstract: Not informed / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: Mario Jino / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-15T04:58:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_DanielGuerreiroe_M.pdf: 2351174 bytes, checksum: 7f8ba90b6462fe7be00711143e365482 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: O planejamento das atividades de teste tem papel essencial para qualquer equipe independente de testes que realize testes de diferentes sistemas de software, desenvolvidos por diferentes equipes de desenvolvimento. Dado que o esforço empreendido no processo de testes pode chegar até a metade do esforço total de desenvolvimento de um sistema, estimar adequadamente o esforço de testes pode evitar custos desnecessários e contribuir para a boa qualidade dos produtos. Para superar este desafio, ferramentas de aprendizado de máquina têm sido usadas em pesquisa para estimar esforço e para solucionar outros problemas de engenharia de software, principalmente porque eles constituem uma classe de problemas complexos com muitas limitações à sua solução por abordagens matemáticas clássicas. Este trabalho estuda a aplicação das ferramentas de aprendizado de máquina - redes neurais artificiais e máquinas de vetor de suporte - e de ferramentas de seleção de variáveis na solução do problema de estimar esforço de execução de testes funcionais. Um estudo do processo de execução de testes é desenvolvido e são conduzidos experimentos em duas bases de dados reais com o objetivo de propor uma metodologia adequada para abordar sistematicamente o problema, tanto em termos de qualidade de resultados como em praticidade de uso. As principais contribuições deste trabalho são: a proposta de realizar a seleção de variáveis para a síntese da base de dados; a adoção de um modelo de rede neural treinada por uma função custo assimétrica; e um estudo comparativo de desempenho dos modelos preditores / Abstract: Planning and scheduling of testing activities play a key role for any independent test team that performs tests for different software systems, produced by different development teams. Since the effort that is applied in the test process can amount to up to half of the total effort of software development, adequate estimation of test effort can prevent unnecessary costs and improve the quality of delivered products. To overcome this challenge, machine learning tools have been used in research to estimate effort and to solve other software engineering problems, mainly because they constitute a class of complex problems with many limitations to their solution by classical mathematical approaches. This work studies the application of machine learning tools - artificial neural networks and support vector machines - and variable selection tools to solve the problem of estimating the execution effort of functional tests. An analysis of the test execution process is done and experiments are performed with two real databases aimed at proposing a suitable methodology to systematically tackle this problem, considering both the quality of results and ease of application. The main contributions of this work are: the proposal of applying variable selection for database synthesis; the adoption of an artificial neural network trained with an asymmetric cost function; and a comparative study of performance with the predictive models / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Víctor Hugo Lachos Dávila / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-24T00:22:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Costa_DeniseReis_D.pdf: 5095534 bytes, checksum: 5bb05e15edf36db32e78eff601b757db (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Modelos de variáveis latentes são amplamente utilizados por psicometristas, econometristas e pesquisadores da área de ciencias sociais para modelar variáveis que não podem ser medidas diretamente, conhecidas como construtos ou efeitos aleatórios (Skrondal e Rabe-Hesketh, 2004). Na literatura, é muito comum verificar a utilização da distribuição normal para a modelagem dessas variáveis, contudo tal suposição pode ser inadequada, especialmente na presença de valores discrepantes. Preocupados com a sensibilidade das inferências sob a presença de potenciais pontos discrepantes ou com dados provenientes de distribuições com caudas pesadas, nesta tese propomos métodos de inferência robusta, utilizando a distribuição t de Student multivariada, para dois tipos de modelos de variáveis latentes: o modelo linear generalizado misto para respostas binárias (GLMM) e o modelo de análise fatorial Tobit (TCFA) para respostas contínuas e censuradas. Para a estimação dos parâmetros dos modelos estudados, um algoritmo do tipo EM foi proposto e este apresenta expressões fechadas no passo E que utiliza os dois primeiros momentos de uma distribuição multivariada t truncada. Adicionalmente apresentamos uma abordagem via análise Bayesiana e propomos medidas de diagnóstico de influência para dados censurados sob o modelo TCFA quando a suposição de normalidade é assumida. Para avaliação dos métodos propostos, foram realizados alguns estudos simulados, além da aplicação a conjuntos de dados reais. / Abstract: Latent variable models are broadly used by psychometrists, econometrists and social science researchers to model variables that cannnot be directly measured, known as constructs or random effects (Skrondal and Rabe-Hesketh, 2004). In the literature, such variables are commonly modeled with a normal distribution, but such assumption may be inadequate, especially when there are outliers. Concerned with the sensitivity of the inferences under the presence of potential outliers or data derived from heavy-tailed distributions, this thesis proposes robust inference models, using the mutivariate t-Student distribution, for two types of latent variable models: the Generalized Linear Mixed Model for correlated binary data (GLMM) and the Tobit Confirmatory Factor Analysis (TCFA) for continuous and censored data. In order to estimate the parameters of the studied models, an EM-type algorithm was proposed. This algorithm presents closed expressions on the E-step which use the two first moments of a multivariate truncated t-distribution. Moreover, we present a Bayesian approach and propose measures of influence diagnostics for censored data under the TCFA model when normality is assumed. In order to evaluate the proposed methods, simulated studies were carried out, as well as the application on real datasets. / Doutorado / Estatistica / Doutor em Estatística

Orientadores: Caio Lucidius Neberezny Azevedo, Hildete Prisco Pinheiro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-20T00:05:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pereira_SheilaReginadosSantos_M.pdf: 25409754 bytes, checksum: 462fcbdec414321c70cbff248acc4ed1 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Na área educacional é crescente o interesse pela aplicação de técnicas derivadas da Teoria de Resposta ao Item (TRI), já que esta metodologia vem sendo utilizada em processos qualitativos da avaliação psicológica e educacional. Porém, na grande parte das avaliações que empregam itens de múltipla escolha, é comum a redução das respostas em padrões de certo ou errado para a utilização desses modelos. A dicotomização das respostas dos indivíduos ignora qualquer conhecimento parcial que ele possa ter da resposta correta, pois assume implicitamente que ou o indivíduo tem conhecimento para escolher a alternativa correta, ou não o tem e seleciona aleatoriamente uma das alternativas. Desta maneira, a informação do conhecimento parcial não é ser usada na estimação dos traços latentes. Nesse sentido, o objetivo do presente trabalho é mostrar a eficiência do Modelo de Resposta Nominal no processo de estimação dos traços latentes dos indivíduos submetidos a testes com itens de múltipla escolha, bem com, analisar e interpretar os parâmetros dos itens estimados por esse modelo / Abstract: In the educational field there is growing interest in applying techniques derived from the TRI, since this methodology has been used in qualitative processes of psychological and educational assessment. However, in most of the educational assessments that use multiple choice items is common to decreased response in patterns of right or wrong to use these models. The dichotomization of the responses of individuals ignores any partial knowledge he may have the correct answer, or because it implicitly assumes that the individual has knowledge to choose the correct alternative, or do not have it and randomly selects one of the alternatives. Thus, information from the partial knowledge is not to be used in the estimation of latent traits. In this sense, the objective of this work is to show the efficiency of the Nominal Response Model in the estimation of latent traits of individuals tested with multiple choice items, as well as analyze and interpret the parameters of the items estimated by this model / Mestrado / Estatistica / Mestre em Estatística

Orientador: Fernando Jose Von Zuben / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T19:18:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Zuchini_MarcioHenrique_M.pdf: 7031573 bytes, checksum: 80d43be5a516ff4dc680c86f4f78ac7d (MD5) Previous issue date: 2003 / Mestrado

Introdução: Um dos principais fatores associados à mortalidade e morbidade no período perinatal é o nascimento pré-termo. Sua prevalência está aumentando em diversas localidades e os motivos para tal envolve complexa inter-relação de fatores que incluem aspectos biológicos, de assistência, psicológicos, sociais e econômicos, entre diversos outros associados ao nascimento pré-termo. Objetivo: O presente estudo objetiva analisar os efeitos de variáveis associadas ao nascimento pré-termo, via modelagem de equações estruturais (MEE), com a construção de variáveis latentes de vulnerabilidade socioeconômica, familiar, psicossocial, condições maternas e intercorrências. Outros objetivos são analisar as diversas fontes de obtenção da idade gestacional (IG) visando gerar uma variável latente para a idade gestacional e comparar modelos com diferentes tipos de variável de desfecho (contínuo, ordinal, binário e latente). Métodos: Esse estudo foi baseado na pesquisa do tipo caso-controle populacional sobre nascidos vivos hospitalares de mães residentes na cidade de Londrina, estado do Paraná, realizado entre junho de 2006 e março de 2007. A partir de um modelo conceitual, foi empregada a MEE para construir modelos com variáveis latentes e compostas com utilização de medidas de ajustes. Resultados: O Modelo final apontou os seguintes efeitos diretos sobre IG: intercorrências, atenção de pré-natal inadequada, gestação múltipla, condição reprodutiva, IMC, consumo de bebida alcoólica, prática de caminhadas e esforço físico. Além do efeito direto da atenção pré-natal, foi encontrado seu papel de variável de mediação entre as variáveis latentes: Vulnerabilidade Socioeconômica, Não Aceitação da Gravidez e Vulnerabilidade Familiar e o desfecho IG. Conclusões: Para a utilização de MEE, foi necessário rediscutir o papel das variáveis propostas no estudo original, o que sugere que, para a aplicação da metodologia, já seja considerada a formulação de variáveis latentes à priori na fase de planejamento de uma pesquisa. A aplicação do MEE permitiu construir variáveis latentes e variáveis compostas a partir do estudo original e identificar efeitos diretos, indiretos e de mediação sobre IG. Ademais, foi possível construir e utilizar a variável latente IG a partir das fontes de registro. / Introduction: One of the main factors associated with mortality and morbidity in the perinatal period is preterm birth. Its prevalence is increasing in many locations and the reasons for such involves a complex interplay of factors associated with preterm birth including biological aspects, assistance, psychological, social and economic factors birth, among many others associated with preterm birth. Objective: This study aims to analyze the effects of variables associated with preterm birth via structural equation modeling (SEM), with the construction of latent variables of socioeconomic vulnerability, family, psychosocial, and maternal complications. Other objectives are to analyze the use of various sources of registering gestational age in order to generate a latent variable for gestational age (GA) and compare models with different types of outcome (continuous, ordinal, binary and latent variable). Methods - This study was based on research in population case-control over hospital births to mothers resident in the city of Londrina, Paraná, conducted between June 2006 and March 2007. From a conceptual model it was used SEM to build models with latent and composite variables with use of adjustment measures. Results: The final model showed the following direct effects on GA: complications, prenatal care inadequate, multiple gestation, reproductive condition, BMI, alcohol consumption, going for walks and effort. Besides the direct effect of prenatal care, found their role of mediating variable between latent variables: Socioeconomic Vulnerability, Not Acceptance of Pregnancy, Vulnerability and Family and the outcome GA. Conclusions: For the use of SEM it was necessary to revisit the role of the variables proposed in the original study, which suggests that, for the application of the methodology, it is already considered the formulation of a priori latent variables in the planning phase of a research. The application allowed SEM to build latent variables and composite variables from the original study and identify direct, indirect and mediating effects on GA. Furthermore, it was possible to build and use the GA latent variable from the recording sources.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:04:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5104.pdf: 2493280 bytes, checksum: 296329e73498a367b56e93dcbe6f0aaa (MD5) Previous issue date: 2013-04-08 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this thesis new families of survival distributions are proposed. Those distributions are derived by assuming a latent activation structure to explain the occurrence of the event of interest. In general, the competitive causes may have different activation mechanisms. Here we assume three different ones, namely, fisrt, random and last actvation mechanisms. The presence of cure fraction are also addressed in two contexts. The models assumed that the number of causes follows a Geometric distribution and the lifetime for these causes follows an Exponential distribution, and a Gamma Generalized distribution. The properties of the proposed distributions are discussed, including a formal proof of its probability density function and explicit algebraic formulas for its reliability and failure rate functions, moments, order statistics and modal value. Inferetial procedure is based on frequentist and Bayesian perspectives. Moreover, Bayesian case influence diagnostics based in -divergence, with include Kulback Leibler divergence measure as a particular case, are developed. Simulation studies are performed and experimental results are illustrated based in real datasets. / Nesta tese, novas famílias de distribuições são propostas para modelar dados de tempo de vida. Essas distribuições são obtidas assumindo que a ocorrência do evento de interesse é explicada por uma estrutura latente de ativação. Em geral, as causas competitivas podem ter diferentes mecanismos de ativação, consideramos os casos: primeiro, último e aleatório. A presença de fração de curados é considerada nestes contextos. Os modelos assumem que o número de causas de risco tem distribuição de probabilidade Geométrica; e o tempo de ativação desses fatores segue distribuição Exponencial ou Gama Generalizada. Propriedades das distribuições propostas são discutidas, incluindo obtenção da função densidade de probabilidade e fórmulas explícitas da função de risco, momentos, estatística de ordem e valor modal. Outro objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de processos inferenciais nas perspectivas clássica e bayesiana. Além disso, as medidas bayesianas de diagnóstico baseadas na divergência, que incluem a divergência de Kulback Leibler como caso particular, são consideradas para detectar observações influentes. Estudos de simulação são realizados e resultados experimentais são obtidos para conjuntos de dados reais.