The central objective of this work is to develop statistical tools for semi-parametric regression models with generalized log-gamma errors under the presence of censored and uncensored observations. The estimates of the parameters are obtained through the multivariate version of Newton-Raphson algorithm and an adequate combination of Fisher Scoring and Backffitting algorithms. Through analytical tools and using simulations the properties of the penalized maximum likelihood estimators are studied. Some diagnostic techniques such as quantile and deviance-type residuals as well as local influence measures are derived. The methodologies are implemented in the statistical computational environment R. The package sglg is developed. Finally, we give some applications of the models to real data. / O objetivo central do trabalho é proporcionar ferramentas estatísticas para modelos de regressão semiparamétricos quando os erros seguem distribução log-gamma generalizada na presença de observações censuradas ou não censuradas. A estimação paramétrica e não paramétrica são realizadas através dos procedimentos Newton - Raphson, escore de Fisher e Backfitting (Gauss - Seidel). As propriedades assintóticas dos estimadores de máxima verossimilhança penalizada são estudadas em forma analítica, bem como através de simulações. Alguns procedimentos de diagnóstico são desenvolvidos, tais como resíduos tipo componente do desvio e resíduo quantílico, bem como medidas de influ\\^encia local sob alguns esquemas usuais de perturbação. Todos procedimentos do presente trabalho são implementados no ambiente computacional R, o pacote sglg é desenvolvido, assim como algumas aplicações a dados reais são apresentadas.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:25:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Denise.pdf: 4576988 bytes, checksum: e7402e2569d1f12da9ffb8dcadfd665c (MD5) Previous issue date: 2012-02-16 / Soy is one of the main crops in Brazil and in the region of Cascavel / PR, where agricultural production is large, although some factors that affect productivity, monitoring and process management have been diagnosed by geostatistical models for analysis of agricultural data. Studies on the spatial variability of soil attributes associated with soybean yield, provide recommendations for doses o with varied rates, according to the maps created by spatial models. The diagnostic study on influential points is a recommended procedure for studies on spatial variability. Detecting the influential points through local influence allows measuring the changes that these points have influence on and the construction of the thematic map. This paper aims to present studies on local influence in linear spatial models considering as dependent variable soybean yield and as covariates Carbon (C), Calcium (Ca), Potassium (K), Magnesium (Mg), Manganese (Mn) and Phosphorus (P). The study on local influence is held in the response variable and the covariates using additive disturbances. The techniques of local influence diagnostics, according to the final results, were efficient in identifying outliers considered influential variables for the individual linear spatial model / A soja é uma das principais culturas agrícolas do Brasil, em particular da região de Cascavel/PR, onde a produção agrícola é grande, mas com fatores que afetam a produtividade, o monitoramento e o gerenciamento do processo, diagnosticados por modelos geoestatísticos para análise de dados agrícolas. Os estudos de variabilidade espacial dos atributos do solo, associados à produtividade da soja, possibilitam a recomendação da dosagem de insumos com taxas variadas, de acordo com os mapas construídos pelos modelos espaciais. O estudo de diagnóstico de pontos influentes é um procedimento recomendado nos estudos da variabilidade espacial. Detectar os pontos influentes, por meio da influência local, possibilita medir as alterações que esses pontos influenciam nos resultados e na construção do mapa temático. Este trabalho tem como objetivo apresentar estudos de influência local em modelos espaciais lineares, considerando como variável resposta a produtividade da soja e como covariáveis o Carbono (C), o Cálcio (Ca), o Potássio (K), o Magnésio (Mg), o Manganês (Mn) e o Fósforo (P). O estudo da influência local é realizado na variável resposta e nas covariáveis por meio de perturbações aditivas. As técnicas de influência local, de acordo com os resultados obtidos, foram eficientes na identificação de valores atípicos para as variáveis analisadas individualmente e utilizando modelo espacial linear

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:46:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BrunaGabriela.pdf: 6387160 bytes, checksum: ceef577d779a115a95309a987a447380 (MD5) Previous issue date: 2013-02-20 / The objective of this paper was to present a study of spatial variability in different time periods of two experimental areas using geostatistical models scaling and spatial linear gaussian with multiple independent replications. In the first area under study, the scaling of semivariance function method and spatial linear model with multiple independent replications was used. The structures of spatial variability of the potassium content in soil and soybean yield in five agricultural years were compared. The results indicate similarity between the thematic maps produced according to individual models and maps generated using the model set to scaled semivariogram. The same happens to build thematic maps according to the individual models compared to maps generated according to the spatial linear models with multiple independent replications. Comparing the maps originated by the scaled model and spatial linear model with multiple repetitions, high levels of accuracy were obtained, which implies similarity of thematic maps built with these two methods. In the second area under study the interest was to use the spatial linear model with multiple independent replications to study the spatial variability of soybean yield in both years as a function of covariates soil resistance to penetration (RSP) and bulk density (Dens) in the layers 0-0.10, 0.10-0.20 and 0.20-0.30 m deep. In both studies, the structure of spatial variability estimated by spatial linear model with multiple independent replications caused reduction of computational time in the adjustment of models and the generation of thematic maps. / O objetivo deste trabalho foi apresentar um estudo de variabilidade espacial em diferentes períodos de tempo de duas áreas experimentais utilizando modelos geoestatísticos escalonados e espaciais lineares gaussianos com repetições múltiplas independentes. Na primeira área em estudo utilizou-se o método de escalonamento da função semivariância e o modelo espacial linear com repetições múltiplas independentes. Compararam-se as estruturas de variabilidade espacial do teor de potássio no solo e da produtividade da soja em cinco anos agrícolas. Os resultados indicam semelhança entre os mapas temáticos elaborados segundo os modelos individuais e os mapas gerados segundo o modelo ajustado ao semivariograma escalonado. O mesmo ocorreu ao construir mapas temáticos segundo os modelos individuais comparados aos mapas gerados segundo os modelos espaciais lineares com repetições múltiplas independentes. Ao comparar os mapas originados pelo modelo escalonado e o modelo espacial linear com repetições múltiplas independentes, obteve-se índices de acurácia altos, o que implica em semelhança dos mapas temáticos construídos com estes dois métodos. Na segunda área em estudo o interesse foi utilizar o modelo espacial linear com repetições múltiplas independentes para estudar a variabilidade espacial da produtividade da soja em dois anos agrícolas como função das covariáveis resistência do solo à penetração (RSP) e densidade do solo (Dens), nas camadas de 0-0,10, 0,10-0,20 e 0,20-0,30 m de profundidade. Em ambos os estudos, a estrutura de variabilidade espacial estimada pelo modelo espacial linear com repetições múltiplas independentes ocasionou redução do tempo computacional no ajuste dos modelos e na geração de mapas temáticos.

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:48:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Denise.pdf: 4576988 bytes, checksum: e7402e2569d1f12da9ffb8dcadfd665c (MD5) Previous issue date: 2012-02-16 / Soy is one of the main crops in Brazil and in the region of Cascavel / PR, where agricultural production is large, although some factors that affect productivity, monitoring and process management have been diagnosed by geostatistical models for analysis of agricultural data. Studies on the spatial variability of soil attributes associated with soybean yield, provide recommendations for doses o with varied rates, according to the maps created by spatial models. The diagnostic study on influential points is a recommended procedure for studies on spatial variability. Detecting the influential points through local influence allows measuring the changes that these points have influence on and the construction of the thematic map. This paper aims to present studies on local influence in linear spatial models considering as dependent variable soybean yield and as covariates Carbon (C), Calcium (Ca), Potassium (K), Magnesium (Mg), Manganese (Mn) and Phosphorus (P). The study on local influence is held in the response variable and the covariates using additive disturbances. The techniques of local influence diagnostics, according to the final results, were efficient in identifying outliers considered influential variables for the individual linear spatial model / A soja é uma das principais culturas agrícolas do Brasil, em particular da região de Cascavel/PR, onde a produção agrícola é grande, mas com fatores que afetam a produtividade, o monitoramento e o gerenciamento do processo, diagnosticados por modelos geoestatísticos para análise de dados agrícolas. Os estudos de variabilidade espacial dos atributos do solo, associados à produtividade da soja, possibilitam a recomendação da dosagem de insumos com taxas variadas, de acordo com os mapas construídos pelos modelos espaciais. O estudo de diagnóstico de pontos influentes é um procedimento recomendado nos estudos da variabilidade espacial. Detectar os pontos influentes, por meio da influência local, possibilita medir as alterações que esses pontos influenciam nos resultados e na construção do mapa temático. Este trabalho tem como objetivo apresentar estudos de influência local em modelos espaciais lineares, considerando como variável resposta a produtividade da soja e como covariáveis o Carbono (C), o Cálcio (Ca), o Potássio (K), o Magnésio (Mg), o Manganês (Mn) e o Fósforo (P). O estudo da influência local é realizado na variável resposta e nas covariáveis por meio de perturbações aditivas. As técnicas de influência local, de acordo com os resultados obtidos, foram eficientes na identificação de valores atípicos para as variáveis analisadas individualmente e utilizando modelo espacial linear

O mecanismo de divisão mais comum entre procariotos é a divisão binária, na qual a célula- mãe reparte seu genoma e conteúdo citoplasmático de forma igual entre duas células filhas. Esse processo é mediado por um complexo protéico especializado, chamado divisoma, composto por cerca de 20 proteínas, que promovem a constrição da parede celular e membrana citoplasmática, formando o septo de divisão. O complexo é organizado em torno do anel Z, uma estrutura em anel composta pela proteína FtsZ, um homólogo de tubulina presente na maioria dos procariotos e em algumas organelas de eucariotos. Partindo de um levantamento detalhado da distribuição dos genes do divisoma em genomas completos de procariotos, aplicamos métodos de máxima verossimilhança para inferência de estados ancestrais e reconstruímos o conteúdo gênico do divisoma no ultimo ancestral comum das bactérias atuais. Estendendo essas análises com a aplicação de métodos filogenéticos, inferimos os eventos responsáveis pelas variações de composição deste complexo, observadas entre os diferentes grupos de bactérias. Nossos resultados mostram que o último ancestral comum de todas as bactérias já possuía a maior parte dos componentes conhecidos do divisoma, sugerindo a existência de uma parede de peptideoglicano e a presença de um aparato molecular tão ou mais complexo que o observado nas linhagens atuais, incluindo a presença de componentes considerados acessórios e de distribuição relativamente restrita, como as proteínas envolvidas na localização do anel Z (sistema Min) e alguns efetores positivos da polimerização de FtsZ. Observamos também que a evolução do complexo não foi muito afetada por eventos de transferência lateral, mas apresenta vários exemplos de perda de genes, em especial em linhagens com genoma reduzido, o que sugere a redundância de vários componentes já presentes no ancestral e a freqüente redução da complexidade, pelo menos dos componentes centrais do divisoma. Episódios de expansão de famílias de componentes do divisoma em linhagens específicas e os mecanismos evolutivos responsáveis pela incorporação de tais variações são discutidos. A caracterização da história evolutiva detalhada do divisoma, aqui apresentada, poderá servir como ponto de partida para novas análises evolutivas e como base para elaboração de experimentos funcionais. / The most common cell division mechanism among prokaryotes is binary fission, where a mother cell partitions its cytoplasm and genome equally among two daughter cells. This process is mediated by a specialized protein complex, known as the divisome, composed of around 20 proteíns, that promotes constriction of the cell wall and cytoplasmic membrane, thus forming the division septa. The complex is organized around the Z-ring, a ring-shaped struture composed by FtsZ, a tubulin homolog present in most prokaryotes and some eukaryotic organelles. After a detailed revision of the distribution of divisome genes among completely sequenced prokaryotic genomes, we applied maximum likelihood methods for the inference of ancestral states and reconstructed the gene content of the divisome in the last common ancestor of all extant bacteria. We then performed phylogeneticanalysis of all cell division genes and inferred the series of events responsible for the observed variations of the complex´s composition among bactérial lineages and their common ancestor. Our results show that the last common ancestor of all bacteria already possessed most of the known divisome components, thus suggesting the existence of a peptidoglycan cell wall and the presence of a molecular apparatus, perhaps more complex than those found in extant bacteria, including the presence of some accessory components with a somewhat restricted distribution, like the proteíns involved in the localization of the Z-ring (Min sistem) and some positive effectors os FtsZ polimerization. We also observed that the complex´s evolution was almost never the subject of horizontasl gene transfer events, but shows several examples of gene loss, specially in lineages displaying clear signs of genome reduction, thus suggesting the redundancy of several components in the ancestral divisome and a certain degree complexity reduction, at least for core components of the divisome. Lineage specific expansion of divisome component and the evolutionary mechanisms behind such processes are discussed. This characterization of the detailed evolutionary history of the divisome might serve as a starting point for new evolutionary analysis and as a basis for the design of functional experiments.

Variáveis politômicas são comuns em experimentos agronômicos, apresentando natureza nominal ou ordinal. O modelo dos logitos generalizados é uma classe de modelos que pode ser empregada para a análise desses dados. Uma das características deste modelo é a pressuposição de que a variância é uma função conhecida da média e, espera-se, que a variância observada esteja próxima da variância pressuposta pelo modelo assumido. Contudo, quando ela é maior do que a especificada pelo modelo, tem-se o fenômeno da superdispersão. Nesse contexto, o presente trabalho objetivou caracterizar o problema da superdispersão associado a dados nominais em estudos \"cross-sectional\". Como motivação apresentam-se dois estudos adaptados da área de ciências agrárias relativos à fruticultura e zootecnia, ambos planejados no delineamento inteiramente casualizado. Verifica-se indicativo de superdispersão nos dados dos dois exemplos e como uma alternativa metodológica utilizou-se o modelo Dirichlet-multinomial. Por meio do gráfico de diagnóstico half-normal plot avaliou-se o ajuste do modelo dos logitos generalizados e do Dirichlet-multinomial. Adicionalmente, foi proposta uma extensão do índice de dispersão para os dados politômicos, com performance avaliada sob simulação. O modelo Dirichlet-multinomial mostrou-se adequado para o ajuste aos dados com superdispersão comparativamente ao modelo dos logitos generalizados. Apesar dos resultados satisfatórios obtidos, ressalta-se que este trabalho é uma introdução ao problema. / Polytomic variables are common in agronomic experiments, presenting nominal or ordinal nature. The generalized logits model is a class of models that can be used to analyze these facts. One of the characteristics of this model is the assumption that variance is a known function of the mean and. It is expected, that the analyzed variance is close to that assumed by the model. However, when it is larger than the one specified by the model, it has the phenomenon of overdipersion. In this context, the present work aims to characterize the problem of overdispersion associated with nominal data in cross-sectional studies. As motivation, it is showed two adapted studies of the agricultural sciences area, related to fruit growing and zootechnics, both planned in the completely randomized design. The Dirichlet-multinomial model was used as a methodological alternative and was indicated as an overdispersion in the facts of the two examples. The model of the generalized logits and the Dirichlet-multinomial model were evaluated using the half-normal plot. In addition, it was proposed an extension of the dispersion index for the polytomic data, with performance evaluated under simulation. The Dirichlet-multinomial model proved to be adequate for the adjustment to the overdispersed fact compared to the generalized logit model. Despite the satisfactory results obtained, it is emphasized that this work is an introduction to the problem.

Neste trabalho procurou-se avaliar o processo de construção e aplicação de modelos preditivos no meio florestal. Para tanto, no primeiro artigo parte-se de uma amostra destrutiva de 200 indivíduos de dez espécies arbóreas distintas, originárias do bioma Atlântico, testando-se três modelos teóricos comumente usados na predição de volume e biomassa, sendo a esses adicionados preditores informativos da densidade básica da árvore. Para a avaliação os modelos ajustados foram simuladas três situações preditivas distintas. Os resultados demonstraram que aplicar o modelo em situações distintas a da amostra de ajuste gera viés nas predições que, no entanto, é reduzido com a entrada dos referidos preditores. O segundo artigo apresenta aplicações da calibração do modelo linear de efeito misto na predição do volume em plantios de Eucalyptus grandis em primeira e segunda rotação. Para tanto, partiu-se do modelo de Schumacher e Hall, em sua forma linearizada, para o desenvolvimento modelo de efeitos mistos, que considerou alguns de seus parâmetros como sendo aleatórios ao longo das diferentes fazendas. A calibração foi realizada em nível de fazenda partindo-se de um pequeno número de árvores-amostra. A abordagem foi desenvolvida para modelos univariados de primeira rotação, além de modelos bivariados de duas rotações. Os resultados mostraram que o procedimento de calibração fornece predições mais confiáveis que a dos modelos tradicionais de efeitos fixos em ambas as rotações. O terceiro artigo apresenta aplicações da calibração do modelo linear de efeito misto na predição da biomassa de árvores de espécies nativas numa floresta Ombrófila densa. Partiuse do modelo de potência, em sua forma linearizada, para o desenvolvimento modelo de efeitos mistos e dois níveis: parcela e espécie, O ajuste do modelo foi feito considerando esses dois níveis, mas a calibração foi realizada em cada nível ignorando o efeito do outro, nível. Os resultados mostraram que o procedimento de calibração fornece predições mais confiáveis em nível de espécie que os modelos tradicionais. Em nível de parcela, a calibração não foi efetiva. / In this study we tried to evaluate the process of construction and application of predictive models in forestry. Therefore, in the first paper we started from a destructive sample of 200 individuals from ten different tree species, originating from the Atlantic biome. We tested three theoretical models commonly used to predict volume and biomass, which was added predictors related to tree basic density. To evaluate the models were simulated three different predictive situations. The results showed that applying the model in different situations from the sample generates bias on predictions; however, it is reduced by adding the referred predictors. The second article presents applications of linear mixedeffects models and calibration to predict the volume in Eucalyptus grandis plantations in first and second rotation. Therefore, we started with the model of Schumacher and Hall, in their linearized form to develop the mixed-effects model, which considered some of its parameters as random throughout the different farms. The calibration was performed at the farm level and starting from a small number of sample trees. The approach was developed to first rotation univariate models, and a bivariate model of both rotations. The results showed that the calibration procedure provides more reliable predictions than the traditional fixed effects models in both rotations. The third article presents applications of linear mixedeffects model and calibration to predict the biomass in a rain forest. We started from the power model, in its linearized form, for developing the mixed-effects model considering two levels of grouping: plot and species, Model fitting was made considering these two levels, but the calibration was performed on each level ignoring the other level effect. The results showed that the calibration procedure provides more reliable predictions at species level than traditional models. On the plot level, the calibration was not effective.

Submitted by THAIS CAROLINA SANTOS REIS (thais.carolreis@gmail.com) on 2017-12-23T00:12:53Z No. of bitstreams: 1 dissertacao.pdf: 2133624 bytes, checksum: f25eb167a8e2de286e61755cbfe017ff (MD5) / Approved for entry into archive by Claudia Adriana Spindola null (claudia@fct.unesp.br) on 2018-01-03T15:41:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 reis_tcs_me_prud.pdf: 2133624 bytes, checksum: f25eb167a8e2de286e61755cbfe017ff (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-03T15:41:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 reis_tcs_me_prud.pdf: 2133624 bytes, checksum: f25eb167a8e2de286e61755cbfe017ff (MD5) Previous issue date: 2017-06-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Na análise de séries climatológicas, a metodologia conhecida como “análise de frequências” inicia-se, após a verificação da validade de algumas suposições, pela escolha e ajuste de uma distribuição de probabilidade. A etapa mais importante desta análise é a escolha ou seleção da distribuição de probabilidade que melhor descreva o verdadeiro comportamento da variável em estudo. Uma vez adotada uma distribuição de probabilidade que esteja bem ajustada, segundo um ou vários critérios, é de interesse, por exemplo, estimar a probabilidade de que eventos de certa magnitude sejam igualados ou excedidos em T anos. O inverso desta probabilidade é chamado de período de retorno, sendo esta uma medida de extrema importância na avaliação de riscos associados a fenômenos climatológicos. Em princípio, qualquer distribuição de probabilidade com suporte nos números reais positivos pode ser utilizada na descrição do comportamento de séries fluviométricas, pluviométricas, eólicas, entre outras. Em se tratando de séries pluviométricas, formadas, por exemplo, pelas pluviosidades diárias, decendiais, mensais, trimestrais e anuais, as distribuições Gama e Weibull são as mais utilizadas. Nos últimos anos, a partir de métodos específicos, uma infinidade de novas distribuições vêm sendo propostas para a análise de observações contínuas e estritamente positivas, cujas aplicações, em sua grande maioria, restringem-se a dados de sobrevivência e confiabilidade. Nesta dissertação de Mestrado, foram avaliadas as performances das distribuições Odd Weibull, Marshall-Olkin Weibull, Weibull exponenciada e Weibull transmutada como alternativas para as distribuições Gama e Weibull na análise de séries pluviométricas históricas, obtidas de 33 estações meteorológicas do Brasil. Concluiu-se que em um contexto geral a distribuição Weibull foi a mais adequada na descrição da variável “precipitação acumulada mensalmente”, contudo, analisando-se pontualmente cada uma das 33 séries, em nove delas uma das extensões foi classificada como a mais adequada na descrição da variável em questão. Diante disso, tal estudo proporcionou a inserção de algumas das recentes extensões da distribuição Weibull na análise de dados climatológicos. / In the climatological series analysis, a methodology known as “frequency analysis” begins, after the validity of some assumptions, by choice and adjustment of a probability distribution. The most important step of this analysis is the choice or selection of probability distribution that best describes the true behavior of the variable under study. Once a probability distribution, that is well adjusted according to one or several criteria, is adopted, it is of interest, for example, to estimate a probability of events of a certain magnitude that are matched or exceeded in T years. The opposite of this probability is called a return period, which is a measure of extreme importance in the evaluation of risks associated with climatological phenomena. In principle, any probability distribution supported by positive real numbers can be used to describe the behavior of fluviometric, pluviometric and wind series, among others. When it comes to the case of rainfall series, formed, for example, by daily, decendial, monthly, quarterly and annual rainfall, the Gamma and Weibull Distributions are more used. In recent years, from specific methods, a plethora of new distributions are being proposed for an analysis of continuous and strictly positive observations, which applications, for the most part, are restricted to survival and reliability data. In this Master’s dissertation, the performances of the Odd Weibull, Marshall-Olkin Weibull, Exponentiated Weibull and Transmutated Weibull Distributions were evaluated as alternatives for the Gamma and Weibull Distributions in the analysis of historical rainfall series, obtained from 33 meteorological stations in Brazil. It was reasoned that in a general context the Weibull Distribution was published in the description of the variable “monthly cumulative precipitation”, however, analyzing each of the 33 series punctually, in nine of them one of the extensions was classified as the most suitable in the description of the variable in question. Thus, such study provided an insight into some of the recent extensions of the Weibull Distribution in the analysis of climatological data.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-06-05T18:48:36Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 607753 bytes, checksum: 6c910f242adb58351c752e924cd83694 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-05T18:48:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 607753 bytes, checksum: 6c910f242adb58351c752e924cd83694 (MD5) Previous issue date: 2005-05-20 / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Os objetivos deste estudo foram analisar, via simulação de dados, o efeito de diferentes pressuposições quanto à variância dos efeitos ambientais, frente a dados com determinada estrutura de variâncias, e verificar o comportamento de diferentes estratégias de análise frente ao desbalanceamento dos dados. Foram simulados dados referentes a um teste de progênie, do cruzamento de 30 progenitores masculinos com três genitores femininos diferentes cada um, onde cada cruzamento deu origem a dez indivíduos, distribuídos em três locais diferentes. O efeito fixo de local foi gerado de forma a não apresentar diferenças estatísticas significativas. Para cada indivíduo da prole foram geradas informações fenotípicas em cinco idades diferentes. Portanto, o arquivo de dados consistiu de 1020 indivíduos no total, sendo que 900 indivíduos apresentaram registros nas cinco idades, totalizando 4500 registros de produção. Para estudar o efeito da heterogeneidade das variâncias ambientais, em modelos de regressão aleatória adotou-se, modelos que ajustaram uma função polinomial de segundo grau para o efeito genético aditivo e de ambiente permanente e que ajustaram uma função polinomial apenas para o efeito genético aditivo foram analisados, considerando-se ou não a heterogeneidade da variância do efeito de ambiente temporário, gerando-se assim, quatro diferentes modelos de regressão aleatória. Além disso, os modelos de regressão aleatória, repetibilidade e multi-característica foram avaliados sob diferentes níveis de desbalanceamento dos dados. O modelo de regressão aleatória mais adequado foi aquele que considerou a heterogeneidade de variâncias dos efeitos de ambiente permanente e temporário. Assumir pressuposições incorretas sobre a estrutura de covariância dos efeitos aleatórios do modelo conduziu à alterações nas estimativas de componentes de covariância e nas estimativas dos parâmetros genéticos. Sob desbalanceamento sem seleção, todos os modelos apresentaram estimativas de herdabilidade bastante semelhantes aos resultados obtidos quando se considerou o conjunto de dados completos. Entretanto, quando se considerou o efeito da seleção, modelos de regressão aleatória com até 10% de desbalanceamento não promoveram alterações nas estimativas de componentes de variância. / The aim of this study was to analyze the effect of assuming different assumptions about environmental variance effects to data with certain variance structure, and verify genetic parameters estimates in different analysis strategies behind unbalanced data. A progeny test data was simulated, by crossing 30 male with three different female, where each crossing originated ten individuals, distributed in three different places. The fixed effect of place was generated in order not to present significant statistical difference. For each individual offspring, phenotypic information were generated in five different ages. Then, the data consisted in a total of 1020 individuals, in what 900 of them presented information in the five ages, computing 4500 observations of production. To verify the importance of consider or not the environmental heterogeneity of variance, in random regression models, models that adjusted a second polynomial function both for the additive genetic as for the permanent environmental effect and adjusted a polynomial function only for the additive genetic effect were analyzed, considering or not the variance heterogeneity of the temporary environmental effect, then generating four different random regression models. Moreover, the single-trait random regression model, the repeatability model and the multiple-trait model were analyzed on different lost of information levels. The most adequate random regression model was the one who considered both, the variance heterogeneity of permanent environmental effect, and the temporary environmental effect. Assuming the incorrect assumptions about the covariance structure of random effects of the model, conducted to change in the covariance components estimates and in the genetic ixparameters estimates. With incomplete data, without selection, all the models presented heritability estimates very similar to the results when complete data were considered. However, when effect of selection was considered, random regression models with less or equal to 10% of lost of information didn’t conduct to change in the covariance components estimates.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho investigamos a produção e detecção de novas ressonâncias de uma extensão do Modelo Padrão, o modelo 331, no detector CMS. Este modelo prediz que o número de famílias de férmions seja múltiplo de número de cor dos quarks e apresenta como assinaturas características a existência de novos bósons como o Z' e os bi-léptons duplamente carregados. Concentramos na busca destas ressonâncias de alta massa decaindo em di-múons, no caso do Z', e no canal de 2 múons e 2 elétrons para os estudos sobre os bi-léptons. O método de verossimilhança foi utilizado para quantificar a probabilidade da descoberta do Z', que possui como fundo irredutível o processo Drell Yan. Estudamos também a produção de bi-léptons que são uma assinatura única deste modelo. / In this work, we study the production and detection of the new resonances of an extension of Standard Model, the 331 model, in the CMS detector. This model predicts that the number of fermion families to be a multiple of the number of quark colors and it has as special signatures new bosons, the Z' and the double charged bi-leptons. In the Z' boson analysis, we search it through modification in the mass spectrum of highmass dimuons pairs and for the double charged bi-leptons search in the 2 muons and 2 electrons decay channel. The potential discovery of Z' boson was estimated using the Likelihood Method where the Drell-Yan process is the main background. The bi-leptons are an exclusive signature of model, which was used to discriminate this model.