Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-02-17T17:43:40Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 476221 bytes, checksum: acc5b8427cd05ed191c13b0ecb32ad03 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-17T17:43:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 476221 bytes, checksum: acc5b8427cd05ed191c13b0ecb32ad03 (MD5) Previous issue date: 2003-02-18 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A previsão de produção da cultura do café, tanto no Brasil como no âmbito internacional, assume papel fundamental na garantia da estabilidade e regularidade do abastecimento do mercado. Portanto, este trabalho, desenvolvido especificamente para a região Sul do Estado de Minas Gerais, objetivou, em geral, avaliar e testar três modelos prognósticos de produtividade para a cultura do café, tendo como previsores os elementos agrometeorológicos durante as fases fenológicas da cultura. O primeiro modelo avaliado representou os municípios de Alfenas, Guaxupé, Monte Belo, Lavras, São Sebastião do Paraíso, Varginha e Viçosa. Para cada um destes municípios, séries de 15 anos de produtividades (kg ha -1 ) de café em coco foram submetidas, individualmente, à análise harmônica por séries de Fourier, das quais se extraíram os coeficientes de senos e cossenos até o sétimo harmônico, submetendo-os à regressão linear múltipla nos três primeiros componentes principais de um conjunto de 33 variáveis inerentes à produção cafeeira. Tais variáveis foram representadas pela produtividade média de cada município e por elementos climáticos, sendo estes últimos constituídos pelas médias de 15 anos correspondentes aos mesmos anos das produtividades e subdivididos em quatro períodos trimestrais ao longo do ciclo agrícola da cultura, ou seja, de julho a junho. A “performance” dos modelos foi avaliada pelo índice “d” de concordância proposto por WILLMOTT et al. (1985). O modelo não se mostrou satisfatório para a previsão de produtividades, e os resultados apresentaram erros relativos percentuais (ERP) aos valores observados variando de -39,5 a 85,6% e um índice “d” de 0,48. A regressão linear simples, com a reta passando pela origem, de produtividades estimadas em função dos valores observados mostrou uma tendência do modelo em subestimar as produtividades e bastante baixo (r 2 = 0,03) o coeficiente de determinação. O segundo modelo, proposto por Stewart et al. e adaptado por PICINI (1998), foi aplicado a dados de produtividades (sacas ha -1 ) de glebas de lavouras cafeeiras de três municípios do Estado de Minas Gerais (Alfenas, Monte Belo e São Sebastião do Paraíso). Consistiu na regressão linear múltipla da produtividade como função da produtividade do ano anterior e índices de penalização hídrica, sendo estes representados por médias de uma seqüência de três trimestres e outra seqüência de quatro trimestres, de acordo com o ciclo agrícola da cultura. As parametrizações apresentaram valores de R 2 variando de 0,59 a 0,89. Pelos resultados, concluiu-se que o referido modelo não se mostrou satisfatório na previsão de produtividades da cultura do café, apresentando erros relativos percentuais das estimativas bastante discrepantes, com tendência de superestimar a produtividade. O terceiro modelo foi o parametrizado, adotando-se a técnica de regressão linear múltipla em componentes principais para as mesmas séries de produtividades representativas dos municípios do modelo anterior, tomando por base o de Stewart et al., porém acrescentando-se novas variáveis, representadas por elementos agrometeorológicos, além das penalizações hídricas para os quatro trimestres do ciclo agrícola (julho a junho). Como o número de observações é inferior à quantidade de variáveis, recorreu-se à análise multivariada de componentes principais para reduzir a dimensão do conjunto destas. A análise de regressão linear múltipla foi aplicada nos três primeiros componentes principais. As avaliações dos testes apresentaram erros relativos percentuais variando de -61 a 1.969% e os desempenhos, índices “d” de 0,58 a 0,80, havendo também tendência do modelo em superestimar as produtividades. / The prediction of coffee production is of great importance to sustain the stability and regularity of market supplies in Brazil, as well as on the international level. The general objective of this study, specifically developed for the southern region of Minas Gerais State, was therefore the assessment and testing of three prognostic models for coffee yield, using agrometeorological elements during the phenological phases of coffee crop as indicators for the forecast. The first model was evaluated with data from the districts Alfenas, Guaxupé, Monte Belo, Lavras, São Sebastião do Paraíso, Varginha, and Viçosa, in Minas Gerais State. From every site, data from a production series of fifteen years (kg ha -1 ) were submitted, individually, to the harmonic analysis by Fourier series. From each of the Fourier analyses, sine and cosine coefficients were extracted up to the seventh harmonic, submitting them to multiple linear regression in the first three principal components of a group of thirty-three inherent variables of coffee production. These variables were represented by the medium productivity of each local and by climatic elements. These last variables were averages of fifteen years corresponding to the same productivity years and were subdivided in four quarterly periods, according to the agricultural year (July to June). The performance of the model was evaluated by the agreement index “d” proposed by WILLMOTT et al. (1985). The model proved to be unsatisfactory at predicting the yields, since results presented percentile relative errors (ERP) that differed from the observed values between -39,5 and 85,6%, with a “d” index of 0,48. The simple linear regression (the straight line passing through the origin) of estimated productivity in function of observed values revealed a tendency to underestimate productivity, and a very low determination coefficient, (r 2 = 0,03). The second model, proposed by Stewart et al. and adapted by PICINI (1998), was applied to productivity data (bags ha -1 ) of coffee crop for three municipal districts of Minas Gerais State (Alfenas, Monte Belo, and São Sebastião do Paraíso). The model consisted in the multiple linear regression of productivity as a function of the previous annual productivity and water depletion indexes. These were represented by averages of one sequence of three quarterly periods and another of four quarterly periods, according to the agricultural culture cycle. The models presented R 2 values between 0,59 and 0,89. Based on the obtained results, the conclusion was drawn that the models were not satisfactory for a productivity forecast of coffee crop, since they presented a tendency to overestimate productivity, and the estimates presented quite discrepant ERP values. The third model was parameterized by multiple linear regression of principal components for the same representative productivity series of the municipal districts of the previous model. Based on the Stewart et al. model, but with new variables, agrometeorological elements were added, besides the water depletion for the four quarterly periods of the agricultural cycle (July to June). Since the number of observations was lower than the amount of variables, the analysis of the principal components was used as a resort to reduce the dimension of this variable set, and multiple linear regression analysis was applied on the first three principal components. Test evaluations presented ERP values varying from -61 to 69% and the performances presented “d” indexes from 0,58 to 0,80, again with an overestimation tendency. / Tese importada do Alexandria

Submitted by Nathália Faria da Silva (nathaliafsilva.ufv@gmail.com) on 2017-06-12T12:29:14Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 412764 bytes, checksum: 6ffaecc610a20363de58cd7d0eb90a6a (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-12T12:29:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 412764 bytes, checksum: 6ffaecc610a20363de58cd7d0eb90a6a (MD5) Previous issue date: 2001-09-06 / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Este trabalho avaliou o efeito de diferentes métodos de preparo da área e do solo, adotados durante a reforma de um povoamento de eucalipto, sobre a qualidade do solo. A avaliação baseou-se na determinação de indicadores de qualidade de caráter químico, físico e biológico, associados às principais funções do solo. A amostragem do solo foi realizada em agosto de 2000 em área experimental localizada na fazenda Entre Rios, em Botucatu – SP, pertencente à Cia. Suzano de Papel e Celulose. Essa área experimental foi instalada em março de 1995 para se avaliar o efeito de diferentes práticas de preparo do solo sobre o crescimento do eucalipto. Também foi amostrada uma área com vegetação nativa de mata secundária adjacente ao povoamento para constituir material de referência. Os indicadores microbiológicos e bioquímicos mostraram-se mais sensíveis que os químicos ou físicos para avaliar mudanças na qualidade do solo decorrentes das práticas de manejo. Os valores dos indicadores de qualidade foram usados para compor um índice baseado no Modelo de Índice de Qualidade do Solo de Karlen & Stott (1994). Este modelo modificado permitiu quantificar as mudanças na qualidade do solo resultantes do manejo. O maior índice foi obtido no solo sob vegetação natural, seguido dos solos sob eucalipto submetido a manejos que priorizaram a conservação dos resíduos orgânicos por ocasião da reforma do povoamento. Nos tratamentos em que houve a remoção ou queima do material orgânico da superfície do solo, os índices de qualidade foram os mais baixos. No entanto, para o tratamento submetido à incorporação dos resíduos orgânicos, o índice calculado para a camada de 5 a 20 cm não diferiu dos maiores valores encontrados para as áreas onde os resíduos orgânicos foram conservados mas não incorporados. Isso demonstra a sensibilidade do modelo às alterações da qualidade do solo, mesmo após 5,5 anos da implantação do ensaio experimental. A análise dos indicadores de qualidade por meio de componentes principais ou agrupamento hierárquico foi consistente com os resultados obtidos pelo modelo de qualidade do solo. / This work evaluated the effect of different methods of site management and soil tillage, adopted during the reformation of a eucalyptus stand, on soil quality. Evaluations were based on the determination of chemical, physical, and biological quality indicators associated with the main soil functions. Soil sampling was done in August, 2000, in an experimental area at the Entre Rios Farm, in Botucatu - SP, belonging to Cia. Suzano de Papel e Celulose. The experimental area was installed in March, 1995, aiming at the evaluation of the effects of different soil tillage practices on eucalyptus growth. Another area with a secondary forest of native vegetation, adjacent to the managed eucalyptus stand, was also sampled to constitute a reference material. For the evaluation of changes in soil quality due to management practices, the microbiological and biochemical indicators were shown to be more sensitive than the chemical or physical ones. Quality indicator values were used to compose an index xbased on the Soil Quality Index Model of Karlen & Stott (1994). This modified model allowed the quantification of changes in soil quality resulting from management practices. The largest index was obtained for the soil under natural vegetation, followed by that for soils under eucalyptus submitted to management that prioritized the conservation of organic residues during stand reformation. In the treatments in which removal or burning of the superficial organic residues was done, quality indexes were the lowest. However, for the treatment involving organic residue incorporation, the calculated index for the 5-20 cm soil layer did not differ from the largest values found for the areas from which organic residues were not removed but were left unincorporated. This demonstrated the sensibility of the model to alterations in soil quality, even 5.5 years after the installation of the experimental assay. Quality indicator analysis, involving either main components or hierarchical grouping, was consistent with the results obtained with the modified soil quality model.

Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:25Z (GMT). No. of bitstreams: 3 gustavojesusturma2003.pdf.jpg: 18035 bytes, checksum: ad75b4365e3eebf1790c33bcdb8deebc (MD5) gustavojesusturma2003.pdf: 605902 bytes, checksum: 160b98851a3b23179aca8f315071115a (MD5) gustavojesusturma2003.pdf.txt: 117301 bytes, checksum: 789d9ae8c685eabeb432232e59c00594 (MD5) Previous issue date: 2006-01-30T00:00:00Z / The Value at Risk (VAR) approach in this work is performed based on the analysis of the yield curve using Principal Component Analysis (PCA). With this methodology, the movements of the yield curve can be decomposed in a small number of underlying factors: a ìShiftî factor that causes rates to rise or fall, a ìTwistî factor that allows the curve to steepen or flatten, and a third factor that changes the convexity of the yield curve. The movements are not correlated to the others. Combining these factors produces specific yield curve scenarios useful for estimating the market risk of rate-sensitive instruments. The worst (greatest) loss can be considered an intuitive and quick estimate of VAR, according to the desired confidence level. This work will show that the first factor in the Brazilian curve is not a pure parallel shift. Differently from what happens in studies of other countries, the first factor also twists the curve. / A abordagem do Value at Risk (VAR) neste trabalho será feita a partir da análise da curva de juros por componentes principais (Principal Component Analysis – PCA). Com essa técnica, os movimentos da curva de juros são decompostos em um pequeno número de fatores básicos independentes um do outro. Entre eles, um fator de deslocamento (shift), que faz com que as taxas da curva se movam na mesma direção, todas para cima ou para baixo; de inclinação (twist) que rotaciona a curva fazendo com que as taxas curtas se movam em uma direção e as longas em outra; e finalmente movimento de torção, que afeta vencimentos curtos e longos no mesmo sentido e vencimentos intermediários em sentido oposto. A combinação destes fatores produz cenários hipotéticos de curva de juros que podem ser utilizados para estimar lucros e perdas de portfolios. A maior perda entre os cenários gerados é uma maneira intuitiva e rápida de estimar o VAR. Este, tende a ser, conforme verificaremos, uma estimativa conservadora do respectivo percentual de perda utilizado. Existem artigos sobre aplicações de PCA para a curva de juros brasileira, mas desconhecemos algum que utilize PCA para construção de cenários e cálculo de VAR, como é feito no presente trabalho.Nesse trabalho, verificaremos que a primeira componente principal produz na curva um movimento de inclinação conjugado com uma ligeira inclinação, ao contrário dos resultados obtidos em curvas de juros de outros países, que apresentam deslocamentos praticamente paralelos.

Programa de Apoio aos Planos de Reestruturação e Expansão das Universidades Federais / This study aims to analyze the performance of entrepreneurial activity in countries participating in the Global Entrepreneurship Monitor (GEM), by the use of multivariate quantitative methods, in order to generate new thinking about the role of entrepreneurship in the economic growth and development of countries. Therefore, the research is divided into two papers whose approaches are exploratory, due to the potential of the database for the realization of new research, and the achievement of international comparisons of economies. To achieve this goal, the techniques used were the Principal Component Analysis (PCA) and the Cluster Analysis (CA) to study the relationship between the variables and the countries of the data set, thus obtaining an overview of the studied phenomenon. In the study of the variables, eight have been identified as the most representative of GEM s database, making the study of the entrepreneur process more effective. Among the most representative variables, the strong influence of the entrepreneurs´ attitude about the opening rates of new enterprises can be identified. To analyze the countries included in this study a classification of the economic performance of these nations was proposed, by creating a ranking of Entrepreneurial Activity Performance (EAP). The order of the countries was aligned to the methodologies used by both the World Economic Forum (WEF) and the World Bank, for the ranking of economic performance and economic development. Therefore, the study explored the main points of the GEM database, variables and countries, making use of multivariate techniques that provided information for the analysis of global entrepreneurship from a different perspective / Este estudo tem como objetivo analisar o desempenho da atividade empreendedora dos países participantes do Global Entrepreneurship Monitor (GEM), por meio de métodos quantitativos multivariados, visando gerar novas reflexões sobre o papel do empreendedorismo no crescimento e desenvolvimento econômico dos países. Diante disso, a pesquisa é divida em dois artigos científicos, cujas abordagens são exploratórias, devido ao potencial da base de dados para a efetivação de novas pesquisas, e para a realização de comparações internacionais entre economias. Para tanto, fez-se uso das técnicas de Análise de Componentes Principais (ACP) e de Análise de Clusters (AC) para o estudo das interrelações das variáveis e dos países do conjunto de dados, obtendo assim uma visão global do fenômeno pesquisado. No estudo das variáveis, oito foram identificadas como as mais representativas da base de dados do GEM, tornando mais efetivo o estudo do processo empreendedor. Entre as variáveis mais representativas identificou-se a forte influência das atitudes dos empreendedores sobre as taxas de abertura de novos empreendimentos. Para a análise dos países que contemplam esse estudo, foi proposta uma classificação do desempenho econômico dessas nações, mediante a criação do ranking de Performance da Atividade Empreendedora (PAE). A ordenação dos países alinhou-se as metodologias utilizadas, pelo World Economic Forum (WEF) e pelo World Bank, na classificação dos países por rankings de performance econômica, e por estágios de desenvolvimento econômico. Assim, o estudo explorou os principais pontos da base de dados do GEM, variáveis e países, fazendo uso de técnicas multivariadas que forneceram subsídios para a análise do empreendedorismo global de uma perspectiva diferenciada

A textura e a cor têm influência na aquisição, consumo, aceitação e preferência de biscoitos. Alguns ingredientes e etapas de processo podem influenciar diretamente nestes parâmetros. O açúcar é um dos principais ingredientes utilizados nas formulações de biscoitos, sendo o tamanho, ou diâmetro dos cristais um fator importante para o comportamento da massa e consequentemente para a textura e cor do produto. Tendo em vista que a movimentação do açúcar na indústria de alimentos é realizada geralmente por transporte pneumático,e os cristais são quebrados, alterando a granulometria e consequentemente interferindo nas características do produto. Neste contexto, o objetivo deste trabalho foi avaliar a influência do transporte pneumático na granulometria e cor de açúcar cristal e consequentes modificações no comportamento da massa e nos parâmetros textura e cor de biscoitos rosca sabor leite. Para tal, foram realizadas análises de granulometria e cor de açúcar cristal, bem como análises da massa e dos biscoitos elaborados. O açúcar foi obtido de três diferentes fornecedores, codificados como A, B e C, e foi aplicado na produção das massas e dos biscoitos roscas sabor leite em duas condições: antes do transporte pneumático (ATP) e depois de submetido ao transporte pneumático (DTP), totalizando seis produções diferentes de massa e de biscoitos. Todos os demais ingredientes e condições de processo foram mantidas sem alteração em todas as produções. Através da análise de granulometria foi determinado o valor de diâmetro médio dos cristais de açúcar e a avaliação colorimétrica possibilitou determinar os valores dos intervalos de cores L, a* e b* (CIELab) do açúcar. O comportamento reológico da massa de biscoitos foi avaliado através de análise de consistência, estabilidade e dureza. Os biscoitos rosca sabor leite foram submetidos a análises instrumentais e sensoriais (teste descritivo e afetivo), onde foram avaliadas a textura (dureza e fraturabilidade) e cor (L, a* e b*). A granulometria nas amostras de açúcar ATP foi significativamente maior (p<0,05) que nas amostras de DTP. Por outro lado, a análise de cor nas amostras de açúcar ATP apresentou luminosidade menor do que nas DTP (p<0,05). A dureza da massa foi maior (p<0,05) nas amostras onde foi aplicado o açúcar DTP. A textura do biscoito (dureza e a fraturabilidade) com açúcar ATP foram significativamente menores que os produzidos com açúcar DTP. A cor do produto com açúcar DTP foi maior (p<0,05) que no produto com açúcar ATP. A ACP mostrou correlação entre os dados instrumentais e sensoriais. De acordo com os resultados obtidos observou-se que o transporte pneumático influencia diretamente na granulometria e cor do açúcar, bem como na textura e cor do produto final. Sendo assim, conclui-se que a utilização de açúcar cristal submetido ao transporte pneumático (DTP) na produção de biscoitos rosca sabor leite resulta em produtos mais escuros, e com maior dureza. / The texture and color influence the acquisition, consumption, acceptance and preference biscuits. Some ingredients and stages of process can directly influence these parameters. Sugar is one of the main ingredients used in the formulations biscuits, and the crystal size an important factor in the mass performance and consequently to the texture and color of the product. Having in view that the movement of the sugar in the food industry is carried out usually by pneumatic transport, and the crystals are broken by changing the particle size and consequently interfering with the characteristics of the product. In this context, the objective of this study was to evaluate the influence of pneumatic conveying in particle size and color of crystal sugar and consequent changes in mass behavior and parameters texture and color of thread biscuits flavored milk. For such, particle size and color of crystal sugar analyzes were conducted, as well as the dough analysis and biscuits prepared. The sugar was obtained from three different suppliers, coded as A, B and C, and has been applied in production of dough and biscuits flavored milk thread, in two conditions: before the pneumatic transport (BPT) and after being subjected to pneumatic transport (APT), totaling six different productions of dough and biscuits. All the other ingredients and process conditions were maintained without change in all productions. Through the analysis of particle size was determined the value of mean aperture of sugar crystals and the colorimetric evaluation allowed us to determine the values of color ranges L, a * and b * (Cielab) of sugar. The rheological behavior of cookie dough was evaluated using analysis of consistency stability and hardness. The biscuits thread flavor milk have been subjected to instrumental and sensory analysis (descriptive and affective tests), which were evaluated texture (hardness and fracturability) and color (L, a * and b *). The particle size distribution in the samples of sugar BPT was significantly higher (p< 0.05) than in samples of APT. On the other hand, the analysis of color in the samples of sugar BPT showed brightness lower than in APT (p< 0.05).The hardness of the dough was higher (p <0.05) in samples where the Sugar APT was applied. The biscuit texture (hardness and fracturability) sugar BPT were significantly lower than those produced with APT sugar. The product color APT sugar was higher (p <0.05) in the product with sugar ATP. The PCA showed correlation between instrumental and sensory analysis. According to the results obtained, it was observed that the pneumatic transport directly influences the size and color of sugar, as well as the texture and color of the final product. Thus, it is concluded that the use of crystal sugar submitted to pneumatic transport (APT) in the production of biscuits milk flavor results in products darker, and with greater hardness.

Neste estudo realizamos uma prova de conceito através da combinação de três técnicas com a finalidade de monitorar a mosturação e fermentação da cerveja durante o processo de fabricação. O princípio deste trabalho é baseado em uma análise espectral, utilizando um equipamento de absorção na região do infravermelho médio por transformada de Fourier (FTIR - Fourier Transform Infrared) de amostras coletadas durante a fabricação da cerveja. Combinado com técnicas de processamento de Análise de Componentes Principais e Redes Neurais Artificiais é possível quantificar a concentração dos principais carboidratos e etanol presentes nestas amostras. Estas medidas físicas e químicas irão permitir a redução de erros durante a produção de cerveja além de optimizar as reações enzimáticas intrínsecas de suas principais etapas de análise. As técnicas ópticas de absorção, juntamente com o processamento neural, apresentam grandes vantagens, principalmente devido ao fato de serem facilmente adaptáveis aos equipamentos industriais, fornecendo respostas em curtos intervalos de tempo com alta sensibilidade e especificidade. / This study is fundamentally a proof of concept. By the combination of three techniques, our aim is to develop a new method of monitoring beer wort production and fermentation during brewing. The principle is based on spectral analyses, using Fourier Transform Infrared (FTIR) spectroscopy to collect absorption data from beer wort samples. This data is refined by the application of a statistical method, Principal Component Analysis (PCA), to reduce the number of variables. A computational method, Artificial Neural Network (ANN), enables quantification of carbohydrates and ethanol concentrations. Such physical-chemical measurements are expected to allow both reduction of mistakes during beer processing and optimization of enzymatic reactions, enhancing brewing processes. Optical absorption techniques associated with Artificial Neural Network present great advantages, mainly because the first ones are more easily inserted in industries than the latter ones, since they enable assessing the process status at short intervals, with high sensibility ; specificity.

Centralidades são medidas desenvolvidas para determinar a importância dos nós e ligações, utilizando as características estruturais das redes para esta finalidade. As medidas de centralidade são, portanto, essenciais no estudo de redes complexas pois os sistemas representados por elas geralmente são formados por muitos elementos, e com isso, torna-se inviável estudar individualmente cada um deles; dessa forma é necessário identificar os nós e ligações que são mais relevantes em cada situação. Todavia, com o surgimento de ideias diferentes de como esses elementos podem ser importantes, diversas medidas foram propostas com o intuito de evidenciar elementos que passam despercebidos pelas demais. Neste trabalho utilizamos a correlação de Pearson para avaliar o quão semelhantes são as classificações fornecidas pelas centralidades para redes representando sistemas reais e modelos teóricos. Para avaliar a efetividade das medidas e como elas afetam cada sistema, atacamos as redes usando as centralidades como indicadores para a ordem de remoção dos nós e ligações. Procurando caracterizar as redes usando suas diferenças estruturais, realizamos uma análise de componentes principais empregando as correlações entre os pares de centralidade como características de cada sistema. Nossos resultados mostraram que na maioria dos casos medidas distintas estão correlacionadas, o que indica que em geral os mesmos elementos são evidenciados pelas diferentes centralidades; também observamos que as correlações são mais fortes nos modelos do que nos sistemas reais. Os ataques mostraram que medidas fortemente correlacionadas podem influenciar as redes de maneiras distintas, evidenciando a importância do conjunto de elementos selecionados por cada medida. Nosso último resultado demonstra que as correlações entre os pares de centralidades podem ser utilizados tanto para a diferenciação e caracterização de redes quanto na avaliação de modelos que representem melhor a estrutura de um sistema específico. / Centrality measures were developed to evaluate the importance of nodes and links based on the structure of networks. Centralities are essential in the study of networks because these systems are usually large, which make manual analysis of all nodes and links impossible; therefore recognizing such elements is a vital task. As nodes and links can be considered essential by different reasons, a large number of measures were proposed to identify important elements that were not highlighted by the other ones. In our study, we use Pearson\'s correlation coefficient to measure the similarity between rankings of nodes and links provided by different centralities for real and model based networks. We also perform attacks to networks, using these rankings to determine the order of removal of nodes and links, intending to evaluate and compare the efficiency and how the systems react to attacks guided by different centralities. Finally, we use the correlation coefficients between the pairs of centralities as properties of networks, and perform a principal component analysis with them, to evaluate if differences among network structures can be detected from correlations. Our results showed that centrality measures are frequently correlated, which means that the same elements can be highlighted by different centralities. We also noticed that the correlation coefficients are larger in models than in real world networks. The results of the attacks experiment showed that even when two measures are highly correlated, they can affect networks in distinct ways, meaning that the group of the nodes and links provided by each measure are relevant for the study of networks systems. Our last result evidenced that correlations among centrality measures can be used for characterization of networks and to evaluate how well models represent them.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-08-12T13:16:54Z No. of bitstreams: 1 Rogerio Carlos Costa do Amaral.pdf: 760437 bytes, checksum: 9de9173672ad02506251f06196b89ca6 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-12T13:16:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rogerio Carlos Costa do Amaral.pdf: 760437 bytes, checksum: 9de9173672ad02506251f06196b89ca6 (MD5) Previous issue date: 2011-08-22 / The objective of this research was to propose a new methodology for vertical stratification of natural forests, based on total tree height, from the application of multivariate techniques. The methodology was compared to others methods used in forest stratification. The structural data used in this work came from a research by Costa Junior (2006) of an Atlantic forest fragment known as ‘Mata das Caldeiras’, with 38.56 ha, located in Catende, PE. The measures used were the total tree height, diameter of breast height (DBH) and basal area of 766 trees with circumference at breast height (CBH) greater than or equal to 15 cm. The proposed methodology of multivariate vertical stratification resulting from the combination of principal component analysis, cluster and discriminant analysis was compared to the methods of Vega (1966), IUFRO, Longhi (1980), Sousa and Leite (1993), Guedes-Bruni et al. (2006) ,IUFRO-Lorey and Sanquetta (1995 ). The efficiency of the method used was considered when there was a decrease in the coefficient of variation (CV) within the stratum after the use of discriminant analysis. It was observed significant gains in accuracy of CV for the multivariate method proposed in relation to the others when the discriminant analysis was applied. However, the difficulties of vertical stratification are clear because the gains in CV vary widely depending on the methodology used. The new methodology can be used for vertical stratification of natural forests and presents as main advantage the removal of the researcher’s subjectivity. / Neste trabalho objetivou-se propor uma nova metodologia de estratificação vertical de florestas naturais, baseada na altura total da árvore, a partir de aplicação de técnicas multivariadas. A metodologia foi comparada com outros métodos usados em estratificação florestal. Foram utilizados dados estruturais de um fragmento de Floresta Atlântica, obtidos por Costa Júnior (2006), conhecido localmente por Mata das Caldeiras, com área aproximada de 38,56 ha, localizado no município de Catende, PE, a aproximadamente 11 km da sede municipal, nas coordenadas 8°40’ S e 35°35’ W, a uma altitude de 327 m. Foram utilizadas medidas de altura, diâmetro e área basimétrica de 766 indivíduos arbóreos com circunferência a altura do peito (CAP), a altura de 1,30 m do solo, maior ou igual a 15 cm. Foi proposto um método multivariado de estratificação vertical a partir da utilização conjunta das análises de componentes principais, de agrupamento e discriminante, bem como aplicados os métodos de Vega (1966), da IUFRO, de Longhi (1980), de Souza e Leite (1993), de Guedes-Bruni et al. (2006) ,da IUFRO-LOREY e de Sanquetta (1995). A eficiência do método aplicado foi considerada quando houve diminuição do CV dentro do estrato após a análise discriminante. Observou-se maiores ganhos de precisão em termos de coeficiente de variação para o método multivariado proposto em relação aos demais quando da aplicação da análise discriminante. No entanto, as dificuldades de estratificação vertical são claras já que os ganhos em coeficiente de variação variam muito conforme metodologia utilizada. O método multivariado proposto pode ser utilizado para estratificação vertical de florestas naturais e apresenta como vantagem principal a retirada de subjetividade do pesquisador.

Submitted by Delson Barros (delsonbarros2@gmail.com) on 2018-05-30T00:14:41Z No. of bitstreams: 1 delson_final.pdf: 846097 bytes, checksum: 752b58fefaf3d19312e764af6cbac574 (MD5) / Rejected by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br), reason: Prezado, bom dia. o seu documento foi rejeitado por não estar no padrão FGV. Favor realizar uma nova submissão. atenciosamente Gilson on 2018-06-05T13:14:50Z (GMT) / Submitted by Delson Barros (delsonbarros2@gmail.com) on 2018-06-06T02:16:32Z No. of bitstreams: 1 delson_dissertacao.pdf: 852210 bytes, checksum: 75c1cbc72dcf7007f64365447409fc76 (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2018-07-06T13:52:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1 delson_dissertacao.pdf: 852210 bytes, checksum: 75c1cbc72dcf7007f64365447409fc76 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-16T19:53:51Z (GM en T). No. of bitstreams: 1 delson_dissertacao.pdf: 852210 bytes, checksum: 75c1cbc72dcf7007f64365447409fc76 (MD5) Previous issue date: 2018-04-20 / A despeito da elegância teórica do fator estocástico de desconto, sua especificação empírica é demasiado ampla. Utilizando fatores construídos como excessos de retornos que usufruem das propriedades de componentes principais, o presente estudo propõe metodologias de estimação do fator estocástico de desconto com representação esparsa e que sofrem pouca elevação no erro de apreçamento na presença de um grande cross-section. O trabalho aplica uma combinação das técnicas de análise de componentes principais e regularização Lasso que concilia duas propriedades desejáveis: (i) representação esparsa e economicamente significativa, e (ii) baixo erro de apreçamento fora da amostra. Este resultado vem em conjunto com uma deterioração moderada do erro de apreçamento dentro da amostra.

Orientador: Mara de Andrade Marinho Weill / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-05T13:28:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lourenco_LeonardoSenede_M.pdf: 607870 bytes, checksum: fe4db0d68393c2258c9d6605c0faa233 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: O desenvolvimento de sensores orbitais de alta resolução espacial e espectral e a perspectiva de maior periodicidade na obtenção de imagens tem incentivado a aplicação crescente de técnicas de sensoriamento remoto no estudo de características espectrais das culturas relacionadas com seu potencial de produção. Os chamados índices de vegetação têm sido utilizados como critérios para estimar a resposta espectral da cultura e, indiretamente, sua produtividade. A resposta espectral é uma medida do vigor vegetativo da cultura, sendo afetada por fatores ambientais, do manejo e da planta. O presente estudo teve por objetivo central estudar a influência de atributos do solo e da planta na variação da resposta espectral da cultura da cana-de-açúcar, medida por meio do índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI), aplicando métodos estatísticos uni e multivariados. O estudo foi realizado em um talhão de produção comercial de cana-de-açúcar de cerca de 26 ha, no município de Araras (SP), entre as coordenadas 47º19¿02¿ e 47º19¿26¿ W e 22º21¿53¿ e 22º22¿12¿ S. A lavoura foi implantada em setembro de 1997 com a variedade SP80-1842, precoce, de hábito decumbente e acamamento regular. O delineamento amostral constou de uma grade regular, composta por 67 pontos amostrais georreferenciados e espaçados de 50 m nas direções X e Y, de onde foram extraídas amostras de solo (camadas 0- 30 cm e 30-60 cm) e foliares. As amostras de solo foram extraídas em setembro de 2000 e de 2001, logo após a colheita. As amostras foliares foram extraídas durante a fase de desenvolvimento vegetativo da cultura, no mês de janeiro de 2001 e de 2002. Os anos agrícolas estudados correspondem ao 4º (2000/01) e 5º (2001/02) cortes. Foram avaliados atributos granulométricos e de fertilidade do solo e os teores foliares de macro e micronutrientes (variáveis preditoras). O índice de vegetação NDVI (variável predita) foi calculado a partir de imagens LANDSAT 7, sensor ETM+, obtidas em duas épocas durante a fase de desenvolvimento vegetativo da cultura. Para análise da influência da variação dos atributos edáficos e foliares na variação observada no NDVI foram empregados os métodos estatísticos referidos por análise exploratória, análise de agrupamentos, análise de componentes principais e análise de regressão linear múltipla, adotando-se o método stepwise para seleção de variáveis e ajuste dos modelos. Foram ajustados dois modelos de regressão linear múltipla. O modelo de regressão ajustado aos dados de 2000/01 explicou 30,8% da variação observada da resposta espectral em função da matéria orgânica (M.O., 0-30 cm) e dos teores foliares de fósforo (P, Planta) e de ferro (Fe, Planta). A inclusão desses atributos no modelo pode ser interpretada no caso da matéria orgânica pela similaridade com o NDVI, conforme resultado da análise de agrupamento; no caso do ferro por sua representatividade como integrante do 1º componente principal, e no caso do fósforo por sua baixa correlação com os demais atributos analisados, conforme indicado pela análise exploratória. O modelo de regressão ajustado aos dados de 2001/02 explicou 29,8% da variação observada da resposta espectral em função dos teores de cobre (Cu) e ferro (Fe) na camada 0-30 cm e do teor de enxofre (S-SO4) na camada 30-60 cm. Interpreta-se a inclusão desses atributos no modelo no caso do enxofre por sua representatividade como integrante do 1º componente principal e do ferro como integrante do 3º componente. No caso do cobre, sua inclusão deve estar baseada na média correlação com a resposta espectral (NDVI) e baixa correlação com os demais atributos do modelo, de acordo com os dados da análise exploratória. Os resultados obtidos permitiram comprovar a hipótese do trabalho. Parte da variação observada da resposta espectral na área de estudo pôde ser explicada pela variação de atributos do solo (fator de produção) e da planta. No entanto, entende-se que a capacidade de explicação dos modelos poderia ter sido maior caso tivessem sido incluídas na análise outras variáveis, sobretudo climáticas, bem como, variáveis edáficas que permitissem avaliar o efeito de fatores como compactação e resistência à penetração, tendo em vista se tratar de solos argilosos e muito argilosos / Abstract: The development of multispectral sensors with high spatial and spectral resolutions and the perspective of greater regularity in the attainment of the images have stimulated the increasing application of the remote sensing techniques in the study of spectral response patterns of the crops relating with their potential of production. The spectral response pattern is a measure of the vegetative vigor of a crop, being affected by genotype, management and environmental factors. The main objective of the present research was to study the influence of selected soil and plant attributes in the observed variation of the spectral response pattern of the sugarcane crop, measured by means of the normalized difference vegetation index (NDVI), applying multivariate statistics methods. The study was developed in a commercial area (26 ha) of sugarcane production in Araras (SP), between the coordinates 47º19'02 "and 47º19'26" W and 22º21'53"and 22º22'12" S. The crop was installed in September/1997 with the variety SP80-1842. The experimental delineation was a regular grid, composed by 67 points of sampling, georeferenced, and spaced of 50 m in the X and Y directions, from where had been extracted the plant (leaves) and the soil samples (0-30 cm and 30-60 cm). The soil samples were extracted in September (2000 and 2001), after the harvest. The plants were sampled during the phase of vegetative development of the crop, in January (2001 and 2002). The attributes evaluated were grain sized and fertility attributes (soils) and nutrient contents in leaves (plant). The vegetation index NDVI was calculated from LANDSAT 7, sensor ETM+ images. The statistics methods of analysis have included exploratory analysis, cluster analysis, principal component analysis (PCA), and multiple regression analysis, using the stepwise criterion for selection of the variables and model adjustment. Two linear multiple regression models have been adjusted. The first model (2001/02) could explain 30,8% of the observed variation of NDVI as a function of the soil organic matter (M.O., 0-30 cm) and of the phosphorus (P, Plant) and of the iron (Fe, Plant) contents in leaves. The inclusion of these attributes in the model can be interpreted with basis on the case of the soil organic matter for its similarity with the NDVI, as indicated by cluster analysis. In the case of the iron content its inclusion could be interpreted for its significance as integrant of the first component in PCA, and in the case of the P content with basis on its low correlation with the all others attributes, as indicated for the exploratory analysis. The second regression model (2001/02) could explain 29,8% of the observed variation of NDVI as a function of soil contents of copper (Cu) and iron (Fe) in the first layer (0-30 cm) and the sulphur content (S-SO4) in the second layer (30-60 cm). The inclusion of these attributes in the second model can be interpreted in the case of the S-SO4 content according its significance as integrant of first component in PCA, and the iron content according its significance as integrant of third component in PCA. In the case of copper, its inclusion must be explained with basis in its average correlation with the NDVI and small correlation with the all other attributes of the model, as indicated for the exploratory analysis. The results have permitted to accept the hypothesis of the work. Part of the observed variation of the spectral response pattern in the study area could be explained by the local variation of some soil (production factor) and plant attributes. However, that the capacity of explanation of the two adjusted models could have been better if another variables, in particular the ones related with climate and soil hardness, have been included in the analysis / Mestrado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Mestre em Engenharia Agrícola