O presente estudo foi elaborado com a finalidade de analisar as distribuições dos conjuntos de preços do Boi Gordo, utilizados no cálculo do Indicador do Boi Gordo (IBG) em quatro municípios do estado de São Paulo. Para essas análises, ou seja, para o estudo das distribuições dos preços do Boi Gordo, foram utilizados três testes estatísticos: o teste W de Shapiro e Wilk, o teste de Kolmogorov-Smirnov e o teste de Lilliefors, além de um dispositivo gráfico conhecido como gráfico de caixa. Os dados utilizados na pesquisa são os preços do Boi Gordo referentes a janeiro de 1998 a janeiro de 2000, fornecidos pelo Centro de Pesquisa Avançada em Economia Aplicada (CEPEA), da ESALQ/USP. Através dos testes estatísticos e do gráfico de caixa, chega-se à conclusão de que realmente os preços não têm uma distribuição normal e, portanto, o uso da média como a medida de posição a representar os preços do boi gordo é incoerente. Acredita-se que a solução ideal, seja a utilização da mediana como a medida de posição a representar esse preços, uma vez que é uma medida que representa de forma eficiente uma distribuição assimétrica, que é o caso das distribuições dos preços. Apesar de diferentes alternativas como solução para a não normalidade dos preços, o uso da mediana é a melhor opção, uma vez que representa de forma precisa uma distribuição assimétrica, além de ser uma medida bastante conhecida e de fácil cálculo. / not available

Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2009

O presente trabalho foi realizado na região de Santa Maria, no Estado do Rio Grande do Sul, extremo Sul do Brasil. Tem o objetivo de avaliar o comportamento de variáveis geofísicas de gamaespectrometria e magnetometria, oriundos do Projeto Camaquã (Área 1) do Serviço Geológico do Brasil, em função dos diferentes materiais geológicos da região. Com o emprego do suporte computacional Statistica 7.1, licenciado para o Departamento de Estatística da UFSM, foram efetuadas análises estatatísticas uni e multivariadas dos dados geofísicos associados a distintos grupamentos de rochas sedimentares, pertencentes à Depressão Central do Estado do Rio Grande do Sul, e também às rochas vulcânicas (básicas e ácidas) pertencentes à Formação Serra Geral. A área do estudo situa-se na borda da Bacia do Paraná. Dentro desse contexto, foi possível definir valores característicos de média, erro padrão e intervalos de confiança para cada uma das variáveis em estudo, em cada uma das formações geológicas, proporcionando, através de comparação de médias, mostrar que se podem distinguir diferentes unidades geológicas por meio da análise estatística de dados aerogeofísicos. O comportamento das variáveis, quando avaliadas em função das coordenadas geográficas, evidenciou relações de dependência espacial que seguem modelos polinomiais de segunda ordem. A análise estatística multivariada fatorial das variáveis geofísicas padronizadas mostrou-se uma ferramenta eficiente para a redução do número de variáveis do problema, e permitiu o desenvolvimento de um sistema de classificação eficiente para identificação de padrões distintos de ocorrência conjunta das variáveis, respeitando as características de não estacionaridade espacial de média e variância. / The present work was prepared at Santa Maria region, southern Brazil, Rio Grande do Sul State. Which the objective to evaluate the behavior of geophysics variables of airborne gamma-ray and magnometry from Survey of Brazil/Companhia de Pesquisas de Recursos Minerais in Camaquã Project./CPRM 1973 in function of different geologic units, sedimentary and volcanic (acid and basic types). Through the use of the Statistca 7.1 computational support, licensed to UFSM, were done, unvaried and multivariate statistical analysis in geophysics data, associated to different groups of volcanic rocks , belonged the central depression of Rio Grande do Sul state and/or to volcanic rocks belonged to Serra Geral formation at border of Paraná Basin Inside this context was possible to define characteristic values from mean standard error and confidence interval for all variables in each geologic formation, to carryout, through mean comparison, to distingue different geologic formation by statistical analysis of geophysics data. The variables behavior, when evaluated in relation to geographic coordinates of the Universal Transverse Mercator system, presented spatial dependency that following polynomial models of second order. The multivariate statistical analysis of standardized geophysics data by factorial analysis was a efficient toll to reduce the number of variables of the problem and allowed to develop a efficient classification system for identify different kinds of conjunct behavior of the variables, respected the characteristc of spacial non stationary in mean and variance.

Made available in DSpace on 2014-12-22T16:37:25Z (GMT). No. of bitstreams: 2 juliana_oliveira_ipec_mest_2011.pdf: 1281838 bytes, checksum: 12d87016026cc86b03fab333a12fabd6 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2014-10-07 / Fundação Oswaldo Cruz. Instituto de Pesquisa Clínica Evandro Chagas, Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Fundamentos: Existem estudos que demonstram a melhora da qualidade de vida em pacientes com diversas cardiopatias, quando submetidos a um programa regular de exercícios. Contudo, há carência de estudos na população com cardiopatia chagásica crônica. Objetivo: Avaliar a qualidade de vida em pacientes com cardiopatia chagásica crônica antes e após um programa regular de exercícios. Métodos: Trata-se de um estudo prospectivo de intervenção, do tipo antes e depois realizado por 24 semanas em 24 pacientes. A avaliação da qualidade de vida foi feita antes, com 3 meses e após 6 meses de treinamento, através da aplicação do questionário de Minnesota (Minnesota Living with Heart Failure Questionnaire), validado no Brasil. Resultados: Comparando o escore de Minnesota antes e após o programa de exercícios houve diferença estatística (p = 0,002105). Houve diferença estatística quando comparado o escore de Minnesota antes e durante o programa de exercícios (p = 0,001816) e não houve diferença estatística quando comparado o escore de Minnesota durante e após o programa de exercícios (p = 0,7807). Conclusão: Conclui-se que a aplicação de um programa regular de exercícios promove melhora da qualidade de vida em pacientes com cardiopatia chagásica crônica / Background: Several studies show improved quality of life in pati ents with various heart diseases, when subjected to a regular exercise program. However, few studies address patients with chronic Chagas cardiomyopathy. Objective: T o assess the quality of life in patients with chronic Chagas cardiomyopathy before and aft er a regular exercise program. Methods: Prospective intervention study, with a before and after design, was conducted for 24 weeks, in 24 patients. The quality of life assessment was made before the adoption of a regular exercise program, within 3 months o f program, and after 6 months of program, through the application of the Minnesota questionnaire ( Minnesota Living with Heart Failure Questionnaire), validated in Brazil. Results: Statistical difference was found when comparing the Minnesota score before a nd after the exercise program (p = 0.002105). Statistical difference was found when comparing the score before and during the exercise program (p = 0.0 0 1816). No statistical difference was found when comparing the score during and after the exercise prog ram (p = 0.7807). Conclusion: This study concludes that the application of a regular exercise program promotes improved quality of life in patients with chronic Chagas cardiomyopathy

A abordagem Bayesiana na inferência estatística tem sido muito utilizada como uma alternativa aos métodos clássicos. Neste trabalho, apresentamos uma abordagem Bayesiana para a estimação dos parâmetros dos modelos autoregressivos de médias móveis de ordens p e g, denotados por ARMA(p, q) e do modelo autoregressivo fracionariamente integrado de médias móveis, denotado por ARFIMA(p, d, q). Para o último modelo, a abordagem Bayesiana é realizada assumindo p = g = 0. Considerando o modelo AR(p), que é um caso particular do modelo ARMA(p, g) onde g = O, um estimador é proposto através da abordagem Bayesiana. A eficiência do estimador é verificada através de simulações de Monte Cario e os resultados são comparados com o método clássico da máxima verossimilhança. No caso do modelo ARFIMA(0, d, 0), um estudo teórico é realizado através de uma abordagem Bayesiana. Para estimar os parâmetros desse modelo, é utilizada a sua representação autoregressiva. Alguns algoritmos computacionais Bayesianos são apresentados nesse trabalho já que desempenham um papel importante na inferência Bayesiana. Alguns desses algoritmos, como o amostrador de Gibbs e o Metropolis-Hastings, foram utilizados na construção dos estimadores para os parâmetros dos modelos ARMA e ARFIMA. / The Bayesian approach in statistical inference has been widely used as an alternative to traditional methods. In this work, we present a Bayesian approach for estimating the parameters of the autoregressive moving average processes of orderp and q, denoted by ARMA(p, g) and of the autoregressive fractionally integrated moving average process, denoted by ARFIMA(p, d, g). For the later model, the Bayesian approach is performed assuming p = g = 0. Whereas AR(p), which is a particular case of the ARMA(p, g) model when g = O, an estimator is proposed via the Bayesian approach. The efficiency of the estimator is verified by Monte Cario simulations and the results are compared with the classical maximum likelihood estimator. In the case of ARFIMA(0, d, 0) process, a theoretical study is performed by the Bayesian approach. For estimating the parameters of that process we consider its infiriite autoregressive representation. Some Bayesian computational algorithms are presented in this work since they play an important role in Bayesian inferences. Some of these algorithms, such as Gibbs sampler and Metropolis-Hastings algorithm, were used in building the estimators for the parameters of ARMA and ARFIMA models.

Submitted by Reiner Requião (reinereng@gmail.com) on 2014-06-05T20:00:13Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao.pdf: 1486230 bytes, checksum: 59c4eedd305298b5614301172251ec07 (MD5) / Approved for entry into archive by LIVIA FREITAS (livia.freitas@ufba.br) on 2014-06-30T14:20:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao.pdf: 1486230 bytes, checksum: 59c4eedd305298b5614301172251ec07 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-06-30T14:20:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao.pdf: 1486230 bytes, checksum: 59c4eedd305298b5614301172251ec07 (MD5) / CAPES, CNPQ / A publicação do Suplemento 2 do Guia para Expressão da Incerteza de Medição (GUM-S2) apresenta dois método para avaliação da incerteza nos modelos MIMO (Multiplas Entradas e Multiplas Saídas) de medição: o primeiro método (GUF - GUM Uncertainty Framework) baseada na Lei de Propagação da Incerteza e o segundo método MCM-S2 baseada na Lei de Propagação de Funções de Densidade de Probabilidade através do Método de Monte Carlo. Contudo, o método GUF negligencia a informação dos graus de liberdade nas grandezas de entrada para a construção da região de abrangência das grandezas de saída. O principal objetivo deste trabalho é o desenvolvimento do método para região de abrangência e da fórmula de Welch-Satterthwaite para modelos MIMO. Os resultados mostram que o método desenvolvido consegue fornecer uma região de abrangência satisfatória utilizando os graus de liberdade das grandezas de entrada. Por outro lado, os software de simulação de processos atuais não avaliam a incerteza dos resultados apresentados. O módulo Uncertainty desenvolvido é uma ferramenta que utiliza as equações de modelagem do processo como modelos MIMO e proporciona uma adequada avaliação dos resultados simulados auxiliando nas tomadas de decisões. / The publication of Supplement 2 of Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM-S2) presents two methods to evaluate uncertainty in MIMO (Multiple Input and Multiple Output) measurement models: the first method (GUF - GUM Uncertainty Framework) based on the Law of Propagation of Uncertainty and the second method MCM-S2 based on the Law of Propagation of Probability Density Functions by the Monte Carlo Method. However, GUF neglects information degrees of freedom in the input quantities for the construction of the coverage region of the output quantities. The main objective of this work is the development of the method to the coverage region and the Welch-Satterthwaite formula for MIMO models. The results show that the method developed can provide a satisfactory coverage region using the degrees of freedom of the input quantities. On the other hand, the current software of simulation of processes do not evaluate the uncertainty of results. The module Uncertainty developed is a tool that uses the equations process as MIMO models and provides an adequate evaluate in the simulated results assisting in decision making.

O presente trabalho foi realizado na região de Santa Maria, no Estado do Rio Grande do Sul, extremo Sul do Brasil. Tem o objetivo de avaliar o comportamento de variáveis geofísicas de gamaespectrometria e magnetometria, oriundos do Projeto Camaquã (Área 1) do Serviço Geológico do Brasil, em função dos diferentes materiais geológicos da região. Com o emprego do suporte computacional Statistica 7.1, licenciado para o Departamento de Estatística da UFSM, foram efetuadas análises estatatísticas uni e multivariadas dos dados geofísicos associados a distintos grupamentos de rochas sedimentares, pertencentes à Depressão Central do Estado do Rio Grande do Sul, e também às rochas vulcânicas (básicas e ácidas) pertencentes à Formação Serra Geral. A área do estudo situa-se na borda da Bacia do Paraná. Dentro desse contexto, foi possível definir valores característicos de média, erro padrão e intervalos de confiança para cada uma das variáveis em estudo, em cada uma das formações geológicas, proporcionando, através de comparação de médias, mostrar que se podem distinguir diferentes unidades geológicas por meio da análise estatística de dados aerogeofísicos. O comportamento das variáveis, quando avaliadas em função das coordenadas geográficas, evidenciou relações de dependência espacial que seguem modelos polinomiais de segunda ordem. A análise estatística multivariada fatorial das variáveis geofísicas padronizadas mostrou-se uma ferramenta eficiente para a redução do número de variáveis do problema, e permitiu o desenvolvimento de um sistema de classificação eficiente para identificação de padrões distintos de ocorrência conjunta das variáveis, respeitando as características de não estacionaridade espacial de média e variância. / The present work was prepared at Santa Maria region, southern Brazil, Rio Grande do Sul State. Which the objective to evaluate the behavior of geophysics variables of airborne gamma-ray and magnometry from Survey of Brazil/Companhia de Pesquisas de Recursos Minerais in Camaquã Project./CPRM 1973 in function of different geologic units, sedimentary and volcanic (acid and basic types). Through the use of the Statistca 7.1 computational support, licensed to UFSM, were done, unvaried and multivariate statistical analysis in geophysics data, associated to different groups of volcanic rocks , belonged the central depression of Rio Grande do Sul state and/or to volcanic rocks belonged to Serra Geral formation at border of Paraná Basin Inside this context was possible to define characteristic values from mean standard error and confidence interval for all variables in each geologic formation, to carryout, through mean comparison, to distingue different geologic formation by statistical analysis of geophysics data. The variables behavior, when evaluated in relation to geographic coordinates of the Universal Transverse Mercator system, presented spatial dependency that following polynomial models of second order. The multivariate statistical analysis of standardized geophysics data by factorial analysis was a efficient toll to reduce the number of variables of the problem and allowed to develop a efficient classification system for identify different kinds of conjunct behavior of the variables, respected the characteristc of spacial non stationary in mean and variance.

A abordagem Bayesiana na inferência estatística tem sido muito utilizada como uma alternativa aos métodos clássicos. Neste trabalho, apresentamos uma abordagem Bayesiana para a estimação dos parâmetros dos modelos autoregressivos de médias móveis de ordens p e g, denotados por ARMA(p, q) e do modelo autoregressivo fracionariamente integrado de médias móveis, denotado por ARFIMA(p, d, q). Para o último modelo, a abordagem Bayesiana é realizada assumindo p = g = 0. Considerando o modelo AR(p), que é um caso particular do modelo ARMA(p, g) onde g = O, um estimador é proposto através da abordagem Bayesiana. A eficiência do estimador é verificada através de simulações de Monte Cario e os resultados são comparados com o método clássico da máxima verossimilhança. No caso do modelo ARFIMA(0, d, 0), um estudo teórico é realizado através de uma abordagem Bayesiana. Para estimar os parâmetros desse modelo, é utilizada a sua representação autoregressiva. Alguns algoritmos computacionais Bayesianos são apresentados nesse trabalho já que desempenham um papel importante na inferência Bayesiana. Alguns desses algoritmos, como o amostrador de Gibbs e o Metropolis-Hastings, foram utilizados na construção dos estimadores para os parâmetros dos modelos ARMA e ARFIMA. / The Bayesian approach in statistical inference has been widely used as an alternative to traditional methods. In this work, we present a Bayesian approach for estimating the parameters of the autoregressive moving average processes of orderp and q, denoted by ARMA(p, g) and of the autoregressive fractionally integrated moving average process, denoted by ARFIMA(p, d, g). For the later model, the Bayesian approach is performed assuming p = g = 0. Whereas AR(p), which is a particular case of the ARMA(p, g) model when g = O, an estimator is proposed via the Bayesian approach. The efficiency of the estimator is verified by Monte Cario simulations and the results are compared with the classical maximum likelihood estimator. In the case of ARFIMA(0, d, 0) process, a theoretical study is performed by the Bayesian approach. For estimating the parameters of that process we consider its infiriite autoregressive representation. Some Bayesian computational algorithms are presented in this work since they play an important role in Bayesian inferences. Some of these algorithms, such as Gibbs sampler and Metropolis-Hastings algorithm, were used in building the estimators for the parameters of ARMA and ARFIMA models.

Neste trabalho é apresentado o desenvolvimento de um sistema computacional para análise estatística de experimentos com delineamentos em Blocos Incompletos Balanceados ou Desbalanceados. O SABI -"Sistema para Análise em Blocos Incompletos"fornece diversas informações estatísticas, Quadro de análise de Variância completo, Testes de Hipóteses, Intervalos de Confiança e Teste de Comparações Múltiplas de Tukey. No módulo"Blocos Incompletos Desbalanceados", incluem-se procedimentos para estudo da estrutura de conexão do delineamento utilizando-se o processo"R", econômico em memória e tempo de computador. Para resolução do sistema de equações normais, cálculo de somas de quadrados ajustados e ponto de matrizes utiliza-se o algoritmo SWEEP. Pelo fato do sistema estar documentado e ser desenvolvido utilizando-se técnicas de programação estruturada, com diversos procedimentos de uso geral, o presente trabalho pode servir como estrutura de base para outros sistemas com maiores recursos, para análise de experimentos com delineamento em Bloco (por exemplo Blocos Multivariados, Análise de Covariância e Regressão Polinomial) ou, inclusive, para outros delineamentos experimentais. Fica comprovada a necessidade de documentação adequada no desenvolvimento de sistemas, aspecto que não tem recebido muita atenção em"softwares"brasileiros. Essa documentação contribui efetivamente no desenvolvimento, manutenção e testes do sistema desenvolvido, bem como facilita a comunicação entre os integrantes da equipe, aspecto importante em projetos de natureza interdisciplinar / In this work is showed the development of a computation system to statistical analysis of experiments in Incomplete Balanced or Unbalanced Blocks designs. The SABI -"System for Analysis in Incomplete Blocks"gives different statistical informations, complete Analysis of Variance Table, hypothesis tests, confidence intervals and the Tukey method for multiple comparisions. In the"Unbalanced Incomplete Blocks"module was included procedures for study of the connection structure design, by using the"R"Process, economic in memory and time of computer. For the resolution of the normal equation system, sums of squares and the matrices rank, was used the SWEEP algorithm. Because the system is documented and developed making use of techniques of strutured programation, with various procedures of general use, the present work can serve as a base to others system with bigger recourses, to analysis of experiments in incomplete block designs (for example, multivariate blocks, covariance and Polynomial regression analysis or even for others experimental designs). It was confirmed the necessity of good documentation in system development, aspect that don't have been recieved atentation in Brazilian softwares. This documentation contributes effectively in the development, maintenance and tests of the developed system, as well facilitate the comunication between the integrants of a staff, important aspect in projects of interdisciplinar nature

O presente trabalho foi realizado na região de Santa Maria, no Estado do Rio Grande do Sul, extremo Sul do Brasil. Tem o objetivo de avaliar o comportamento de variáveis geofísicas de gamaespectrometria e magnetometria, oriundos do Projeto Camaquã (Área 1) do Serviço Geológico do Brasil, em função dos diferentes materiais geológicos da região. Com o emprego do suporte computacional Statistica 7.1, licenciado para o Departamento de Estatística da UFSM, foram efetuadas análises estatatísticas uni e multivariadas dos dados geofísicos associados a distintos grupamentos de rochas sedimentares, pertencentes à Depressão Central do Estado do Rio Grande do Sul, e também às rochas vulcânicas (básicas e ácidas) pertencentes à Formação Serra Geral. A área do estudo situa-se na borda da Bacia do Paraná. Dentro desse contexto, foi possível definir valores característicos de média, erro padrão e intervalos de confiança para cada uma das variáveis em estudo, em cada uma das formações geológicas, proporcionando, através de comparação de médias, mostrar que se podem distinguir diferentes unidades geológicas por meio da análise estatística de dados aerogeofísicos. O comportamento das variáveis, quando avaliadas em função das coordenadas geográficas, evidenciou relações de dependência espacial que seguem modelos polinomiais de segunda ordem. A análise estatística multivariada fatorial das variáveis geofísicas padronizadas mostrou-se uma ferramenta eficiente para a redução do número de variáveis do problema, e permitiu o desenvolvimento de um sistema de classificação eficiente para identificação de padrões distintos de ocorrência conjunta das variáveis, respeitando as características de não estacionaridade espacial de média e variância. / The present work was prepared at Santa Maria region, southern Brazil, Rio Grande do Sul State. Which the objective to evaluate the behavior of geophysics variables of airborne gamma-ray and magnometry from Survey of Brazil/Companhia de Pesquisas de Recursos Minerais in Camaquã Project./CPRM 1973 in function of different geologic units, sedimentary and volcanic (acid and basic types). Through the use of the Statistca 7.1 computational support, licensed to UFSM, were done, unvaried and multivariate statistical analysis in geophysics data, associated to different groups of volcanic rocks , belonged the central depression of Rio Grande do Sul state and/or to volcanic rocks belonged to Serra Geral formation at border of Paraná Basin Inside this context was possible to define characteristic values from mean standard error and confidence interval for all variables in each geologic formation, to carryout, through mean comparison, to distingue different geologic formation by statistical analysis of geophysics data. The variables behavior, when evaluated in relation to geographic coordinates of the Universal Transverse Mercator system, presented spatial dependency that following polynomial models of second order. The multivariate statistical analysis of standardized geophysics data by factorial analysis was a efficient toll to reduce the number of variables of the problem and allowed to develop a efficient classification system for identify different kinds of conjunct behavior of the variables, respected the characteristc of spacial non stationary in mean and variance.