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 proposto um estudo comparativo de alguns métodos de Agrupamento (Hierárquico, K-médias e Self-Organizing Maps) e de Classificação (K-Vizinhos, Fisher, Máxima Verossimilhança, Aggregating e Regressão Local), os quais são apresentados teoricamente. Tais métodos são testados e comparados em conjuntos de dados reais, gerados com a técnica de Microarray. Esta técnica permite mensurar os níveis de expressão de milhares de genes simultaneamente, possibilitando comparações entre amostras de tecidos pelos perfis de expressão. É apresentada uma revisão de conceitos básicos relacionados ao processo de normalização, sendo este uma das primeiras etapas da análise deste tipo de conjunto de dados. Em particular, estivemos interessados em encontrar pequenos grupos de genes que fossem ?suficientes? para distinguir amostras em condições¸ biológicas diferentes. Por fim, é proposto um método de busca que, dado os resultados de um experimento envolvendo um grande número de genes, encontra de uma forma eficiente os melhores classificadores. / In this work we propose a comparative study of some clustering methods (Hierarchic, K -Means and Self-Organizing Maps) and some classification methods (K-Neighbours, Fisher, Maximum Likelihood, Aggregating and Local Regression), which are presented teoretically. The methods are tested and compared based on the analysis of some real data sets, generated from Microarray experiments. This technique allows for the measurement of expression levels from thousands of genes simultaneously, thus allowing the comparative analysis of sample of tissues in relation to their expression profile. We present a review of basic concepts regarding normalization of microarray data, one of the first steps in microarray analysis. In particular, we were interested in finding small groups of genes that were ?sufficient? to identify samples originating from different biological conditions. Finally, a search method is proposed, which will find efficiently the best classifiers from the results of an experiment involving a huge number of genes.

ARAÚJO, Efraim Martins. Investigação do processo de geração de escoamento usando análise estatística multivariada em uma grande bacia semiárida: o caso do Orós. 2013. 87 f. Dissertação (Mestrado em engenharia agrícola)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2013. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-06-17T18:56:11Z No. of bitstreams: 1 2013_dis_emaraújo.pdf: 4884104 bytes, checksum: 50e7064c161f7c3e904dde0127203def (MD5) / Approved for entry into archive by José Jairo Viana de Sousa (jairo@ufc.br) on 2016-07-21T20:10:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_dis_emaraújo.pdf: 4884104 bytes, checksum: 50e7064c161f7c3e904dde0127203def (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-21T20:10:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_dis_emaraújo.pdf: 4884104 bytes, checksum: 50e7064c161f7c3e904dde0127203def (MD5) Previous issue date: 2013 / Este trabalho tem como objetivo estudar o comportamento hidrológico na bacia hidrográfica do Orós, localizada no Semiárido brasileiro, com uma área de 24 636 km², o que representa 16,5% da área do território cearense. Para avaliar a variação das respostas hidrológicas das 17 sub-bacias que constituem a bacia do Orós, em função de suas características físicas (solo, declividade, vegetação e geologia), utilizou a análise estatística multivariada. A análise estatística multivariada pela técnica agrupamento hierárquica indicou a existência de quatro diferentes grupos de bacias hidrográficas com características homogêneas no que diz respeito à precipitação média e correspondente resposta hidrológica, o que possibilitou uma regionalização de aspectos relacionados com a geração de escoamento. A análise de fatores, por sua vez, possibilitou a identificação dos pesos (grau de importância) das classes de solo, declividade, vegetação e geologia na geração escoamento. Os resultados mostram que o solo do tipo Vertissolo, com área inferior a 1,3% da bacia, responde por 23,95% do escoamento gerado. No caso de declividade, constata-se que os maiores pesos foram encontrados nas regiões mais íngremes, com 52,21% do total para declividades superiores a 20%. Os resultados da análise estatística para as componentes de solo e de declividade corroboraram com o que se observou no estudo hidrológico, em que áreas com declives mais acentuados e solos menos permeáveis geram mais escoamentos, comprovando a eficácia desta ferramenta. Por outro lado, a análise da componente de vegetação não apresentou resultados satisfatórios, dado que não há uma boa discretização da cobertura vegetal na bacia do Orós. Alguns tipos de vegetação ocupam extensas áreas com duas ou mais sub-bacias de diferentes respostas hidrológicas, o que dificulta uma análise estatística apropriada desta componente. Dentre as classes geológicas a metamórfica foi a que apresentou maior carga fatorial, respondendo 25,99% na geração do escoamento superficial. Considerando-se as respostas da análise estatística, que indicam as componentes de solo e declividade como principais responsáveis pelo escoamento, as Unidades de Solo e Declividade (USD), resultante da superposição de mapas utilizando-se ferramentas de SIG, foram conjuntamente analisadas com a estatística multivariada. Os resultados mostraram que a componente de solo tem maior importância que a de declividade nos processos de geração de escoamento na bacia do Orós.

Este trabalho apresenta resultados geoquímicos multielementares de sedimentos de corrente no estado de São Paulo, obtidos através do projeto institucional do Serviço Geológico do Brasil denominado \"Levantamento Geoquímico de Baixa Densidade no Brasil\". Dados analíticos de 1422 amostras de sedimento de corrente obtidos por ICP-MS (Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry), para 32 elementos químicos (Al, Ba, Be, Ca, Ce, Co, Cr, Cs, Cu, Fe, Ga, Hf, K, La, Mg, Mn, Mo, Nb, Ni, P, Pb, Rb, Sc, Sn, Sr, Th, Ti, U, V, Y, Zn e Zr), foram processadas e abordadas através da análise estatística uni e multivariada. Os resultados do tratamento dos dados através de técnicas estatísticas univariadas forneceram os valores de background geoquímico (teor de fundo) dos 32 elementos para todo estado de São Paulo. A análise georreferenciada das distribuições geoquímicas unielementares evidenciaram a compartimentação geológica da área. As duas principais províncias geológicas do estado de São Paulo, Bacia do Paraná e Complexo Cristalino, se destacam claramente na maioria das distribuições geoquímicas. Unidades geológicas de maior expressão, como a Formação Serra Geral e o Grupo Bauru também foram claramente destacadas. Outras feições geoquímicas indicaram possíveis áreas contaminadas e unidades geológicas não cartografadas. Os resultados da aplicação de métodos estatísticos multivariados aos dados geoquímicos com 24 variáveis (Al, Ba, Ce, Co, Cr, Cs, Cu, Fe, Ga, La, Mn, Nb, Ni, Pb, Rb, Sc, Sr, Th, Ti, U, V, Y, Zn e Zr) permitiram definir as principais assinaturas e associações geoquímicas existentes em todo estado de São Paulo e correlacioná-las aos principais domínios litológicos. A análise de agrupamentos em modo Q forneceu oito grupos de amostras geoquimicamente correlacionáveis, que georreferenciadas reproduziram os principais compartimentos geológicos do estado: Complexo Cristalino, Grupos Itararé e Passa Dois, Formação Serra Geral e Grupos Bauru e Caiuá. A análise discriminante multigrupos comprovou, estatisticamente, a classificação dos grupos formados pela análise de agrupamentos e forneceu as principais variáveis discriminantes: Fe, Co, Sc, V e Cu. A análise de componentes principais, abordada em conjunto com a análise fatorial pelo método de rotação varimax, forneceram os principais fatores multivariados e suas respectivas associações elementares. O georreferenciamento dos valores de escores fatoriais multivariados delimitaram as áreas onde as associações elementares ocorrem e forneceram mapas multivariados para todo o estado. Por fim, conclui-se que os métodos estatísticos aplicados são indispensáveis no tratamento, apresentação e interpretação de dados geoquímicos. Ademais, com base em uma visão integrada dos resultados obtidos, este trabalho recomenda: (1) a execução dos levantamentos geoquímicos de baixa densidade em todo país em caráter de prioridade, pois são altamente eficazes na definição de backgrounds regionais e delimitação de províncias geoquímicas com interesse metalogenético e ambiental; (2) a execução do mapeamento geológico contínuo em escala adequada (maiores que 1:100.000) em áreas que apontam para possíveis existências de unidades não cartografadas nos mapas geológicos atuais. / This research introduces multi-element geochemical results from stream sediments samples in São Paulo State, obtained from the institutional project entitled \"Low Density Geochemical Mapping in Brazil.\" A total of 1422 stream sediment samples were collected and 32 chemical elements (Al, Ba, Be, Ca, Ce, Co, Cr, Cs, Cu, Fe, Ga, Hf, K, La, Mg, Mn, Mo, Nb, Ni, P, Pb, Rb, Sc, Sn, Sr, Th, Ti, U, V, Y, Zn and Zr) determined by ICP-MS (Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry). Uni-variate and multivariate statistic analysis were used to explore the data. The uni-variate statistics results of processed data provided geochemical background values of the 32 elements for São Paulo State. The geo-referenced analysis of uni-element geochemical distributions showed the geological domains of the area. The two main geological provinces of São Paulo, Paraná Basin and Crystalline Basement, standed out clearly at most of the geochemical distributions. Geological units of larger extension, such as Serra Geral Formation and the Bauru Group were also clearly highlighted. Other geochemical features indicated possible contaminated areas and uncharted geological units. Geochemical multivariate analysis for 24 variables (Al, Ba, Ce, Co, Cr, Cs, Cu, Fe, Ga, La, Mn, Nb, Ni, Pb, Rb, Sc, Sr, Th , Ti, U, V, Y, Zn and Zr) allowed to define the main signatures and existing geochemical associations at São Paulo State and its correlation to the main lithological domains. Q mode cluster analysis provided eight groups of geochemically correlated samples, which reproduced the main geo-referenced geological domains from the State: Crystalline Basement, Passa Dois and Itararé Groups, Serra Geral Formation and Bauru and Caiuá Group. The multi-groups discriminant analysis, statistically attested the classification of groups formed by cluster analysis, and determined Fe, Co, Sc, V e Cu as the main discriminant variables. The principal component analysis, discussed along with the factor analysis by varimax rotation method, provided the main multivariate factors and their elemental associations. The geo-referencing of the factorial values of multivariate scores delimited areas where the elementary associations occur and provided multivariate maps for the state. At last, it was concluded that applied statistical methods are crucial at the treatment, presentation and interpretation of geochemical data. Furthermore, based on an integrated outlook of the results obtained, this study recommends: (1) the application of low density geochemical surveys in the country as a matter of priority, as these surveys are highly effective in defining regional backgrounds and geochemical provinces delineation with metallogenic and environmental interest, and (2) the continuous geological mapping implementation at an adequate scale (greater than 1: 100,000), for areas that indicate possible units not yet mapped in the current geological maps.

A utilização de redes Bayesianas, que são uma representação compacta de distribuições de probabilidades conjuntas de um domínio, vem crescendo em diversas áreas e aplicações. As redes Bayesianas podem ser construídas a partir do conhecimento de especialistas ou por algoritmos de aprendizagem Bayesiana que inferem as relações entre as variáveis do domínio a partir de um conjunto de dados de treinamento. A construção manual de redes Bayesianas, pode ser trabalhosa, cara e estar propenso a erros vem cada vez mais sendo preterida pelo uso de algoritmos de aprendizagem Bayesiana, mas os algoritmos de aprendizagem em geral pressupõem que as variáveis utilizadas na aprendizagem sejam discretas ou, caso sejam contínuas, apresentem uma distribuição gaussiana, o que normalmente não ocorre na prática. Portanto para o uso da aprendizagem Bayesiana é necessário que as variáveis sejam discretizadas segundo algum critério, que no caso mais simples pode ser uma discretização uniforme. A grande maioria dos métodos de discretização existentes, porém, não são adequados à aprendizagem Bayesiana, pois foram desenvolvidos no contexto de classificação e não de descoberta de conhecimento. Nesse trabalho é proposto e utilizado um método de discretização de variáveis que leva em conta as distribuições condicionais das mesmas no processo de discretização, objetivando um melhor resultado do processo de aprendizagem Bayesiana. O método proposto foi utilizado em uma base de dados real de informações de Proteção ao Vôo e a rede Bayesiana construída foi utilizada no auxílio à validação de dados, realizando uma triagem automatizada dos dados. Foi realizada uma comparação entre o método proposto de discretização e um dos métodos mais comuns. Os resultados obtidos mostram a efetividade do método de discretização proposto e apontam para um grande potencial dessa nova aplicação da aprendizagem e inferência Bayesiana.

O envelhecimento populacional é hoje um fenômeno mundial. No caso brasileiro, pode ser contatado por um aumento de participação da população idosa, onde o Brasil passaria de 16 país com maior concentração de idosos no mundo em 1950, para o 6 em 2025, com cerca de 25 milhões de pessoas idosas. Em decorrência a essa modificação observada, surgem desafios para a Saúde Pública, como: (a) a promoção do envelhecimento saudável, (b) manter a independência e a vida ativa, pelo maior tempo possível, (c) desenvolver e elaborar políticas de prevenção de saúde. Nesse sentido, este estudo tem como objetivo avaliar a manutenção da capacidade funcional dos idosos, residentes no município de São José dos Campos, SP, Brasil. Esta avaliação será realizada em três etapas: a) na primeira etapa será realizada o estudo do Perfil Multidimensional do Idoso, (b) na segunda etapa, a partir dos resultados do perfil multidimensional, é analisada a manutenção da capacidade funcional dos idosos através do Índice de Barthel (de Atividades Básicas da Vida Diária), do Índice de Lawton (Atividades Instrumental da Vida Diária) e da classificação proposta por Ramos (c) na terceira etapa é utilizado um modelo de Regressão Logística para determinar as variáveis que influenciam no desempenho da capacidade funcional dos idosos. Este trabalho se mostra coerente com os estudos de prevalência que vêm sendo realizados no país. Demonstra ainda a importância do planejamento baseado em dados espaciais e apontam para a necessidade de trabalhar políticas integradas (social, saúde, planejamento urbano), com uma base territorial comum. Portanto as características da população idosa de SJC identificadas neste trabalho devem alertar os planejadores de saúde para a importância de desenvolver políticas intersetoriais na organização dos serviços para atender a crescente demanda representada pelos idosos.

Devido ao aumento da demanda por serviços de saúde e às crescentes despesas na prestação desses serviços, a busca pela eficiência em sistemas de saúde é de crítica importância para seus agentes e beneficiários. É comprovado que melhorias de eficiência resultam em economias consideráveis de recursos ou, no mínimo, na expansão dos serviços de saúde para a comunidade. No entanto, a análise de eficiência em sistemas de saúde é complexa, com desafios conceituais, múltiplos objetivos e um contexto abundante de aparentes paradoxos econômicos. Além disso, existem os fatores externos ao sistema que afetam o estado de saúde da população, como a educação e o saneamento básico. Devido à importância da análise de eficiência neste sistema, este trabalho apresenta uma metodologia para a construção de um modelo de eficiência para o caso brasileiro, ressaltando os desafios de se medir eficiência em saúde. Seu propósito é, por meio de um método econométrico, investigar o nível de eficiência do sistema de saúde em cada Unidade Federativa brasileira e identificar os principais fatores que interferem nestes níveis de eficiência. Foi estimada uma fronteira de produção estocástica com os dados de painel referente aos anos de 2002, 2003 e 2004, perfazendo uma amostra de 81 entidades de análise. A opção pela ferramenta estocástica, ao invés da determinística, foi motivada pela facilidade desta de incorporar as variáveis exógenas no modelo de produção e pela possibilidade de identificar a verdadeira ineficiência técnica, depois de separar os desvios causados por ruído amostral. Esse aspecto parece relevante no caso em estudo uma vez que inúmeras incertezas permeiam os dados relativos à saúde. Foram desenvolvidos três modelos representativos da produção de saúde nos quais se consideraram: i) entradas do sistema de saúde: gastos com saúde, número de profissionais de saúde e número de leitos hospitalares; ii) determinantes exógenos ao sistema de saúde: taxa de analfabetismo e cobertura de saneamento básico; iii) indicador de nível de saúde populacional: expectativa de vida e taxa de mortalidade infantil. Os resultados obtidos representam estimativas dos efeitos de cada variável, seja de entrada do sistema ou exógena ao mesmo, em relação ao estado de saúde da população de cada Unidade Federativa. As eficiências dos Estados situaram-se 40% e 97%, constatando que tanto o ambiente como as próprias ações do sistema de saúde influenciam nos indicadores de saúde de sua população.

Este trabalho propõe-se, a partir de uma série histórica de lançamentos de foguetes obtida em escala mundial, apresentar uma proposta de classificação para as diversas famílias de veículos espaciais e para a infraestrutura aeroespacial. O objetivo principal é sistematizar tais famílias de lançadores dentro dos diversos projetos de um programa aeroespacial visando, em cada categoria gerada, caracterizar um veículo lançador de projeto, a fim de viabilizar a implantação ou expansão da infraestrutura aeroespacial de um dado país. A classificação proposta foi obtida com a utilização de técnicas de Análise Multivariada, mais especificamente com a aplicação do método Hierárquico Aglomerativo. O método escolhido mostrou-se eficiente para a geração dos agrupamentos homogêneos e possibilitou a classificação dos foguetes em cinco categorias. Cada categoria foi caracterizada por faixas de variação dos parâmetros escolhidos, o que viabilizou a proposta de classificação dos centros de lançamentos, que também se deu em cinco categorias. A classificação proposta possibilita, também, a comparação entre os diversos programas espaciais, uma vez que as categorias estabelecidas são também hierarquizadas a partir do peso bruto de decolagem do foguete, sendo, portanto, um instrumento de apoio à tomada de decisão quanto à implantação ou à expansão da infraestrutura aeroespacial, na medida em que se conseguiu estabelecer um critério para a definição de um foguete de projeto.

Neste trabalho estudou-se a modelagem matemática de processo de produção do antitumoral retamicina produzido pelo microrganismo filamentoso Streptomyces olindensis em cultivos descontínuos, descontínuos alimentados e contínuos. Através da modelagem matemática é possível verificar o comportamento dos fatores que interferem na produção deste metabólito secundário, a fim de identificar as melhores condições de processo. Foram estudados diferentes modelos: modelo morfologicamente estruturado, modelo não estruturado e um modelo híbrido que combina equações de balanço material com redes neurais artificiais. O modelo morfologicamente estruturado é um aperfeiçoamento de um modelo anterior e o modelo não estruturado, por sua vez, foi desenvolvido na tentativa de simplificar a descrição do processo ao considerar menos variáveis e possuir menor número de parâmetros ajustáveis. Nos modelos, as variáveis consideradas no ajuste foram as concentrações de biomassa, de glicose, de retamicina e de oxigênio dissolvido no meio. Os resultados das simulações foram avaliados estatisticamente por comparação com os dados experimentais. Os modelos também foram comparados entre si através de uma análise estatística. Observou-se que, dentre os modelos estudados, o modelo híbrido apresentou sensibilidade pronunciada às condições iniciais e qualidade de representação dos dados experimentais inferior à dos demais modelos. Os modelos morfologicamente estruturado e não estruturado apresentaram capacidade similar de representação do comportamento dos dados experimentais dos ensaios descontínuos, descontínuo-alimentados e contínuos com baixas taxas de alimentação. / The mathematical modeling of retamycin production during batch, fed-batch and continuous cultivations of Streptomyces olindensis was studied. Through the mathematical modeling, it is possible to identify the best conditions to conduct the process. Different models considered were: a morphologically structured model, an unstructured model and a hybrid model that combines artificial neural networks with mass balances. The morphologically structured model included an enhancement in a model previously described. The unstructured model was developed as an attempt to simplify the description of the process by considering fewer variables and fewer parameters to be adjusted. The variables considered in the models were the concentrations of biomass, glucose, retamycin and dissolved oxygen. Simulation results were submitted to statistical analysis such as model discrimination and test of adequacy to verify which of the models were suitable to describe the process and whether the results of the simulations fit the experimental data or not. Results show that the hybrid model presented high sensitivity to the initial conditions and its capability of representing the experimental data was worse than that of the other developed models. Both the morphologically structured model and the unstructured model show similar suitability to represent the experimental data behavior for batch, fed-batch and low-dilution rate continuous runs.

O presente trabalho trata da verificação empírica da relação de estrutura-conduta-desempenho para o Brasil. Suas principais diferenças dos estudos anteriores sobre este tema para o país são o uso de dados de firmas e a técnica econométrica utilizada na estimação, além da inclusão de novas variáveis explicativas. Os resultados obtidos indicam um comportamento pró-cíclico das margens de lucro, conforme previsto no modelo de Green e Porter. Além disso são identificados como fatores importantes do desempenho das firmas, a lucratividade defasada (persistência nos lucros) e a intensidade de importação (concorrência externa).