Modelos de mistura e de não mistura em longa duracão, são aplicados na analise de dados de sobrevivência quando uma parcela de indivduos não são suscetíveis ao evento de interesse. Diferentes modelos estatsticos são propostos para analisar dados de sobrevivência na presenca de fracão de cura. Nesta tese, e proposto o uso de novos modelos. Sob o ponto de vista univariado, inicialmente e considerado o caso em que os dados de sobrevivênciaa seguem distribuicão Burr XII com três parâmetros, no qual inclui o modelo de mistura para a distribuicão Weibull como caso particular. Um modelo de sobrevivência geral e estudado considerando a situacão em que os parâmtreos de locacão e forma dessa distribuicão dependem de covariaveis. Ainda considerando o caso univariado, um estudo da distribuicãoo exponencial exponenciada com dois parâmetros e realizado. Essa distribuicão, tambem conhecida como distribuicão exponencial generalizada, e um caso particular da distribuicão Weibull exponenciada, introduzida por Mudholkar e Srivastava (1993). Um modelo de sobrevivência geral tambem e estudado, nesse caso considera-se a situacão em que os parâmetros de escala, forma e de fracão de cura da distribuicão exponencial exponenciada dependem de covariaveis. Um terceiro estudo univariado considera a distribuicão Weibull na presenca de fracão de cura, dados censurados e covariaveis. Nesse caso, dois modelos são estudados: modelo de mistura e modelo de não mistura. Quando dois tempos de sobrevivência distintos estão associados a cada unidade amostral (caso bivariado), na analise dos dados e possvel utilizar algumas distribuicões bivariadas: em especial a distribuicão exponencial bivariada de Block e Basu. As estimativas dos parâmetros da distribuicão exponencial bivariada de Block e Basu na presenca de fracão de cura e covariaveis são obtidas. Sob o ponto de vista bivariado tambem sera considerado o caso da distribuicão Weibull bivariada derivada de função copula na presenca de fração ao de cura, dados censurados e covariaveis. Duas funcões copulas são exploradas: a funcão copula Farlie-Gumbel-Morgenstern (FGM) e a funcão copula Gumbel. Procedimentos classicos e Bayesianos são utilizados para obter estimadores pontuais e intervalares dos parâmetros desconhecidos. Para vericar a utilidade e o comportamento dos modelos, alguns conjuntos de dados na area medica são analisados. / Mixture and non-mixture lifetime models are applied to analyze survival data when some individuals may never experience the event of interest. Dierent statistical models are proposed to analyze survival data in the presence of cure fraction. In this thesis, we propose the use of new models. From the univariate case, we consider that the lifetime data have a three-parameter Burr XII distribution, which includes the popular Weibull mixture model as a special case. We consider a general survival model where the scale and shape parameters of the Burr XII distribution depends on covariates. Also considering the univariate case the two-parameters exponentiated exponential distribution is used. The two-parameter exponentiated exponential or the generalized exponential distribution is a particular member of the exponentiated Weibull distribution introduced by Mudholkar and Srivastava (1993). We also consider in this case a general survival model where the scale, shape and cured fraction parameters of the exponentiated exponential distribution depends on covariates. We also introduce the univariate Weibull distributions in presence of cure fraction, censored data and covariates. Two models are explored in this case: the mixture model and non-mixture model. When we have two lifetimes associated with each unit (bivariate data), we can use some bivariate distributions: as special case the Block and Basu bivariate lifetime distribution. We also presents estimates for the parameters included in Block and Basu bivariate lifetime distribution in presence of covariates and cure fraction, applied to analyze survival data when some individuals may never experience the event of interest and two lifetimes are associated with each unit. We also consider in bivariate case the bivariate Weibull distributions derived from copula functions in presence of cure fraction, censored data and covariates. Two copula functions are explored in this paper: the Farlie-Gumbel-Morgenstern copula (FGM) and the Gumbel copula. Classical and Bayesian procedures are used to get point and condence intervals of the unknown parameters. Illustrations of the proposed methodologies are given considering medicals data sets.

Introdução: A maior causa de mortes no mundo é devido ao câncer, cerca de 8,2 milhões em 2012 (World Cancer Report, 2014). O câncer de mama é a forma mais comum de câncer entre as mulheres e a segunda neoplasia mais frequente, seguida do câncer de pele não melanoma, representando cerca de 25% de todos os tipos de cânceres diagnosticados. Modelos estatísticos de análise sobrevivência podem ser úteis para a identificação e compreensão de fatores de risco, fatores de prognóstico, bem como na comparação de tratamentos. Métodos: Modelos estatísticos de análise de sobrevivência foram utilizados para evidenciar fatores que afetam os tempos de sobrevida livre da doença e total de um estudo retrospectivo realizado no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, referente a 54 pacientes com câncer de mama localmente avançado com superexpressão do Her-2 que iniciaram a quimioterapia neoadjuvante associada com o medicamento Herceptin® (Trastuzumabe) no período de 2008 a 2012. Utilizaram-se modelos univariados com distribuição Weibull sem e com a presença de fração de cura sob o enfoque frequentista e bayesiano. Utilizou-se modelos assumindo uma estrutura de dependência entre os tempos observados baseados na distribuição exponencial bivariada de Block Basu, na distribuição geométrica bivariada de Arnold e na distribuição geométrica bivariada de Basu-Dhar. Resultados: Resultados da análise univariada sem a presença de covariáveis, o modelo mais adequado às características dos dados foi o modelo Weibull com a presença de fração de cura sob o enfoque bayesiano. Ao incorporar nos modelos as covariáveis, observou-se melhor ajuste dos modelos com fração de cura, que evidenciaram o estágio da doença como um fator que afeta a sobrevida livre da doença e total. Resultados da análise bivariada sem a presença de covariáveis estimam médias de tempo de sobrevida livre da doença para os modelos Block e Basu, Arnold e Basu-Dhar de 108, 140 e 111 meses, respectivamente e de 232, 343, 296 meses para o tempo de sobrevida total. Ao incorporar as covariáveis, os modelos evidenciam que o estágio da doença afeta a sobrevida livre da doença e total. No modelo de Arnold a covariável tipo de cirurgia também se mostrou significativa. Conclusões: Os resultados do presente estudo apresentam alternativas para a análise de sobrevivência com tempos de sobrevida na presença de fração de cura, censuras e várias covariaveis. O modelo de riscos proporcionais de Cox nem sempre se adequa às características do banco de dados estudado, sendo necessária a busca de modelos estatísticos mais adequados que produzam inferências consistentes. / Introduction: The leading worldwide cause of deaths is due to cancer, about 8.2 million in 2012 (World Cancer Report, 2014). Breast cancer is the most common form of cancer among women and the second most common cancer, followed by non-melanoma skin cancer, accounting for about 25% of all diagnosed types of cancers. Statistical analysis of survival models may be useful for the identification and understanding of risk factors, prognostic factors, and the comparison treatments. Methods: Statistical lifetimes models were used to highlight the important factors affecting the disease-free times and the total lifetime about a retrospective study conducted at the Hospital das Clinicas, Faculty of Medicine, University of São Paulo, Ribeirão Preto, referring to 54 patients with locally advanced breast cancer with Her-2 overexpression who started neoadjuvant chemotherapy associated with the drug Herceptin® (Trastuzumab) in the time period ranging from years 2008 to 2012. It was used univariate models assuming Weibull distribution with and without the presence of cure fraction under the frequentist and Bayesian approaches. It was also assumed models assuming a dependence structure between the observed times based on the bivariate Block-Basu exponential distribution, on the bivariate Arnold geometric distribution and on the bivariate Basu-Dhar geometric distribution. Results: From the results of the univariate analysis without the presence of covariates, the most appropriate model for the data was the Weibull model in presence of cure rate under a Bayesian approach. By incorporating the covariates in the models, there was best fit of models with cure fraction, which showed that the stage of the disease was a factor affecting disease-free survival and overall survival. From the bivariate analysis results without the presence of covariates, the estimated means for free survival time of the disease assuming the Block- Basu, Arnold and Basu-Dhar models were respectively given by 108, 140 and 111; for the overall survival times the means were given respectively by, 232, 343, 296 months. In presence of covariates, the models showed that the stage of the disease affects the disease-free survivals and the overall survival times. Assuming the Arnold model, the covariate type of surgery also was significant. Conclusions: The results of this study present alternatives for the analysis of survival times in the presence of cure fraction, censoring and covariates. The Cox proportional hazards model not always is apropriate to the database characteristics studied, which requires the search for more suitable statistical models that produce consistent inferences.

Neste trabalho é proposto um sistema computacional para auxílio ao diagnóstico de câncer de mama com microcalcificações associadas. O sistema é composto por 3 etapas principais: segmentação, extração de atributos e classificação. Na etapa de segmentação, a região suspeita do mamograma digitalizado (ROI - região de interesse) é processada para isolar as microcalcificações das estruturas normais da imagem. O resultado final é uma imagem binária contendo apenas as microcalcificações. Nesta etapa são utilizadas três técnicas combinadas: linearização do histograma da imagem (\"stretching\"), imagem-diferença e \"thresholding\" adaptativo. Na etapa de extração de atributos, são realizadas 34 medidas: 13 medidas de textura, calculadas da ROI da imagem não segmentada, 19 medidas de forma das microcalcificações, 1 medida de distribuição e 1 de quantidade das microcalcificações, calculadas da ROI da imagem segmentada. A partir dos métodos erro de Bayes e distância JM, são separados os 6 melhores atributos para compor o vetor de atributos utilizado na classificação. Na etapa de classificação, são avaliadas três diferentes classificadores: Regra de Bayes (método paramétrico), k-NN (método não-paramétrico) e Rede Neural Artificial - tipo MLP (Perceptron multi-camadas). Os classificadores são treinados e testados com diferentes grupos de amostras, utilizando a técnica \"leave-k-out\". Por fim, os resultados obtidos em cada etapa são apresentados e discutidos a partir de tabelas e curvas ROC. / In the present work, a computerized system has been proposed to aid in the diagnosis of breast cancer with associated microcalcifications. The system is composed of 3 main stages: segmentation, features extraction, and classification. In the segmentation stage, the suspected region in the digitized mammogram is processed to isolate the microcalcifications from the normal structures of the image. The final result is a binary image which has only microcalcifications. At this stage three combined techniques have been used: the stretching method, the image-difference and a thresholding adaptive method. At the feature extraction stage, 34 measurements were implemented: 13 of texture, calculated from the ROI of the original image, 19 of shape, 1 of distribution and 1 measure related of the number of the microcalcification. To compose the feature space, a subset of the six best features were evaluated using the Bayes error and Jeffreis-Matusita methods. In the classification stage, three classifiers were evaluated: the Bayes roles (parametric method), the k-Nearest Neighbour (non-parametric method), and a MLP (Multi-Iayer perceptron) Artifitial Neural Network. The classifiers were trained and tested with different sample groups using the leave-k-out method. The final results obtained at each stage are shown and discussed using the receiver operating characteristic (ROC) curves and tables.

Apresenta-se nesta tese os resultados de aplicações do formalismo da Mecânica Estatística em dois problemas independentes. O primeiro diz respeito a um modelo para Evolução do Acasalamento Preferencial no processo de Especiação Simpátrica; enquanto que o segundo refere-se ao desenvolvimento de um algoritmo de aprendizado por meio de Inferência Aproximativa. No problema biológico estudado, cada indivíduo em um modelo de agentes é composto por dois traços. Enquanto um é responsável pela ecologia do indivíduo, o outro dita uma aparência física descorrelacionada com a adaptabilidade. Esses traços são expressos por diferentes loci que estão ligados entre si por uma taxa de recombinação. O modelo inclui também a possibilidade de evolução da preferência sexual dos indivíduos. Foi construído para esse modelo um diagrama de fases no espaço dos parâmetros que descrevem o ambiente como, por exemplo, quantidades de recursos e deficiência do indivíduo híbrido. Foram encontradas três fases de equilíbrio: (i) emergência de Acasalamento Preferencial; (ii) extinção de um dos alelos do locus responsável pela ecologia e (iii) equilíbrio Hardy-Weinberg. Foi verificado que o acasalamento preferencial pode emergir ou mesmo ser perdido (e vice-versa) em resposta a mudanças no ambiente. Além disso, o sistema apresenta memória característica típica de transições de primeira ordem, o que permitiu a descrição desse sistema biológico por meio do arcabouço da Mecânica Estatística. Em relação à Inferência Aproximativa, está-se interessado na construção de um algoritmo de aprendizado supervisionado por meio da técnica de Propagação de Expectativas. Mais especificamente, pretende-se inferir os parâmetros que compõem um Perceptron Professor a partir do conjunto de pares - entradas e saídas - que formam o conjunto de dados disponíveis. A estimativa desses parâmetros será feita pela substituição de uma distribuição Posterior original, geralmente intratável, por uma distribuição aproximativa tratável. o algoritmo Propagação de Expectativas foi adotado para a atualização, passo a passo, dos termos que compõem essa distribuição aproximativa. Essa atualização deve ser repetida até que a convergência seja atingida. Utilizando o Teorema do Limite Central e o método de Cavidade, foi possível obter um algoritmo genérico e que apresentou desempenho bastante evidente em dois modelos estudados: o modelo do Perceptron Binário e o modelo do Perceptron Gaussiano, com desempenho ótimo em ambos os casos. / This thesis presents applications of the framework of Statistical Mechanics to two independent problems. The first corresponds to a computational model for the evolution of Assortative Mating in the Sympatric Speciation process; and the second a learning algorithm built by means of a Bayesian Inference approach. In the biological problem each individual in an agent-based model is composed of two traits. One trait, called the ecological trait, is directly related with the fitness; the other, called the marker trait, has no bearing on the fitness. The traits are determined by different loci which are linked by a recombination rate. There is also the possibility of evolution of mating preferences, which are inherited from the mother and subject to random variations. The study of the phase diagram in the spa e of parameters describing the environment (like carrying capacity and disruptive selection) reveals the existence of three phases: (i) assortative mating; (ii) extinction of one allele from ecological loci; and (iii) Hardy-Weinberg equilibrium. It was verifed that the assortative mating an emerge or even be lost (and vice-versa) acording with the environmental hanges. Moreover, the system shows memory of the initial condition, characterising a hysteresis. Hysteresis is the signature of first order phase transition, which allows the description of the system by means of the Statistical Mechanics framework. In relation to the Bayesian Inference, a supervised learning algorithm was constructed by means of the Expectation Propagation approach. The idea is to estimate the parameters which compose a Teacher Perceptron by the substitution of the original posterior distribution, intra table, by a tractable approximative distribution. The step-by-step update of the terms composing the approximative distribution was performed by using the Expectation Propagation algorithm. The update must be repeated until the convergence ocurrs. Using the Central Limit Theorem and the Cavity Approah, it was possible to get a generic algorithm that has shown a very good performance in two application scenarios: The Binary Perceptron Model and the Gaussian Perceptron Model.

We analyze the relation between volatility spillovers and jumps in financial markets. For this, we compared the volatility spillover index proposed by Diebold and Yilmaz (2009) with a global volatility component, estimated through a multivariate stochastic volatility model with jumps in the mean and in the conditional volatility. This model allows a direct dating of events that alter the global volatility structure, based on a permanent/transitory decomposition in the structure of returns and volatilities, and also the estimation of market risk measures. We conclude that the multivariate stochastic volatility model solves some limitations in the spillover index and can be a useful tool in measuring and managing risk in global financial markets. / Analisamos a relação existente entre spillovers e saltos na volatilidade nos mercados financeiros. Para isso, comparamos o índice de spillover de volatilidade proposto por Diebold and Yilmaz (2009), com um componente de volatilidade global, estimado através de um modelo multivariado de volatilidade estocástica com saltos na média e na volatilidade condicional. Este modelo permite uma datação direta dos eventos que alteram a estrutura de volatilidade global, baseando-se na decomposição das estruturas de retorno e volatilidade entre efeitos permanentes/transitórios, como também a estimação de medidas de risco de mercado. Concluímos que este modelo resolve algumas das limitações do índice de spillover além de fornecer um método prático para mensurar e administrar o risco nos mercados financeiros globais.

In this thesis, we explore the potential of employing Statistical Mechanics techniques to study economic systems, showing how such an approach could greatly contribute by allowing the study of very complex systems, exhibiting rich behavior such as phase transitions, criticality and glassy phases, which are not found in the usual economic models. We exemplify this potential via three specific problems: (i) a Statistical Mechanics framework for dealing with irrational consumers, in which the rationality is set by a parameter akin to a temperature which controls deviations from the maximum of his utility function. We show that an irrational consumer increases the economic activity while decreasing his own utility; (ii) an analysis using Information Theory of real world Input-Output matrices, showing that the aggregation methods used to build them most likely underestimated the dependency of the production chain on a few crucial sectors, having important consequences for the analysis of these data; (iii) a zero intelligence model in which agents with a power law distributed initial wealth randomly trade goods of different prices. We show that this initial inequality generates a higher inequality in free cash, reducing the overall liquidity in the economy and slowing down the number of trades. We discuss the insights obtained with these three problems, along with their relevance for the larger picture in Economics. / Nesta tese, exploramos o potencial de ser usar técnicas de Mecânica Estatística para o estudo de sistemas econômicos, mostrando como tal abordagem pode contribuir significativamente ao permitir o estudo de sistemas complexos que exibem comportamentos ricos como transições de fase, criticalidade e fases vítreas, não encontradas normalmente em modelos econômicos tradicionais. Exemplificamos este potencial através de três problemas específicos: (i) um framework de Mecânica Estatística para lidar com consumidores irracionais, no qual a racionalidade é controlada pela temperatura do sistema, que define o tamanho dos desvios do estado de máxima utilidade. Mostramos que um consumidor irracional aumenta a atividade econômica ao mesmo tempo que diminui seu próprio bem estar; (ii) uma anáise usando Teoria da Informação de matrizes Input-Output de economias reais, mostrando que os métodos de agregação utilizados para construí-las provavelmente subestima a dependência das cadeias de produção em certos setores cruciais, com consequências importantes para a analíse destes dados; (iii) um modelo em que agentes com uma riqueza inicial distributida como lei de potências trocam aleatoriamente objetos com preços distintos. Mostramos que esta desigualdade inicial gera uma desigualdade ainda maior em dinheiro livre, reduzindo a liquidez total na economia e diminuindo a quantidade de trocas. Discutimos as consequências dos resultados destes três problemas, bem como sua relevância na perspectiva geral em Economia.

Neste trabalho, exploramos e propusemos diretrizes para a análise de dados utilizando o método Integrated Nested Laplace Approxímation - INLA para os modelos lineares generalizados (MLG\'s) e modelos baseados em dados georreferenciados. No caso dos MLG\'s, verificou-se o impacto do método de aproximação utilizado para aproximar a distribuição a posteriori conjunta. Nos dados georreferenciados, avaliou-se e propôs-se diretrizes para construção das malhas, passo imprescindível para obtenção de resultados mais precisos. Em ambos os casos, foram realizados estudos de simulação. Para selecionar os melhores modelos, foram calculadas medidas de concordância entre as observações e os valores ajustados pelos modelos, por exemplo, erro quadrático médio e taxa de cobertura. / In this work, we explore and propose guidelines for data analysis using the Integrated Nested Laplace Approximation (INLA) method for generalized linear models (GLM) and models based on georeferenced data. In the case of GLMs, the impact of the approximation method used to approximate the a posteriori joint distribution was verified. In the georeferenced data, we evaluated and proposed guidelines for the construction of the meshes, an essential step for obtaining more precise results. In both cases, simulation studies were performed. To select the best models, agreement measures were calculated between observations and models, for example, mean square error and coverage rate.

Neste trabalho, consideramos uma população finita composta por N elementos, sendo que para cada unidade está associado um número (ou vetor) de tal forma que temos para a população o vetor de valores X = (X1, ... ,XN), onde Xi denota a característica de interesse do i-ésimo indivíduo da população, que suporemos desconhecida. Aqui assumimos que a distribuição do vetor X é permutável e que existe disponível uma amostra composta por n < N elementos. Os objetivos são a construção de testes de hipóteses para os parâmetros operacionais, através das distribuições a posteriori obtidas sob a abordagem preditivista para populações finitas e a comparação com os resultados obtidos a partir dos modelos Bayesianos de superpopulação. Nas análises consideramos os modelos Bernoulli, Poisson, Uniforme Discreto e Multinomial. A partir dos resultados obtidos, conseguimos ilustrar situações nas quais as abordagens produzem resultados diferentes, como prioris influenciam os resultados e quando o modelo de populações finitas apresenta melhores resultados que o modelo de superpopulação. / We consider a finite population consisting of N units and to each unit there is a number (or vector) associated such that we have for the population the vector of values X = (X1, ..., XN), where Xi denotes the characteristic of interest of the i-th individual in the population, which we will suppose unknown. Here we assume that the distribution of the vector X is exchangeable and that there is available a sample of size n < N from this population. The goals are to derive tests of hipotheses for the operational parameters through the corresponding posterior distributions obtained under the predictivistic approach for finite populations and to compare them with the results obtained from the usual Bayesian procedures of superpopulation models. In the analysis, the following models are considered: Bernoulli, Poisson, Discrete Uniform and Multinomial. From the results, we can identify situations in which the approaches yield dierent results, how priors influence the results of hipothesis testing and when the finite population model performs better than the superpopulation one.

Este trabalho envolve dois diferentes aspectos da estimação de espectros direcionais de onda a partir de movimentos de 1a ordem da embarcação. Sendo a estimação do espectro de ondas feita por meio de um método Bayesiano, existe a necessidade da calibração dos hiperparâmetros derivados da modelagem Bayesiana. O primeiro assunto abordado é a determinação de uma metodologia de calibração dos hiperparâmetros necessários à estimação do espectro direcional de ondas. Desenvolve-se ao longo deste uma primeira análise de um método aplicável a qualquer embarcação do tipo FPSO para a determinação a priori de valores de dois hiperparâmetros de controle da suavização da estimativa. Obtém-se resultados indicativos de que é possível definir valores destes hiperparâmetros dependentes de quantidades observáveis como calado da embarcação e período das ondas, de modo que os erros de estimação ainda se mantém muito próximos aos encontrados por valores ótimos dos hiperparâmetros. Isto leva à conclusão de que na abordagem atual, com valores fixos a cada calado, erros excessivos e desnecessários podem ocorrer no processo de estimação. O segundo tema trata da estimação paramétrica de espectros, utilizando modelos paramétricos de descrição de espectros como forma de obtenção de estatísticas de mar. Abordam-se também os assuntos de mares cruzados, donde se faz necessária a identificação da bimodalidade dos espectros para a estimação correta das estatísticas de mar. / In this work, two differents aspects of directional wave spectra estimation from 1st order ship motions are presented. As the estimation of wave spectrum is made by means of a Bayesian method, it is necessary to calibrate the hyperparameters derived from Bayesian modeling. The first addressed subject is the determination of a calibration methodology of the hyperparameters needed for the directional wave spectrum estimation. It is developed through this work a first analysis of an applicable method to any vessel of FPSO type for the prior determination of values for this two hyperparameters depending on observable quantities, such as draft of the vessel and wave period, in such a way that the estimation errors are still very close to those found by optimum values of the hyperparameters. This leads to the conclusion that in the current approach excessive and unnecessary errors can occur on the estimation process. The second subject addresses the parametric estimation of spectra, using parametric models of spectrum description to acquire the sea statistics. For this purpose, it became necessary the study of crossed-sea states, which was employed in the bimodal spectrum identification for the correct estimation of sea statistics.

O tópico de identificação de sistemas aparece em vários ramos da ciência, com especial importância ao campo de Controle Automático. Entretanto, os problemas encontrados na construção de uma representação precisa de um sistema, como a falta de informações prévias, e as diversas decisões de projeto que devem ser tomadas para a resolução de problemas de identificação de sistemas por meios mais tradicionais, podem ser solucionados através da análise empírica do sistema. Nesse sentido, os processos Gaussianos apresentam-se como uma alternativa viável para a modelagem não-paramétrica de sistemas, trazendo a vantagem da estimação da incerteza do modelo. Para verificar o potencial dos processos Gaussianos em problemas de identificação de sistemas, foi realizada a identificação do modelo longitudinal de um veículo de grande porte, tendo alcançado um desempenho satisfatório, mesmo quando se utilizou poucos dados de treinamento. A partir do modelo aprendido, foi projetado um controlador preditivo baseado em modelo para controlar a velocidade do veículo. O controlador levou em consideração a variância da predição do modelo GP (Gaussian Process - Processos Gaussianos) em consideração durante o processo de otimização do sinal de controle. O controlador proposto alcançou um baixo erro no seguimento da referência, mesmo em situações extremas, como estradas íngremes. Entretanto, em alguns tipos de problemas, o resultado só pode ser mensurado a partir da combinação de uma sequência de ações, ou sinais de controle, aplicados ao longo da execução do processo, como é o caso do problema de direção ecológica (eco-driving). Nesses casos, estratégias que otimizem sinais de controle instantâneos podem não ser viáveis, sendo necessária a utilização de estratégias em que toda a política de controle seja otimizada de uma vez. Além disso, a avaliação do custo, ou execução de todo um episódio do processo, pode ser dispendiosa, é desejável que uma solução seja encontrada com a menor quantidade de interações possíveis com o sistema real. Uma técnica apropriada para essa situação é a Otimização Bayesiana, um algoritmo de otimização caixa-preta bastante eficiente. Porém, um dos problemas dessa solução é a incapacidade de lidar com um grande número de dimensões. Sendo assim, nesse trabalho, foi proposto o Coordinate Descent Bayesian Optimisation, um algoritmo baseado na Otimização Bayesiana, que busca o ótimo em espaços de alta dmensionalidade de maneira mais eficiente pois otimiza cada dimensão individualmente, em um esquema de descida coordenada. / The system identification topic appears in various branches of science, with particular emphasis on Automatic Control field. However, problems encountered in building an accurate representation of a system, such as lack of prior information, and the various design decisions which have to be taken to deal with system identification problems by more traditional means, can be solved through the empirical analysis of the system. In this sense, the Gaussian processes are presented as a viable alternative for non-parametric modelling systems, bringing the advantage of estimating the uncertainty of the model. To investigate the potential of Gaussian processes of system identification problems, identifying the longitudinal model of a large vehicle was performed, achieving reasonable performance even when used little training data. From the obtained model, a Model Predictive Controller was designed to control the vehicle speed. The controller took into account the variance of the GP model prediction on the control signal optimization and achieved low reference tracking error, even on hard conditions, like steep roads. However, in some kinds of problems, the observable outcome can often be described as the combined effect of an entire sequence of actions, or controls, applied throughout its execution. In these cases, strategies to optimise control policies for individual stages of the process might not be applicable, and instead the whole policy might have to be optimised at once. Also, the cost to evaluate the policy\'s performance might also be high, being desirable that a solution can be found with as few interactions with the real system as possible. One appropriate candidate is Bayesian Optimization, a very efficient black-box optimization algorithm. But one of the main problems of this solution is the inability of dealing with a large number of dimensions. For that reason, in this work it was proposed Coordinate Descent Bayesian Optimisation, an algorithm to search more efficiently over high-dimensional policy-parameter spaces with BO, by searching over each dimension individually, in a sequential coordinate descent-like scheme.