Dados de s´eries temporais s~ao originados a partir de estudos em que se reportam, por exemplo, taxas de mortalidade, n´umero de hospitaliza¸c~oes, de infec¸c~oes por alguma doen¸ca ou outro evento de interesse, em per´?odos definidos (dia, semana, m^es ou ano), objetivando-se observar tend^encias, sazonalidades ou fatores associados. Dados de contagem s~ao aqueles representados pelas vari´aveis quantitativas discretas, ou seja, observa¸c~oes que assumem valores inteiros, no intervalo {0, 1, 2, 3, ...}, por exemplo, o n´umero de filhos de casais residentes em um bairro. Diante dessa particularidade, ferramentas estat´?sticas adequadas devem ser utilizadas, e modelos baseados na distribui¸c~ao de Poisson apresentam-se como op¸c~oes mais indicadas do que os baseados nos m´etodos propostos por Box e Jenkins (2008), usualmente utilizados para an´alise de dados cont´?nuos, mas empregados para dados discretos, ap´os transforma¸c~oes logar´?tmicas. Uma limita¸c~ao da distribui¸c~ao de Poisson ´e que ela assume m´edia e vari^ancia iguais, sendo um obst´aculo nos casos em que h´a superdispers~ao (vari^ancia maior que a m´edia) ou subdispers~ao (vari^ancia menor que a m´edia). Diante disso, a distribui¸c~ao Poisson Dupla, proposta por Efron (1986), surge como alternativa, pois permite se estimarem os par^ametros de m´edia e vari^ancia, nos casos em que a vari^ancia dos dados ´e menor, igual ou maior que a m´edia, fornecendo grande flexibilidade aos modelos. Este trabalho teve como objetivo principal o desenvolvimento de modelos Bayesianos de s´eries temporais para dados de contagem, utilizando-se distribui¸c~oes de probabilidade para vari´aveis discretas, tais como de Poisson e Poisson Dupla. Al´em disso, foi introduzido um modelo baseado na distribui¸c~ao Poisson Dupla para dados de contagem com excesso de zeros. Os resultados obtidos pelo ajuste dos modelos de s´eries temporais baseados na distribui¸c~ao Poisson Dupla foram comparados com aqueles obtidos por meio do uso da distribui¸c~ao de Poisson. Como aplica¸c~oes principais, foram apresentados resultados obtidos pelo ajuste de modelos para dados de registros de acidentes com picadas de cobras, no Estado de S~ao Paulo, e picadas de escorpi~oes, na cidade de Ribeir~ao Preto, SP, entre os anos de 2007 e 2014. Com rela¸c~ao a esta ´ultima aplica¸c~ao, foram consideradas covari´aveis referentes a dados clim´aticos, como temperaturas m´aximas e m´?nimas m´edias mensais e precipita¸c~ao. Nas situa¸c~oes em que a vari^ancia era diferente da m´edia, modelos baseados na distribui¸c~ao Poisson Dupla mostraram melhor ajuste aos dados, quando comparados aos modelos de Poisson. / Time series data are derived from studies in which there are reported mortality, number of hospitalizations infections by disease or other event of interest per day, week, month or year, in order to observe trends, seasonality or associated factors. Count data are represented by discrete quantitative variables, i.e. observations that take integer values in the range {0, 1, 2, 3, ...}. In view of this particular characteristic, such data must be analyzed by adequate statistical tools and the Poisson distribution is an option for modeling, being more suitable than models based on methods proposed by Box and Jenkins (2008), usually applied for continuous data, but used in the modeling of discrete data after logarithmic transformation. A limitation of the Poisson distribution is that it assumes equal mean and variance being an obstacle in cases which there are data overdispersion (variance higher than mean) or underdispersion (variance lower than mean). Therefore the Double Poisson distribution, proposed by Efron (1986), is an alternative because it allows to estimate the mean and variance parameters in cases wich variance of the data is lower, equal, or higher than mean providing great flexibility to the models. This work aims to develop time series models for count data, under Bayesian approach using probability distributions for discrete variables such as Poisson and Double Poisson. Furthermore it will be introduced a zero-inflated Double Poisson model to excess zeros counting data. The results obtained by adjusting the time series models based on Double Poisson distribution are compared with those obtained by considering the Poisson distribution. As main applications modeling of snake bites reports in the State of S~ao Paulo and scorpion stings in the city of Ribeir~ao Preto considering covariates as maximum and minimum average monthly temperatures and rainfall among the years 2007 and 2014 will be presented. Regression models based on double Poisson distribution showed a better fit to the data, when compared to Poisson models.

O estudo de métodos estatísticos na avaliação de métodos diagnósticos tem aumentado consideravelmente nas últimas décadas. Desde o início, quando Yerushalmy (1947) publicou seu traba lho sobre confiabilidade do roentgeno grama na identificação da tuberculose, novas metodologias surgiram para que fosse possível a obtenção de valores de sensibilidade e especificidade de testes diagnósticos. A sensibilidade é definida como a probabilidade de o teste sob investigação fornecer um resultado positivo, dado que o indivíduo é realmen te portador da enfermidade. A especifi cidade, por sua vez, é definida como a probabilidade de o teste fornecer um resultado negativo, dado que o indivíduo está livre da enfermidade. Na prática, é comum ocorrerem situações em que uma proporção de indivíduos selecionados não pode ter o estado real da doença verificado, por se tratar de procedimentos invasivos, como no diagnóstico de câncer de pulmão, ou quaisquer outros casos em que são envolvidos riscos, portanto não praticá veis, nem éticos, ou ainda por serem de alto custo. Assim, em vez de se contornar o proble ma, muitos estudos de avaliação de performance de testes diagnósticos são elaborados apenas com informações de indivíduos verificados. Esse procedimento pode levar a resultados viesados. É o chamado viés de verificação, que consiste no cálculo de estimativas de sensibilidade e especi ficidade de testes diagnósticos quando apenas os indivíduos verificados pelo padrão ouro são inseridos na análise e os não verificados são descartados ou considerados livres de doença. Este trabalho apresenta uma revisão das metodologias já propostas para se calcularem a sensibilidade e a especificidade quando existe o viés de verificação, bem como uma análise detalhada da influência da proporção de indivíduos não verificados, o efeito do tamanho amostral e a escolha de distri buições a priori, quando utilizada a metodologia bayesiana, no cálculo dessas estimativas. Também foi introduzida uma metodologia, sob enfoque bayesiano, para a estimação das medidas de desempenho de dois testes diagnósticos, na presen ça do viés de verificação. / The study of statistical methods on diagnostic tests evaluation has increa sed in the last decades. Since the beginning, when Yerushalmy (1947) published his work about trustwor thiness of the roentgenogram in the identification of the tuberculosis, new methodologies had appeared and so that it was possible to get values of sensi tivity and specificity of diagnostic tests. Sensitivity is defined as the probability of the test under inquiry supply a positive result, since that the individual is really carrying on the disease. The specificity, in the other hand, is defined as the probability of the test supply a negative result, since that the individual is free of the disease. In practice, it is usual to occur situations where a proportion of selected individuals cannot have verified the real state of the illness, to the fact that the verification test can be an invasive procedure, as in the diagnosis of lung cancer, or any other cases where risks are involved, therefore not practicable, nor ethical, or still procedures with high cost. Thus, instead of solve the problem, many studies of evaluation of performance of diagnostic tests are elaborated only using the information of verified individuals. This procedure can leads to biased results. This is known as verification bias, that consists of the calculation of estimates of sensitivity and specificity of diagnostic tests when only the individuals verified by the gold standard test are inserted in the analysis and the unverified ones, discarded or considered that they are free of the disease. This work presents a revision of the methodologies already proposed to calculate sensitivity and the specificity in the presence of the verifi cation bias, as well as a detailed analysis of the influence of the propor tion of individuals not verified, the effect of the sample size and the influ ence of choosing different prior densi ties, when using the bayesian methodo logy, in the calculation of these estima tes. It was also introduced a bayesian methodology to estimate performance measures of two diagnostic tests when the verification bias is present.

Neste trabalho foram utilizados modelos de regressão espaço-temporais bayesianos para estimar a incidência de TB em Ribeirão Preto (anos de 2006 a 2009) por área de abrangência de unidades de saúde, associando-a a covariáveis de interesse (IPVS, Renda e Educação predominantes naquelas áreas). O método baseia-se em simulações MCMC para estimar as distribuições a posteriori das incidências de TB em Ribeirão Preto. Como resultado, temos mapas que mostram mais claramente um padrão espacial, com estimativas mais suavizadas e com menos flutuações aleatórias. Observamos que as áreas com as mais altas taxas de incidência também possuem índice de vulnerabilidade social médio e alto. Em relação à renda, a faixa salarial predominante dos responsáveis pelo domicílio nestas regiões é entre 0 e 3 salários mínimos e o nível de escolaridade predominante dos chefes do domicílio nestas regiões é o ensino fundamental. Os resultados dos modelos bayesianos analisados nos evidenciam que com o aumento da vulnerabilidade social aumentamos significativamente a incidência de TB em Ribeirão Preto. Nas áreas onde a vulnerabilidade é alta a incidência de TB chega a quase 15 vezes a incidência das áreas sem vulnerabilidade. Houve um aumento significativo em relação à incidência de tuberculose em Ribeirão Preto durante os anos estudados, sendo as maiores incidências registradas no ano de 2009. O uso de mapas facilitou a visualização de áreas que merecem uma atenção especial no controle da TB, além disso, a associação da doença com renda, escolaridade e vulnerabilidade social trazem subsídios para que os gestores responsáveis pelo planejamento do município planejem intervenções com uma atenção especial a estas áreas, reunindo esforços para a redução da pobreza e da desigualdade social, alternativas para uma melhor distribuição de renda e melhorar o acesso ao saneamento básico dentre outras prioridades. / In this study we used Bayesian space-temporal regression models to estimate the incidence of TB in Ribeirão Preto, SP (years 2006 to 2009) by the coverage area of health units, associating it with the covariates of interest (IPVS, Income and Education predominant those areas). The method is based on MCMC simulations for estimate the posterior distributions of TB incidence in Ribeirão Preto. As a result, we have maps that show a spatial pattern more clearly, with estimates smoother and less random fluctuations. We observed that the areas with the highest incidence rates also have medium and high social vulnerability index. Concerning income, the prevailing salary range of household heads in these regions is between 0 and 3 minimum wages and the prevailing level of education of household heads in these regions is the elementary school. The results of the models in Bayesian analysis show that with increasing social vulnerability significantly increased the incidence of TB in Ribeirao Preto. In areas where vulnerability is high incidence of TB is nearly 15 times the incidence of areas without vulnerability. There was a significant increase in the incidence of tuberculosis in Ribeirão Preto during the years studied, the highest incidence recorded in 2009. The use of maps improved visualization of areas that deserve special attention for TB control, in addition, the association of disease with income, education and social vulnerability that bring benefits to the managers responsible for planning the municipality to plan interventions with special attention these areas, uniting efforts to reduce poverty and social inequality, alternatives to improve income distribution and improve access to basic sanitation among other priorities.

En esta tesis se han mostrado los conceptos fundamentales de la metodología multinivel, y se han desarrollado los enfoques frecuentista y bayesiano para el análisis de los modelos multinivel logísticos de 2 niveles. Se ha realizado un estudio comparativo entre un método de análisis que no tiene en cuenta la estructura jerárquica de los datos y los métodos multinivel para el análisis de los factores de riesgo de las sibilancias recurrentes en lactantes. Se han comparado los enfoques frecuentista y bayesiano tanto para el análisis de los modelos multinivel de 2 niveles completamente aleatorios, con intercepto y pendiente aleatoria, como para los modelos de 2 niveles con intercepto aleatorio y variables explicativas del primer nivel y del segundo nivel. El resultado obtenido es que los modelos multinivel mejoran la precisión de las estimaciones de los parámetros respecto a los modelos que no tienen en cuenta la estructura jerárquica de los datos / This thesis shows the fundamental concepts of the multilevel methodology, and the frequentist and bayesian approaches for multilevel models for binary responses. A comparative study between a method of analysis which does not consider the hierarchical structure of the data and two multilevel methods when applied to study of wheezing and its risk factors in the first year of life. A bayesian and frequentist methods were compared for fitting a two-level random slope model, with random intercept and random slope, and for a random intercept model with a two level explanatory variables. The results show that the multilevel models improve estimations accuracy of parameters regarding models which do not consider the hierarchical structure of the data.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-02-02T14:14:13Z No. of bitstreams: 1 ViniciusPradoFonseca_DISSERT.pdf: 3767375 bytes, checksum: 2a18933eae79f3f64c9538f795e1ab9f (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-02-08T21:13:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ViniciusPradoFonseca_DISSERT.pdf: 3767375 bytes, checksum: 2a18933eae79f3f64c9538f795e1ab9f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-08T21:13:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ViniciusPradoFonseca_DISSERT.pdf: 3767375 bytes, checksum: 2a18933eae79f3f64c9538f795e1ab9f (MD5) Previous issue date: 2016-06-29 / Um dos principais objetivos da ecologia ? a determina??o de ?reas priorit?rias para preserva??o. A designa??o destas ?reas leva em considera??o diversos fatores, dentre eles a capacidade de preservar uma esp?cie chave ou determinada biodiversidade. Uma das formas mais eficientes para a identifica??o de tais ?reas ? uso de modelos estat?sticos para determinar a ocupa??o e o grau de presen?a das esp?cies espacialmente. Com os recentes avan?os tecnol?gicos tanto computacionais quanto na aquisi??o de dados ambientais de alta resolu??o por sat?lites, estas ferramentas t?m se tornado cada vez mais robustas. Em ambientes marinhos, a log?stica para a coletas de dados e observa??es de fen?menos ecol?gicos costuma ser excessivamente dispendiosa e complicada. Com isso, desenvolver predi??es para distribui??es de esp?cies em ?reas n?o coletadas, baseadas em dados coletados em diferentes locais associadas a informa??es ambientais adquiridas remotamente, muitas vezes de forma gratuita, torna-se essencial. No presente trabalho, foram utilizados m?todos de estat?stica Bayesiana afim de se desenvolver predi??es e gerar mapas das distribui??es espaciais de peixes marinhos da plataforma continental do Rio Grande do Norte, no nordeste Brasileiro. Para tal, duas metodologias foram abordadas em forma de dois artigos distintos. No primeiro, foram desenvolvidos modelos de distribui??o espacial da riqueza de esp?cies desta fauna. No segundo, as esp?cies foram agrupadas em grupos funcionais, baseados em caracter?stica de hist?ria de vida de cada esp?cie, para os quais foram desenvolvidos modelos de distribui??o espacial para a identifica??o de zonas de poss?vel vulnerabilidade em rela??o a fun??es ecol?gicas. Baseado nos resultados de ambos os trabalhos, pode-se apontar duas ?reas de importante valor ecol?gico tanto para a preserva??o de grande biodiversidade de peixes quanto otimizar a preserva??o de fun??es ecol?gicas preservando o funcionamento adequado deste ecossistema. A primeira ? uma regi?o mais afastada da costa que engloba recifes pr?ximos ? quebra da plataforma continental e campos de algas faner?gamas, caracterizando um mosaico de habitats. A segunda caracteriza-se por estar pr?xima a costa em ?reas sob influ?ncia de estu?rios. Espera-se que os resultados aqui obtidos e a metodologia utilizada possam servir para um futuro manejo mais adequada da ?rea bem como para o desenvolvimento de novos trabalhos com a mesma abordagem em diferentes localidades.

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:35:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3632_1.pdf: 1762777 bytes, checksum: e94374ad230aa9afab9b590aa9caa2bd (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Ao longo dos anos, modelos Bayesianos vêm recebendo atenção especial da academia e em aplicações principalmente por possibilitarem uma combinação matemática entre corpos de evidência subjetiva e empírica. A metodologia de integração de Monte Carlo via cadeias de Markov é uma das principais classes de algoritmos para computar estimativas marginais a partir de modelos Bayesianos. Entre os métodos de integração de Monte Carlo via cadeias de Markov, o algoritmo de Metropolis-Hastings merece destaque. Em resumo, para o conjunto de d variáveis (ou componentes) do modelo Bayesiano, X = (X1, X2, , Xd), tal algoritmo elabora uma cadeia de Markov onde cada estado visitado é uma realização de X, x = (x1, x2, , xd), amostrada das distribuições de probabilidades condicionais das variáveis do modelo, f(xi| x1, x2, , xi-1, xi+1, , xd). Quando a simulação é governada por distribuições cuja amostragem direta é viável, o algoritmo de Metropolis-Hastings converge para o método de Gibbs e técnicas de redução de variância tais como Rao-Blackwellization podem ser adotadas. Caso contrário, diante de distribuições cuja amostragem direta é inviável, Rao-Blackwellization é possível a partir do método de griddy-Gibbs, que recorre a funções aproximadas. Esta tese propõe uma variante de griddy-Gibbs que pode ser também classificada como uma extensão do algoritmo de Metropolis-Hastings (diferentemente do método de griddy-Gibbs tradicional que descarta a possibilidade de se rejeitar os valores amostrados ao longo das simulações). Além disso, algoritmos de integração numérica adaptativos e técnicas de agrupamento, tais como o método adaptativo de Simpson e centroidal Voronoi tessellations, são adotados. Casos de estudo apontam o algoritmo proposto como uma boa alternativa a métodos existentes, promovendo estimativas mais precisas sob um menor consumo de recursos computacionais em muitas situações

Ingeniera Civil Industrial / La alta competitividad entre las empresas es una característica presente en muchas industrias. Con esto, los clientes tienen muchas alternativas para satisfacer sus necesidades con bajos costos asociados al cambio entre estas. Con el fin de aumentar la retención de sus clientes, muchas empresas han implementado programas de fidelización o clubes de recompensas, que premian a los miembros que interactúan de manera repetitiva con la compañía. El objetivo del presente trabajo es estudiar el comportamiento de los miembros de un programa de fidelización en relación a las decisiones de compra y canje que realizan durante su permanencia. En específico, se miden dos variables de comportamiento para la evaluar la efectividad del programa en la lealtad de sus miembros: incidencia y monto de compra. Para cumplir el objetivo se realizan tres análisis en base a transacciones de clientes de un club de recompensas de una tienda de retail. Primero, se estudia la incidencia y monto de compra durante la trayectoria al canje usando un modelo Tobit II, que permite considerar correlación entre ambas decisiones y cuya estimación se obtiene con métodos jerárquicos bayesianos para incorporar heterogeneidad continua en los comportamientos de interés. Segundo, mediante un modelo logit binario se analiza la preferencia por productos hedonistas (asociados al lujo o placer) según la cantidad de puntos que requiere el canje. Tercero, con el uso de métodos de matching se determina el efecto del primer canje en el patrón de compra de los consumidores, midiendo a nivel agregado variaciones en incidencia y monto de compra. Los resultados obtenidos muestran la existencia de aceleración o aumento en el esfuerzo invertido a medida que se está más cerca del punto de canje, tanto en incidencia como en el monto gastado en cada compra. El aumento en la probabilidad de compra es mayor cuando se trata de canjes utilitarios, mientras que el aumento en el monto de compra es mayor para canjes hedonistas. En relación a la elección de tipo de canje en función del nivel de esfuerzo requerido, se observó un aumento en la probabilidad de escoger productos hedonistas en los dos niveles de canje más altos. Al estudiar el efecto del primer canje en el comportamiento de compra de los clientes, se observó un aumento de $5.300 en el gasto promedio mensual después de tres meses de efectuado el canje. A partir de los resultados se sugiere ofertar un catálogo de premios con mayor participación de productos hedonistas en los niveles más altos. Además, se recomienda incentivar la ejecución del primer canje puesto que tras este los clientes aumentan su monto promedio de compra. Como trabajo futuro se sugiere explorar otras características que definen el atractivo del producto canjeado y evaluar el efecto del programa en métricas complementarias tales como compras sin tarjeta u interacción con la empresa por otros canales.

We propose Bayesian methods for selecting and estimating different types of mixture models which are widely used inGenetics and MolecularBiology. We specifically propose data-driven selection and estimation methods for a generalized mixture model, which accommodates the usual (independent) and the first-order (dependent) models in one framework, and QTL (quantitativetrait locus) mapping models for independent and pedigree data. For clustering genes through a mixture model, we propose three nonparametric Bayesian methods: a marginal nested Dirichlet process (NDP), which is able to cluster distributions and, a predictive recursion clustering scheme (PRC) and a subset nonparametric Bayesian (SNOB) clustering algorithm for clustering bigdata. We analyze and compare the performance of the proposed methods and traditional procedures of selection, estimation and clustering in simulated and real datasets. The proposed methods are more flexible, improve the convergence of the algorithms and provide more accurate estimates in many situations. In addition, we propose methods for estimating non observable QTLs genotypes and missing parents and improve the Mendelian probability of inheritance of nonfounder genotype using conditional independence structures.We also suggest applying diagnostic measures to check the goodness of fit of QTLmappingmodels. / Nos propomos métodos Bayesianos para selecionar e estimar diferentes tipos de modelos de mistura que são amplamente utilizados em Genética e Biologia Molecular. Especificamente, propomos métodos direcionados pelos dados para selecionar e estimar um modelo de mistura generalizado, que descreve o modelo de mistura usual (independente) e o de primeira ordem numa mesma estrutura, e modelos de mapeamento de QTL com dados independentes e familiares. Para agrupar genes através de modelos de mistura, nos propomos três métodos Bayesianos não-paramétricos: o processo de Dirichlet aninhado que possibilita agrupamento de distribuições e, um algoritmo preditivo recursivo e outro Bayesiano não- paramétrico exato para agrupar dados de alta dimensão. Analisamos e comparamos o desempenho dos métodos propostos e dos procedimentos tradicionais de seleção e estimação de modelos e agrupamento de dados em conjuntos de dados simulados e reais. Os métodos propostos são mais flexíveis, aprimoram a convergência dos algoritmos e apresentam estimativas mais precisas em muitas situações. Além disso, nos propomos procedimentos para estimar o genótipo não observável dos QTL se de pais faltantes e melhorar a probabilidade Mendeliana de herança genética do genótipo dos descendentes através da estrutura condicional de independência entre as variáveis. Também sugerimos aplicar medidas de diagnóstico para verificar a qualidade do ajuste dos modelos de mapeamento de QTLs.

Neste trabalho investigamos os determinantes da adesão de países a dois tratados internacionais de patentes: A Convenção de Paris e o Tratado de Cooperação de Patentes (TCP). Por meio de um modelo hierárquico Bayesiano, apresentamos evidências de que fatores domésticos são importantes para predizer adesão aos tratados estudados. Porém, quais fatores são importantes dependem do tipo de tratado. Para o TCP, que é um tratado que visa reduzir custos de transação, a legislação doméstica de patentes não é relevante. Para a Convenção de Paris, que limita as opções de política na área de patente, a legislação doméstica é fator relevante. Nós mostramos também que os ganhos diretos de participar dos tratados, medido pelo número de patentes no exterior, é uma variável importante e positivamente associada à probabilidade de adesão a ambos os acordos. Apresentamos ainda evidências de que variáveis sistêmicas são importantes e que as mudanças no sistema internacional nos últimos 30 anos são fatores importantes para explicar a adesão. / In this paper we investigate the determinants of the accession of two international patent treaties: the Paris Convention and Patent Cooperation Treaty (PCT). Through a Bayesian hierarchical model, we present evidence that domestic factors are important in predicting accession to the treaties studied. However, what factors are important depends on the type of treaty. For TCP, which is a treaty aimed at reducing transaction costs, the domestic law of patents is not important. For the Paris Convention, which limits the options in the area of patent policy, domestic law is a relevant factor. We also show that the direct gains from participating in treaties, as measured by the number of patents abroad, is an important variable and positively associated with the likelihood of ratification to both agreements. We also present evidence that systemic variables are important and that changes in the international system over the past 30 years are important factors to explain the membership to the treaties.

Geo-neutrinos are electronic anti-neutrinos originated from the beta decay process of some few elements in the decay chains of $^Th$ and $^U$ present in Earth\'s interior. Recent experimental measurements of these particles have been generating great expectations towards a new way for investigating directly the interior of the planet. It is a new multidisciplinary area, which might in the near future bring considerable clues about Earth\'s thermal dynamics and formation processes. In this work, we construct an inferential model based on the multigrid priors method to deal, in a generic way, with the geo-neutrino source reconstruction problem. It is an inverse problem; given a region in space V and a finite and small number of measurements of the potential generated on the surface of V by some charge distribution $ho$, we try to infer $ho$. We present examples of applications and analysis of models in two and three dimensions and we also comment how other a priori information may be included. Furthermore, we indicate the steps for inferring the best locations for future detectors. The objective is to maximize the amount of information liable to be obtained from experimental measurements. We resort to an entropic method of inference which may be applied right after the results of the multigrid method are obtained. / Geo-neutrinos são neutrinos provindos do decaimento beta de alguns poucos elementos nas cadeias de $^$Th e $^$U presentes no interior da Terra. Recentes medidas experimentais dessas partículas têm proporcionado grandes expectativas como uma nova maneira de se investigar o interior do planeta diretamente. Trata-se de uma área multidisciplinar nova, que poderá no futuro próximo nos trazer grandes esclarecimentos sobre a dinâmica térmica e o processo de formação da Terra. Neste trabalho, construímos um modelo de inferência baseado no método de multigrid de priors para tratar, de modo genérico, o problema da reconstrução das fontes de geo-neutrinos no interior da Terra. Trata-se de um problema inverso; dada uma região do espaço V e um número finito e pequeno de medidas do potencial gerado na superfície de V por uma distribuição de carga $ho$, tentamos inferir $ho$. Apresentamos exemplos de aplicações e análises do método em modelos bidimensionais e tridimensionais e também comentamos como outras informações a priori podem ser incorporadas. Além disso, indicamos os passos para se inferir onde detectores futuros devem ser posicionados. O objetivo é maximizar a informação passível de ser obtida das medidas experimentais. Utilizamos um método baseado em inferência entrópica e que pode ser aplicado diretamente depois que os resultados do método de multigrid são obtidos.