Submitted by Milena Rubi ( ri.bso@ufscar.br) on 2017-11-07T17:07:00Z No. of bitstreams: 1 SANTOS_Carlos_2017.pdf: 906783 bytes, checksum: bccefa4afd7b8ef5d98df40bff297122 (MD5) / Approved for entry into archive by Milena Rubi ( ri.bso@ufscar.br) on 2017-11-07T17:07:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 SANTOS_Carlos_2017.pdf: 906783 bytes, checksum: bccefa4afd7b8ef5d98df40bff297122 (MD5) / Approved for entry into archive by Milena Rubi ( ri.bso@ufscar.br) on 2017-11-07T17:07:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 SANTOS_Carlos_2017.pdf: 906783 bytes, checksum: bccefa4afd7b8ef5d98df40bff297122 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-07T17:07:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SANTOS_Carlos_2017.pdf: 906783 bytes, checksum: bccefa4afd7b8ef5d98df40bff297122 (MD5) Previous issue date: 2017-05-09 / Não recebi financiamento / The productive capacity is conventionally estimated by anamorphic or polymorphic calculated site curves; however, these curves have some limitations. Due to these limitations, the objective of this work was to evaluate the creation of growth curves for site classification by the nonlinear quantile regression method and to compare them with the curves generated by the algebraic difference method. The database was collected in two mesoregions of the state of São Paulo (Paulista and Bauru Metropolitan Macro), with 460 measurements in 98 plots with distinct periods in Eucalyptus sp. The site curves were adjusted according to the Chapman-Richards model using the algebraic difference method for anamorphic and polymorphic curves and nonlinear quantum regression (RNLQ). The results of this work allowed to conclude that the site curves adjusted by the RNLQ method are superior to the curves generated by the algebraic difference method by graphical analysis of the residuals with smaller ranged of the errors and greater homogeneity and residual standard error with lower values in the classes in general. / A capacidade produtiva é estimada convencionalmente por meio de curvas de sítio calculadas de forma anamórfica ou polimórfica, contudo, estas curvas possuem algumas limitações. Devido a estas limitações, o objetivo deste trabalho foi avaliar a criação de curvas de crescimento para classificação de sítio pelo método de regressão não linear quantílica e compará-las com as curvas geradas pelo método da diferença algébrica. A ba se de dados foi coletada em duas mesorregiões do estado de São Paulo (Macro Metropolitana Paulista e Bauru), com 460 medições em 98 parcelas com períodos distintos em Eucalyptus sp. As curvas de sítio foram ajustadas segundo modelo de Chapman-Richards pelo método da diferença algébrica para curvas anamórficas e polimórficas e regressão não linear quantílica (RNLQ). Os resultados deste trabalho permitiram concluir que as curvas de sítio ajustadas pelo método da RNLQ são superiores às curvas geradas pelo método da diferença algébrica pela análise gráfica dos resíduos com menor amplitude dos erros e maior homogeneidade e erro padrão residual com menores valores nas classes em geral.

Em um contexto de analise de dados de sobrevivência univariados ou multivariados, dados de tempos de falha caracterizam-se pela possibilidade de poderem ser censurados. Embora comum na pratica, a censura impede o uso de alguns procedimentos estatisticos covencionais o que vem motivando, em especial apos a publicacao do artigo de Cox (1972), o desenvolvimento de metodos estatisticos nessa area. Uma linha de estudo recente e a de que, em algumas situacoes, a variavel resposta esteja sendo inuenciada por variaveis latentes, variaveis estas que sao usadas, em um sentido estatistico, para descreverem efeitos geneticos ou ambientais compartilhados pelos indivduos ou, ainda, covariaveis nao consideradas no estudo. Nesse trabalho, enfase e dada aos modelos de sobrevivencia que consideram tempos de falha multivariados e variaveis latentes. Esses tempos aparecem quando, por exemplo, cada individuo em estudo esta sujeito a diversos eventos ou, quando existe um agrupamento natural ou artificial o qual induz dependencia entre os tempos dos individuos do mesmo grupo. Modelos com variaveis latentes em que tais tempos de falha ocorrem em intervalos de tempo, ou seja, em um contexto de censura intervalar sao especialmente considerados nesse trabalho. O modelo de fragilidade gama para dados de sobrevivencia com censura intervalar e proposto, nesse trabalho, como um criterio para a selecao de bovinos. Como uma alternativa para esta selecao, o modelo de curvas de crescimento com efeitos aleatorios e tambem considerado. Para a estimacao dos parametros envolvidos em ambos os modelos propostos, programas computacionais sao apresentados. Uma abordagem Bayesiana e considerada no processo de estimação sendo, o metodo de Markov chain Monte Carlo (MCMC) utilizado e as distribuicoes a posteriori obtidas, usando-se o amostrador de Gibbs. O modelo de fragilidade gama com censura intervalar e o de curvas de crescimento com efeitos aleatorios sao comparados por meio de um estudo de simulação. Para ilustrar ambos os modelos propostos, estudos com bovinos das racas Nelore e Canchim são utilizados. / In a context of univariate or multivariate survival data analysis, failure times data are characterized by the possibility to be censored. Although common in practice, censoring precludes the use of some conventional statistical procedures and it has been motivating, specially after the publication of the Cox's paper (1972), the development of statistical methods in this area. A recent topic of study is concerned with some situations where the response variable is in uenced by latent variables which are used in a statistical sense to describe genetic or environmental efects shared by individuals or also covariates not considered in the study. In this work emphasis is given to survival models which consider multivariate failure times and latent variables. Such times occur when, for instance, each individual under study is exposed to several events or when there is a natural or artificial clustering that causes dependence among times of those individuals at the same cluster. Models with latent variables where such failure times lie in intervals of time, i.e. in an interval censored context are specially considered in this work. The gamma frailty interval censored survival model is proposed in this work as a selection criterion for cattle. As an alternative selection criterion the growth curves model with random efects is also considered. To estimate the involved parameters in both proposed models, computational programs are presented. A Bayesian approach is considered in the estimation process so that the Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is used and the posterior distributions are obtained using Gibbs sampling. The gamma frailty interval-censored survival model and the growth curves model with random efects are compared using a simulation study. To illustrate both proposed models studies with Nelore and Canchim cattle are used.

A avicultura é uma das principais atividades agropecuárias do Brasil, em 2011 o país produziu 12.230 toneladas de carne de frango, sendo o 3º maior produtor de frango do mundo, apenas atrás dos EUA e China. Parte deste êxito se deve principalmente ao melhoramento genético animal implantado nas últimas décadas. Os objetivos nesse estudo foram: 1º - Comparar as funções das curvas de crescimento: von Bertalanffy, Gompertz, Logística, Richards e Brody, pelo método dos Mínimos Quadrados Ordinários (QMO) e Quadrados Mínimos Ponderados (QMP) a dados de peso vivo para as linhagens experimentais de frango caipira (7P, Caipirão da ESALQ, Caipirinha da ESALQ e Carijó Barbado) e selecionar uma curva de crescimento que melhor descreva o padrão de crescimento para cada linhagem, e estimar os componentes genéticos (herdabilidades e correlações genéticas) dos parâmetros destas funções sob análise bicaracterística; 2º - Comparar modelos com diferentes ordens de ajuste por meio de funções polinomiais de Legendre, sob modelos de regressão aleatória, com variância residual heterogênea, para a estimação dos componentes de (co) variância e avaliação genética de linhagens experimentais de frango caipira (7P, Caipirão da ESALQ, Caipirinha da ESALQ e Carijó Barbado). O modelo que melhor se adequou a curva de crescimento para as linhagens estudadas foi à função de Gompertz ajustado pelo método dos Quadrados Mínimos Ponderados (QMP). Os parâmetros genéticos estimados para as medidas e dos modelos Gompertz ponderado podem ser utilizados como critérios de seleção, pois parecem ter efeito genético considerável para estas características. No entanto, deve-se haver cautela na utilização do parâmetro como critério de seleção para a linhagem Carijó Barbado devido a baixa herdabilidade. As correlações genéticas e fenotípicas entre as características e foram negativas e altas. Indicando que quanto maior o peso assintótico menor a taxa de crescimento. Dentre os modelos de Regressão Aleatória estudados o polinômio de 3ª ordem foi o que melhor se adequou para descrever as curvas de crescimento das linhagens estudadas. As estimativas de variâncias, herdabilidades foram afetadas pela modelagem da variância residual. Em geral as herdabilidades estimadas para as idades de 1 a 84 dias variaram de moderadas a altas para as linhagens estudadas, indicando que qualquer idade pode ser utilizada como critério de seleção. A seleção aos 42 dias de idade pode ser mantida como critério de seleção. / Aviculture is one of the main agribusiness activities in Brazil, in 2011 the country produced 12,230 tons of broiler meat, was the 3rd largest producer of broiler in the world, only behind the USA and China. Part of this success is mainly due to animal genetic improvement implemented in recent decades. In this study, our objectives were: 1 - to compare the functions of the Von Bertalanffy, Gompertz, Logistic, Richards and Brody growth curves by the Ordinary Least Squares and Weighted Least Squares method, from data for body weight from experimental free-range chicken lines (7P, Caipirão da ESALQ, Caipirinha da ESALQ and Carijó Barbado) and select a growth curve that best describes their growth. From this, estimates of the genetic components (heritability and genetic correlations) of the parameters of these functions under bivariate analysis; 2 - Comparing models with different orders of adjustment by means of Legendre polynomial functions under random regression models with heterogeneous residual variance for the estimation of (co) variance and genetic evaluation of experimental free-range chicken lines (7P, Caipirão da ESALQ, Caipirinha da ESALQ and Carijó Barbado). The model that best adapted the growth curve for all lines studied was the Gompertz function adjusted using weighted least squares. Genetic parameters for measurements and can be used as selection criteria because they seem to have considerable genetic effects for these characteristics. There should be caution in using the parameter as a selection criterion for the Carijó Barbado line due to low heritability. The genetic and phenotypic correlations between traits and were negative and high, indicating that the higher the asymptotic weight, the lower the growth rate. Among the Random Regression models studied the 3rd order polynomial was best adapted to describe the growth curves of the lines studied. Estimates of variances and heritabilities were affected by residual variance modeling. Overall heritability estimates between 1 to 84 days of age ranged from moderate to high for all lines, indicating that any age can be used as a selection criterion, including maintaining the current selection at 42 days of age.

Alguns aspectos devem ser considerados nos trabalhos com frutíferas como o ponto adequado de colheita e estratégias de conservação, sendo fundamental a análise do crescimento e desenvolvimento dos frutos. Vários tipos de modelos estatísticos podem descrever os processos de crescimento envolvidos no sistema de produção vegetal, sendo os modelos não lineares considerados mais adequados para esse tipo de estudo. Para que os resultados obtidos no ajuste do modelo sejam válidos é necessário verificar a qualidade de ajuste por meio de uma análise dos resíduos. A distribuição dos resíduos ordinários para os modelos de regressão não linear, é matematicamente trabalhosa e os critérios de diagnóstico são falhos, principalmente em pequenas amostras. Diante de tal fato, Cook e Tsai (1985) definiram o resíduo projetado. O comportamento dos resíduos projetados é melhor do que o dos resíduos ordinários, pois suas propriedades são mais próximas das correspondentes ao resíduo ordinário da regressão normal linear. O ganho é substancial se o teste para a medida de não linearidade for significativo. Por meio dos ajustes dos modelos logístico e de Gompertz aos dados de comprimento de peras foi realizada a análise dos resíduos ordinários e dos resíduos projetados, a fim de evidenciar suas vantagens. Os resíduos projetados se mostraram viáveis para diagnóstico dos modelos e descartaram possíveis tendências apresentadas pelos resíduos normalizados. / Some aspects must be considered in the works with fruit tree such as the appropriate point of harvest and conservation strategies, being fundamental the analysis of growth and fruit developments. Several types of statistical models can describe the growth processes involved in plant production system and the non-linear models are considered more suitable for this type of study. For the results obtained from the model fit to be valid is necessary to check the quality of fit through a residual analysis. The distribution of the ordinary residuals in the non-linear regression models is mathematically complicated and the diagnostic criteria are not precise, mainly in small samples. To overcome this fact, Cook and Tsai (1985) defined the projected residual. The behaviour of the projected residuals is better than the ordinary residuals since their properties are closer to those corresponding to the ordinary residuals for the normal linear regression. The gain is substantial if the test for non-linearity is significant. Through the fit of the logistic and Gompertz models to the pears length data, it was performed an analysis of the ordinary and projected residuals in order to demonstrate their advantages. The projected residuals showed more feasible for the diagnostic of the models and ruled out possible trends presented by normalized residuals.

A exploração de impacto reduzido (EIR) é um método florestal conhecido por ter suas atividades fundamentadas em maior planejamento e colheitas controladas de madeira para garantir maior potencial de recuperação em florestas exploradas, sendo um critério essencial para o desenvolvimento sustentável. No entanto, a extração ilegal de madeira e outras práticas insustentáveis de manejo na Amazônia brasileira continuam aumentando em regiões tropicais e são responsáveis pela diminuição da disponibilidade de madeira, criando uma luta cada vez maior para garantir um rendimento sucessivo de espécies exploradas em ciclos de corte consecutivos. Para superar esse problema, investigamos o padrão de crescimento e o valor das espécies florestais manejadas, a fim de dar subsídio à futuras adequações na legislação aplicada ao manejo e garantir a sustentabilidade florestal. Além disso, buscamos conhecer quais fatores bióticos e abióticos podem influenciar o crescimento, mortalidade e recrutamento da floresta após a exploração, a fim de propor tratamentos silviculturais que acelerem a recuperação dessa floresta para o próximo ciclo de corte. Determinamos também as curvas de crescimento das espécies madeireiras e sua valorização econômica com o passar dos anos, bem como analisamos se a gestão adotada atualmente garante a sustentabilidade florestal no futuro. Essa pesquisa ocorreu na Amazônia Oriental, no Brasil, em uma floresta que foi explorada por EIR e EC. A tese consiste em cinco capítulos: a introdução geral, três capítulos de pesquisa e uma síntese com considerações finais dos estudos. No segundo capítulo, os resultados afirmaram que o crescimento da floresta é maior após o uso da EIR, porém fatores de condição das árvores e vizinhança também podem influenciar o crescimento da floresta e de grupos funcionais. Dessa forma, o aumento da quantidade de lianas, danos na copa e competição unilateral por área basal teve efeito negativo no crescimento florestal. Além disso, o aumento do nível de luz e competição multilateral por densidade pode aumentar as taxas de crescimento das árvores. Os fatores de condição das árvores e vizinhança afetam de maneira diferente os grupos funcionais. Descobrimos também que houve aumento significativo das taxas de crescimento após a colheita florestal, mostrando que as espécies aproveitam o ambiente com muita luz para crescer. No terceiro capítulo, os resultados afirmam que as técnicas de exploração florestal influenciam a mortalidade das árvores, sendo a exploração convencional responsável por maior probabilidade de mortalidade após a colheita florestal; as árvores com nível alto de lianas têm maior probabilidade de mortalidade; as árvores com danos na copa têm maior chance de mortalidade; as maiores árvores (DAP maior) são mais suscetíveis à mortalidade. No quarto capítulo, foi observado que o incremento em diâmetro e área basal, para a maioria das espécies, aumenta com o uso de técnicas de baixo impacto na exploração. As espécies têm diminuição do incremento em diâmetro devido a influência de El Niño. O crescimento de espécies como Dipteryx odorata (Aubl.) Willd., Manilkara bidentata (A.DC.) A.Chev., Manilkara elata (Allemão ex Miq.) Monach. e Handroanthus serratifilius (Vahl) S.Grose é muito lento e a alta intensidade de corte na exploração pode diminuir ainda mais a velocidade de crescimento e recuperação dessas espécies. As menores árvores apresentaram menor crescimento e as maiores árvores apresentaram oscilação das taxas de crescimento logo após a exploração. As espécies madeireiras mais valorizadas são as madeiras nobres de alta densidade, porém como elas não têm a sustentabilidade garantida pelas atividades de exploração, com o passar do tempo são substituídas por espécies de baixa densidade. Esse estudo apresenta a interface entre a ciência do manejo, silvicultura de espécies tropicais e sua prática. Dessa forma, auxilia no aperfeiçoamento das leis e normas que regem o manejo e no desenvolvimento de tratamentos silviculturais específicos em florestas tropicais. Nossos resultados mostram como é possível melhorar as técnicas de exploração de madeira, diminuir a competição, os danos florestais e otimizar a recuperação florestal visando alcançar, num futuro próximo, o manejo florestal sustentável. Esse estudo pode ser utilizado como subsídio à silvicultura de espécies e ações de manejo em diferentes ecossistemas florestais por profissionais do manejo, tomadores de decisão e cientistas, para que a ciência e o setor produtivo possam avançar. / Reduced impact logging (RIL) is a well known forestry method that requires extensive planning and controlled timber harvesting to ensure a greater recovery potential for exploited forests, an essential criteria for sustainable development. However, in the Brazilian Amazon, illegal logging and other unsustainable forest management practices continue to increase in tropical regions and are responsible for decreasing the availability of timber, creating an ever-increasing struggle to guarantee successive yields of timber species in consecutive cutting cycles. To overcome this problem, we investigated the growth pattern and value of managed forest timber species to support future legislation amendments applied to the management and guarantee of forest sustainability in Amazonian Brazil. We examined biotic and abiotic factors that may influence forest growth, mortality, and recruitment after exploration, which gave indication to potential silvicultural treatments that can accelerate forest recovery in succeeding cutting cycles. We also determined timber species growth curves and estimated their financial increase potential overtime as well as analyze whether the management practices currently adopted guarantees forest sustainability in the future. This research took place in Eastern Amazonia, Brazil in a forest that had been harvested using RIL and CL (Conventional logging) techniques. This thesis consists of five chapters: the general introduction, three research chapters and a concluding chapter synthsizing the major findings from the study. In the second chapter, results confirm forest growth to be higher after implementing RIL, but factors related to tree and neighborhood condition can influence forest growth and functional groups. Thus, an increased amount of vines, crown damage and unilateral competition by basal area had a negative effect on forest growth. In addition, increasing light levels and multilateral competition may increase rates of tree growth. Furthermore, factors of tree condition and neighborhood seemed to affect the functional groups differently. We also found there was a significant increase in growth rates after harvesting, indicating that species take advantage of the greater availability of light within their environment. In the third chapter, the results affirm that the techniques of forest logging influence the mortality of the trees, being the conventional exploitation responsible for a greater probability of mortality after the forest harvest; trees with high lianas have greater likelihood of mortality; trees with crown damage have higher chance of mortality; the largest trees (DBH larger) are more susceptible to mortality. In the fourth chapter, it was observed that most species diameter and basal areas increased with the use of low impact logging techniques. Decreased in species diameter was mainly attributed to the influence of El Niño events. The growth of species such as Dipteryx odorata (Aubl.) Willd., Manilkara bidentata (A.DC.) A.Chev., Manilkara elata (Allemão ex Miq.) Monach. and Handroanthus serratifilius (Vahl) S.Grose are generally very slow growing and high intensity logging may the rate of growth and recovery of these species even more. The smallest trees recorded presented lower rates of growth compared to larger trees which presented an growth rates that oscillated soon after exploitation. The most valued timber species are those of high density, but as they do not have the sustainability guaranteed by exploration activities, over time they are replaced by low density species. This study presents an interface between the science of forest management, forestry of tropical species and its practice. Therefore, it helps to improve the laws and regulations governing the management and development of specific silvicultural treatments in tropical forests. Our findings show how it is possible to improve logging techniques, reduce competition and forest damage and optimize forest recovery in order to achieve sustainable forest management in the near future. This study can be used as a subsidy to the forestry of species and management actions in different forest ecosystems by management professionals, decision makers and scientists, so that science and the productive sector can move forward.

Após o ajuste individual das 55 vacas estudadas pelo modelo Gompertz difá- sico com estrutura de erros autorregressiva de ordem 1 (totalizando 7 parâmetros), notou-se que apenas 6 vacas tinham problemas nas estimativas de seus parâmetros (não convergentes ou não signicativos), dessa forma continuou-se o trabalho proposto com 49 animais. Com as estimativas de cada um dos parâmetros (variáveis nessa etapa) foi realizada a análise de componentes principais e observação do gráco biplot, sendo possível a constatação de que 2 dos parâmetros do modelo continham informações ambíguas com pelo menos um dos demais parâmetros e estes foram retirados da análise, restando 5 parâmetros para o estudo. A análise de componentes principais foi realizada novamente apenas com os 5 parâmetros restantes e os três primeiros componentes principais (escolhidos pelo critério da percentagem de variância original explicada) foram utilizados como variáveis em um processo de agrupamento hierárquico. Após a realização da análise de agrupamentos, observou-se que 5 grupos homogêneos de animais foram formados, cada um com caraterísticas distintas. Desta forma, foi possível identicar animais que se destacavam, positiva ou negativamente, no que tange ao seu peso assintótico e taxa de crescimento. / After individual adjustment of the 55 cows studied using the diphasic Gompertz model with autoregressive structure of errors (totalizing 7 parameters), it was noted that only 6 cows had problems on estimates of the parameters (not converged or not signicant), then the proposed work continued with 49 animals. With each of the parameters estimates (variables at this stage) was performed a principal component analysis and observation of the biplot, and it was possible to nd that two of the model parameters contained ambiguous information with at least one of the other parameters, then these 2 parameters were removed from the analysis, leaving 5 parameters for the study. The principal component analysis was performed again with only ve remaining parameters and the rst three principal components (chosen by the criterion of percentage of original explained variance) were used as variables in a process of hierarchical clustering. After performing the cluster analysis, we found that ve homogeneous groups of animals were formed, each with distinct characteristics. Thus, it was possible to identify animals that stood out, positively or negatively, in terms of their asymptotic weight and growth rate.

Dados consistindo de medidas repetidas tomadas em um mesmo indivíduo são muito comuns na agricultura e biologia. A modelagem de dados desta natureza usualmente envolve a caracterização da relação entre medidas repetidas e covariáveis. Em muitas aplicações, a relação proposta entre as medidas repetidas tem um comportamento não-linear nos parâmetros desconhecidos de interesse. Por exemplo, em estudo de crescimento de arvores, geralmente o comportamento da variável resposta e melhor descrito por um modelo não-linear nos parâmetros porque estes modelos caracterizam melhor a realidade dos fenômenos biológicos em estudo e porque e possvel uma interpretação biológica dos parâmetros. A presença de medidas repetidas em um indivíduo requer um cuidado particular na caracterização da variac~ao entre medidas dentro de uma mesma unidade experimental e entre unidades. Dados observados na mesma unidade experimental são correlacionados, e é provável que essa correlação decaia ao longo do tempo e que haja variações entre as medidas. Neste trabalho considera-se duas estruturas de covariâncias: erros aleatórios e independentes com media zero e variância 2, esta formulação não incorpora uma possível dependência entre as observações tomadas no mesmo indivíduo, que e comum em estudos longitudinais. Portanto, e importante ter modelos que acomodem a dependência (entre e dentre dos indivíduos) e a heterocedasticidade na sua formulação. Então, considerou-se outra estrutura de covariância, chamada não-estruturada, com a nulidade de permitir que os dados \"contribuam\" na estrutura da matriz de covariâncias. Neste trabalho analisou-se um delineamento em blocos casualizados assumindo um modelo bayesiano hierárquico de três estágios. No primeiro estagio, modelou-se a variação dentro do indivíduo, no segundo estagio a variação entre indivíduos. Este estágio da hierarquia da uma relação explícita entre os parâmetros aleatórios do modelo. No terceiro estagio foi incorporada a incerteza relativa as quantidades desconhecidas no modelo. Para a analise estatística, utilizou-se um conjunto de dados de um experimento conduzido pela Klabin Fabricadora de Papel e Celulose S.A., do Paraná, Brasil, envolvendo duas espécies de eucaliptos e espaçamentos 10 que foram completamente aleatorizados em blocos; em que a variável resposta, definida como o volume solido com casca, foi observada em 16 indivíduos, e quatro indivíduos foram aleatorizados para cada um dos quatro tratamentos. O modelo de Gompertz foi utilizado para representar o crescimento esperado das arvores de eucaliptos. Usando o modelo de Gompertz e possível ter uma interpretação biológica dos parâmetros. Considerando diferentes estruturas de covariância entre as observações, um programa para a analise de dados foi implementado no WinBUGS. / Data consisting of repeated measurements taken on each of a number of individual arise commonly in agricultural and biological applications. Modeling data of this kind usually involves the characterization of the relationship between the measured response and covariate. In many application,the proposed systematic relationship between the measured response is nonlinear in unknown parameters of interest. For example, in growing studies of trees, generally the behavior of the response variable over time is best described by a nonlinear model in the parameters of interest because this model characterizes better the reality of biological phenomenon in study and because is possible to do a biological interpretation of the parameters. The presence of repeated observations on an individual requires particular care in characterizing the random variation among measurements within a given individual and random variation among individuals. Likely the observations made on the same unit are correlated, probability decreasing over time and possible the variances are growth among the serial measurements. In this work we considerer two covariance structure namely: independent random error vectors whose elements are also independent with mean zero and variance 2, but this formulation does not incorporate possible dependence among the observation taken on the same subject neither that in longitudinal studies it is quite common to have the variances varying along the ordered dimension. Therefore, it is important to have models that allow for both dependences (within and between subjects) and also for heteroscedasticity in their formulations. Then we considerer other covariance structure namely: the structure is a non structure which permit that the data set \\tells\"about the covariance structure. In this work we analyzed a randomized block design assuming a three-stage Bayesian hierarchical model. On the rst stage, we model the intra-individual variation, on the second stage, we model the inter-individual variation. This stage of hierarchy gives an explicit relationship between the random parameters. On the third stage, we dene the hyperprior distribution to incorporate the uncertainty about the unknown parameters. For the statistical analysis we used a data set 12 from a experiment conducted at Klabin Fabricadora de Papel e Celulose S.A. from Parana, Brazil, involving two Eucalyptus species and two spacings in a complete randomized design; where the response variable, dened as the solid volume with bark, was evaluated for each of 16 subjects (groups of Eucalyptus trees), and four subjects were randomly assigned to one of four treatments. To represent the expected growing function of the Eucalyptus\'s tree Gompertz nonlinear model was used. Using the Gompertz nonlinear model is possible to a biological interpretation of the parameters. Considering dierent structures covariance within subjects, a program for the analysis of the data set was implemented in WinBUGS.

De fato, por não existir um levantamento antropométrico de crianças com síndrome de Down no Brasil, foi realizado em São Paulo um estudo biométrico prospectivo que permitiu a elaboração de curvas antropométricas avaliando taxas de peso, estatura e perímetro cefálico elaboradas por tabelas e gráficos com valores lapidados de 4 percentis de dois grupos etários de ambos os sexos divididos de 0-24 meses e de 2-8 anos respectivamente.o estudo considerou e excluiu, quando pertinente, fatores ambientais ou genéticos paralelos que eventualmente pudessem interferir nas variáveis avaliadas. A ampla revisão bibliográfica e a comparação dos dados antropométricos permitiram enfatizar a importância de curvas padrões nacionais para estatura, peso e perímetro cefálico de crianças com síndrome de Down, facilitando o diagnóstico diferencial entre outros comprometimentos clínicos, auxiliando na intervenção clínico-Iaboratorial, na prevenção e acompanhamento médico. / Considerint that there is any anthropometrical evaluation in children with Down\'s syndrome in Brazil, the objective of this prospective biometric investigation was to construct anthropometrical curves for weight, stature and cephalic perimeter in children with Down\' s syndrome living in São Paulo urban area. Ali measurements were obtained from January 1980 to December 1999. Ali height or cephalic perimeter values 10% below or above and weight values 16% below or above of the 1st and 3rd quartile were excluded. Tables for each sex during 0-24 months and 2-8 years were presented in mean, standard deviations, percentiles and quartiles and graphics were presented in percitiles. Environmental and genetic factors associated that could interfere in development were identified and the proband excluded from the sample. The employing of a national pattem curve of stature, weight and cephalic perimeter for individuaIs with Down\' s syndrome would be useful in differential diagnosis among other clinical disorders associated to this genetic malformation providing better clinical intervention and prevention of comorbidity.

Dados consistindo de medidas repetidas tomadas em um mesmo indivíduo são muito comuns na agricultura e biologia. A modelagem de dados desta natureza usualmente envolve a caracterização da relação entre medidas repetidas e covariáveis. Em muitas aplicações, a relação proposta entre as medidas repetidas tem um comportamento não-linear nos parâmetros desconhecidos de interesse. Por exemplo, em estudo de crescimento de arvores, geralmente o comportamento da variável resposta e melhor descrito por um modelo não-linear nos parâmetros porque estes modelos caracterizam melhor a realidade dos fenômenos biológicos em estudo e porque e possvel uma interpretação biológica dos parâmetros. A presença de medidas repetidas em um indivíduo requer um cuidado particular na caracterização da variac~ao entre medidas dentro de uma mesma unidade experimental e entre unidades. Dados observados na mesma unidade experimental são correlacionados, e é provável que essa correlação decaia ao longo do tempo e que haja variações entre as medidas. Neste trabalho considera-se duas estruturas de covariâncias: erros aleatórios e independentes com media zero e variância 2, esta formulação não incorpora uma possível dependência entre as observações tomadas no mesmo indivíduo, que e comum em estudos longitudinais. Portanto, e importante ter modelos que acomodem a dependência (entre e dentre dos indivíduos) e a heterocedasticidade na sua formulação. Então, considerou-se outra estrutura de covariância, chamada não-estruturada, com a nulidade de permitir que os dados \"contribuam\" na estrutura da matriz de covariâncias. Neste trabalho analisou-se um delineamento em blocos casualizados assumindo um modelo bayesiano hierárquico de três estágios. No primeiro estagio, modelou-se a variação dentro do indivíduo, no segundo estagio a variação entre indivíduos. Este estágio da hierarquia da uma relação explícita entre os parâmetros aleatórios do modelo. No terceiro estagio foi incorporada a incerteza relativa as quantidades desconhecidas no modelo. Para a analise estatística, utilizou-se um conjunto de dados de um experimento conduzido pela Klabin Fabricadora de Papel e Celulose S.A., do Paraná, Brasil, envolvendo duas espécies de eucaliptos e espaçamentos 10 que foram completamente aleatorizados em blocos; em que a variável resposta, definida como o volume solido com casca, foi observada em 16 indivíduos, e quatro indivíduos foram aleatorizados para cada um dos quatro tratamentos. O modelo de Gompertz foi utilizado para representar o crescimento esperado das arvores de eucaliptos. Usando o modelo de Gompertz e possível ter uma interpretação biológica dos parâmetros. Considerando diferentes estruturas de covariância entre as observações, um programa para a analise de dados foi implementado no WinBUGS. / Data consisting of repeated measurements taken on each of a number of individual arise commonly in agricultural and biological applications. Modeling data of this kind usually involves the characterization of the relationship between the measured response and covariate. In many application,the proposed systematic relationship between the measured response is nonlinear in unknown parameters of interest. For example, in growing studies of trees, generally the behavior of the response variable over time is best described by a nonlinear model in the parameters of interest because this model characterizes better the reality of biological phenomenon in study and because is possible to do a biological interpretation of the parameters. The presence of repeated observations on an individual requires particular care in characterizing the random variation among measurements within a given individual and random variation among individuals. Likely the observations made on the same unit are correlated, probability decreasing over time and possible the variances are growth among the serial measurements. In this work we considerer two covariance structure namely: independent random error vectors whose elements are also independent with mean zero and variance 2, but this formulation does not incorporate possible dependence among the observation taken on the same subject neither that in longitudinal studies it is quite common to have the variances varying along the ordered dimension. Therefore, it is important to have models that allow for both dependences (within and between subjects) and also for heteroscedasticity in their formulations. Then we considerer other covariance structure namely: the structure is a non structure which permit that the data set \\tells\"about the covariance structure. In this work we analyzed a randomized block design assuming a three-stage Bayesian hierarchical model. On the rst stage, we model the intra-individual variation, on the second stage, we model the inter-individual variation. This stage of hierarchy gives an explicit relationship between the random parameters. On the third stage, we dene the hyperprior distribution to incorporate the uncertainty about the unknown parameters. For the statistical analysis we used a data set 12 from a experiment conducted at Klabin Fabricadora de Papel e Celulose S.A. from Parana, Brazil, involving two Eucalyptus species and two spacings in a complete randomized design; where the response variable, dened as the solid volume with bark, was evaluated for each of 16 subjects (groups of Eucalyptus trees), and four subjects were randomly assigned to one of four treatments. To represent the expected growing function of the Eucalyptus\'s tree Gompertz nonlinear model was used. Using the Gompertz nonlinear model is possible to a biological interpretation of the parameters. Considering dierent structures covariance within subjects, a program for the analysis of the data set was implemented in WinBUGS.

Inicialmente, foram analisados dados peso-idade do nascimento até 100 meses de idade, de vacas de quatro grupos genéticos (G): Nelore (NEL), ½Canchim + ½Nelore (CN), ½Angus + ½Nelore (AN) e ½Simental + ½Nelore (SN), pertencentes a Embrapa Pecuária Sudeste, São Carlos. Os animais considerados neste estudo nasceram de 1998 a 2001 (Ano), na primavera e outono (EP), e foram criados em sistema de produção intensiva, recebendo três níveis de suplementação pós-desmama (M): 0, 1,5; 3,0 kg/animal/dia de concentrado. O objetivo neste estudo foi comparar diferentes modelos não-lineares para estimar o crescimento, e avaliar a influência de efeitos de ambiente e grupo genético sobre os parâmetros estimados. Os modelos não-lineares: Brody, Gompertz, Logístico, Von Bertalanffy e Richards foram ajustados por mínimos quadrados ordinários e ponderados, considerando a variância normal e ponderada pelo inverso dos pesos em diferentes períodos. Foi usado o procedimento NLIN do SAS. Os modelos Brody e Von Bertalanffy convergiram para todos os G, havendo, entretanto, leve superioridade do Brody ponderado. Na comparação do ajuste dos modelos considerando o uso do inverso da variância os modelos mostraram-se mais adequado. As estimativas dos parâmetros peso assintótico (A) e taxa de maturidade (k) do modelo de Brody ponderado foram analisadas por meio de modelo que, além do efeito médio global, incluiu os efeitos de G, M, EP e as interações entre estes efeitos. Houve diferenças significativas das curvas de crescimento médias para os G. Na análise individual dos parâmetros A e k estimados através do modelo Brody ponderado, verificou-se que A foi influenciado (P<0,05) por G e EP e k foi influenciado (P<0,05) por M, fornecidos aos animais durante quatro meses após desmama. Melhorias no manejo alimentar resultaram em menor variação na forma das curvas de crescimentos e em altas taxas de maturidade. Na segunda parte, verificou-se a qualidade do modelo Brody, ponderado pelo inverso das variâncias dos pesos, quanto ao ajuste peso-idade como também a influência das estimativas do peso à maturidade (A) e da taxa de maturidade (k) sobre características produtivas das vacas NEL, CN, AN e SN. Foram organizados 10 grupos contemporâneos (GC), com concatenação dos efeitos Ano-EP-M para cada G. Utilizando-se um modelo misto com efeitos de G e GC, foi incluído, alternadamente covariáveis linear e quadrática de A e k, na análise das características produtivas: peso à desmama dos bezerros (PD); número (ND8) e kg (KD8) de bezerros desmamados em até 8 anos de permanência da vaca no rebanho; relação PD/peso da vaca ao parto (PD_PVP); relação PD/peso da vaca à desmama do bezerro (PD_PVD); relação PD/unidade metabólica da vaca (PV0,75) à desmama do bezerro (PDW). Houve diferença significativa (P<0,05) da curva de crescimento entre os grupos genéticos (G) e também entre os grupos de contemporâneos (GC) dentro de G. Verificou-se que estas características foram, em geral, influenciadas (P<0,01) tanto pelos efeitos linear e quadrático de A quanto pelos efeitos linear e quadrático de k. / Initially, were analyzed weight-age data from birth to 100 months of age from cows of four genetic groups (G): Nellore (NEL), ½Nellore + ½Canchim (CN), ½Angus +½Nellore (AN) and ½Simmental + ½Nellore (SN), of a experiment carried out at Embrapa Southeast Cattle Research Center, State of São Paulo, Brazil. The animals considered in this study were born from 1998 to 2001 (Year) in spring and fall (EP), and were managed in intensive production system and submitted to three of levels of supplementation post-weaning (M): 0, 1.5 and 3.0 kg/animal/day of concentrate. The objective of this study was to compare different nonlinear models to fitted growth curves, of beef cattle females, and to evaluate of environmental and genetic group effects on the estimated parameters. The nonlinear models: Brody, Gompertz, Logistic, Von Bertalanffy and Richards were fitted by ordinary least squares and weighted by the inverse of the variances of the weights in different periods. It was used the NLIN procedure of SAS. The parameters asymptotic weight (A) and maturing rate (k) obtained from model of Brody were analyzed by a mixed linear model that, besides the overall mean effect, included the effects of G, M, EP, and the interactions among these effects. The Brody and Von Bertalanffy models converged for all genetic groups, although slight superiority of the weighted Brody. Comparing the goodness of fit of these models, the use of the inverse of variances showed more efficient than the adjust of the models considering normal variances. Individual analysis of A and k estimated the model weighted Brody, the A parameter was influenced (P <0.05) by genetic group and season of birth and k was influenced (P <0 05) for levels of supplementation to the animals. Improvements in feeding supplementation resulted in less variation in the shape of growth curves and rates of maturity. In the second part of the work, it was evaluated the goodness of the Brody model, weighted by the inverse variance weights, in the adjust of weight-age data, and also analyzed the influence of the maturity weight (A) and maturing rate (k) estimates for traits cows productivity. Were organized 10 contemporary groups (CG) with concatenation of effects Year- EP-M for each G. Considering a mixed model with effects of G and CG (10 contemporaneous groups organized by concatenation Year-EP-M effects), linear and quadratic covariate effects of A and k, were added, alternately, for the analysis of the following traits: weaning weight of calve (WW), number (NW8) and kg (KW8) of calves weaned over 8 years of the cow in the herd; WW/weight of the cow at calving (WW_WC); WW/cow weight at weaning of calf (WW_WWC); and WW/metabolic unit of the cow (PV0,75) at weaning of the calf (MW). There was significant difference (P<0.05) of the growth curve among the genetic groups and also among contemporary groups within G. It was found that the production traits were, in general, influenced (P<0.01) by both linear and quadratic effects of A and k.