Made available in DSpace on 2014-06-12T17:39:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / Nesta dissertação empregamos a teoria de dinâmica simbólica como ferramenta matemática para abordar o problema da representação de seqüências de símbolos que podem ser modeladas por sistemas dinâmicos simbólicos de memória finita. Utilizando teoria de autômatos, apresentamos novos algoritmos para gerar grafos determinísticos com número mínimo de vértices que apresentam a linguagem de um sistema dinâmico simbólico de memória finita. Para isto, definimos um novo método empregando fundamentos da teoria algébrica de linguagem pata determinar as classes da relação de equivalência ? de Myhill-Nerode sobre a linguagem do sistema dinâmico simbólico de memória finita. O método apresentado é estendido é estendido para sistemas dinâmicos simbólicos de memória finita periódicos que formam a classe (na teoria de dinâmica simbólica) utilizada para modelar conjuntos de seqüências com restrição empregadas tanto para correção de erros quanto para codificação de linha

Introdução: O número de estudos relacionados à Síndrome Metabólica (SM) vem aumentando nos últimos anos, muitas vezes motivados pelo aumento do número de casos de sobrepeso/obesidade e diabetes Tipo II levando ao desenvolvimento de doenças cardiovasculares e, como consequência, infarto agudo do miocárdio e AVC, dentre outros desfechos desfavoráveis. A SM é uma doença multifatorial composta de cinco características, porém, para que um indivíduo seja diagnosticado com ela, possuir pelo menos três dessas características torna-se condição suficiente. Essas cinco características são: Obesidade visceral, caracterizada pelo aumento da circunferência da cintura, Glicemia de jejum elevada, Triglicérides aumentado, HDL-colesterol reduzido, Pressão Arterial aumentada. Objetivo: Estabelecer a rede de associações entre os fenótipos que compõem a Síndrome Metabólica através do aprendizado de estruturas de dependência, decompor a rede em componentes de correlação genética e ambiental e avaliar o efeito de ajustes por covariáveis e por variantes genéticas exclusivamente relacionadas à cada um dos fenótipos da rede. Material e Métodos: A amostra do estudo corresponderá a 79 famílias da cidade mineira de Baependi, composta por 1666 indivíduos. O aprendizado de estruturas de redes será feito por meio da Teoria de Grafos e Modelos de Equações Estruturais envolvendo o modelo linear misto poligênico para determinar as relações de dependência entre os fenótipos que compõem a Síndrome Metabólica / Introduction: The number of studies related to Metabolic Syndrome (MetS) has been increasing in the last years, encouraged by the increase on the overweight / obesity and Type II Diabetes cases, leading to the development of cardiovascular disease and, therefore, acute myocardial infarction and stroke, and others unfavorable outcomes. MetS is a multifactorial disease containing five characteristics, however, for an individual to be diagnosed with MetS, he/she may have at least three of them. These characteristics are: Truncal Obesity, characterized by increasing on the waist circumference, increasing on Fasting Blood Glucose, increasing on Triglycerides, decreasing on HDL cholesterol and increasing on Blood Pressure. Aims: Establish the best association network between MetS phenotypes through structured dependency learning between phenotypes considering genetic variants exclusively related to each phenotype. Materials and Methods: The study sample is composed of 79 families, 1666 individuals of a city in a rural area of Brazil, called Beapendi. Structured learning will use graph theory and Structural Equations Models to establish the dependency relations between MetS phenotypes

Introdução: O número de estudos relacionados à Síndrome Metabólica (SM) vem aumentando nos últimos anos, muitas vezes motivados pelo aumento do número de casos de sobrepeso/obesidade e diabetes Tipo II levando ao desenvolvimento de doenças cardiovasculares e, como consequência, infarto agudo do miocárdio e AVC, dentre outros desfechos desfavoráveis. A SM é uma doença multifatorial composta de cinco características, porém, para que um indivíduo seja diagnosticado com ela, possuir pelo menos três dessas características torna-se condição suficiente. Essas cinco características são: Obesidade visceral, caracterizada pelo aumento da circunferência da cintura, Glicemia de jejum elevada, Triglicérides aumentado, HDL-colesterol reduzido, Pressão Arterial aumentada. Objetivo: Estabelecer a rede de associações entre os fenótipos que compõem a Síndrome Metabólica através do aprendizado de estruturas de dependência, decompor a rede em componentes de correlação genética e ambiental e avaliar o efeito de ajustes por covariáveis e por variantes genéticas exclusivamente relacionadas à cada um dos fenótipos da rede. Material e Métodos: A amostra do estudo corresponderá a 79 famílias da cidade mineira de Baependi, composta por 1666 indivíduos. O aprendizado de estruturas de redes será feito por meio da Teoria de Grafos e Modelos de Equações Estruturais envolvendo o modelo linear misto poligênico para determinar as relações de dependência entre os fenótipos que compõem a Síndrome Metabólica / Introduction: The number of studies related to Metabolic Syndrome (MetS) has been increasing in the last years, encouraged by the increase on the overweight / obesity and Type II Diabetes cases, leading to the development of cardiovascular disease and, therefore, acute myocardial infarction and stroke, and others unfavorable outcomes. MetS is a multifactorial disease containing five characteristics, however, for an individual to be diagnosed with MetS, he/she may have at least three of them. These characteristics are: Truncal Obesity, characterized by increasing on the waist circumference, increasing on Fasting Blood Glucose, increasing on Triglycerides, decreasing on HDL cholesterol and increasing on Blood Pressure. Aims: Establish the best association network between MetS phenotypes through structured dependency learning between phenotypes considering genetic variants exclusively related to each phenotype. Materials and Methods: The study sample is composed of 79 families, 1666 individuals of a city in a rural area of Brazil, called Beapendi. Structured learning will use graph theory and Structural Equations Models to establish the dependency relations between MetS phenotypes

Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2017-06-08T12:06:15Z No. of bitstreams: 1 Emanuelle Nava Smaniotto_.pdf: 445452 bytes, checksum: 5741b34057dbeb9c0f08c71040f4979b (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-08T12:06:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Emanuelle Nava Smaniotto_.pdf: 445452 bytes, checksum: 5741b34057dbeb9c0f08c71040f4979b (MD5) Previous issue date: 2017-02-24 / Nenhuma / Este trabalho apresenta uma análise sobre o impacto da oferta de crédito no investimento privado no Brasil, entre 2001 e 2016. Para isso, é introduzida a metodologia de Mudança de Regimes Markovianos (MR-DR), de modo a capturar os diferentes ciclos existentes entre Crédito Livre, Crédito Direcionado e Investimento Privado. Ademais, é aplicado o modelo de Vetores Autorregressivos (VAR/VEC), com o intuito de analisar as causalidades e funções impulso-resposta. É possível comprovar o impacto positivo das séries de crédito sobre o investimento privado. Demonstra-se, também, a importância da concessão de crédito direcionado para a sustentação dos níveis de investimento privado nos períodos de instabilidade econômica. Desta forma, consolida-se junto à literatura mais um indício da importância de políticas macroeconômicas em períodos de instabilidade, com exemplo ao período pós crise de 2009, mediante intensificação de Recursos Direcionados, de modo a manter os níveis de Formação Bruta de Máquinas e Equipamentos no país. / This paper shows an analysis about the credit supply impact on private investment in Brazil, between 2001 and 2016. For this purpose, the Markovian Regime Change (MR-DR) methodology is introduce in order to capture the different cycles between Free Credit, Directed Credit and Private Investment. In addition, the Autoregressive Vectors (VAR / VEC) model is apply to analyze the causalities and impulse-response functions. It was possible to prove the positive impact of the credit series on private investment. Thus, is demonstrate the importance of directed credit concession for sustaining private investment levels in periods of economic instability. On another hand, an indication of the importance of macroeconomic policies in periods of instability, with an example to the post-crisis period of 2009, has been consolidated along with the literature, through intensification of Directed Resources, in order to sustain the levels aboutPrivate Investment (FBME) in country.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-04-24T14:03:12Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) dissertacao-mestrado.pdf: 2772669 bytes, checksum: 25b575026c012270168ca5a4c397d063 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-24T14:03:12Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) dissertacao-mestrado.pdf: 2772669 bytes, checksum: 25b575026c012270168ca5a4c397d063 (MD5) Previous issue date: 2015-07-29 / CNPQ / N-Graphs is a multiple conclusion natural deduction with proofs as directed graphs, motivated by the idea of proofs as geometric objects and aimed towards the study of the geometry of Natural Deduction systems. Following that line of research, this work revisits the system under a purely combinatorial perspective, determining geometrical conditions on the graphs of proofs to explain its soundness criterion and proof growth during normalization. Applying recent developments in the fields of proof graphs, proof-nets and N-Graphs itself, we propose a linear time algorithm for proof verification of the full system, a result that can be related to proof-nets solutions from Murawski (2000) and Guerrini (2011), and a normalization procedure based on the notion of sub-N-Graphs, introduced by Carvalho, in 2014. We first present a new soundness criterion for meta-edges, along with the extension of Carvalho’s sequentization proof for the full system. For this criterion we define an algorithm for proof verification that uses a DFS-like search to find invalid cycles in a proof-graph. Since the soundness criterion in proof graphs is analogous to the proof-nets procedure, the algorithm can also be extended to check proofs in the multiplicative linear logic without units (MLL−) with linear time complexity. The new normalization proposed here combines a modified version of Alves’ (2009) original beta and permutative reductions with an adaptation of Carbone’s duplication operation on sub-N-Graphs. The procedure is simpler than the original one and works as an extension of both the normalization defined by Prawitz and the combinatorial study developed by Carbone, i.e. normal proofs enjoy the separation and subformula properties and have a structure that can represent how patterns lying in normal proofs can be recovered from the graph of the original proof with cuts. / N-Grafos é uma dedução natural de múltiplas conclusões onde provas são representadas como grafos direcionados, motivado pela idéia de provas como objetos geométricos e com o objetivo de estudar a geometria de sistemas de Dedução Natural. Seguindo esta linha de pesquisa, este trabalho revisita o sistema sob uma perpectiva puramente combinatorial, determinando condições geométricas nos grafos de prova para explicar seu critério de corretude e crescimento da prova durante a normalização. Aplicando desenvolvimentos recentes nos campos de grafos de prova, proof-nets e dos próprios N-Grafos, propomos um algoritmo linear para verificação de provas para o sistema completo, um resultado que pode ser comparado com soluções para roof-nets desenvolvidas por Murawski (2000) e Guerrini (2011), e um procedimento de normalização baseado na noção de sub-N-Grafos, introduzidas por Carvalho, em 2014. Apresentamos primeiramente um novo critério de corretude para meta-arestas, juntamente com a extensão para todo o sistema da prova da sequentização desenvolvida por Carvalho. Para este critério definimos um algoritmo para verificação de provas que utiliza uma busca parecida com a DFS (Busca em Profundidade) para encontrar ciclos inválidos em um grafo de prova. Como o critério de corretude para grafos de provas é análogo ao procedimento para proof-nets, o algoritmo pode também ser estendido para validar provas em Lógica Linear multiplicativa sem units (MLL−) com complexidade de tempo linear. A nova normalização proposta aqui combina uma versão modificada das reduções beta e permutativas originais de Alves com uma adaptação da operação de duplicação proposta por Carbone para ser aplicada a sub-N-Grafos. O procedimento é mais simples do que o original e funciona como uma extensão da normalização definida por Prawitz e do estudo combinatorial desenvolvido por Carbone, i.e. provas em forma normal desfrutam das propriedades da separação e subformula e possuem uma estrutura que pode representar como padrões existentes em provas na forma normal poderiam ser recuperados a partir do grafo da prova original com cortes.

[pt] A compreensão dos atuais processos produtivos é essencial neste momento em que o conhecimento tornou-se um importante gerador de valor. Uma visão holística dos conhecimentos que estão disseminados, de forma dispersa, entre profissionais, consultores e acadêmicos é necessária para a síntese de novas teorias da produção. Pesquisadores de gerência de operações freqüentemente usam mapeamento causal como um mecanismo para construir e comunicar teorias, particularmente em suporte à pesquisa empírica. As abordagens mais usuais para capturar dados cognitivos para um mapa causal são brainstorming e entrevistas, os quais exigem muito tempo e apresentam um significativo custo em sua implementação. Esta tese visa gerar uma metodologia (Metodologia Evocativa para Mapeamento Causal - ECMM) voltada para aplicação em pesquisa sobre gerência de operações para coletar e estruturar dados disseminados de forma desagregada, como conhecimento e experiência profissional e acadêmica, contidos nas opiniões de um grande número de especialistas dispersos demograficamente e geograficamente. Isto é alcançado evocando opiniões, codificando-as em variáveis e reduzindo o grupo em conceitos e relações. Tem-se uma especial preocupação em conseguir este objetivo em tempo factível e com baixo custo. A coleta de dados é assíncrona, via Internet, possui dois ou três turnos (à semelhança do método Delfos). A análise de dados usa codificação, técnica de grupamento hierárquica e escalamento multidimensional para identificar conceitos na forma de mapas cognitivos. A ECMM foi ilustrada com aplicações que demonstram sua viabilidade. Aplicou-se nas áreas de gestão da cadeia de suprimento (SCM) e administração de serviços (SM) com a participação de aproximadamente 1.300 respondentes de empresas e universidades de quase 100 países. Dentre os desdobramentos para pesquisas futuras propõe-se aplicar nas áreas de ECMM em SCM e SM visando a uni-las em um tema: gestão da cadeia de suprimento de serviços. / [en] The understanding of the present productive processes is essential at this moment when knowledge became an important value creator. A holistic vision of the pieces of knowledge that are spread out and dispersed among practitioners, consultants and academics is necessary for the synthesis of new theories of production. Operations management researchers often use causal mapping as a key tool for building and communicating theory, particularly in support of empirical research. The widely accepted approaches for capturing cognitive data for a causal map are informal brainstorming and interviews, which require a time- consuming and significant cost of implementation. This dissertation aims at creating a methodology (Evocative Causal Mapping Methodology - ECMM) intended for use in operations management research for collecting and structuring dispersed data spread out as practical and research knowledge, and experience contained in the opinions of a large number of specialists demographically and geographically scattered. This is accomplished by evoking opinions, encoding them into variables and reducing the resulting set to concepts and relationships. A special concern is to achieve this goal in a feasible time and cost- efficient way. ECMM consists of two or three round, Delphi- like, Internet-based asynchronous data collection, and a data analysis that uses a coding panel of experts, hierarchical cluster analysis and multidimensional scaling for identifying concepts on cognitive map formats. Applications illustrate ECMM and demonstrate its feasibility. They were developed on supply chain management (SCM) and service management (SM) involving about 1,300 respondents of companies and universities of about 100 countries. Among possible unfolding future studies, this dissertation proposes to apply ECMM in SCM and SM aiming at unifying them into a single topic: service supply chain management.

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.

[pt] A habilidade de determinar o momento ótimo para investir proporciona uma vantagem estratégica para as empresas em um ambiente competitivo. Se por um lado as incertezas exógenas podem ser fontes inibidoras do investimento, sob pressão dos competidores, essas empresas podem auferir uma vantagem competitiva caso invistam primeiro. Esta tese sintetiza os conceitos aplicados às metodologias de Opções Reais e da Teoria dos Jogos para propor uma metodologia de avaliação que contribui para a análise financeira de investimentos no mercado imobiliário. O primeiro modelo da tese é um modelo econométrico que considera as inter-relações na formação dos preços que compõem a dinâmica do mercado imobiliário do Rio de Janeiro, através de um modelo de autorregressão vetorial (VAR) identificado por grafos acíclicos direcionados. O objetivo deste trabalho é o de determinar a estratégia ótima de exercício da opção de investimento no equilíbrio de Nash considerando a incerteza na demanda por imóveis em uma região do Rio de Janeiro. Para tanto, o segundo modelo da tese adota uma versão modificada da metodologia de Grenadier (2002) com uma especificação mais adequada e robusta das incertezas para a função de demanda estocástica, em que foi inserida uma elasticidade do fator estocástico. Os parâmetros do modelo foram estimados com ferramentas econométricas a partir de dados reais do mercado imobiliário carioca. Foram realizadas simulações de Monte Carlo da demanda de forma a comparar os oligopólios em termos de níveis de investimento e quantidade produzida. Os resultados obtidos nos modelos de Jogos de Opções Reais desenvolvidos são intuitivos no sentido de que quanto maior a quantidade de concorrentes, menor o nível de demanda (gatilho) exigido para o investimento em novas unidades e quanto maior a volatilidade da demanda, maior o nível de demanda para ser ótimo o investimento. / [en] The ability to determine the optimal investment timing provides a strategic advantage for companies working in a competitive environment. While on the one hand, exogenous uncertainties may inhibit investment, under pressure from competitors, these firms can gain a competitive advantage if they are first movers. This thesis summarizes the concepts applied to Real Options and Game Theory methodologies to propose an evaluation methodology that contributes to the financial analysis of investments in the real estate market. The first model of the thesis is an econometric model that considers the interrelationships in the formation of prices that compose the real estate market dynamics of Rio de Janeiro, through a vector autoregression (VAR) model identified by directed acyclic graphs. The objective of this work is to determine the optimal strategy to exercise the investment option in the Nash equilibrium considering the uncertainty in the real estate demand in a region of Rio de Janeiro. To this end, the second model of the thesis adopted a modified version of the Grenadier (2002) methodology with a more adequate and robust specification of the uncertainties for the stochastic demand function, in which a stochastic factor elasticity was inserted. The parameters of the model were estimated using econometric tools based on real data from the real estate market in Rio de Janeiro. Monte Carlo simulations of demand were performed to compare the oligopolies in terms of levels of investment and quantity produced. The quantitative results obtained are intuitive in the sense that the larger the number of competitors, the lower the level of demand (threshold) required for investment in new units, whereas the greater the volatility of demand, the greater the demand threshold for the investment to be optimal.