Orientador: Rouverson Pereira da Silva / Coorientador: David Luciano Rosalen / Coorientador: Ángel Lázaro Sánchez Isnaga / Banca: Fabio Alexandre Cavichioli / Banca: Leonardo Campos de Assis / Resumo: Dentro do contexto de Agricultura de Precisão, a utilização do direcionamento automático é sem dúvidas uma das ferramentas mais populares entre os agricultores, no entanto, são poucos os produtores de amendoim que utilizam dessa tecnologia. Os benefícios do piloto automático podem ser ainda maiores na cultura de amendoim, visto que uma das principais queixas dos operadores é a dificuldade em manter o trator alinhado com a fileira da cultura no momento do arranquio, o que poderia ser reduzido quando se realiza a semeadura e o arranquio com a utilização do Piloto Automático. Nesse sentido foram realizados dois estudos, sendo o primeiro para avaliar o erro de paralelismo na operação de arranquio, mediante projeto para a execução, com direcionamento automático com sinal RTX. No segundo buscou-se identificar os principais problemas que afetam a operação de arranquio, bem como o erro de paralelismo. No primeiro foi possível observar que o uso do sinal proporcionou erros inferiores a 3,8 cm, da linha projetada com a linha executada na semeadura. No segundo, relata-se que para que o arranquio seja feito com menores perdas deve-se manter monitoramento constante de parâmetros como maturação e teor de água do solo e profundidade de trabalho do arrancador-invertedor. Por fim, é possível concluir que o uso do piloto automático reduz os erros de paralelismo, tanto na semeadura quanto no arranquio de amendoim. / Abstract: Among the precision farming tools, the use of automatic steering is without doubt one of the most popular among farmers, however, few farmers peanut using this technology. The benefits of autopilot may be even greater in the peanut crop, and one of the main complaints of the operators is the difficulty in maintaining the tractor lined up with the culture of the row at the digging. Thus, these effects can be reduced when performing the sowing and digging using the Autopilot. That it was conducted two studies, the first to evaluate the parallelism in the digging operation by design to the implementation, with automatic routing with RTX signal. The second sought to identify the main problems affecting the digging operation as well as the parallelism. At first it was possible to observe that the use of the sign provided lower errors to 3.8 cm, the line designed with the line running at sowing. In the second, it is reported that for the digging is done with smaller losses should be constant monitoring of parameters such as maturation and soil water content and depth of work Starter-Flipping. Finally, we conclude that the use of the autopilot reduces the parallelism errors, both in seeding and in peanut digging. / Mestre

A presente dissertação aborda a otimização de processos industriais através da utilização de projeto de experimentos. Em experimentos planejados, variáveis de respostas são usualmente consideradas como normalmente distribuídas. No entanto, em algumas situações, tal suposição é violada; por exemplo, quando respostas expressam contagens, podendo assumir somente valores inteiros e não-negativos. Nesses casos, é mais provável que as respostas sigam uma distribuição de Poisson e, em sua modelagem, deve-se utilizar os modelos lineares generalizados (MLG), adequados para respostas da chamada família exponencial, à qual pertence a distribuição de Poisson. Se ainda persiste a dúvida quanto ao comportamento das respostas, o modelo de quase-verossimilhança também é uma alternativa possível. Esta dissertação apresenta a reanálise de um experimento, apresentado em Arriba (2005), onde algumas respostas são categóricas. Na análise original do experimento, respostas categóricas foram modeladas através de regressão dos mínimos quadrados ordinários, desconsiderando a violação do pressuposto de normalidade das respostas. Na reanálise aqui apresentada, as variáveis são corretamente abordadas usando-se os modelos lineares generalizados. Como o objetivo do trabalho de Arriba (2005) era a otimização de um processo descrito por múltiplas respostas, comparam-se os resultados da otimização mediante as duas estratégias de modelagem das respostas, além de se propor um método alternativo, mais simplificado, de otimização experimental. / This dissertation deals with the optimization of industrial processes using Design of Experiments. In designed experiments, response variables are often considered as normally distributed. However, in some situations, such assumption is violated; for example, when responses express counts, and only non-negative integers numbers may come up as outcomes. In these cases, it is likely that responses follow a Poisson distribution which is then modeled by generalized linear models (GLM), since such distribution is a member of the exponential family. If a question still holds on the responses behavior, their modeling through the quasi-likelihood method is another option that should be considered. This dissertation analyses an experiment performed by Arriba (2005), where some responses are of categorical nature. In the original analysis presented by Arriba (2005), categorical responses were modeled using ordinary least squares regression, violating the normality assumption associated with that method. In the analysis presented here, variables are appropriately modeled using GLM. Since the objective in Arriba (2005) was optimizing a multiresponse process, results from the two optimization processes are compared. In addition, an alternative experimental optimization method, simpler than the one in Arriba (2005), is also presented.

A presente dissertação tem como objetivo propor uma sistemática para a construção de modelos de previsão de risco de crédito e também comparar o desempenho de três técnicas estatísticas multivariadas utilizadas para sua construção: análise discriminante, regressão logística e redes neurais. O método proposto (denominado Modelo PRC) é composto de seis etapas: (i) delimitação da população; (ii) seleção da amostra; (iii) análise preliminar; (iv) construção do modelo; (v) escolha do modelo e (vi) passos para implantação. O Modelo PRC foi aplicado em uma amostra de 17.005 clientes de uma rede de farmácias com crediário próprio. Os resultados encontrados demonstram uma superioridade das redes neurais em relação às outras duas técnicas, o que era esperado devido a sua abordagem nãolinear na combinação das variáveis. Considerando a venda anual aos clientes da base em estudo e utilizando o modelo neural desenvolvido, estima-se um acréscimo de 65% nos lucros. / This work presents a methodology for credit risk prediction, comparing the performance of three statistical techniques used in the prediction process: discriminant analysis, logistic regression and neural networks. The proposed method (entitled PRC Model) embraces six steps: (i) population definition, (ii) sampling, (iii) preliminary analysis, (iv) model development, (v) model selection and (vi) implementation steps. The PRC Model was applied to a sample of 17,005 customers from an organization, which manages his own credit system and controls a pool of drugstores. The results show the superiority of neural networks over the other two techniques. This was expected due to the non-linear approach of the neural network when dealing with the explanatory variables. Considering the neural network model and the annual sales due to customers included on this study, the use of the proposed methodology indicates a 65% potential profits.

Submitted by Aline Rodrigues Santos (alinears@gmail.com) on 2012-03-28T15:16:00Z No. of bitstreams: 1 2012.02.24 - Versão Final Dissertação v2.pdf: 2563750 bytes, checksum: 78b343996dcb344ccdddc2640d0b2069 (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel (gisele.hannickel@fgv.br) on 2012-03-28T18:22:01Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012.02.24 - Versão Final Dissertação v2.pdf: 2563750 bytes, checksum: 78b343996dcb344ccdddc2640d0b2069 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-03-28T18:22:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012.02.24 - Versão Final Dissertação v2.pdf: 2563750 bytes, checksum: 78b343996dcb344ccdddc2640d0b2069 (MD5) Previous issue date: 2012-02-27 / This dissertation aims to identify how is the use of the Internet by Brazilian considering the dimensions: electronic government, entertainment, information, communication, education, commerce, and analyzing wich items are better discriminators of the dimension and build an indicator of the types of precedence use. The source of data is secondary and provided by the study center on the CETIC ICT Households 2009. And through the statistical technique of Item Response Theory (IRT) of the sample every American will receive a score related to their responses to the items of the scale. This paper presents results that allow us to explain issues related to Internet use for Brazilians. For some dimensions are grouped items to display the dimension broken down into groups. For the dimensions of Electronic Commerce and Electronic Government concluded that the items of its dimensions do not discriminate against groups of Brazilians with their use, because the characteristic curve of the item, each item discriminates against the Brazilians in the same dimension in the same way. As for Communication, Education, and Recreation Information is broken down by groups of items most likely to use by the Brazilian and uses less likely. / A presente dissertação visa identificar como se dá o uso da internet pelos brasileiros considerando as dimensões: governo eletrônico, lazer, informação, comunicação, educação, comércio eletrônico, e analisando itens são melhores discriminadores da dimensão bem como construir um indicador de precedência nos tipos de uso. Para tal será utilizada a fonte de dados secundária fornecida pelo centro de estudos CETIC referente à pesquisa TIC Domicílios 2009. E por intermédio da técnica estatística Teoria da Resposta ao Item (TRI) cada brasileiro da amostra receberá uma pontuação relacionada às suas respostas aos itens da dimensão. Este trabalho apresenta resultados que permitem explicar aspectos relacionados ao uso de internet pelos brasileiros. Para algumas dimensões agrupou-se os itens de modo a apresentar a dimensão discriminada em grupos. Para as dimensões de Comércio Eletrônico e de Governo Eletrônico concluiu-se que os itens de suas dimensões não discriminam grupos de brasileiros com relação o seu uso, pois pela curva característica do item, cada item discrimina os brasileiros na mesma dimensão da mesma forma. Já para Comunicação, Educação, Informação e Lazer são discriminados por grupos de itens mais prováveis ao uso pelo brasileiro e usos menos prováveis.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-02-22T11:25:03Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 634427 bytes, checksum: 3906f8279cac270c858ee145205e3a4f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-22T11:25:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 634427 bytes, checksum: 3906f8279cac270c858ee145205e3a4f (MD5) Previous issue date: 2004-08-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A agricultura de precisão é uma nova tecnologia que pode ser considerada como a habilidade em se monitorar e acessar a atividade agrícola em nível local. Contudo, uma das maiores dificuldades para a implementação dessa nova tecnologia é a falta de modelos para estimar a variabilidade espacial de variáveis envolvidas no sistema. Uma das alternativas para a estimativa da variabilidade espacial tem sido a confecção de mapas de produtividade. Esses mapas são geralmente produzidos com dados obtidos por sensores instalados em colhedoras, que só apresentam o resultado após a colheita. Outra alternativa seriam as imagens de satélite que apresentam limitações quanto a resolução e a periodicidade. A utilização de imagens digitais de alta e baixa resolução tem sido citado por diversos pesquisadores como uma ferramenta promissora para estimar a variabilidade espacial da produtividade. O objetivo geral desta pesquisa foi desenvolver classificadores estatísticos e por redes neurais para discriminar estresse nutricional de nitrogênio e estimar a variabilidade espacial da produtividade na cultura do milho, a partir de vetores de índices de vegetação, para aplicações em sistemas de visão artificial e sensoriamento remoto. Para o estudo da estimativa do estresse nutricional de nitrogênio foi instalado um experimento na Embrapa Milho e Sorgo como parte do projeto PRODETAB 030/01-99. Foram adquiridas imagens digitais de plantas de milho nos estádios V9, V12, V15 e R1, de um experimento instalado no campo segundo o delineamento em blocos ao acaso, com cinco níveis de nitrogênio (0, 30, 60, 90 e 120 kg N.ha -1 ) em três repetições. A câmera ficou posicionada a uma altura de aproximadamente 0,50 m da parte superior das plantas com resolução espacial de 0,10 mm.pixel -1 . Ao contrário dos índices de vegetação isolados, a primeira variável canônica apresentou resultados significativos para estimar o estresse nutricional de nitrogênio. O classificador por redes neurais apresentou maior acurácia do que o estatístico para discriminar estresse nutricional de nitrogênio na cultura do milho. Para estudo da estimativa da variabilidade espacial da produtividade foram adquiridas imagens aéreas de 1000 m de altura com resolução espacial de 250 mm.pixel -1 . Os dados foram coletados em três áreas situadas na Fazenda Experimental de Coimbra da Universidade Federal de Viçosa. Os classificadores estatísticos e por redes neurais apresentaram o mesmo desempenho para estimar a variabilidade espacial da produtividade a partir de informações obtidas em imagens aéreas digitais da cultura do milho. / Precision agriculture is a new technology that can be considered as the ability in monitoring and control the agricultural activity in local level. However, one of the more difficulties for implementation this new technology is a lack of models to evaluate the spatial variability in the system. One of the alternatives for detection spatial variability has been the yield maps. Those maps are generally produced with data obtained for sensor installed in combines, that only present the result after the crop harvesting. Another alternative would be the satellite images, however they have limitations such as resolution and periodicity. Several researchers have mentioned the use of digital images with high and low resolution as promising tools for detection the spatial variability. The general objective of this research was to develop statistical and neural networks classifiers to evaluate nitrogen stress and yield in corn. It was used a vector composed by vegetation indexes for applications in machine vision and remote sensing. To evaluate nitrogen stress for machine vision applications an experiment was installed at Embrapa Milho and Sorgo as part of project PRODETAB 030/01-99. Digital images of maize plants were taken at the growth stages V9, V12, V15 e R1 from a field randomizing block experiment, with five levels of N (0, 30, 60, 90 e 120 kg N.ha -1 ) and three replications. The camera was positioned approximately 0.50 m to the top of the plants with 0.10 mm.pixel -1 spatial resolution. The first canonical variable presented significant results to estimate nitrogen stress. The neural networks classifiers presents potential to discriminate nitrogen stress in corn, for applications in machine vision systems. To estimate corn yield digital aerial images were taken with 250 mm.pixel -1 spatial resolution. The data were collected in three experimental areas of Federal University of Viçosa, Coimbra, MG. The statistical and neural networks classifiers presented same potential to map the yield spatial variability in corn for remote sensing applications. / Tese importada do Alexandria

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-06-05T18:48:36Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 607753 bytes, checksum: 6c910f242adb58351c752e924cd83694 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-05T18:48:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 607753 bytes, checksum: 6c910f242adb58351c752e924cd83694 (MD5) Previous issue date: 2005-05-20 / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Os objetivos deste estudo foram analisar, via simulação de dados, o efeito de diferentes pressuposições quanto à variância dos efeitos ambientais, frente a dados com determinada estrutura de variâncias, e verificar o comportamento de diferentes estratégias de análise frente ao desbalanceamento dos dados. Foram simulados dados referentes a um teste de progênie, do cruzamento de 30 progenitores masculinos com três genitores femininos diferentes cada um, onde cada cruzamento deu origem a dez indivíduos, distribuídos em três locais diferentes. O efeito fixo de local foi gerado de forma a não apresentar diferenças estatísticas significativas. Para cada indivíduo da prole foram geradas informações fenotípicas em cinco idades diferentes. Portanto, o arquivo de dados consistiu de 1020 indivíduos no total, sendo que 900 indivíduos apresentaram registros nas cinco idades, totalizando 4500 registros de produção. Para estudar o efeito da heterogeneidade das variâncias ambientais, em modelos de regressão aleatória adotou-se, modelos que ajustaram uma função polinomial de segundo grau para o efeito genético aditivo e de ambiente permanente e que ajustaram uma função polinomial apenas para o efeito genético aditivo foram analisados, considerando-se ou não a heterogeneidade da variância do efeito de ambiente temporário, gerando-se assim, quatro diferentes modelos de regressão aleatória. Além disso, os modelos de regressão aleatória, repetibilidade e multi-característica foram avaliados sob diferentes níveis de desbalanceamento dos dados. O modelo de regressão aleatória mais adequado foi aquele que considerou a heterogeneidade de variâncias dos efeitos de ambiente permanente e temporário. Assumir pressuposições incorretas sobre a estrutura de covariância dos efeitos aleatórios do modelo conduziu à alterações nas estimativas de componentes de covariância e nas estimativas dos parâmetros genéticos. Sob desbalanceamento sem seleção, todos os modelos apresentaram estimativas de herdabilidade bastante semelhantes aos resultados obtidos quando se considerou o conjunto de dados completos. Entretanto, quando se considerou o efeito da seleção, modelos de regressão aleatória com até 10% de desbalanceamento não promoveram alterações nas estimativas de componentes de variância. / The aim of this study was to analyze the effect of assuming different assumptions about environmental variance effects to data with certain variance structure, and verify genetic parameters estimates in different analysis strategies behind unbalanced data. A progeny test data was simulated, by crossing 30 male with three different female, where each crossing originated ten individuals, distributed in three different places. The fixed effect of place was generated in order not to present significant statistical difference. For each individual offspring, phenotypic information were generated in five different ages. Then, the data consisted in a total of 1020 individuals, in what 900 of them presented information in the five ages, computing 4500 observations of production. To verify the importance of consider or not the environmental heterogeneity of variance, in random regression models, models that adjusted a second polynomial function both for the additive genetic as for the permanent environmental effect and adjusted a polynomial function only for the additive genetic effect were analyzed, considering or not the variance heterogeneity of the temporary environmental effect, then generating four different random regression models. Moreover, the single-trait random regression model, the repeatability model and the multiple-trait model were analyzed on different lost of information levels. The most adequate random regression model was the one who considered both, the variance heterogeneity of permanent environmental effect, and the temporary environmental effect. Assuming the incorrect assumptions about the covariance structure of random effects of the model, conducted to change in the covariance components estimates and in the genetic ixparameters estimates. With incomplete data, without selection, all the models presented heritability estimates very similar to the results when complete data were considered. However, when effect of selection was considered, random regression models with less or equal to 10% of lost of information didn’t conduct to change in the covariance components estimates.

Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:02Z (GMT). No. of bitstreams: 4 Thiago Caiuby Guimaraes.pdf.jpg: 10805 bytes, checksum: 1e943353fdebc0c0a22b5bf16941d6a0 (MD5) Thiago Caiuby Guimaraes.pdf.txt: 98665 bytes, checksum: b19e82090118f914126b0bbcae3e033c (MD5) Thiago Caiuby Guimaraes.pdf: 1472085 bytes, checksum: a300c4a12f4ffc05ffffd0882d69fa21 (MD5) license.txt: 4886 bytes, checksum: e25d5b282448fdb2f9652c6b0683eaa6 (MD5) Previous issue date: 2009-01-27T00:00:00Z / This work has as objective the evaluation of the Brazilian stock market efficiency by applying statistical tests for its posterior formalization using the return on stocks modeled as for example, ARMA, ARCH - GARCH family Models, Decomposition Model and, last but not least, VAR approach. For this work it has been collected intraday data, which are considered high frequency data and therefore less susceptible to alterations in the market structure, either in the macro or microeconomic environments. The data was collected at fiveminutes intervals. The main reason for such decision was due to the low liquidity of the assets shares within the Brazilian financial market, that could have missing values if collected within a shorter period of time. The series that were chosen are: Petrobrás PN, Gerdau PN, Bradesco PN, Vale do Rio Doce PN and the Ibovespa Index. These series are highly representative of the Brazilian stock market. On the basis of the ADF test, it is evidence that the Brazilian stock market could be efficient and, thus is considered models for the series on the equity returns previously mentioned. / Este trabalho tem por objetivo avaliar a eficiência do mercado acionário brasileiro a partir de testes estatísticos, para posterior modelagem das séries de retorno das ações, utilizando os modelos ARMA, ARCH, GARCH, Modelo de Decomposição e, por final, VAR. Para este trabalho foram coletados dados intradiários, que são considerados dados de alta freqüência e menos suscetíveis a possíveis alterações na estrutura de mercado, tanto micro como macroeconômicos. Optou-se por trabalhar com dados coletados a cada cinco minutos, devido à baixa liquidez dos ativos no mercado financeiro (que poderia acarretar em dados ausentes para intervalos de tempo inferiores). As séries escolhidas foram: Petrobrás PN, Gerdau PN, Bradesco PN, Vale do Rio Doce PN e o índice Ibovespa, que apresentam grande representatividade do mercado acionário brasileiro para o período analisado. Com base no teste de Dickey-Fuller, verificou-se indícios que o mercado acionário brasileiro possa ser eficiente e, assim foi proposto modelos para as séries de retorno das ações anteriormente citadas.

Submitted by Cristiane Oliveira (cristiane.oliveira@fgv.br) on 2011-06-13T16:54:53Z No. of bitstreams: 1 66090100001.pdf: 541914 bytes, checksum: f466861cd389b8e6bc1729fbd5cc895b (MD5) / Approved for entry into archive by Vera Lúcia Mourão(vera.mourao@fgv.br) on 2011-06-13T16:58:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 66090100001.pdf: 541914 bytes, checksum: f466861cd389b8e6bc1729fbd5cc895b (MD5) / Approved for entry into archive by Vera Lúcia Mourão(vera.mourao@fgv.br) on 2011-06-13T17:01:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 66090100001.pdf: 541914 bytes, checksum: f466861cd389b8e6bc1729fbd5cc895b (MD5) / Made available in DSpace on 2011-06-13T17:51:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 66090100001.pdf: 541914 bytes, checksum: f466861cd389b8e6bc1729fbd5cc895b (MD5) Previous issue date: 2011-04-28 / This paper presents empirical evidences for the credit channel in Brazil, updating Nelson Sobrinho’s paper (2003); and it consists of a descriptive analysis and econometric tests based on several different indicators of credit market, monetary market and production. The descriptive analysis showed that although the proportion of the credit in the GDP in Brazil is small, when compared with other economies, it has grown in recent years. Likewise, even with the evidence that the cost of credit (measured by spreads) is still high, there is clearly downward trend, which suggests that there has been already a positive development for Brazil’s credit channel. Indeed, the company’s debt measure is increasing and this may indicate that some companies are dependent on banks, which is a necessary condition for credit channel operation. On the other hand, we saw that the maturity of credit operations in Brazil has strongly expanded. This may lead to some efficiency loss in the credit channel as a transmitter of monetary policy. Causality Granger tests indicate that credit Granger causes product with smaller gap than the one found in papers that have been finished in periods later than 10 years, which suggests that the credit channel of monetary policy has become faster when compared to the period concluded in 2001. Still, the monetary supply (M1) does not suggest causality effects on the product. Following this line of thought the real product rapidly reacts to monetary policy shocks, however the analysis shows that the retail sector reacts faster than the industrial sector. Finally it is important to consider the credit and monetary speed to calculate the efficiency of credit channel in Brazil’s monetary policy. Tests based on OLS equations highlight that monetary policy is able to effect real economy through credit speed with a lag of two months. Therefore, tests’ evidences suggest that Brazil’s credit channel is important in the transmission of monetary policy, as predicted by channel credit theory found in economic literature. It has also aggregated value to measure changes on the product and, as a consequence also on inflation when it is used combined with interest rate monetary policy. / O presente trabalho apresenta evidências empíricas para o canal de crédito no Brasil, utilizando como base o trabalho de Nelson Sobrinho (2003). O trabalho consisti-se de uma análise descritiva e de diversos testes econométricos baseados em diferentes indicadores do mercado de crédito, monetário e de produção real. A análise descritiva mostrou que embora a proporção crédito/ PIB no Brasil seja pequena quando comprada a outras economias, a mesma tem crescido nos últimos anos. Da mesma forma, por mais que o custo do crédito (medido pelo spread bancário) seja elevado, há uma tendência declinante, o que já sugere alguma evolução positiva para o canal do crédito no país. De fato, calculamos que a medida de alavancagem das empresas brasileiras vem aumentando, e esse aumento pode indicar dependência das firmas aos bancos, uma das condições necessárias para a operação do canal de crédito. Por outro lado, vimos que a maturidade das operações de crédito no Brasil tem se expandido fortemente, e esse crescimento pode gerar alguma perda de eficiência no canal de crédito como transmissor da política monetária. Os testes de causalidade de Granger mostram que crédito Granger causa o produto com defasagem inferior ao encontrado em trabalhos terminados em períodos anteriores há 10 anos, o que sugere que o canal de crédito da política monetária ficou mais rápido quando comparado ao período encerrado em 2001, ao passo que a oferta monetária (M1) não sugere efeitos de causalidades no produto. Nesse sentido, o produto real reage rapidamente a choques de política monetária, porém a análise mostra que o setor varejista reage mais rapidamente do que o setor industrial. Por fim, importante considerar a velocidade do crédito e da moeda para calcular a eficiência do canal de crédito na política monetária no Brasil. Os testes baseados em equações OLS evidenciam que a política monetária consegue afetar a economia real através da velocidade do crédito a partir de dois meses. Dessa forma, as evidências dos testes sugerem que o canal de crédito no Brasil é importante na transmissão da política monetária, conforme o previsto pela teoria do canal de crédito encontrada na literatura econômica; e gera maior valor a avanços nas alterações no produto e, por conseqüência, na inflação, quando utilizada em conjunto com a política monetária via taxa de juros.

Submitted by Amauri Alves (amauri.alves@ufv.br) on 2015-12-08T16:21:29Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 830285 bytes, checksum: de44c53e0279d7598c799f67d9169a9a (MD5) / Made available in DSpace on 2015-12-08T16:21:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 830285 bytes, checksum: de44c53e0279d7598c799f67d9169a9a (MD5) Previous issue date: 2015-07-27 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O presente estudo objetivou propor modelos de regressão aleatória multicaracterísticos (MRAM) combinando diferentes funções para descrever a produção de leite e a porcentagem de gordura e proteína do leite, em uma avaliação genética de cabras leiteiras via inferência bayesiana. Foram analisados 3.856 registros de produção de leite (MY), porcentagem de gordura (FP) e proteína (PP) no dia do controle da primeira lactação de 535 cabras Alpina e Saanen (incluindo mestiças). As análises iniciais foram realizadas utilizando MRA unicaracterísticos (MRAU), nos quais para todos os efeitos (curva média, genética aditiva e de ambiente permanente), os seguintes modelos foram considerados: terceira e quinta ordem dos polinômios ortogonais de Legendre; B-splines lineares com três (na 1°, 20° e 40° semana) e cinco (na 1°, 8°, 15°, 20° e 40° semana) nós, função de Ali e Schaeffer (Ali e Schaeffer, 1897) e função de Wilmink (Wilmink, 1987). As variâncias residuais foram consideradas heterogêneas com três classes: 1 a 3, 4 a 8 e 9 a 40 semanas de lactação. Depois da definição dos melhores MRAU para descrever cada característica (MY, FP e PP), baseado no Critério de Informação da Deviance (DIC), as funções foram combinadas para compor o MRAM (MRAM combinado). O modelo baseado na função de Ali e Schaeffer apresentou melhor ajuste para as características MY e PP, enquanto o modelo baseado nos polinômios ortogonais de Legendre de quinta ordem (Leg5) foi o melhor para descrever FP. Todos os MRA testados considerando a combinação de funções apresentaram menores valores de DIC, demonstrando a superioridade destes modelos quando comparados a outros MRAM baseados somente em uma função. Entre os MRAM combinados, aquele que considerou a função de Ali e Schaeffer para descrever MY e PP e o Leg5 para descrever FP apresentou o melhor ajuste. As estimativas de herdabilidade para MY e FP foram próximas até 20 semanas, e variaram de 0,25 até 0,54. As estimativas de herdabilidade para PP foram, em geral, maiores que as estimativas para MY e FP, variando de 0,35 até 0,51. A correlação genética entre MY e FP e entre MY e PP ao decorrer do período de lactação foram negativas, exceto para o período imediatamente após o pico de lactação. A correlação genética entre FP e PP foi positiva e aproximadamente constante durante a lactação (aproximadamente 0,54). Conclui-se que a combinação de diferentes funções em um único MRAM pode ser uma alternativa plausível para a avaliação genética conjunta de diferentes características longitudinais. / The present study aimed to propose multiple-trait random regression models (multiple-trait RRM) combining different functions to describe milk yield, fat and protein percent in a dairy goats genetic evaluation by using MCMC (Markov Chain Monte Carlo) Bayesian inference. Were analyzed 3,856 milk yield (MY), fat (FP) and protein (PP) percent test-day records from 535 first lactation of Saanen and Alpine goats (including crosses). The initial analyses were performed using single- trait RRM, in which for all effects (average curve, additive genetic and permanent environmental) the following models were considered: third and fifth order Legendre polynomials, linear B-splines with three (at 1, 20 and 40 weeks) and five (at 1, 8, 15, 20 and 40 weeks) knots, Ali and Schaeffer function (Ali and Schaeffer, 1987) and Wilmink function (Wilmink, 1987). Residual variances were modeled by a step function with three classes: 1 to 3, 4 to 8, and 9 to 40 weeks of lactation. After definition of the best single-trait RRM to describe each trait (MY, FP, PP) based on the Deviance Information Criterion (DIC), the functions were combined to compose the multiple-trait RRM. The model based on Ali and Schaffer function fitted better for MY and PP, while the model based on fifth order Legendre polynomials (Leg5) was the best one for FP. All tested RRM considering the combinations of functions presented lower DIC values, showing the superiority of these models when compared to other multiple-trait RRM based only on one function. Among the combined RRM, those considering Ali and Schaeffer function to describe the MY and PP, and Leg5 to describe the FP, presented the best fit. Estimates of heritability for MY and FP were close until 20 weeks, ranging from 0.25 at 0.54. The estimates of heritability for PP were, in general, higher than the estimates for MY and FP, ranging from 0.35 until 0.51. The genetic correlation between MY and FP and between MY and PP throughout the lactation period were negative, except for the period immediately after lactation peak. The genetic correlation between FP and PP was positive and approximately constant throughout the lactation (about 0.54). We concluded that combining different functions in a unique multiple-trait RRM can be an plausible alternative for joint genetic evaluation of different longitudinal traits.

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2016-04-22T11:01:49Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3258723 bytes, checksum: 86a5f49b070b6d78e456fa633e53bd18 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-22T11:01:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3258723 bytes, checksum: 86a5f49b070b6d78e456fa633e53bd18 (MD5) Previous issue date: 2015-12-17 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Aplicações recentes da predição genômica na área vegetal têm incentivado o seu uso em melhoramento de plantas. O desenvolvimento de ferramentas genômicas para acelerar o melhoramento de cana-de-açúcar está atrasado em comparação com outras grandes culturas, portanto, estudos empíricos devem ser realizados para avaliar a utilidade desta abordagem para o melhoramento desta importante cultura. Os objetivos desse trabalho foram: i) avaliar a acurácia da predição de quatro caracteres quantitativos de cana-de- açúcar usando informação de marcadores SNPs e ii) comparar acurácias entre predições usando pedigree e informação genômica. Valores genéticos foram preditos em uma população de melhoramento da fase T2 de 514 indivíduos genotipados com 37.024 marcadores SNP. Cinco modelos preditivos foram avaliados: Genomic BLUP (GBLUP), Bayesian LASSO (BL), Bayes A (BA), Bayes B (BB) e Bayesian Ridge Regression (BRR). As acurácias dos métodos foram avaliadas através da correlação entre valores genéticos preditos e observados por meio de validação cruzada. Os métodos apresentaram valores de acurácia muito semelhantes. No entanto, houve diferenças marcantes nas acurácias obtidas entre características. A maior acurácia foi obtida para fibra pelo método BRR (0,57) e a menor foi obtida para toneladas de pol por hectare pelo método Bayes B (0,07). Na comparação da predição utilizando pedigree e informação genômica exibiu valores mais elevados de correlação, bem como desvio padrão inferior, exceto para toneladas de cana por hectare e toneladas de pol por hectare. A informação genômica explicou maior proporção da variância genética em comparação com o pedigree. Acurácias satisfatórias foram obtidos utilizando informação genômica, especialmente para percentual de pol em cana e porcentagem de fibra em bagaço. Assim, sua utilização pode ser um abordagem eficaz para a melhoria das características agronômicas desejáveis em uma cultura poliplóide complexa. / The development of genomic tools for speed up sugarcane breeding has been delayed compared to other major crops, therefore, empirical studies must be conducted to evaluate the usefulness of this approach on this important crop. The objectives of our study were: i) to assess the accuracy of prediction of four quantitative traits using genomic information of SNP markers in a commercial sugarcane breeding population; ii) to compare the accuracy between predictions using pedigree and genomic information. Genetic values were predicted in a second phase trial population of 514 individuals genotyped with 37,024 SNP markers. Five statistical predictive models were evaluated: Genomic BLUP (GBLUP), Bayesian LASSO (BL), Bayes A (BA), Bayes B (BB) and Bayesian Ridge Regression (BRR). Accuracies of the methods were assessed through the correlation between observed and predicted genetic values in a lO-fold cross validation. The methods exhibited very similar accuracy values regarding the trait. Nevertheless, there were marked differences among traits. The highest accuracy was obtained for FB by the BRR method (0.57) and the lowest was obtained for TPH by Bayes B method (0.07). Two models (pedigree - P and pedigree + genomic - P+G) were fitted and used to predict the traits in order to compare the prediction accuracy using pedigree and genomic information. Overall, P+G exhibited higher correlation values, as well as lower standard deviation, except for the traits TSH and TPH. Genomic information explained higher proportion of the genetic variance in comparison to the pedigree. Satisfactory accuracies were obtained by using genomic information, especially for pol percentage in sugarcane and fiber percentage in bagasse. Thus, the use of genomic information could be more efficient per unit of time for improvement of desirable agronomic traits in a complex polyploid crop.