Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1498414 bytes, checksum: a554a4debb559e9eaa2ce04ffbc8d4c9 (MD5) Previous issue date: 2013-02-26 / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / The genomic wide selection (GWS) emerged in 2001 with the goal of increasing efficiency and accelerating the selection gain in genetic improvement based exclusively on markers after their genetic effects estimated from phenotypic data. In the context of survival analysis, Cox s proportional risk model with random effects was compared to the mixed linear model, both using parenthood matrices based on markers in substitution to basing on pedigree, this method being named GBLUP. The application was made on real data from an F2 population of pigs in which the dependent variable was the time in days, from birth to slaughter of the animal and the covariables: SNP markers (238), sex and handled lot. The data was previously corrected for fixed effects and the accuracy of the method was calculated based on the correlation of the ranks of genomic genetic values predicted in both models with the phenotypic values corrected. The analysis was repeated considering the least number of SNP markers that presented the greatest effect in module. The results showed agreement in the prediction of genomic genetic values and estimation of the effects of markers for both models in the situation of uncensored data and normality. However, when considering censored data, the Cox model with normal random effect was more appropriate, since there was no agreement in the prediction of genomic genetic values and estimation of the effects of markers with the mixed linear model with imputed data. The selection of markers allowed an increase in correlations between the positions of genomic genetic values predicted by the linear model and the Cox frailty model with phenotypic values corrected, being that for the characteristic being analyzed, 120 markers were sufficient to increase the predictive power. / A seleção genômica ampla (GWS) surgiu em 2001 com o objetivo de aumentar a eficiência e acelerar o ganho de seleção no melhoramento genético baseando-se exclusivamente em marcadores após terem seus efeitos genéticos estimados a partir de dados fenotípicos. No contexto de análise de sobrevivência, o modelo de riscos proporcionais de Cox com efeito aleatório foi comparado ao modelo linear misto, ambos usando a matriz de parentesco baseada em marcadores em substituição à baseada em pedigree, método esse denominado GBLUP. A aplicação foi feita aos dados reais de uma população F2 de suínos em que a variável resposta foi o tempo em dias, do nascimento até o abate do animal e as covariáveis: marcadores SNPs (238), sexo e lote de manejo. Os dados foram previamente corrigidos para seus efeitos fixos e a acurácia do método foi calculada com base na correlação dos postos dos valores genéticos genômicos preditos em ambos os modelos com os valores fenotípicos corrigidos. A análise foi repetida considerando menor número de marcadores SNPs que apresentassem maiores efeitos em módulo. Os resultados demonstraram concordância na predição dos valores genéticos genômicos e na estimação dos efeitos de marcadores para ambos os modelos na situação de dados não censurados e normalidade. No entanto, ao considerar a censura, o modelo de Cox com efeito aleatório normal foi o mais apropriado, uma vez que não houve concordância na predição dos valores genéticos genômicos e na estimação dos efeitos de marcadores com o modelo linear misto com dados imputados. A seleção de marcas permitiu um aumento nas correlações entre os postos dos valores genéticos genômicos preditos pelo modelo linear e pelo modelo de fragilidade de Cox com os valores fenotípicos corrigidos, sendo que para a característica analisada, 120 marcadores foram suficientes para maximizar a capacidade preditiva.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:04:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5104.pdf: 2493280 bytes, checksum: 296329e73498a367b56e93dcbe6f0aaa (MD5) Previous issue date: 2013-04-08 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this thesis new families of survival distributions are proposed. Those distributions are derived by assuming a latent activation structure to explain the occurrence of the event of interest. In general, the competitive causes may have different activation mechanisms. Here we assume three different ones, namely, fisrt, random and last actvation mechanisms. The presence of cure fraction are also addressed in two contexts. The models assumed that the number of causes follows a Geometric distribution and the lifetime for these causes follows an Exponential distribution, and a Gamma Generalized distribution. The properties of the proposed distributions are discussed, including a formal proof of its probability density function and explicit algebraic formulas for its reliability and failure rate functions, moments, order statistics and modal value. Inferetial procedure is based on frequentist and Bayesian perspectives. Moreover, Bayesian case influence diagnostics based in -divergence, with include Kulback Leibler divergence measure as a particular case, are developed. Simulation studies are performed and experimental results are illustrated based in real datasets. / Nesta tese, novas famílias de distribuições são propostas para modelar dados de tempo de vida. Essas distribuições são obtidas assumindo que a ocorrência do evento de interesse é explicada por uma estrutura latente de ativação. Em geral, as causas competitivas podem ter diferentes mecanismos de ativação, consideramos os casos: primeiro, último e aleatório. A presença de fração de curados é considerada nestes contextos. Os modelos assumem que o número de causas de risco tem distribuição de probabilidade Geométrica; e o tempo de ativação desses fatores segue distribuição Exponencial ou Gama Generalizada. Propriedades das distribuições propostas são discutidas, incluindo obtenção da função densidade de probabilidade e fórmulas explícitas da função de risco, momentos, estatística de ordem e valor modal. Outro objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de processos inferenciais nas perspectivas clássica e bayesiana. Além disso, as medidas bayesianas de diagnóstico baseadas na divergência, que incluem a divergência de Kulback Leibler como caso particular, são consideradas para detectar observações influentes. Estudos de simulação são realizados e resultados experimentais são obtidos para conjuntos de dados reais.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:04:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6055.pdf: 2487813 bytes, checksum: 7934f8e54bb01e0ea4cc31fa422b3370 (MD5) Previous issue date: 2014-05-30 / Financiadora de Estudos e Projetos / In general, models for survival data with a cure fraction relate the cure fraction with the covariates using different link functions, for example, the logit link function and do not consider the problem of selection of covariates that have an effect on the cure fraction. So, in this work we propose a model that considers a partition of the predictor space in which the cure fraction depends locally of covariates. In this context, it adopts a orthogonal hyperplane tessellation to the axes to obtain a partition of the predictor space with the advantage that the proposed model selects the covariates that have an effect on the cure fraction. The developed modeling extends the Bayesian partition model proposed by Hoggart & Griffin (2001) to include information for qualitative variables with more than two categories and therefore a new computational strategy is considered. This extension allows to capture the effects of covariates on a local structure in which it is considered that the number of competing causes follows a power series distribution. This distribution is flexible because it includes special cases such as the binomial, Poisson, negative binomial and logarithmic distributions. To demonstrate the potential of the methodology, we used two set of data relating with cancer studies. / Em geral, os modelos para dados de sobrevivência com fracão de cura relacionam a fração de cura com as covariáveis por meio de diferentes funções de ligação, por exemplo, a função de ligação logito e não consideram o problema de seleção de covariáveis que tem um efeito na fração de cura. Assim neste trabalho é proposto uma modelagem que considera uma partição do espaço preditor em que a fração de cura depende localmente das covariáveis. Neste contexto, adota-se uma tesselação por hiperplanos ortogonais aos eixos a fim de obter uma partição do espaço preditor com a vantagem que os modelos propostos selecionam as covariáveis que têm efeito na fração de cura. A modelagem desenvolvida estende o modelo de partição bayesiana proposto por Hoggart & Griffin (2001) por incluir informações de variáveis qualitativas com mais de duas categorias e dessa forma uma nova estratégia computacional é considerada. Essa extensão permite capturar os efeitos das covariáveis numa estrutura local na qual considera-se que o número de causas competitivas segue distribuição série de potências. Esta distribuição é flexível pois inclui casos particulares, tais como a distribuição binomial, Poisson, binomial negativa e logarítmica. Para demonstrar o potencial da metodologia descrita, utilizou-se dois conjunto de dados relacionados com estudos de câncer.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:05:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissEMP.pdf: 2351835 bytes, checksum: 336e30a60b741bebe39a08dc4f379ba0 (MD5) Previous issue date: 2006-01-05 / In the medical area, diagnostic tests are used to classify a patient as positive or negative with respect to a given disease. There are simple and more elaborate tests, each one with a speci9ed rate of misclassi9cation. To verify the accuracy of the medical tests, we could have comparisons with a "gold stantard", here is a test with no error. In many situations we could not have "gold standard", by ethical reasons or by chance that the individual is disease free or by high costs of the test. Joseph et al (1999) introduces a Bayesian approach that solves the lack of a gold standard, by using latent variables. In this work, we introduce this Bayesian methodology giving generalizations in the presence of covariates. A comparative study is made with the presence or not of gold standard to check the accuracy of the medical tests. Some diGerent proportions of patients without gold standard are considered in a simulation study. Numerical examples are considered using the proposed methodology. We conclude the dissertation assuming dependence among two or more tests. / Na área médica testes diagnósticos são usados para classi9car um paciente como positivo ou negativo com relação a uma determinada condição ou moléstia. Existem testes mais simples e outros mais elaborados, cada um fornecendo diferentes chances de erro de classi9cação dos pacientes. Para quanti9car a precisão dos testes diagnósticos, podemos compará-los com testes Padrão Ouro , termo utilizado para testes com satisfatória exatidão, como biopsias, inspeções cirúrgicas e outros. Existem algumas condições que não possuem testes considerados Padrão Ouro, outras até possuem, mas não é ético aplicá-los em indivíduos sem a evidência da moléstia, ou ainda o seu uso pode ser inviável devido a seu alto custo ou por oferecer risco ao paciente. Joseph et al. (1999) [16] propõem a abordagem Bayesiana que supera o problema de pacientes não veri9cados pelo teste Padrão Ouro introduzindo variáveis latentes. Apresentamos também esta metodologia considerando a presença de covariáveis, que fornece subsídios para a tomada de decisão médica. Um estudo comparativo é feito para situações com ausência de Padrão Ouro para todos, alguns ou nenhum paciente, e assim, descrevemos sobre a importância de se considerar uma porcentagem de pacientes veri9cados pelo teste Padrão Ouro para melhores estimativas das medidas de desempenho dos testes diagnósticos. Introduzimos um novo parâmetro que classsi9ca o grupo veri9cado ou não veri9cado pelo teste Padrão Ouro. As metodologias propostas são demonstradas através de exemplos numéricos. Como sugestão de continuidade, demonstramos a metodologia para a veri9cação de dependência condicional entre testes diagnósticos.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:05:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissECMM.pdf: 1660938 bytes, checksum: 066c901ea835b9ef55119d64f6806e4a (MD5) Previous issue date: 2004-03-11 / Universidade Federal de Sao Carlos / O fator de Bayes é uma ferramenta utilizada na seleção de modelos. Neste trabalho fazemos uma revisão abrangente de diversos aspectos do fator de bayes. Também apresentamos as soluções disponíveis atualmente para os problemas relacionados à distribuição a priori imprópria como o fator de Bayes intrínseco e o fator de bayes fracional. São apresentados resultados de simulações com o fator de bayes sendo utilizado na seleção de modelos e uma aplicação a um conjunto de dados reais. Nestas smulações e na aplicação utilizamos o fator de Bayes e o fator de Bayes fracional.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:05:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissSCO.pdf: 3276753 bytes, checksum: eea407b94c282f57d7fb7e97200ee05a (MD5) Previous issue date: 2005-03-03 / Universidade Federal de Sao Carlos / Compositional data are given by vectors of positive numbers with sum equals to one. These kinds of data are common in many applications, as in geology, biology, economy among many others. In this paper, we introduce a Bayesian analysis for compositional data considering additive log-ratio (ALR) and Box-Cox transformations assuming a mul- tivariate normal distribution for correlated errors. These results generalize some existing Bayesian approaches assuming uncorrelated errors. We also consider the use of expo- nential power distributions for uncorrelated errors considering additive log-ratio (ALR) transformation. We illustrate the proposed methodology considering a real data set. / Dados Composicionais são dados por vetores com elementos positivos cuja soma é um. Exemplos típicos de dados desta natureza são encontrados nas mais diversas áreas; como em geologia, biologia, economia entre outras. Neste trabalho, introduzimos uma análise Bayesiana para dados composicionais considerando as transformações razão log-aditiva e Box-Cox, assumindo a distribuição normal multivariada para erros correlacionados. Estes resultados generalizam uma abordagem bayesiana assumindo erros não correlacionados. Também consideramos o uso da distribuição potência exponencial para erros não correla- cionados, assumindo a transformação razão log-aditiva. Nós ilustramos a metodologia proposta considerando um conjunto de dados reais.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:05:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissFMTP.pdf: 1395799 bytes, checksum: 92e515da8b8dec81124d070a8fec7082 (MD5) Previous issue date: 2007-09-27 / In several research areas, the study of the occurrence of a phenomenon over a period of time is very common. In this case, if we use the theory of Generalized Linear Models to analyze the subject of interest, we ll have, as a consequence, incorrect inferences concerning regression parameters and inefficient estimators, since considering the random variables as independent responses, is the main characteristic of this theory. When the variable response is observed over time, there can be a correlation between the observations and that must be taken into consideration on the estimation of the parameters. To incorporate this temporal dependence, we can use the theory of Generalized Estimating Equations, proposed by Liang & Zeger, 1986, as an extension of the Generalized Linear Models, to compute the correlation between the observations. Besides the temporal correlation, there can even be a space correlation and, in this case, we can use the theory of Geostatistic to estimate the reach of the correlation of samples over a study region, as well as to identify whether there is a privileged direction of variability of the studied phenomenon, important data not revealed when we utilize the theories of classic statistic. In this dissertation, we applied the methodologies mentioned above to try to explain the presence and the behavior of the female Aedes (Stegomyia) aegypti captured by adulticed traps in the city of Mirassol/SP, with the goal of helping on the search of more precise methods to contain the dissemination of dengue. / É muito comum, em diversas áreas, o estudo da ocorrência de um fenômeno ao longo do tempo. Neste caso, se utilizarmos a teoria de Modelos Lineares Generalizados para analisarmos o objeto de interesse, teremos como conseqüência inferências incorretas dos parâmetros regressores e estimadores ineficientes, uma vez que a principal característica desta teoria é considerar as variáveis aleatórias como sendo respostas independentes. Quando a variável resposta é observada ao longo do tempo, pode haver uma correlação entre as observações e isso deve ser levado em consideração na estimação dos parâmetros. Para incorporarmos esta dependência temporal podemos utilizar a teoria das Equações de Estimação Generalizadas, proposta por Liang & Zeger, 1986, como uma extensão dos Modelos Lineares Generalizados para computar a correlação existente entre as observações. Além da correlação temporal, pode haver, ainda, uma correlação espacial e, neste caso, podemos utilizar a teoria da Geoestatística para estimarmos o alcance de correlação das amostras ao longo de uma região de estudo, bem como para identificarmos se há uma direção privilegiada de variabilidade do fenômeno analisado, dados importantes não revelados quando utilizamos as teorias da estatística clássica. Nesta dissertação aplicamos as metodologias acima citadas para tentar explicar a presença e o comportamento de fêmeas Aedes (Stegomyia) aegypti capturadas por armadilhas adulticidas na cidade de Mirassol/SP, com o objetivo de colaborar na busca de métodos mais precisos para contenção da disseminação da dengue.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:05:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1642.pdf: 1151544 bytes, checksum: 8fe56d1fcfe5711823ed58e9184fead7 (MD5) Previous issue date: 2007-01-26 / The continuous development of new financial instruments brings more and more investment options for market participants. These investment options also bring a bigger necessity to evaluate the risk embedded in these new financial instruments. Risk Analysis can be defined as an attempt to measure the uncertainty degree in the attainment of the expected return in a financial application and the standard measure to evaluate financial risk is the Value at Risk. This work aims to develop a new approach to estimate the Value at Risk, considering both the market data and the specialists´ opinion. / O desenvolvimento contínuo de novos títulos financeiros possibilita cada vez mais opções de investimento para os participantes do mercado. Este leque de opções de investimentos também traz a necessidade cada vez maior de avaliar o risco que cada novo título financeiro carrega. A análise de riscos pode ser definida como como a tentativa de mensurar o grau de incerteza na obtenção do retorno esperado em uma determinada aplicação financeira. Este trabalho visa desenvolver uma nova abordagem para a estimação do Value at Risk, considerando tanto os dados de mercado quanto a opinião de especialistas

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1733.pdf: 506732 bytes, checksum: 69dc517ba311518fd0cae4b4942be8df (MD5) Previous issue date: 2007-06-22 / Financiadora de Estudos e Projetos / Uma particularidade da análise de sobrevivência e confiabilidade se refere ao fato de que existem situações em que um evento de interesse pode ocorrer várias vezes para uma unidade amostral. Nesta dissertação estudamos o modelo de intensidade Poisson Perturbada para dados de eventos recorrentes. Primeiramente uma revisão da literatura sobre os processos de Poisson e Renovação é realizada. Um modelo de intensidade Poisson Perturbada para dados de eventos recorrentes é apresentado, sendo que a estimação dos parâmetros de interesse é realizada para sistemas reparáveis simples, retratando apenas uma unidade, podendo ser esta caracterizada por um indivíduo ou componente. Os exemplos considerados neste estudo, referem-se a dados artificiais e também a um exemplo real, tal que o evento de interesse é o tempo de reincidência da variável considerada, podendo ser esta variável o tempo até a falha de um componente, tempo até uma nova crise de uma determinada doença ou até mesmo tempo de compras de um determinado produto. As estimativas dos parâmetros do modelo são obtidas via máxima verossimilhança. Procedimentos de estimação intervalar são apresentados, bem como testes baseados nas estatísticas de Wald e da razão de verossimilhança são realizados para os parâmetros de interesse.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissKFS.pdf: 1200685 bytes, checksum: e7a2b3be9b5376a60441a1787b892b77 (MD5) Previous issue date: 2004-03-05 / Financiadora de Estudos e Projetos / The simpler screening tests applied to detect disease instead of the more elaborated, usually result in the risk of incorrect diagnostic. However, these tests are only useful when the risks of misclassifications are known and considered acceptably low. So, with the purpose of looking for information on the proprieties of screening tests, as well as measuring their error rates, a Bayesian procedure was formulated using a simulation technique (Gibbs Sampling with latent variables) for estimation of the parameters of interest in the absence of a gold standard. Two applications to real data have been explored. The first one refers to the detection of the infection caused by the strongyloides parasite on 162 refugees from Cambodia that arrived in Montreal, Canada, between July 1982 to February 1983, using data from serologic test and stool examination. The second one has the purpose detecting the obesity rates on males and females school pupils through the information supplied by the anthropometric Must and Cole criteria. / O uso de testes diagnósticos mais simples como substitutos dos mais elaborados para indicar a presença de doença, geralmente resulta em risco de diagnóstico incorreto. Entretanto, estes testes são úteis quando os riscos de erros de classificação são conhecidos e aceitavelmente baixos. Então, com o objetivo de obter informações das propriedades de testes diagnósticos, assim como medir suas taxas de erro, formulou-se um procedimento bayesiano utilizando uma técnica de simulação (Gibbs Sampling com variáveis latentes) para estimação dos parâmetros de interesse na ausência de um padrão ouro. Duas aplicações com dados reais foram exploradas. A primeira refere-se a detecção da infecção causada pelo parasita strongyloides em 162 refugiados do Camboja que chegaram em Montreal, Canadá, entre julho de 1982 a fevereiro de 1983, usando dados do teste sorológico e exame de fezes. A Segunda, tem por objetivo detectar as taxas de obesidade em escolares do sexo masculino e feminino, através das informações fornecidas pelos critérios antropométricos Must e Cole.