Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3437.pdf: 1348932 bytes, checksum: d4b8cd2d1775831eeea609373f32648d (MD5) Previous issue date: 2011-02-11 / Universidade Federal de Minas Gerais / Several authors have preferred to model survival data in the presence of covariates through the hazard function, a fact related to its interpretation. The hazard function describes as the instantaneous average of failure changes over time. In this context, one of the most used models is the Cox s model (1972), in which the basic supposition for its use is that the ratio of the failure rates, of any two individuals, are proportional. However, experiments show that there are survival data which can not be accommodated by the Cox s model. This fact has been determinant in the developing of several types of non-proporcional hazard models. Among them we mention the accelerated failure model (Prentice, 1978), the hybrid hazard model (Etezadi-Amoli and Ciampi, 1987) and the extended hybrid hazard models (Louzada-Neto, 1997 and 1999). Mackenzie (1996) proposed a parametric family of non-proportional hazard model called generalized time-dependent logistic model - GTDL. This model is based on the generalization of the standard logistic function for the time-dependent form and is motivated in part by considering the timeeffect in its setting and, in part by the need to consider parametric structure. The frailty model (Vaupel et al., 1979, Tomazella, 2003, Tomazella et al., 2004) is characterized by the use of a random effect, ie, an unobservable random variable, which represents information that or could not or were not collected, such as, environmental and genetics factors, or yet information that, for some reason, were not considered in the planning. The frailty variable is introduced in the modeling of the hazard function, with the objective of control the unobservable heterogeneity of the units under study, including the dependence of the units that share the same hazard factors. In this work we considered an extension of the GTDL model using the frailty model as an alternative to model data which does not have a proportional hazard structure. From a classical perspective, we did a simulation study and an application with real data. We also used a Bayesian approach to a real data set. / Vários autores têm preferido modelar dados de sobrevivência na presença de covariáveis por meio da função de risco, fato este relacionado à sua interpretação. A função de risco descreve como a taxa instantânea de falha se modifica com o passar do tempo. Neste contexto, um dos modelos mais utilizados é o modelo de Cox (1972) sendo que a suposição básica para o seu uso é que a razão das taxas de falhas, de dois quaisquer indivíduos, sejam proporcionais. Contudo, experiências mostram que existem dados de sobrevivência que não podem ser acomodados pelo modelos de Cox. Este fato tem sido determinante no desenvolvimento de vários tipos de modelos de risco não proporcional. Entre eles podemos citar o modelo de falha acelerado (Prentice, 1978), o modelo de risco híbrido (Etezadi-Amoli e Ciampi, 1987) e os modelos de risco híbrido estendido (Louzada- Neto, 1997 e 1999). Mackenzie (1996) propôs uma nova família paramétrica de modelo de risco não proporcional intitulado modelo de risco logístico generalizado dependente do tempo (Generalized time-dependent logistic model-GTDL). Este modelo é baseado na generalização da função logística padrão para a forma dependente do tempo e é motivado em parte por considerar o efeito do tempo em seu ajuste e, em parte pela necessidade de considerar estrutura paramétrica. O modelo de fragilidade (Vaupel et al., 1979, Tomazella, 2003, Tomazella et al., 2004) é caracterizado pela utilização de um efeito aleatório, ou seja, de uma variável aleatória não observável, que representa as informações que não podem ou não foram observadas, como por exemplo, fatores ambientais e genéticos, ou ainda informações que, por algum motivo, não foram consideradas no planejamento. A variável de fragilidade é introduzida na modelagem da função de risco, com o objetivo de controlar a heterogeneidade não observável das unidades em estudo, inclusive a dependência das unidades que compartilham os mesmos fatores de risco. Neste trabalho consideramos uma extensão do modelo GTDL utilizando o modelo de fragilidade como uma alternativa para ii modelar dados que não tem uma estrutura de risco proporcional. Sob uma perspectiva Clássica, fizemos um estudo de simulação e uma aplicação com dados reais. Também utilizamos a abordagem Bayesiana para um conjunto de dados reais.

Geralmente, nos experimentos genótipo por ambiente (G × E) é comum observar o comportamento dos genótipos em relação a distintos atributos nos ambientes considerados. A análise deste tipo de experimentos tem sido abordada amplamente para o caso de um único atributo. Nesta tese são apresentadas algumas alternativas de análise considerando genótipos, ambientes e atributos simultaneamente. A primeira, é baseada no método de mistura de máxima verossimilhança de agrupamento - Mixclus e a análise de componentes principais de 3 modos - 3MPCA, que permitem a análise de tabelas de tripla entrada, estes dois métodos têm sido muito usados na área da psicologia e da química, mas pouco na agricultura. A segunda, é uma metodologia que combina, o modelo de efeitos aditivos com interação multiplicativa - AMMI, modelo eficiente para a análise de experimentos (G × E) com um atributo e a análise de procrustes generalizada, que permite comparar configurações de pontos e proporcionar uma medida numérica de quanto elas diferem. Finalmente, é apresentada uma alternativa para realizar imputação de dados nos experimentos (G × E), pois, uma situação muito frequente nestes experimentos, é a presença de dados faltantes. Conclui-se que as metodologias propostas constituem ferramentas úteis para a análise de experimentos (G × E) multiatributo. / Usually, in the experiments genotype by environment (G×E) it is common to observe the behaviour of genotypes in relation to different attributes in the environments considered. The analysis of such experiments have been widely discussed for the case of a single attribute. This thesis presents some alternatives of analysis, considering genotypes, environments and attributes simultaneously. The first, is based on the mixture maximum likelihood method - Mixclus and the three-mode principal component analysis, these two methods have been very used in the psychology and chemistry, but little in agriculture. The second, is a methodology that combines the additive main effects and multiplicative interaction models - AMMI, efficient model for the analysis of experiments (G×E) with one attribute, and the generalised procrustes analysis, which allows compare configurations of points and provide a numerical measure of how much they differ. Finally, an alternative to perform data imputation in the experiments (G×E) is presented, because, a very frequent situation in these experiments, is the presence of missing values. It is concluded that the proposed methodologies are useful tools for the analysis of experiments (G×E) multi-attribute.

Orientador: Antônio Padilha Feltrin / Resumo: No presente trabalho tem-se como objetivo estimar o potencial fotovoltaico devido à instalação de sistemas fotovoltaicos em telhados de áreas residenciais. Na estimação desse potencial foram consideradas quatro grandezas: o nível de irradiação solar, a área aproveitável de telhado para a instalação dos sistemas fotovoltaicos, a eficiência de conversão dos sistemas fotovoltaicos e as probabilidades de instalação dos sistemas fotovoltaicos, que caracterizam as preferências dos habitantes à instalação desses sistemas. Um modelo hierárquico bayesiano foi proposto para o cálculo das probabilidades de instalação dos sistemas fotovoltaicos. Nesse modelo bayesiano é estabelecida uma relação entre as probabilidades de instalação, as variáveis socioeconômicas e as interações entre as subáreas, através de um modelo linear generalizado misto. O cálculo do valor esperado das probabilidades de instalação foi realizado usando o método de Monte Carlo via cadeias de Markov. Os resultados do potencial fotovoltaico são apresentados através de mapas temáticos, que permitem a visualização da distribuição espacial do seu valor esperado. Esta informação pode ajudar as concessionárias de distribuição no planejamento e expansão de suas redes elétricas em regiões com maior potencial de geração fotovoltaica. / Abstract: The present work aims to estimate the photovoltaic potential for installing solar panel on the rooftop of residential areas. The estimation of this potential considers four quantities: the solar radiation level, rooftop availability for installation of photovoltaic systems, conversion efficiency of the photovoltaic systems and the probabilities for the installation of photovoltaic systems that characterize the preferences of the inhabitants to the installation of such systems. A bayesian hierarchical model is proposed to calculate the installation probabilities of photovoltaic systems. This bayesian model establishes a relation among the installation probabilities, socioeconomic variables and interactions between subareas, through a generalized linear mixed model. The calculation of expected value of installation probabilities in each subarea is performed using the Markov Chain Monte Carlo method. Photovoltaic potential results are presented through thematic maps that allow the visualization of the spatial distribution of its expected value. This information can help to distribution utilities for planning and expansion of their networks in regions with the greatest potential for photovoltaic generation. / Mestre

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:15:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HumbertoSG_DISSERT.pdf: 1623099 bytes, checksum: 9db2624a800c722b68b561bc7a9bc747 (MD5) Previous issue date: 2013-04-01 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / Nesta disserta??o, uma revis?o sobre tr?s modelos cosmol?gicos n?o-padr?o do tipo Friedmann-Robertson-Walker s?o apresentados. O modelo !CDM, o g?s de Chaplygin generalizado e o modelo de brana de Dvali-Gabadadze-Porrati (DGP). Apresentamos tamb?m, tr?s testes estat?sticos utilizados em Cosmologia, cada um envolvendo uma vela padr?o diferente. Estes testes t?m como objetivo, vincular os diferentes par?metros de cada modelo e assim compar?-los com os dados observacionais mais atuais. Efetuamos o teste do m?dulo de dist?ncia de Supernovas do tipo Ia, atrav?s de 580 Supernovas do Union Compilation 2.1 (2011) [1]. A Fra??o de massa de aglomerados de gal?xias, onde utilizamos um conjunto de 52 aglomerados observados pelo CHANDRA (2009) [2] e a raz?o CMB/BAO, onde foram utilizados um conjunto de 6 picos de BAO do WiggleZ Dark Energy Survey (2011) [3]. Esses testes foram aplicados para cada um dos modelos apresentados. Verificamos que individualmente, os testes cosmol?gicos n?o s?o bons o suficiente para vincular modelos, criando espa?os param?tricos degenerados, necessitando de uma an?lise em conjunta dos testes para vincular os par?metros. OBS: N?o foi poss?vel efetuar a descri??o integral do resumo, devido o fato do sistema utilizado n?o aceitar os s?mbolos existentes. Desse modo, solicitamos que a visualiza??o desse elemento seja efetuada no arquivo da disserta??o.

In this work, we study the so-called combined models, generalized linear mixed models with extension to allow for overdispersion, in the context of genetics and breeding. Such flexible models accommodates cluster-induced correlation and overdispersion through two separate sets of random effects and contain as special cases the generalized linear mixed models (GLMM) on the one hand, and commonly known overdispersion models on the other. We use such models while obtaining heritability coefficients for non-Gaussian characters. Heritability is one of the many important concepts that are often quantified upon fitting a model to hierarchical data. It is often of importance in plant and animal breeding. Knowledge of this attribute is useful to quantify the magnitude of improvement in the population. For data where linear models can be used, this attribute is conveniently defined as a ratio of variance components. Matters are less simple for non-Gaussian outcomes. The focus is on time-to-event and count traits, where the Weibull-Gamma-Normal and Poisson-Gamma-Normal models are used. The resulting expressions are sufficiently simple and appealing, in particular in special cases, to be of practical value. The proposed methodologies are illustrated using data from animal and plant breeding. Furthermore, attention is given to the occurrence of negative estimates of variance components in the Poisson-Gamma-Normal model. The occurrence of negative variance components in linear mixed models (LMM) has received a certain amount of attention in the literature whereas almost no work has been done for GLMM. This phenomenon can be confusing at first sight because, by definition, variances themselves are non-negative quantities. However, this is a well understood phenomenon in the context of linear mixed modeling, where one will have to make a choice between a hierarchical and a marginal view. The variance components of the combined model for count outcomes are studied theoretically and the plant breeding study used as illustration underscores that this phenomenon can be common in applied research. We also call attention to the performance of different estimation methods, because not all available methods are capable of extending the parameter space of the variance components. Then, when there is a need for inference on such components and they are expected to be negative, the accuracy of the method is not the only characteristic to be considered. / Neste trabalho foram estudados os chamados modelos combinados, modelos lineares generalizados mistos com extensão para acomodar superdispersão, no contexto de genética e melhoramento. Esses modelos flexíveis acomodam correlação induzida por agrupamento e superdispersão por meio de dois conjuntos separados de efeitos aleatórios e contem como casos especiais os modelos lineares generalizados mistos (MLGM) e os modelos de superdispersão comumente conhecidos. Tais modelos são usados na obtenção do coeficiente de herdabilidade para caracteres não Gaussianos. Herdabilidade é um dos vários importantes conceitos que são frequentemente quantificados com o ajuste de um modelo a dados hierárquicos. Ela é usualmente importante no melhoramento vegetal e animal. Conhecer esse atributo é útil para quantificar a magnitude do ganho na população. Para dados em que modelos lineares podem ser usados, esse atributo é convenientemente definido como uma razão de componentes de variância. Os problemas são menos simples para respostas não Gaussianas. O foco aqui é em características do tipo tempo-até-evento e contagem, em que os modelosWeibull-Gama-Normal e Poisson-Gama-Normal são usados. As expressões resultantes são suficientemente simples e atrativas, em particular nos casos especiais, pelo valor prático. As metodologias propostas são ilustradas usando dados de melhoramento animal e vegetal. Além disso, a atenção é voltada à ocorrência de estimativas negativas de componentes de variância no modelo Poisson-Gama- Normal. A ocorrência de componentes de variância negativos em modelos lineares mistos (MLM) tem recebido certa atenção na literatura enquanto quase nenhum trabalho tem sido feito para MLGM. Esse fenômeno pode ser confuso a princípio porque, por definição, variâncias são quantidades não-negativas. Entretanto, este é um fenômeno bem compreendido no contexto de modelagem linear mista, em que a escolha deverá ser feita entre uma interpretação hierárquica ou marginal. Os componentes de variância do modelo combinado para respostas de contagem são estudados teoricamente e o estudo de melhoramento vegetal usado como ilustração confirma que esse fenômeno pode ser comum em pesquisas aplicadas. A atenção também é voltada ao desempenho de diferentes métodos de estimação, porque nem todos aqueles disponíveis são capazes de estender o espaço paramétrico dos componentes de variância. Então, quando há a necessidade de inferência de tais componentes e é esperado que eles sejam negativos, a acurácia do método de estimação não é a única característica a ser considerada.

Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / Trabalhos recentes mostraram que a teoria assintÃtica traz resultados equivocados nos testes de causalidade quando o MÃtodo de Momentos Generalizados (MGM) à utilizado. Este estudo re-examina a relaÃÃo dinÃmica entre receitas prÃprias, despesas correntes e transferÃncias correntes para os governos municipais brasileiros no perÃodo de 2000 a 2008. A estimaÃÃo do modelo de dados em painel dinÃmico à feita atravÃs do MGM, mas os testes de especificaÃÃo utilizam valores crÃticos gerados por bootstrap para fornecer melhor aproximaÃÃo à distribuiÃÃo da estatÃstica de teste. Uma defasagem de dois anos à encontrada na equaÃÃo de despesas, mas nenhuma dinÃmica à observada nas equaÃÃes de receitas prÃprias e de transferÃncias, sugerindo a hipÃtese de que receitas passadas afetam despesas correntes / Recent works has shown that the asymptotic theory provides misleading results in causality tests when the Generalized Method of Moments (GMM) is used. This study re-examines the dynamic relationship between own revenues, current expenditures and current grants to municipal governments in Brazil in the period 2000 to 2008. The dynamic panel data model estimation is done by GMM, but the specification tests use bootstrap critical values to provide a better approximation to the distribution of the test statistic. A lag of two years is found in the expenditure equation, but no dynamics is observed in the own revenues and transfers equations, suggesting the hypothesis that past revenues affect current expenditures

Os frutos cítricos são uma das principais fontes de exportação do Brasil, sendo que São Paulo responde por cerca de 80% da produção total. Dentre os fatores que limitam a produção citrícola brasileira, especialmente no estado de São Paulo, vem se sobressaindo nos últimos anos, a clorose variegada dos citros (CVC), a podridão floral, o minador-dos-citros e o bicho-furão-dos-citros, Ecdytolopha aurantiana (Lima, 1927) (Lepidoptera: Tortricidae), além dos ácaros, moscas-das-frutas, pinta preta e mais recentemente a morte súbita. O presente trabalho teve como objetivo desenvolver um modelo para previsão de ocorrência de E. aurantiana, baseado em dados de monitoramento através de armadilhas de feromônio sexual e desenvolver um sistema computacional que possa utilizar este modelo para gerar as previsões de ocorrência, além de fornecer um local de troca de informações entre o citricultor e a comunidade científica. O tipo de solo, temperatura do local, variedade de citros, idade das plantas e uso de agroquímicos para controle de E. aurantiana, influenciaram na dinâmica populacional deste inseto. A maior influência sobre a flutuação do bicho-furão foi exercida pelo tipo de solo, seguido pela temperatura local, variedade de citros, idade das plantas e uso de agroquímicos para controle de E. aurantiana. A ocorrência de E. aurantiana em função da temperatura é diferente para cada combinação de tipo de solo, variedade de citros, idade das plantas e uso de agroquímicos. O modelo desenvolvido pode prever o potencial de ocorrência de E. aurantiana em função da temperatura ou dos meses do ano, levando-se em consideração o tipo de solo, variedade de citros, idade das plantas e aplicação de agroquímicos. O programa (BF) elaborado na linguagem R conta com equações para simular as diversas situações de ocorrência de E. aurantiana. O SIAC (Sistema Integrado de Apoio ao Citricultor) é um sistema que facilita o uso do modelo, sem a necessidade de conhecimento de R e fornece uma gama de recursos que visa facilitar o acesso do citricultor às informações e ao pesquisador aos problemas do citricultor, criando com isto uma maior interação de ambos. O modelo de previsão de ocorrência de bicho-furão pode ser aperfeiçoado com coleta de dados mais regulares e de forma contínua. / Citrus fruits are Brazil’s major exporting sources, and São Paulo is accountable for approximately 80% of the total production. Among the factors that limit the Brazilian citriculture, especially in the state of São Paulo, one points in the past few years the citrus variegated chlorosis (CVC), flower rot, citrus leaf miner and citrus fruit borer, Ecdytolopha aurantiana (Lima, 1927) (Lepidoptera: Tortricidae), in addition to mites, fruit flies, black spot, and more recently, sudden death. The goal of this work was to develop a model to predict the occurrence of E. aurantiana, based on monitoring data collected through sexual pheromone traps, and to develop a computer system capable of using such model to generate occurrence predictions and to provide a place for information exchange between citriculturists and the scientific community. Soil type, site temperature, citrus variety, age of plants and use of chemicals to control E. aurantiana influenced the population dynamics of the insect. The highest influence on the citrus fruit borer dynamics was exerted by the soil type, followed by site temperature, citrus variety, age of plants and use of chemicals for E. aurantiana control. The occurrence of E. aurantiana according to temperature is different for each combination of soil type, citrus variety, age of plants and use of chemicals. The model developed can predict the occurrence potential of E. aurantiana according to temperature or months of the year, taking into account soil type, citrus variety, age of plants and chemicals spraying. The elaborated software (BF), designed in R language, includes equations that simulate the various situations of E. aurantiana occurrence. SIAC (“Sistema Integrado de Apoio ao Citricultor”) is a system that simplifies the use of the model, does not require previous knowledge on R, and provides a wide range of resources to facilitates the access of citriculturists to information and that of researchers to citriculturists’ problems, thus creating a better interaction between them. The predicting model of citrus fruit borer occurrence can be improved with more frequent and continuous data collecting.

O presente trabalho é uma apresentação de aplicações de estruturas da álgebra de dimensões altas para a teoria de homotopia. Mais precisamente mostramos que existe uma equivalência entre as categorias dos cat$^n$-grupos e a dos $n$-cubos cruzados de grupos, ambas equivalentes a categoria das $n$-categorias estritas internas à categoria de grupos, e uma certa subcategoria da categoria dos $n$-cubos fibrantes, os chamados $n$-cubos de Eilenberg-MacLane. Além disso existe uma equivalência entre uma localização dessa subcategoria e a categoria homotópica dos $(n+1)$-tipos homotópicos, o que sugere a utilidade de usar as estruturas algébricas apresentadas como invariantes topológicas. O teorema central dessa teoria, o teorema generalizado de Seifert-van Kampen, diz que o funtor dos $n$-cubos de fibração aos cat$^n$-grupos usado para mostrar a equivalência mencionada preserva o colimite de certos diagramas e que nesses casos conectividade é preservada, o que permite certas computações. Apresentaremos definições das estruturas algébricas mencionadas além de como calcular certos colimites na categoria de $n$-cubos cruzados de grupos, demonstraremos os teoremas principais da teoria e mostramos como usar esses resultados para generalizar resultados clássicos da topologia algébrica como o teorema de Blakers-Massey, o teorema de Hurewicz e a fórmula de Hopf para homologia de grupos. / The present work is a presentation of applications to homotopy theory of structures in higher dimensional algebra. More precisely we show how the categories of crossed $n$-cubes of groups and of cat$^n$-groups, both equivalent to the category of strict $n$-categories internal to the category of groups, are equivalent to a subcategory of the category of fibrant $n$-cubes, namely the Eilenberg-MacLane $n$-cubes. There is also an equivalence between a localization of the category of Eilenberg-MacLane $n$-cubes and the homotopy category of homotopy $(n+1)$-types, which suggests the usefulness of the presented algebraic structures as topological invariants. The central theorem of this theory, the generalized Seifert-van Kampen theorem, states that the functor from $n$-cube of fibrations to the cat$^n$-groups used to show the aforementioned equivalence preserves the colimit of certain diagrams, and in these cases connectivity is preserved, which permits some computations. We present definitions of the relevant algebraic structures and also how to calculate certain colimits in the category of crossed $n$-cubes of groups, we demonstrate the main theorems of the theory and then we show how to generalize classical results in algebraic topology like the Blakers-Massey theorem, Hurewicz theorem and Hopf\'s formula for the homology of groups.

Orientador: Madson Cortes de Almeida / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-21T03:49:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Oliveira_WilsonAparecidode_M.pdf: 547322 bytes, checksum: ef149ef455996cf448b79577cdb88728 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Este trabalho apresenta uma metodologia completa para analise de observabilidade de sistemas de energia eletrica. A observabilidade da rede e determinada a partir do traco da matriz de covariancia das medidas estimadas, as variancias dos fluxos estimados permitem a identificacao das ilhas observaveis e a restauracao da observabilidade e realizada a partir das variancias das medidas estimadas. As variancias necessarias sao obtidas da matriz de ganho linearizada regularizada. Alem das medidas disponiveis, na formacao da matriz de ganho regularizada admite-se a existencia de pseudomedidas de angulo em todas as barras da rede. O estimador de estado linearizado regularizado e a metodologia de identificacao de ramos observaveis a partir das variancias dos fluxos estimados foram apresentados em [Almeida, Garcia e Asada, 2011]. As novas contribuicoes deste trabalho sao o mecanismo de verificacao da observabilidade, baseado no traco da matriz de covariancia das medidas estimadas, o mecanismo de restauracao da observabilidade, desenvolvido a partir da analise das variancias das medidas, e a inclusao de medicao fasorial sincronizada na formulacao matematica utilizada / Abstract: The purpose of this work is to present a complete methodology for observability analysis of electric power systems. The observability of the network is determined from the trace of the covariance matrix of the measurement estimate, the variance of the estimated power flow allow the identification of observable islands and the restoration of observability is performed from the variance of the measurement estimate. The variances required are obtained from the regularized linearized gain matrix. Besides the measurements available, in the formation of regularized gain matrix allows the existence of voltage angle pseudomeasurements on all buses of the network. The regularized least squares power system state estimation and the methodology of analysis of the variance of the estimated power flow is based in [Almeida, Garcia e Asada, 2011]. The new contributions of this work are the observability checking mechanism, based on the trace of the covariance matrix of the measurement estimate, the mechanism of restoration of observability, developed from the analysis of variance of the measurement and the inclusion of synchronized phasor measurement in the mathematical formulation utilized / Mestrado / Energia Eletrica / Mestre em Engenharia Elétrica

[pt] Esta dissertação descreve a aplicação de Modelos Lineares Generalizados (MLGs) à análise de um experimento visando identificar a combinação dos níveis das variáveis independentes: concentração de hidróxido de sódio (A), volume de hipoclorito de sódio (B) e sua interação (AB), que minimiza a variável resposta: proporção de itens com defeitos, em um processo de beneficiamento numa indústria têxtil de pequeno porte. A variável resposta encontra-se na forma de proporção, violando os pressupostos básicos do Modelo Linear Clássico e com isso as estimativas dos coeficientes pelo método de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) é menos confiável. O planejamento utilizado foi o fatorial completo 22 com ponto central e replicado. Após o planejamento, a modelagem pelo MLG é aplicada, só então é possível identificar uma subdispersão dos dados, verificar que o modelo empregado está correto e que o volume de hipoclorito de sódio (B) é o único fator significativo, no processo de alvejamento industrial da empresa. Portanto, como a finalidade é minimizar a resposta, utiliza-se o nível inferior (-1) desta variável. Consequentemente, como o intuito é reduzir os custos com insumos químicos pode-se utilizar o nível mínimo da concentração de hidróxido de sódio (A) e o nível máximo da interação entre os fatores (AB), já que eles não são significativos ao modelo. / [en] This dissertation describes the application of Generalized Linear Models (GLMs) to the analysis of an experiment with the purpose identify the levels combination of independent variables: concentration of sodium hydroxide (A) volume of sodium hypochlorite (B) and their interaction (AB), that minimizes the response variable: proportion of defective items, in a process in a small plant of the textile industry. The response variable takes the form of a proportion, that violates the basic assumptions of the Classic Linear Model and, as a result, the estimates of the coefficients by Ordinary Least Squares method is less reliable. The design employed was a replicated complete 22 factorial design with central point. After doing the planning, the modeling by MLG is applied, and then it is possible to identify a underdispersion data; to verify that the model used is correct and that the volume of sodium hypochlorite (B) is the only significant factor in the industrial process of bleaching the company. Therefore, as the purpose is to minimize the response, it is used the lower level (-1) of this variable. Consequently, as the aim is to reduce costs of chemical inputs can use the minimum level of concentration of hydroxide sodium (A) and the maximum level of interaction between factors (AB), since they are not significant to the model.