Neste trabalho, a técnica de enriquecimento da partição da unidade é estendida e adaptada para duas formulações não-convencionais para a elasticidade plana: a formulação híbrida de tensão (FHT) e a formulação híbrido-mista de tensão (FHMT). Estas formulações são ditas não-convencionais, pois não recorrem a princípios variacionais clássicos. Elementos finitos triangulares e quadrilaterais com enriquecimento nodal são desenvolvidos para avaliação da forma discreta das duas formulações estudadas. Na FHMT, três campos são aproximados de forma independente: tensões e deslocamentos no domínio e deslocamentos no contorno. O conceito de partição da unidade é então utilizado para garantir continuidade de cada um dos campos envolvidos na FHMT e realizar o procedimento de enriquecimento nodal. Funções polinomiais são utilizadas para enriquecer cada uma das aproximações dos campos da FHMT. A sensibilidade das respostas em relação a redes distorcidas é avaliada. Além disso, abordam-se aspectos relativos à convergência e estabilidade da solução numérica. Especificamente para a FHT, dois campos são independentemente aproximados: tensões no domínio e deslocamentos na fronteira estática. As aproximações das tensões, que por definição não estão atreladas a nós, devem primeiramente satisfazer a condição de equilíbrio no domínio. O conceito de partição da unidade é empregado, neste caso, para dar continuidade aos deslocamentos entre as fronteiras dos elementos. O enriquecimento polinomial da partição de unidade é então aplicado às aproximações dos deslocamentos no contorno. Para o campo de tensões no domínio, desenvolve-se uma técnica específica de enriquecimento nodal. Mais uma vez, aspectos relativos à sensibilidade à distorção de redes e convergência são estudados e avaliados. Finalmente, alguns exemplos numéricos são apresentados para ilustrar o desempenho de ambas as abordagens, especialmente quando a técnica de enriquecimento é aplicada. / In the present work, the partition of unity enrichment concept is basically applied to non-conventional stress hybrid-mixed and hybrid formulations in plane elasticity. These formulations are referred to as non-conventional because no variational principles are explored. From these, triangular and quadrilateral finite elements with selective nodal enrichment are then derived. In the stress hybrid-mixed approach, three independent fields are approximated: stress and displacement fields in the domain and displacement fields on the static boundary. The partition of unity concept is then used to provide continuity to all the fields involved. Afterwards, the nodal enrichment feature is explored. Polynomial functions are employed to enrich each one of the approximation fields. Besides, some aspects concerning convergence and stability of the numerical solutions obtained are addressed. On the other hand, in the hybrid approach, two independent fields are approximated: stress fields in the domain and displacement fields on the static boundary. However, the approximation of the stress field must first satisfy the equilibrium condition in the domain without involving nodal values in its definition. Hence, the partition of unity concept is used to provide continuity of displacements between the boundaries of the elements. The partition of unity based nodal enrichment is then applied to the boundary displacement fields. Nevertheless, enrichment of the stress field can also be carried out with exploring a specific and original technique that permits applied the partition of unity concept but in such way as to preserve satisfaction of the equilibrium condition in the domain. Again, convergence and stability aspects of the hybrid approach are briefly addressed. Finally, some numerical examples are presented to illustrate the performance of both approaches derived, especially when combined possibilities of enrichment are explored.

O trabalho trata da utilização de formulações não-convencionais de elementos finitos na obtenção de fatores de intensidade de tensão associados a múltiplas fissuras distribuídas num domínio bidimensional. A formulação do problema de múltiplas fissuras baseia-se numa abordagem de sobreposição proposta pelo Método da Partição (\"Splitting Method\"). Segundo essa abordagem a solução do problema pode ser encontrada a partir da sobreposição de três subproblemas combinados de tal forma que o fluxo de tensão resultante nas faces das fissuras seja nulo. O uso do Método dos Elementos Finitos (MEF) em sua forma convencional pode requerer um refinamento excessivo da rede nesse tipo de problema, aumentando o custo computacional da análise. Objetivando reduzir este custo, empregam-se duas formulações não-convencionais, de forma independente, num dos subproblemas, dito local: a formulação híbrido-Trefftz de tensão e o Método dos Elementos Finitos Generalizados (MEFG). Na formulação híbrido-Trefftz é adotado o recurso do enriquecimento seletivo mediante o refrno- p na aproximação dos campos de deslocamento no contorno do elemento. Já com relação ao MEFG, empregam-se funções polinomiais e a solução analítica da mecânica da fratura como funções enriquecedoras. Exemplos de simulação numérica são apresentados no sentido de comprovar que a utilização dessas formulações não-convencionais juntamente com o Método da Partição viabiliza a obtenção de resultados com boa aproximação com recurso a redes pouco refinadas, reduzindo significativamente o custo computacional de toda a análise. / This paper treats with the use of non-conventional finite element formulations to obtain the stress intensity factor of multiple cracks located in a two-dimensional domain. The formulation of the multiple cracks problem is based on an overlapping approach suggested by the Splitting Method. Accordingly, the solution of the problem can be achieved by dividing the problem in three steps, combined so that the resulting stress flux is zero on the cracks face. The use of the Finite Element Method (FEM) in its conventional formulation requires a mesh refinement in this kind of problem, then increasing the computational cost. Aiming to reduce this cost, two non-conventional formulations are used independently to solve the local problem: the Hybrid-Trefftz stress formulation and the Generalized Finite Elements Method (GFEM). The Hybrid-Trefftz formulation is applied with selective enrichment using p-refinement in the displacements field on the element boundaries. The GFEM employs polynomial functions and analytical solutions of the fracture mechanics as enrichment functions. Examples of numerical simulations are presented in order to show that non- conventional formulations and the Splitting Method can provide accurate results with coarse mesh, thus reducing the computational cost.

Este trabalho objetivou a avaliação da presença de plasticidade fenotípica e de adaptação local de três procedências de palmiteiro: Ombrófila Densa, Estacional Semidecidual e Restinga, em três locais no Estado de São Paulo: Parque Estadual da Ilha do Cardoso, Parque Estadual de Carlos Botelho e Estação Ecológica dos Caetetus, em ensaios de adaptação no estabelecimento (ou de semeadura) e de adaptação em juvenis (ou de crescimento). Os conjuntos de dados foram analisados utilizando estruturas de grupos de experimentos, com efeitos cruzados e aninhados. As variáveis relacionadas com a massa de matéria seca das plantas, nos dois ensaios, foram analisadas usando a abordagem de modelos lineares de efeitos mistos, por meio da incorporação de fatores de efeito aleatório, e fazendo uso do método da máxima verossimilhança restrita (REML) para estimação dos componentes de variância associados a tais fatores com um menor viés. Por outro lado, para a proporção de sementes germinadas, no ensaio de adaptação no estabelecimento, a análise estatística foi realizada a partir da abordagem dos modelos lineares generalizados mistos, sob a pressuposição de que a variável segue uma distribuição binomial, com função de ligação logito. O método da pseudo-verossimilhança foi empregado para obtenção da solução das equações de verossimilhança. Os resultados mostraram que as plantas originadas de sementes dos três biomas avaliados apresentaram um comportamento plástico, para todos os caracteres avaliados no ensaio de adaptação no estabelecimento. Com relação ao ensaio de adaptação em juvenis, a característica de plasticidade foi verificada somente para a massa de matéria seca da folha em plantas provenientes do bioma Estacional Semidecidual. A característica de adaptação local, apresentou-se de forma evidente no ensaio de adaptação no estabelecimento. Estes resultados evidenciaram que em cada local avaliado, as plantas originadas das sementes de diferentes procedências apresentaram um comportamento diferenciado nos caracteres relacionados à massa de matéria seca, podendo em alguns casos, tratar-se de adaptação local. Concluiu-se que os locais Carlos Botelho e Ilha do Cardoso são os mais favoráveis para a germinação das sementes de sua mesma procedência. / The aim of this work was to evaluate the presence of phenotypic plasticity and local adaptation of three provenances of the palm specie Euterpe edulis: Atlantic Rainforest, Seasonally Dry Forest and Restinga Forest, in permanent parcels inserted in three forest types of the São Paulo State (Brazil): Parque Estadual da Ilha do Cardoso, Parque Estadual de Carlos Botelho e Estação Ecológica dos Caetetus, in experiments of seedling establishment and juveniles plants growth. The data sets were analyzed using structures of groups of experiments, with crossed and nested effects. The variables related to dry matter content of plants in both assays were analyzed using linear mixed models (LMM) approach, through the incorporation of random effect factors, and using the restricted maximum likelihood method (REML) for estimation of variance components associated with these factors with a minor bias. On the other hand, germination proportion of the seeds at seedling establishment assay was analyzed using the generalized linear mixed models (GLMM) approach, under the assumption that the variable follows a binomial distribution, with logit link function. The pseudo-likelihood (PL) method was used to obtain the numerical solution of the likelihood equations. The results showed that, plants from seeds of the three biomes evaluated presented a plastic behavior for all characters assessed in the seedling establishment assay. In respect to juveniles adaptation assay, the phenotypic plasticity characteristic was observed only to the leaf dry matter content of plants from Seasonally Dry Forest biome. The local adaptation characteristic was clearly observed in the seedling establishment assay. These results showed that at each site evaluated, plants originating from seeds of different provenances exhibited different behavior on characters related to the dry matter content and may in some cases be local adaptation. It was concluded that locations Carlos Botelho and Ilha do Cardoso are the most favorable for seed germination of its same provenance.

A percepção e interpretação da interação de indivíduos e populações com o ambiente e a forma como tal relação condiciona sua distribuição espacial é questão-chave e recorrente em estudos ecológicos. Padrões de uso de área observados para populações emergem em ultima análise da variabilidade entre seus indivíduos em selecionar habitats e interagir com os mesmos. Este estudo teve como foco o uso de área pela população do boto-cinza, Sotalia guianensis, e sua variabilidade individual no estuário de Cananeia, localizado na costa sudeste do Brasil (25°03\' S; 47°55\' W), durante o verão e o inverno de 2015 e o verão de 2016. Parâmetros ambientais e geográficos (distâncias da desembocadura de rios, da entrada do estuário e de áreas urbanas, profundidade, maré e autocorrelação espacial) foram testados para explicar a distribuição da população e de seus indivíduos a partir de funções de probabilidade de seleção de recursos (RSPF) em modelos aditivos generalizados (GAM). Onze indivíduos fotoidentificados com 18 ou mais recapturas foram avaliados com o uso de modelos individuais de ocupação e sua interpretação foi subsidiada por estimativas de áreas domiciliares obtidas a partir de kerneis fixos de densidade. Nas três temporadas a população apresentou densidades de grupos desiguais ao longo do estuário e todas as variáveis, com exceção da distância de áreas urbanas, explicaram as probabilidades de presença observadas. Análises individuais revelaram discrepâncias nos tamanhos e disposição geográfica de áreas domiciliares e diferenças na composição e estimativa dos parâmetros selecionados para cada indivíduo. A variabilidade individual na população deve ter papel fundamental em termos de utilização do espaço e seleção de habitat pelo boto-cinza no estuário local. / Understanding and interpreting the interaction of individuals and populations with the environment and how this relationship outlines their spatial distribution is a key question common in ecological studies. Area use patterns observed for populations are ultimately an outcome from individual variability in habitat selection and their interaction with such environments. Are use and habitat selection by the population of Guiana dolphins, Sotalia guianensis, and its individual variability were accessed in the Cananeia estuary (25°03\' S; 47°55\' W), southeastern Brazil, during the summer and winter of 2015 and the summer of 2016. Environmental and geographic parameters were estimated aiming to explain population distribution and differences within individuals. For this purpose, resource selection probability functions (RSPF) were applied in generalized additive models (GAM). Covariates tested included: distance to river mouths, distance to the estuary entrance, distance to urban areas, depth and tide. Geographic coordinates were used to model spatial autocorrelation. Eleven photo-identified individuals had their occupancy modelled and accessed in relation to their home range obtained from fixed kernel densities estimates. The population exhibited patchy group densities throughout the estuary in all seasons. Except from distance to urban areas all variables were selected in our final model for the population\'s RSPF. Individual analysis revealed discrepancies in size and location of home ranges which lead to remarkable differences in the composition and estimates of parameters selected in the models for each individual.

Diversos delineamentos experimentais que são aplicados correntemente tomam como base experimentos agronômicos. Esses dados experimentais são, geralmente, analisados usando-se modelos que consideram uma variância residual constante (ou homogênea), como pressuposto inicial. Entretanto, esta pressuposição mostra-se relativamente forte quando se está diante de situações para as quais fatores ambientais ou externos exercem considerável influência nas medidas experimentais. Neste trabalho, são estudados modelos para a média e a variância, simultaneamente, com a variância estruturada de duas formas: (i) por meio de um preditor linear, que permite incorporar variáveis externas e fatores de ruído e (ii) por meio de efeitos aleatórios, que permitem acomodar tanto o efeito longitudinal quanto o efeito de superdispersão, no caso de medidas binárias repetidas no tempo. A classe de modelos lineares generalizados duplos (MLGD) foi aplicada a um estudo observacional que consistiu em medir a mortalidade de frangos de corte no fim da condição de espera pré-abate. Nesse problema, é forte a evidência de que alguns fatores influenciam a variabilidade, e consequentemente, diminuem a precisão das análises inferenciais. Outro problema agronômico relevante, associado à horticultura, são os experimentos de cultura de tecidos vegetais, em que o número de explantes que regeneram são contados. Como esse tipo de experimento apresenta um grande número de parâmetros a serem estimados, comparado ao tamanho da amostra, os modelos existente podem gerar estimativas questionáveis ou até levar a conclusões erroneas, uma vez esse que são baseados em grandes amostras para se fazer inferência estatística. Foi proposto um modelo linear generalizados duplo, para os dados de proporções, de uma perspectiva Bayesiana, visando a análise estatística sob pequenas amostras e a incorporação do conhecimento especialista no processo de estimação dos parâmetros. Um problema clínico, que envolve dados binários medidos repetidamente no tempo é apresentado e são propostos dois modelos que acomodam o efeito da superdispersão e a dependência longitudinal das medidas, utilizandos-se efeitos aleatórios. Foram obtidos resultados satisfatórios nos três problemas estudados. Os MLGD permitiram identificar os fatores associados à mortalidade das aves de corte, o que permitirá minimizar perdas e habilitar os processos de manejo, transporte e abate aos critérios de bem-estar animal e exigências da comunidade européia. O MLGD Bayesiano permitiu identificar o genótipo associado ao efeito de superdispersão, aumentando a precisão da inferência de seleção de variedades. Dois modelos combinados foram propostos logit-normal-Bernoulli-beta e o probit-normal-Bernoulli-beta, que acomodaram satisfatoriamente a superdispersão e a dependência longitudinal das medidas binárias. Esses resultados reforçam a importância de se modelar a média e a variância conjuntamente, o que aumenta a precisão na pesquisa agronômica, tanto em estudos experimentais quanto em estudos observacionais. / Several experimental designs that are currently applied are based on agricultural experiments. These experimental data are, usually, analised with statistical models that assume constant residual variance (or homogeneous), as basic assumption. However, this assumption shows hard to stand for, when environmental or external factors exert strong influence over the measurements. In this work, we study the joint modelling for the mean and the variance, the latter being structured on two ways: (i) through a linear predictor, which allows the incorporation of external variables and/or noise factors and (ii) by the use of random effects, that accommodate jointly the possible overdispersion effect and the dependence of longitudinal data in the case of binary measusurements taken over time. The class of double generalized linear models (DGLM) was applied to an observational study where the poultry mortality was measured in the preslaughter operations. With this situation, it can be observed that there is a strong influence from some environmental factors over the variability observed, and consequently, this reduces the precision of the inferential analysis. Another relevant agricultural problem, related to horticulture, is the tissue culture experiments, where the number of regenerated explants is counted. Usually, this kind of experiment use a large number of parameters to be estimated, when compared with the sample size. The current frequentist models are based on large samples for statistical inference and, under this experimental condition, can generate unreliable estimates or even lead to erroneous conclusions. A double generalized linear model was proposed to analyse proportion data, under the Bayesian perspective, which can be applied to small samples and can incorporate expert knowledge into the parameter estimation process. One clinical research, that measured binary data repeatedly through the time is presented and two models are proposed to fit the overdispersion effect and the dependence of longitudinal measurements, using random effects. It was obtained satisfactory results under these three problems studied. the DGLM allowed to identify factors associated with the poultry mortality, that will allow to minimize loss and improve the process, since the catching until lairage on slaughterhouse, agreeing with animal welfare criteria and the European community rules. The Bayesian DGLM allowed to identify the genotype associated with the overdispersion effect, increasing the precision on the inference about varieties selection. Two combined models were proposed, a logit-normal- Bernoulli-beta and a probit-normal-Bernoulli-beta, which have both addressed the overdispersion effect and the longitudinal dependence of the binary measurements. These results reinforce the importance to modelling mean and dispersion jointly, as a way to increase the precision of agricultural experimentation, be it on experimental studies or observational studies.

Neste trabalho, apresentamos as equações de estimação generalizadas desenvolvidas por Liang e Zeger (1986), sob a ótica da teoria de funções de estimação apresentada por Godambe (1991). Essas equações de estimação são obtidas para os modelos lineares generalizados (MLGs) considerando medidas repetidas. Apresentamos também um processo iterativo para estimação dos parâmetros de regressão, assim como testes de hipóteses para esses parâmetros. Para a análise de resíduos, generalizamos para dados com medidas repetidas algumas técnicas de diagnóstico usuais em MLGs. O gráfico de probabilidade meio-normal com envelope simulado é uma proposta para avaliarmos a adequação do ajuste do modelo. Para a construção desse gráfico, simulamos respostas correlacionadas por meio de algoritmos que descrevemos neste trabalho. Por fim, realizamos aplicações a conjuntos de dados reais. / In this work, we consider the generalized estimation equations developed by Liang and Zeger (1986) focusing the theory of estimating functions presented by Godambe (1991). These estimation equations are an extension of generalized linear models (GLMs) to the analysis of repeated measurements. We present an iterative procedure to estimate the regression parameters as well as hypothesis testing of these parameters. For the residual analysis, we generalize to repeated measurements some diagnostic methods available for GLMs. The half-normal probability plot with a simulated envelope is useful for diagnosing model inadequacy and detecting outliers. To obtain this plot, we consider an algorithm for generating a set of nonnegatively correlated variables having a specified correlation structure. Finally, the theory is applied to real data sets.

The design of complex structures demands the prediction of possible fracture-dominant failure processes, due to the existence of unavoidable preexistent flaws and other defects, as well as sharps and cracks. On one hand, the complexity of the structure and the presence of many defects to be accounted for in the modeling can become the computational effort impracticable. On the other hand, it is important to seek the development of a computational framework based on some numerical method to study these problems. A way to overcome the difficulties mentioned, therefore making feasible the analysis of complex structures with many cracks, flaws and other defects, consists of combining a representative mechanical modeling with an efficient numerical method. This is precisely the fundamental aim of this work. Firstly, the Splitting Method is used aiming to build a representative modeling. Secondly, the Generalized Finite Element Method (GFEM) is chosen as an efficient numerical method, in which enrichment strategies of the approximated solution using stress functions in particular can be explored. The GFEM framework also allows avoiding the excessive refinement of the mesh, which increases the computational effort in conventional finite element analysis. In the Splitting Method, a kind of decomposition method, the original problem is subdivided in local and global problems which are then combined by imposing null traction at the crack surfaces. In this work, the Splitting Method was completely programmed in Python language and its use extended to analyze crack propagation including fatigue crack growth. The generated code presents in addition to several features related to Fracture Mechanics concepts, as the computation of the stress intensity factor (mode I and II) trough J Integral. Some examples are presented to depict the propagation of the cracks in multisite damage structures. It is shown that for this kind of problems the enrichment strategy provided by GFEM is essential. Moreover, the final example demonstrates that the computational tool allows for investigation of different possible crack scenarios with a low cost analysis. One concludes about the representativeness and efficiency of the methodology hereby proposed. / O projeto de estruturas complexas demanda a previsão de possíveis processos de ruptura governados por fraturamento, devido à existência de inevitáveis defeitos pré-existentes, como entalhes e fissuras. Por um lado, a complexidade da estrutura e a presença de muitos defeitos a serem considerados no modelo podem tornar a análise inviável devido ao esforço computacional necessário. Por outro lado, é importante procurar desenvolver uma estrutura computacional baseada em métodos numéricos para estudar estes problemas. Um modo de superar as dificuldades mencionadas, portanto tornando possível a análise de estruturas complexas com muitas fissuras e outros defeitos, consiste em combinar um modelo mecânico que seja representativo com um método numérico eficiente. Este é precisamente o objetivo fundamental deste trabalho. Primeiramente, o Método da Partição é utilizado para a construção de um modelo representativo. Em segundo lugar, o Método dos Elementos Finitos Generalizados (GFEM) é empregado por ser um método numérico eficiente, no qual as estratégias de enriquecimento da solução aproximada usando funções de tensão, em particular, podem ser exploradas. A estrutura do GFEM também permite evitar o excessivo refinamento da malha, que aumenta o esforço computacional em análises convencionais nas quais se utiliza o método dos elementos finitos. No Método da Partição, um tipo de método de decomposição, o problema original é subdividido em problemas locais e globais que são então combinados impondo-se a nulidade do vetor de tensões na superfície da fissura. Neste trabalho, o Método da Partição foi completamente programado em linguagem Python® e sua utilização estendida para analisar a propagação de fissuras, incluindo-se a associação do crescimento com a resposta em fadiga. Além disso, o código gerado apresenta diversas características relacionadas aos conceitos da Mecânica da Fratura, como o cálculo do fator de intensidade de tensão (modos I e II) mediante a Integral J. Alguns exemplos são apresentados para ilustrar a propagação de fissuras em estruturas multi-fraturadas. Mostra-se que para este tipo de problemas a estratégia de enriquecimento fornecida pelo GFEM é essencial. Além disso, o exemplo final comprova que a ferramenta computacional permite a investigação de diferentes possíveis cenários de fissuras com uma análise de baixo custo. Conclui-se sobre a representatividade e eficiência da metodologia proposta.

A percepção e interpretação da interação de indivíduos e populações com o ambiente e a forma como tal relação condiciona sua distribuição espacial é questão-chave e recorrente em estudos ecológicos. Padrões de uso de área observados para populações emergem em ultima análise da variabilidade entre seus indivíduos em selecionar habitats e interagir com os mesmos. Este estudo teve como foco o uso de área pela população do boto-cinza, Sotalia guianensis, e sua variabilidade individual no estuário de Cananeia, localizado na costa sudeste do Brasil (25°03\' S; 47°55\' W), durante o verão e o inverno de 2015 e o verão de 2016. Parâmetros ambientais e geográficos (distâncias da desembocadura de rios, da entrada do estuário e de áreas urbanas, profundidade, maré e autocorrelação espacial) foram testados para explicar a distribuição da população e de seus indivíduos a partir de funções de probabilidade de seleção de recursos (RSPF) em modelos aditivos generalizados (GAM). Onze indivíduos fotoidentificados com 18 ou mais recapturas foram avaliados com o uso de modelos individuais de ocupação e sua interpretação foi subsidiada por estimativas de áreas domiciliares obtidas a partir de kerneis fixos de densidade. Nas três temporadas a população apresentou densidades de grupos desiguais ao longo do estuário e todas as variáveis, com exceção da distância de áreas urbanas, explicaram as probabilidades de presença observadas. Análises individuais revelaram discrepâncias nos tamanhos e disposição geográfica de áreas domiciliares e diferenças na composição e estimativa dos parâmetros selecionados para cada indivíduo. A variabilidade individual na população deve ter papel fundamental em termos de utilização do espaço e seleção de habitat pelo boto-cinza no estuário local. / Understanding and interpreting the interaction of individuals and populations with the environment and how this relationship outlines their spatial distribution is a key question common in ecological studies. Area use patterns observed for populations are ultimately an outcome from individual variability in habitat selection and their interaction with such environments. Are use and habitat selection by the population of Guiana dolphins, Sotalia guianensis, and its individual variability were accessed in the Cananeia estuary (25°03\' S; 47°55\' W), southeastern Brazil, during the summer and winter of 2015 and the summer of 2016. Environmental and geographic parameters were estimated aiming to explain population distribution and differences within individuals. For this purpose, resource selection probability functions (RSPF) were applied in generalized additive models (GAM). Covariates tested included: distance to river mouths, distance to the estuary entrance, distance to urban areas, depth and tide. Geographic coordinates were used to model spatial autocorrelation. Eleven photo-identified individuals had their occupancy modelled and accessed in relation to their home range obtained from fixed kernel densities estimates. The population exhibited patchy group densities throughout the estuary in all seasons. Except from distance to urban areas all variables were selected in our final model for the population\'s RSPF. Individual analysis revealed discrepancies in size and location of home ranges which lead to remarkable differences in the composition and estimates of parameters selected in the models for each individual.

Neste trabalho, desenvolvemos três tópicos relacionados a modelos de regressão da família exponencial. No primeiro tópico, obtivemos a matriz de covariância assintótica de ordem $n^$, onde $n$ é o tamanho da amostra, dos estimadores de máxima verossimilhança corrigidos pelo viés de ordem $n^$ em modelos lineares generalizados, considerando o parâmetro de precisão conhecido. No segundo tópico calculamos o coeficiente de assimetria assintótico de ordem n^{-1/2} para a distribuição dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros que modelam a média e dos parâmetros de precisão e dispersão em modelos não-lineares da família exponencial, considerando o parâmetro de dispersão desconhecido, porém o mesmo para todas as observações. Finalmente, obtivemos fatores de correção tipo-Bartlett para o teste escore em modelos não-lineares da família exponencial, considerando covariáveis para modelar o parâmetro de dispersão. Avaliamos os resultados obtidos nos três tópicos desenvolvidos por meio de estudos de simulação de Monte Carlo / In this work, we develop three topics related to the exponential family nonlinear regression. First, we obtain the asymptotic covariance matrix of order $n^$, where $n$ is the sample size, for the maximum likelihood estimators corrected by the bias of order $n^$ in generalized linear models, considering the precision parameter known. Second, we calculate an asymptotic formula of order $n^{-1/2}$ for the skewness of the distribution of the maximum likelihood estimators of the mean parameters and of the precision and dispersion parameters in exponential family nonlinear models considering that the dispersion parameter is the same although unknown for all observations. Finally, we obtain Bartlett-type correction factors for the score test in exponential family nonlinear models assuming that the precision parameter is modelled by covariates. Monte Carlo simulation studies are developed to evaluate the results obtained in the three topics.

Neste trabalho, apresentamos as equações de estimação generalizadas desenvolvidas por Liang e Zeger (1986), sob a ótica da teoria de funções de estimação apresentada por Godambe (1991). Essas equações de estimação são obtidas para os modelos lineares generalizados (MLGs) considerando medidas repetidas. Apresentamos também um processo iterativo para estimação dos parâmetros de regressão, assim como testes de hipóteses para esses parâmetros. Para a análise de resíduos, generalizamos para dados com medidas repetidas algumas técnicas de diagnóstico usuais em MLGs. O gráfico de probabilidade meio-normal com envelope simulado é uma proposta para avaliarmos a adequação do ajuste do modelo. Para a construção desse gráfico, simulamos respostas correlacionadas por meio de algoritmos que descrevemos neste trabalho. Por fim, realizamos aplicações a conjuntos de dados reais. / In this work, we consider the generalized estimation equations developed by Liang and Zeger (1986) focusing the theory of estimating functions presented by Godambe (1991). These estimation equations are an extension of generalized linear models (GLMs) to the analysis of repeated measurements. We present an iterative procedure to estimate the regression parameters as well as hypothesis testing of these parameters. For the residual analysis, we generalize to repeated measurements some diagnostic methods available for GLMs. The half-normal probability plot with a simulated envelope is useful for diagnosing model inadequacy and detecting outliers. To obtain this plot, we consider an algorithm for generating a set of nonnegatively correlated variables having a specified correlation structure. Finally, the theory is applied to real data sets.