Dados binários ou dicotômicos são comuns em muitas áreas das ciências, nas quais, muitas vezes, há interesse em registrar a ocorrência, ou não, de um evento particular. Por outro lado, quando cada unidade amostral é avaliada em mais de uma ocasião no tempo, tem-se dados longitudinais ou medidas repetidas no tempo. é comum também, nesses estudos, se ter uma ou mais variáveis explicativas associadas às variáveis respostas. As variáveis explicativas podem ser dependentes ou independentes do tempo. Na literatura, há técnicas disponíveis para a modelagem e análise desses dados, sendo os modelos disponíveis extensões dos modelos lineares generalizados. O enfoque do presente trabalho é dado aos modelos lineares generalizados de transição para a análise de dados longitudinais envolvendo uma resposta do tipo binária. Esses modelos são baseados em processos estocásticos e o interesse está em modelar as probabilidades de mudanças ou transições de categorias de respostas dos indivíduos no tempo. A suposição mais utilizada nesses processos é a da propriedade markoviana, a qual condiciona a resposta numa dada ocasião ao estado na ocasião anterior. Assim, são revistos os fundamentos para se especificar tais modelos, distinguindo-se os casos estacionário e não-estacionário. O método da máxima verossimilhança é utilizado para o ajuste dos modelos e estimação das probabilidades. Adicionalmente, apresentam-se testes assintóticos para comparar tratamentos, baseados na razão de chances e na diferença das probabilidades de transição. Outra questão explorada é a combinação do modelo de efeitos aleatórios com a do modelo de transição. Os métodos são ilustrados com um exemplo da área da saúde. Para esses dados, o processo é considerado estacionário de ordem dois e o teste proposto sinaliza diferença estatisticamente significativa a favor do tratamento ativo. Apesar de ser uma abordagem inicial dessa metodologia, verifica-se, que os modelos de transição têm notável aplicabilidade e são fontes para estudos e pesquisas futuras. / Binary or dichotomous data are quite common in many fields of Sciences in which there is an interest in registering the occurrence of a particular event. On the other hand, when each sampled unit is evaluated in more than one occasion, we have longitudinal data or repeated measures over time. It is also common, in longitudinal studies, to have explanatory variables associated to response measures, which can be time dependent or independent. In the literature, there are many approaches to modeling and evaluating these data, where the models are extensions of generalized linear models. This work focus on generalized linear transition models suitable for analyzing longitudinal data with binary response. Such models are based on stochastic processes and we aim to model the probabilities of change or transitions of individual response categories in time. The most used assumption in these processes is the Markov property, in which the response in one occasion depends on the immediately preceding response. Thus we review the fundamentals to specify these models, showing the diferences between stationary and non-stationary processes. The maximum likelihood approach is used in order to fit the models and estimate the probabilities. Furthermore, we show asymptotic tests to compare treatments based on odds ratio and on the diferences of transition probabilities. We also present a combination of random-efects model with transition model. The methods are illustrated with health data. For these data, the process is stationary of order two and the suggested test points to a significant statistical diference in favor of the active treatment. This work is an initial approach to transition models, which have high applicability and are great sources for further studies and researches.

Submitted by DEOCLECIO JARDIM AMORIM (deocleciojardim@hotmail.com) on 2019-01-31T12:16:23Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO.pdf: 2351649 bytes, checksum: 9491438fdbbb72bee3416a1ee635f01f (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Lucia de Grava Kempinas (algkempinas@fca.unesp.br) on 2019-01-31T18:34:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 amorim_dj_me_botfca.pdf: 2351649 bytes, checksum: 9491438fdbbb72bee3416a1ee635f01f (MD5) / Made available in DSpace on 2019-01-31T18:34:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 amorim_dj_me_botfca.pdf: 2351649 bytes, checksum: 9491438fdbbb72bee3416a1ee635f01f (MD5) Previous issue date: 2019-01-24 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Dentre as características mais estudadas na indústria de sementes e bancos de germoplasma, destaca-se o potencial fisiológico, tendo em vista que sementes de maior qualidade fisiológica permitem obter uma rápida e uniforme emergência das plântulas, e consequentemente o estabelecimento do estande. O objetivo dessa pesquisa foi avaliar a germinação de sementes de milho (Zea mays L.) e soja (Glycine max (L.) Merrill) por meio de modelos não lineares e lineares generalizados. Foram utilizadas as cultivares de milho: AS 1633 PRO3, 2B587 RR, 2A401PW, AL Bandeirante e BRS 4103, e de soja as cultivares: DS59716 IPRO, CD2737 RR, CD251 RR, CD2820 IPRO e CD2857 RR, ambas da safra 2016/17. Avaliou-se a germinação de 20 sementes com quatro repetições por cultivar por meio do teste de emissão da raiz primária (protrusão). A contagem das sementes germinadas foi efetuada em intervalos regulares de 6, 12 e 24 horas até 204 horas, adotando-se como critério de germinação a protrusão da raiz primária ≥ 2 mm. Os dados foram dispostos na forma de porcentagem acumulada ao longo do tempo e pela proporção de sementes viáveis em cada intervalo de tempo testado dado por uma sequência de ensaios de Bernoulli. Os dados de porcentagem acumulada ao longo do tempo foram modelados pelas curvas não lineares de Gompertz e função de Hill de quatro parâmetros e os dados de proporção foram avaliados por modelos lineares generalizados testando as funções ligação: Probit, Logit e Complemento Log Log. As cultivares de milho que apresentaram a maior velocidade de germinação foram: AL Bandeirante e BRS 4103. Para soja os melhores resultados foram observados para as cultivares CD251 RR e CD2737 RR. As metodologias corroboraram quanto à classificação da qualidade fisiológica das cultivares. A curva de Gompertz teve melhor ajuste e permitiu aplicações práticas para o estudo de germinação estabelecendo um novo parâmetro para comparação de diferentes lotes de sementes. Os modelos lineares generalizados constituem uma metodologia robusta para avaliação da germinação de sementes de diferentes lotes e espécies agrícolas permitindo estimar qualquer tempo de germinação e uniformidade. / Among the most studied characteristics in the seed industry and germplasm banks, the physiological potential stands out, since seeds of higher physiological quality allow a quick and uniform emergence of the seedlings, and consequently the establishment of the stand. The objective of this research was to evaluate the germination of corn (Zea mays L.) and soybean (Glycine max (L.) Merrill) seeds using nonlinear models and generalized linear. The used cultivars of corn were: AS 1633 PRO3, 2B587 RR, 2A401PW, AL Bandeirante and BRS 4103, and the soybean cultivars were: DS59716 IPRO, CD2737 RR, CD251 RR, CD2820 IPRO and CD2857 RR, both of the 2016/17 crop. The germination of 20 seeds with four replicates per cultivar was evaluated by the primary root emission test (protrusion). The germinated seeds were counted at regular intervals of 6, 12 and 24 hours up to 204 hours, with protrusion of the primary root ≥ 2 mm being the germination criterion. The data were plotted as a percentage accumulated over time and by the proportion of viable seeds at each interval of time tested given by a sequence of Bernoulli assays. The data of percentage accumulated over time were modeled by the non-linear Gompertz curves and Hill function with four parameters and the proportion data were evaluated by generalized linear models testing the linking functions: Probit, Logit and Complement Log Log.The corn cultivars with the highest germination speed were: AL Bandeirante and BRS 4103. For soybean the best results were observed for the cultivars CD251 RR and CD2737 RR. The methodologies corroborate the classification of the physiological quality of cultivars. The Gompertz curve had a better adjustment and allowed practical applications for the study of germination, establishing a new parameter for comparison of different seeds lots. The generalized linear models constitute a robust methodology to evaluate the germination of seeds of different lots and agricultural species, allowing to estimate any germination and uniformity time.

A regressão logística com resposta contínua é uma alternativa à regressão logística usual quando a variável resposta possui distribuição contínua e o objetivo do estudo é estimar a probabilidade de ocorrência de valores acima ou abaixo de um determinado valor de corte. O modelo assim construído pode ser escrito na forma de um modelo linear generalizado com função de ligação composta. Quando corretamente especificada, a incorporação da informação sobre a distribuição da variável resposta no modelo faz com que os estimadores de máxima verossimilhança sejam mais eficientes. A técnica é apresentada para os casos em que a variável resposta tem distribuição normal ou log-normal. Como aplicação, considerando dados referentes à cidade de São Paulo nos anos de 1998 e 1999, um modelo de regressão logística com resposta contínua foi considerado na previsão do risco da concentração do poluente NO2 ser maior que um valor de corte estabelecido por legislação. Variáveis climáticas e temporais foram consideradas como preditoras. Mostraram-se importantes para prever o risco a temperatura, a umidade relativa do ar, os dias da semana, as estações do ano, precipitação pluviométrica e velocidade do vento. / Binary regression with continuous outcomes constitutes an alternative to logistic regression when the outcome is continuous and the investigator’s interest focuses to estimate the probability of subjects who fall above or below a cut-off value. The model is based on a generalized linear model with composite link that takes advantage of the continuous structure of the outcome, typically gaussian or lognormal. Under correct response model-ling, binary regression with continuous outcomes is more efficient than logistic regression. A binary regression with continuous outcomes was considered to predict the risk that a NO2 pollutant concentration is above the limits set by environmental legislation in São Paulo city during 1998 and 1999. Climatic and temporal variables were considered as pre-dictors. Temperature, humidity, days of the week, station of the year, precipitation and speed of the wind revealed important to predict the risk.

Fatores exógenos, como fotoperíodo, temperatura da superfície do mar e abundância de presas, e endógenos, como os ciclos circadianos e circanuais e alterações metabólicas são conhecidos como iniciadores dos movimentos migratórios. Este trabalho tem como objetivo estabelecer os principais parâmetros iniciadores da migração das baleias-jubarte. Foram analisados o fotoperíodo, índice de oscilação do oceano austral (SOI), temperatura da superfície do mar, concentração de clorofila-a e densidade de krill em relação ao número máximo de indivíduos avistados e o dia do pico de avistagem. O fotoperíodo mostrou ser o principal fator que influencia a migração da Antártica em direção a Abrolhos, enquanto que o caminho contrário, além de fotoperíodo, parece ser influenciado também pelo os fatores tais como temperatura da superfície do mar e a quantidade de presas disponíveis no verão anterior. Quanto maior a densidade de krill, maior o número máximo de indivíduos avistados e a temporada reprodutiva mais longa. O SOI mostrou ter influência no ciclo reprodutivo do krill. Valores negativos registraram maior densidade de krill e valores positivos, menor densidade de krill, através do modelo GLM. Altos valores de TSM apresentaram correlação negativa com a densidade de krill, e com o número de baleias avistadas e o tempo de permanência na área reprodutiva, indicando que o aquecimento da região antártica impõe condições não favoráveis para a temporada reprodutiva das baleias. / Exogenous factors, such as photoperiod, sea surface temperature and abundance of prey, and endogenous, such circadian and circannual cycles and metabolic changes are known as initiators of migratory movements. This work aims to establish the main parameters initiators of the migration of the humpback whales. The photoperiod, the Southern Ocean Index (SOI), the sea surface temperature, the chlorophyll-a concentration and the density of krill were analyzed in relation to the maximum number of individuals sighted and the duration of the reproductive season. The photoperiod showed to be the main factor that influences the migration from Antarctica to Abrolhos, while the opposite way, besides photoperiod, seemed to be influenced also by other factors such as sea surface temperature and the amount of prey available in the previous summer. The higher the density of krill, the greater the maximum number of individuals sighted and the longer the reproductive season. The SOI showed to have influence on the reproductive cycle of krill. Negative values correspond to higher density of krill, and positive values, lower density of krill, through the GLM model. High values of TSM presented negative correlation with the density of krill, and with the number of whales sighted and the reproductive season duration in the reproductive area, indicating that the Antartic warming impose unfavorable conditions for the reproductive season of whales.

Made available in DSpace on 2016-04-28T14:58:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2008 - Fabio Mathias Correa.pdf: 2421517 bytes, checksum: 7f7f9e77fc6d68db6e05dbd9994c1e38 (MD5) Previous issue date: 2008-02-28 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / The late blight of the tomato, caused by Phytophthora infestans (Mont) of Bary it is one of the main diseases of the tomato. However, the quantification of the severity of the disease, doesn't possess a standard method of evaluation and that, it can interfere in the comparison of results among and inside of experiments, once the scale of evaluation of the disease should be standardized. A diagrammatic scale should represent all variation of the existent disease in the field and to make possible necessary evaluations and perfected, independent of the existent differences among appraisers. Another important factor in the epidemiological studys, is the correct application of the methodologies of evaluation of treatments or cultivars. Therefore, the present work has as objectives: 1) to develop and to validate a diagrammatic scale for quantification of the severity of the late blight in tomateiro leaves and 2) to compare the use of AUDPC (area under disease progress curve), certain according to Shanner & Finney (1977), with the use of mixed models and mixed lineal models widespread in the selection of gen?tipos of resistant tomateiro to the requeima. Three diagrammatics scales were proposed for evaluation of the late blight in tomato leaves. The first scale, denominated scale-detailed, it was composed by nine values of severity intensity (0, 3, 6, 12, 22, 40, 60, 77 and 90%), the second climb, call of having scale-simplified, it was composed by seven severity values (0, 3, 12, 22, 40, 60 and 77%) and the third scale, of having James-modified, composed by seven severity values (0, 1, 5, 10, 16, 32 and 50%). For the validation of the scales, 24 appraisers accomplished two evaluations in leaves 50 tomato leaves with different severity levels, where the precision, acuracy and repetibility were appraised through simple lineal regression, analysis of variance of the mistakes and correlation coefficient. Among the proposed scales, two came as tools that allow a good precision and acuracy in the evaluation of the severity of the late blight in tomato leaves, being the detailed scale and the simplified scale. With relationship to the analysis methods, the use of direct AACPD, calculated by the sum of Riemann, and of mixed and mixed models widespread, it was verified that the direct use of AUDPC, doesn't get to describe all existent variation in the sample, probably for the great number of treatments. The use of mixed models widespread, that it considers the distribution of Poisson, it was shown more appropriate for to describe the epidemic caused by late blight in tomato, being more suitable in the selection of tomato cultivars seeking to the resistance the this disease. / A requeima, causada por Phytophthora infestans ? uma das principais doen?as do tomateiro. Para quantificar a severidade da doen?a, n?o h? um m?todo padr?o, o que pode interferir na compara??o de resultados entre e dentro de experimentos, uma vez que a escala de avalia??o da doen?a deve ser padronizada. Uma escala diagram?tica deve representar toda a varia??o da severidade no campo e possibilitar avalia??es precisas e acuradas, independente das diferen?as entre avaliadores. Outro fator importante no estudo epidemiol?gico ? a correta aplica??o das metodologias de avalia??o de tratamentos ou gen?tipos. Portanto, o presente trabalho objetivou: 1) desenvolver e validar uma escala diagram?tica para quantifica??o da severidade da requeima em folhas de tomateiro e 2) comparar o uso da ?rea abaixo da curva de progresso da doen?a (AACPD), com o uso de modelos mistos e modelos lineares mistos generalizados na sele??o de gen?tipos de tomateiro resistentes ? requeima. Tr?s escalas diagram?ticas foram propostas para avalia?ar a requeima em folhas de tomateiro. A primeira, denominada escala-detalhada, foi composta por nove valores de intensidade de severidade (0, 3, 6, 12, 22, 40, 60, 77 e 90%). A segunda escala, chamada de escala-simplificada, foi composta por sete valores de severidade (0, 3, 12, 22, 40, 60 e 77%) e a terceira, de Jamesmodificada, composta por sete valores de severidade (0, 1, 5, 10, 16, 32 e 50%). Para a valida??o das escalas, 24 avaliadores realizaram duas avalia??es em 50 folhas de tomateiro com diferentes n?veis de severidade, e a precis?o, acur?cia e a repetibilidade dos avaliadores foram avaliados atrav?s de regress?o linear simples, an?lise de vari?ncia dos erros e coeficiente de correla??o de Pearson. Dentre as escalas propostas, duas (escala detalhada e escala simplificada) apresentaram uma boa precis?o e acur?cia para a avalia??o da severidade da requeima em folhas de tomateiro. Quanto aos m?todos de an?lise, constatou-se que o uso direto da AACPD, obtido pela soma de Riemann, n?o conseguiu descrever toda varia??o existente na amostra, provavelmente pelo grande n?mero de tratamentos. O uso de modelos mistos generalizados, que considera a distribui??o de Poisson, foi mais adequado para descrever a epidemia, sendo mais indicado na sele??o de gen?tipos de tomate resistentes a doen?a.

A regressão logística com resposta contínua é uma alternativa à regressão logística usual quando a variável resposta possui distribuição contínua e o objetivo do estudo é estimar a probabilidade de ocorrência de valores acima ou abaixo de um determinado valor de corte. O modelo assim construído pode ser escrito na forma de um modelo linear generalizado com função de ligação composta. Quando corretamente especificada, a incorporação da informação sobre a distribuição da variável resposta no modelo faz com que os estimadores de máxima verossimilhança sejam mais eficientes. A técnica é apresentada para os casos em que a variável resposta tem distribuição normal ou log-normal. Como aplicação, considerando dados referentes à cidade de São Paulo nos anos de 1998 e 1999, um modelo de regressão logística com resposta contínua foi considerado na previsão do risco da concentração do poluente NO2 ser maior que um valor de corte estabelecido por legislação. Variáveis climáticas e temporais foram consideradas como preditoras. Mostraram-se importantes para prever o risco a temperatura, a umidade relativa do ar, os dias da semana, as estações do ano, precipitação pluviométrica e velocidade do vento. / Binary regression with continuous outcomes constitutes an alternative to logistic regression when the outcome is continuous and the investigator’s interest focuses to estimate the probability of subjects who fall above or below a cut-off value. The model is based on a generalized linear model with composite link that takes advantage of the continuous structure of the outcome, typically gaussian or lognormal. Under correct response model-ling, binary regression with continuous outcomes is more efficient than logistic regression. A binary regression with continuous outcomes was considered to predict the risk that a NO2 pollutant concentration is above the limits set by environmental legislation in São Paulo city during 1998 and 1999. Climatic and temporal variables were considered as pre-dictors. Temperature, humidity, days of the week, station of the year, precipitation and speed of the wind revealed important to predict the risk.

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 2016-06-02T20:06:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1989.pdf: 231034 bytes, checksum: 31bd4dd9e300bf47b5b32ecca7d161ab (MD5) Previous issue date: 2008-06-09 / Financiadora de Estudos e Projetos / For the most part of modelings in the credit risk area, the most widely used model is the credit scoring, and as the main statistical technique, the binary logistic regression, used to determine whether a customer is a good or bad payer. In this academic work an alternative methodology is proposed, where the estimative is formed based on the scores obtained by customers; this means the response follows a binomial distribution. In this modeling the combined estimate of scores of various products used by customers is included, considering the correlation between these scores. / Em grande parte das modelagens na área de risco de crédito, o modelo mais utilizado é o credit scoring, e como técnica estatística principal a regressão logistica binária, utilizada para decidir se um cliente é bom ou mau pagador. Neste trabalho propomos uma metodologia alternativa, onde a estimativa é feita diretamente nos escores dos clientes, com issa a resposta segue uma distribuição binomial. Nessa modelagem incluimos ainda a estimativa conjunta dos escores de vários produtos utilizados pelos clientes, levando em consideração a correlação existente entre estes escores.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissCVP.pdf: 769628 bytes, checksum: 82a04371dc9ee3d93afa897684220b87 (MD5) Previous issue date: 2006-03-03 / Financiadora de Estudos e Projetos / One of the most frequently situation found by researchers is to find groups of similar individuals. The cluster analysis is a set of statistical techniques that identify mutually exclusive subgroups or classes over individuals, based on their similarity. When then main is to group means of treatments we can use contrasts, multiple comparitions or clustering techniques as the SCOTT-KNOTT test and AID (Automatic Interaction Detector) technique. In this work we focus on the comparition of the simulated power function of the asymptotic test and also of the bootstrap test for the extension of the AID algorithm for generalized linear models. The bootstrap power function over main the asymptotic power when the number of binomial sample is equal to one, and the number of treatments is equal to 8 and 12, in a completed randomized experiment with a single factor for binomial variables. / Uma das situações mais freqüentes encontradas por pesquisadores de diversas áreas do conhecimento é formar grupos de indivíduos que sejam, de alguma maneira, similares entre si. A análise de agrupamento é um conjunto de técnicas estatísticas que identificam subgrupos ou classes distintas de indivíduos mutuamente excludentes com base nas similaridades existentes entre os indivíduos, ou seja, os mais semelhantes pertencem ao mesmo grupo. No caso específico de uma única variável resposta e diversas explicativas, vários procedimentos podem ser utilizados, entre eles: contrastes de médias, comparações múltiplas ou técnicas aglomerativas, como teste de SCOTTKNOTT e a técnica AID - (Automatic Interaction Detector). As técnicas de agrupamento de médias podem não ser adequadas na aplicação em dados com distribuição diferente da normal. Nesse caso, utilizou-se a extensão do algoritmo AID, no qual se baseia o método de SCOTT-KNOTT. Essa extensão é usada em modelos lineares generalizados e adota, como medida de homogeneidade de grupos, uma estatística baseada na função desvio que tem assintoticamente distribuição quiquadrado. Neste trabalho, apresentam-se o método de reamostragem bootstrap adaptado para a extensão do algoritmo AID, sua curva poder simulada e a curva poder simulada assintótica, considerando um delineamento inteiramente ao acaso, com tamanho da amostra binomial nb, com r tratamentos e nr repetições por tratamento. Os resultados do estudo por simulação indicam que, conforme aumenta-se o tamanho da amostra binomial, o poder simulado dos dois testes aumenta rapidamente. Por outro lado, esse comportamento é mais acentuado conforme aumenta-se o número de tratamentos. Vale ressaltar que, para o caso extremo em que o tamanho da binomial é igual a 1 e o número de tratamentos igual a 8 e 12, a curva poder simulada do teste bootstrap é destacadamente superior à curva poder do teste assintótico para o número de repetições por tratamento estudado.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:27:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseJS.pdf: 961805 bytes, checksum: ce3308955ac55792f007f7e8de10f2fc (MD5) Previous issue date: 2007-08-16 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this work we developed an abstract theory for existence and characterization of attractors for multivalued semigroups defined by generalized semi ows and we apply the abstract results to systems of p-laplacian differential inclusions and we obtain upper semicontinuity of the attractors as the parameter of diffusion goes to infinity. / Neste trabalho desenvolvemos uma teoria abstrata para existência e caracterização de atratores para semigrupos multívocos definidos por semi uxos generalizados. Posteriormente aplicamos os resultados abstratos à sistemas de inclusões diferenciais governados pelo p-laplaciano e obtivemos semicontinuidade superior dos atratores quando o parâmetro de difusão tende a infinito.