As genomic sequencing technologies continue to advance, researchers are furthering their understanding of the relationships between genetic variants and expressed traits (Hirschhorn and Daly, 2005). However, missing data can significantly limit the power of a genetic study. Here, the use of a regularized generalized linear model, denoted GLMNET is proposed to impute missing genotypes. The method aimed to address certain limitations of earlier regression approaches in regards to genotype imputation, particularly multicollinearity among predictors. The performance of GLMNET-based method is compared to the performance of the phase-based method fastPHASE. Two simulation settings were evaluated: a sparse-missing model, and a small-panel expan- sion model. The sparse-missing model simulated a scenario where SNPs were missing in a random fashion across the genome. In the small-panel expansion model, a set of test individuals that were only genotyped at a small subset of the SNPs of the large panel. Each imputation method was tested in the context of two data-sets: Canadian Holstein cattle data and human HapMap CEU data. Although the proposed method was able to perform with high accuracy (>90% in all simulations), fastPHASE per- formed with higher accuracy (>94%). However, the new method, which was coded in R, was able to impute genotypes with better time efficiency than fastPHASE and this could be further improved by optimizing in a compiled language.

Environmental factors affect fish distribution and fisher behavior. These factors are seldom included in stock assessment models, resulting in potentially inaccurate fish abundance estimates. This study determined the impact of these factors using the commercial catch rate of sauger (Sander canadensis) and walleye (Sander vitreus) in Lake Winnipeg by: (1) the use of satellite data to monitor turbidity and its impact on catch via simple linear regression and (2) the effect of environment on catch and effort using generalized linear models. No statistically significant relationship was found between catch and turbidity; a result which may be due to small sample sizes, the fish species' examined, and variable turbidity at depth. Decreased effort was correlated with harsh weather and decreased walleye catch. Increased walleye catch was correlated with low temperature and low Red River discharge. Increased sauger catch was correlated with high temperature, high cloud opacity, and average Red River discharge.

Environmental factors affect fish distribution and fisher behavior. These factors are seldom included in stock assessment models, resulting in potentially inaccurate fish abundance estimates. This study determined the impact of these factors using the commercial catch rate of sauger (Sander canadensis) and walleye (Sander vitreus) in Lake Winnipeg by: (1) the use of satellite data to monitor turbidity and its impact on catch via simple linear regression and (2) the effect of environment on catch and effort using generalized linear models. No statistically significant relationship was found between catch and turbidity; a result which may be due to small sample sizes, the fish species' examined, and variable turbidity at depth. Decreased effort was correlated with harsh weather and decreased walleye catch. Increased walleye catch was correlated with low temperature and low Red River discharge. Increased sauger catch was correlated with high temperature, high cloud opacity, and average Red River discharge.

Environmental factors affect fish distribution and fisher behavior. These factors are seldom included in stock assessment models, resulting in potentially inaccurate fish abundance estimates. This study determined the impact of these factors using the commercial catch rate of sauger (Sander canadensis) and walleye (Sander vitreus) in Lake Winnipeg by: (1) the use of satellite data to monitor turbidity and its impact on catch via simple linear regression and (2) the effect of environment on catch and effort using generalized linear models. No statistically significant relationship was found between catch and turbidity; a result which may be due to small sample sizes, the fish species' examined, and variable turbidity at depth. Decreased effort was correlated with harsh weather and decreased walleye catch. Increased walleye catch was correlated with low temperature and low Red River discharge. Increased sauger catch was correlated with high temperature, high cloud opacity, and average Red River discharge. / October 2006

Submitted by FREDERICO MONFARDINI null (fred.monf@gmail.com) on 2016-05-04T01:21:27Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO - FREDERICO.pdf: 1083790 bytes, checksum: e190391e7f59e12ce3b3f062297293e5 (MD5) / Rejected by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br), reason: Solicitamos que realize uma nova submissão seguindo as orientações abaixo: O arquivo submetido está sem a ficha catalográfica. A versão submetida por você é considerada a versão final da dissertação/tese, portanto não poderá ocorrer qualquer alteração em seu conteúdo após a aprovação. Corrija esta informação e realize uma nova submissão contendo o arquivo correto. Agradecemos a compreensão. on 2016-05-06T14:24:35Z (GMT) / Submitted by FREDERICO MONFARDINI null (fred.monf@gmail.com) on 2016-05-11T01:12:32Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO - FREDERICO.pdf: 979406 bytes, checksum: 75d1f03b99c1e8e3627b3ee7b3776361 (MD5) / Rejected by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br), reason: Solicitamos que realize uma nova submissão seguindo as orientações abaixo: O mês informado na capa e contra-capa do documento estão diferentes da data de defesa informada na folha de aprovação. Corrija estas informações no arquivo PDF e realize uma nova submissão contendo o arquivo correto. Agradecemos a compreensão. on 2016-05-13T13:14:09Z (GMT) / Submitted by FREDERICO MONFARDINI null (fred.monf@gmail.com) on 2016-05-16T04:01:38Z No. of bitstreams: 1 DISSSERTAÇÃO - FREDERICO.pdf: 1003174 bytes, checksum: 3449613d0bfa6567b122b1461608bc55 (MD5) / Approved for entry into archive by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br) on 2016-05-16T14:41:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 monfardini_f_me_prud.pdf: 1003174 bytes, checksum: 3449613d0bfa6567b122b1461608bc55 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-16T14:41:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 monfardini_f_me_prud.pdf: 1003174 bytes, checksum: 3449613d0bfa6567b122b1461608bc55 (MD5) Previous issue date: 2016-02-19 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Os Modelos Lineares Generalizados (GLM) foram introduzidos no início dos anos 70, tendo um grande impacto no desenvolvimento da teoria estatística. Do ponto de vista teórico, esta classe de modelos representa uma abordagem unificada de muitos modelos estatísticos, correntemente usados nas aplicações, podendo-se utilizar dos mesmos procedimentos de inferência. Com o avanço computacional das últimas décadas foi notável o desenvolvimento de extensões nesta classe de modelos e de métodos para os procedimentos de inferência. No contexto da abordagem Bayesiana, até a década de 80 utilizava-se de métodos aproximados de inferência, tais como aproximação de Laplace, quadratura Gaussiana e outros. No início da década de 90, foram popularizados os métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (Monte Carlo Markov Chain - MCMC) que revolucionaram as aplicações no contexto Bayesiano. Apesar de serem métodos altamente eficientes, a convergência do algoritmo em modelos complexos pode ser extremamente lenta, o que gera alto custo computacional. Em 2009 surgiu o método de Aproximações de Laplace Aninhadas Integradas (Integrated Nested Laplace Aproximation - INLA) que busca eficiência tanto no custo computacional como na precisão das estimativas. Considerando a importância desta classe de modelos, neste trabalho propõem-se explorar extensões dos MLG para dados longitudinais e recentes propostas apresentadas na literatura para os procedimentos de inferência. Mais especificamente, explorar modelos para dados binários (binomiais) e para dados de contagem (Poisson), considerando a presença de variabilidade extra, incluindo superdispersão e presença de efeitos aleatórios através de modelos hierárquicos e modelos hierárquicos dinâmicos. Além disso, explorar diferentes procedimentos de inferência no contexto Bayesiano, incluindo MCMC e INLA. / Generalized Linear Models (GLM) were introduced in the early 70s, having a great impact on the development of statistical theory. From a theoretical point of view, this class of model is a unified approach to many statistical models commonly used in applications and can be used with the same inference procedures. With advances in the computer over subsequent decades has come a remarkable development of extensions in this class of design and method for inference procedures. In the context of Bayesian approach, until the 80s, it was used to approximate inference methods, such as approximation of Laplace, Gaussian quadrature, etc., The Monte Carlo Markov Chain methods (MCMC) were popularized in the early 90s and have revolutionized applications in a Bayesian context. Although they are highly efficient methods, the convergence of the algorithm in complex models can be extremely slow, which causes high computational cost. The Integrated Nested Laplace Approximations method (INLA), seeking efficiency in both computational cost and accuracy of estimates, appeared in 2009. This work proposes to explore extensions of GLM for longitudinal data considering the importance of this class of model, and recent proposals in the literature for inference procedures. More specifically, it explores models for binary data (binomial) and count data (Poisson), considering the presence of extra variability, including overdispersion and the presence of random effects through hierarchical models and hierarchical dynamic models. It also explores different Bayesian inference procedures in this context, including MCMC and INLA.

A ampliação acelerada da demanda por transporte, mais especificamente pelo transporte rodoviário, tem provocado um aumento expressivo no número de acidentes de trânsito nesse ambiente. Consequentemente, a redução dos acidentes de trânsito tem sido um grande desafio para os pesquisadores e gestores da área rodoviária. Porém, os acidentes de trânsito são eventos complexos se considerados os diversos fatores que podem influenciá-los. Dentro desse contexto esta dissertação apresenta um estudo de modelos de previsão de acidentes, que podem ser utilizados para a avaliação do potencial de segurança em determinados locais, identificação e classificação de localidades perigosas ou com propensão a acidentes e avaliação da eficácia de medidas de melhoria da segurança. Nessa dissertação é apresentado um levantamento teórico e metodológico dos modelos de previsão de acidentes, identificando as principais variáveis adotadas bem como as técnicas utilizadas. Para cada modelo revisado foram verificadas as principais diferenças e limitações, e ainda, a análise das variáveis mais influentes presentes nesses modelos. Após, é feita uma comparação de duas abordagens distintas para estimar modelos de previsão de acidentes. A primeira consiste em estimar a ocorrência de acidentes em segmentos da via com as mudanças de características dos elementos de infraestrutura. O segundo relaciona a frequência de acidentes para um único elemento de infraestrutura da via, chamado na literatura internacional de entidade (ex: interseção, curva, tangente, etc.), com base apenas na variável relacionada ao volume de tráfego. O estudo baseado na comparação dessas duas abordagens para a previsão de acidentes revelou que a utilização do volume de tráfego como única variável independente apresenta resultados semelhantes ou até melhores que os modelos baseados em diversos elementos de infraestrutura da rodovia. / The enlargement and the accelerated development of transportation systems, more specifically the land system, have caused the number of road accidents to increase significantly. Therefore, the reduction of road accidents has been a great challenge for researchers and managers in the field of land transportation. However, considering the various factors that may influence them, road accidents are complex events. In this context, this paper presents a study of accident prediction models that can be used to assess the safety potential in certain locations, identify and rank dangerous locations or areas prone to accidents and evaluate the effectiveness of safety improvement measures. Initially, a theoretical and methodological review of accident prediction models is presented, and both the main variables adopted and the methodologies employed are identified. The main differences between all models reviewed and their limitations are presented, and the most influential variables are analyzed. In a second moment, a comparison of two different accident prediction methods is performed. The first method consists in estimating the occurrence of accidents in road sections with changes in the characteristics of infrastructure elements. The second one relates the frequency of accidents based on a single infrastructure element (intersection, curve, tangent, etc.) based on traffic volume only. The study based on the comparison of these two methods found that the use of traffic volume as the only independent variable yields similar or even better results than the models based on various road infrastructure elements.

A ampliação acelerada da demanda por transporte, mais especificamente pelo transporte rodoviário, tem provocado um aumento expressivo no número de acidentes de trânsito nesse ambiente. Consequentemente, a redução dos acidentes de trânsito tem sido um grande desafio para os pesquisadores e gestores da área rodoviária. Porém, os acidentes de trânsito são eventos complexos se considerados os diversos fatores que podem influenciá-los. Dentro desse contexto esta dissertação apresenta um estudo de modelos de previsão de acidentes, que podem ser utilizados para a avaliação do potencial de segurança em determinados locais, identificação e classificação de localidades perigosas ou com propensão a acidentes e avaliação da eficácia de medidas de melhoria da segurança. Nessa dissertação é apresentado um levantamento teórico e metodológico dos modelos de previsão de acidentes, identificando as principais variáveis adotadas bem como as técnicas utilizadas. Para cada modelo revisado foram verificadas as principais diferenças e limitações, e ainda, a análise das variáveis mais influentes presentes nesses modelos. Após, é feita uma comparação de duas abordagens distintas para estimar modelos de previsão de acidentes. A primeira consiste em estimar a ocorrência de acidentes em segmentos da via com as mudanças de características dos elementos de infraestrutura. O segundo relaciona a frequência de acidentes para um único elemento de infraestrutura da via, chamado na literatura internacional de entidade (ex: interseção, curva, tangente, etc.), com base apenas na variável relacionada ao volume de tráfego. O estudo baseado na comparação dessas duas abordagens para a previsão de acidentes revelou que a utilização do volume de tráfego como única variável independente apresenta resultados semelhantes ou até melhores que os modelos baseados em diversos elementos de infraestrutura da rodovia. / The enlargement and the accelerated development of transportation systems, more specifically the land system, have caused the number of road accidents to increase significantly. Therefore, the reduction of road accidents has been a great challenge for researchers and managers in the field of land transportation. However, considering the various factors that may influence them, road accidents are complex events. In this context, this paper presents a study of accident prediction models that can be used to assess the safety potential in certain locations, identify and rank dangerous locations or areas prone to accidents and evaluate the effectiveness of safety improvement measures. Initially, a theoretical and methodological review of accident prediction models is presented, and both the main variables adopted and the methodologies employed are identified. The main differences between all models reviewed and their limitations are presented, and the most influential variables are analyzed. In a second moment, a comparison of two different accident prediction methods is performed. The first method consists in estimating the occurrence of accidents in road sections with changes in the characteristics of infrastructure elements. The second one relates the frequency of accidents based on a single infrastructure element (intersection, curve, tangent, etc.) based on traffic volume only. The study based on the comparison of these two methods found that the use of traffic volume as the only independent variable yields similar or even better results than the models based on various road infrastructure elements.

Made available in DSpace on 2016-12-12T20:12:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PGEF15MA040.pdf: 2019764 bytes, checksum: abe872bb0752b2c668a5bc8231108f32 (MD5) Previous issue date: 2015-02-20 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze is an indigenous specie of South America with important socio-economical value. It has a growth potential which enables sustainable management actions and plays a role in the cultural and economical development of Brazilian Southern. Current laws prevent the exploitation of this specie; however its good quality wood based upon the need of dendrochronological and morphometric studies to improve knowledge about structure, productive capacity, and to understand the dynamics of Araucaria in forests. Thereby, our main goal was to analyze the A. angustifolia growth across time in Santa Catarina plateau and to fit biometric and environmental models which may explain its development may support strategies of sustainable management. Data were obtained in fragments of indigenous forest in three sites: São Joaquim, Urupema, and Painel. Seventy trees per site were sampled. Diameter at breast height; total height; height at canopy insertion; and the four canopy rays following orientation of cardinal directions with a Trupulse 200 hypsometer. In each tree, we collected two growth increment rolls, perpendicularly, to verify the age and the average annual increment of diameter. Morfometric indexes showed that forest fragments were in competition, with low photosynthetic production and growth capacity. Covariance analysis shown differences for each site in growth pattern, productivity, and in canopy morphometric indexes. For this reason, adjustment equations were fit apart to mitigate the estimative errors of prognosis in production. Adjustments of models presented positive slope for height at canopy insertion and canopy diameter. Assimetric adjustments among sites indicate that higher individuals get most of resources to grown in an out of proportion way. PC adjusteda negative Φ1coefficient for total height and for diameter. Therefor as higher the height and diameter of tree as lower the canopy percent and higher the age or dimension of specie. Annual growth rings were measured, accounted, and analyzed. Maximum recue and average increment were 153 years and 0,340 cm yr-1 for São Joaquim; 62 years and 0,686 cm yr-1 for Urupema; and 68 years and 0,903 cm yr-1 for Painel. Covariance analysis revealed differences in the annual diameter increment, either as a function of diameter as age for each site, suggesting changes in growth pattern and forest productivity.Adjustments increment x diameter and increment x age relationships presented linear negative relationship due to advanced age, which provokes reduction and stagnancy of increment.Average annual increment of diameter showed negative correlation with insolation and average maximum temperature for all sites; only São Joaquim site presented negative correlation with annual precipitation; on the other hand, for Urupema and Painel there was a positive relationship. This points the importance of environmental variables on A. angustifólia growth. In addition, Pearson correlation showed positive relationship between calcium, magnesium, phosphorus, potassium, and cation exchange capacity (CEC) into the soil with Araucaria growth and timber volume indicating the influence of site soil quality on plant growth and productivity. Adjustments allowed concluding about the importance of the environment and its site-specific variables which affect Araucaria growth. Such variables also provide management tools to allow a sustainable timber harvest mitigating impacts on forest ecosystem and their fluctuation on changes of growth during rotation / A Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze é uma espécie nativa da América do Sul, com importante valor social e econômico. Devido aoseu potencial de crescimento viabiliza ações de manejo sustentável, bem como propicia um papel fundamental no desenvolvimento econômico e cultural da região Sul do Brasil. A legislação atual impede a exploração dessa espécie, contudosua madeira de excelente qualidade fundamenta a necessidade de estudos morfométricos e dendrocronológicos para se conhecer a estrutura da Floresta com Araucária, a capacidade produtiva e compreender a dinâmica de crescimento da espécie. Assim, o objetivo deste trabalho foi analisar o crescimento no tempo de Araucaria angustifolia na fitorregião do Planalto Catarinense, no estado de Santa Catarina e ajustar modelos biométricos e ambientais que expliquem o seu desenvolvimento e ações de manejo sustentado.Os dados foram coletados em fragmentos de floresta nativalocalizada em trêsmunicípios, São Joaquim, Urupema e Painel. Foram amostradas 70 árvores por local. No campo foram feitas as medições de diâmetro a altura do peito, altura total, altura de inserção de copae dos quatro raios de copa seguindo a orientação dos pontos cardeais com o uso de hipsômetro Trupulse 200. De cada árvore foram coletados dois rolos de incremento, perpendicularmente, para obtenção da idade e do incremento médio anual em diâmetro.Os índices morfométricos demostraram que os fragmentos estão em competição e, consequentementemenor produção fotossintética e capacidade produtiva.A análise de covariância demonstrou que há diferenças no padrão de crescimento, na capacidade produtiva e nos índices morfométricos da copa para cada local, havendo a necessidade de ajustar equações separadamente para minimizar erros de estimativa de prognose da produção. Os ajustes dos modelos foram com coeficiente angular positivo para a altura de inserção de copa e diâmetro de copa em função do diâmetro, sendo que as curvas de ajuste assimétricas entre as regiões indicam que os indivíduos maiores obtêm de forma desproporcional maior parte dos recursos e crescimento. O PC ajustou o coeficiente Φ1negativo para a altura total e parao diâmetro. Desta forma, quanto maior a altura e o diâmetro da árvore menor o percentual de copa e maior a idade ou dimensão para a espécie.Os anéis de crescimento foram medidos, contados e analisados. Para São Joaquim se obteve recuo máximo de 153 anos e incremento médio de 0,340cm.ano-1, para Urupena 62 anos e 0,686 cm.ano-1 de incremento médio e Painel 68 anos e 0,903 cm.ano-1 de incremento médio. A análise de covariância demonstrou que há diferenças no incremento médio anual em diâmetro, tanto em função do dapquanto para idadeemcada local, havendo a necessidade de ajustar equações separadamente, indicando diferenças na forma decrescimento e na capacidade produtiva. Os ajustes de incremento-diâmetro, incremento-idade demonstraram coeficiente angularnegativo , como resultado da maior dimensão e idade , tendo ocorrido a redução e estagnação do incremento. O incremento médio anual em diâmetro demonstrou correlação de Pearson negativa com a insolação total e temperatura média máxima para os três locais e com a precipitação total apenas em São Joaquim, e positiva para Urupema e Painel, indicando a importância das variáveis do ambiente no crescimento de araucária.A correlação para incremento com a base física e química do solo mostrou correlação positivia com o cálcio, alumínio, soma de bases, matéria orgânica, pH 7,0, magnésio, carbono orgânico, fosfóro, potássio, CTC efetiva e areia justificando a qualidade do sítio no crescimento e produção para araucária. Os ajustes e equações geradaspermitem concluir sobre a importância do meio ambiente e da capacidade do sítio no crescimento da espécie, bem como propiciam a sustentabilidade do manejo para colheita da madeira e impactos do manejo sobre os recursos do ecossistema florestal e a variação destes nas mudanças do crescimento ao longo da rotação

A ampliação acelerada da demanda por transporte, mais especificamente pelo transporte rodoviário, tem provocado um aumento expressivo no número de acidentes de trânsito nesse ambiente. Consequentemente, a redução dos acidentes de trânsito tem sido um grande desafio para os pesquisadores e gestores da área rodoviária. Porém, os acidentes de trânsito são eventos complexos se considerados os diversos fatores que podem influenciá-los. Dentro desse contexto esta dissertação apresenta um estudo de modelos de previsão de acidentes, que podem ser utilizados para a avaliação do potencial de segurança em determinados locais, identificação e classificação de localidades perigosas ou com propensão a acidentes e avaliação da eficácia de medidas de melhoria da segurança. Nessa dissertação é apresentado um levantamento teórico e metodológico dos modelos de previsão de acidentes, identificando as principais variáveis adotadas bem como as técnicas utilizadas. Para cada modelo revisado foram verificadas as principais diferenças e limitações, e ainda, a análise das variáveis mais influentes presentes nesses modelos. Após, é feita uma comparação de duas abordagens distintas para estimar modelos de previsão de acidentes. A primeira consiste em estimar a ocorrência de acidentes em segmentos da via com as mudanças de características dos elementos de infraestrutura. O segundo relaciona a frequência de acidentes para um único elemento de infraestrutura da via, chamado na literatura internacional de entidade (ex: interseção, curva, tangente, etc.), com base apenas na variável relacionada ao volume de tráfego. O estudo baseado na comparação dessas duas abordagens para a previsão de acidentes revelou que a utilização do volume de tráfego como única variável independente apresenta resultados semelhantes ou até melhores que os modelos baseados em diversos elementos de infraestrutura da rodovia. / The enlargement and the accelerated development of transportation systems, more specifically the land system, have caused the number of road accidents to increase significantly. Therefore, the reduction of road accidents has been a great challenge for researchers and managers in the field of land transportation. However, considering the various factors that may influence them, road accidents are complex events. In this context, this paper presents a study of accident prediction models that can be used to assess the safety potential in certain locations, identify and rank dangerous locations or areas prone to accidents and evaluate the effectiveness of safety improvement measures. Initially, a theoretical and methodological review of accident prediction models is presented, and both the main variables adopted and the methodologies employed are identified. The main differences between all models reviewed and their limitations are presented, and the most influential variables are analyzed. In a second moment, a comparison of two different accident prediction methods is performed. The first method consists in estimating the occurrence of accidents in road sections with changes in the characteristics of infrastructure elements. The second one relates the frequency of accidents based on a single infrastructure element (intersection, curve, tangent, etc.) based on traffic volume only. The study based on the comparison of these two methods found that the use of traffic volume as the only independent variable yields similar or even better results than the models based on various road infrastructure elements.

Orientador: Hildete Prisco Pinheiro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-08T17:00:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mendes_ClariceCamargo_M.pdf: 1127292 bytes, checksum: f015352011300a41bb50c17c81a49bb1 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Ao lidarmos com dados de contagem, uma abordagem possível é estimar um Modelo Linear Generalizado com distribuição de Poisson. Freqüentemente nestes modelos costuma surgir o problema da superdispersão, um fenômeno que aparece quando estamos diante de uma variabilidade dos dados maior do que a média. Temos basicamente três soluções para este problema: abordagem bayesiana, assumindo que o parâmetro do modelo possui uma distribuição de probabilidade; estimação por Quase-verossimilhança, incluindo um fator de dispersão diferente da unidade ou uma função de variância diversa e, finalmente, o emprego de modelos mistos, com a separação de efeitos fixos e aleatórios. Outra ocorrência comum para dados de contagem é encontrarmos amostras que apresentem um número excessivo de zeros. Detectamos a presença da superdispersão, mas agora ela é devida à ocorrência de mais valores zero na amostra do que seria esperado para dados que seguissem a distribuição de Poisson. Para este caso Lambert (1982) apresenta a chamada regressão de Poisson inflacionada de zeros (ZIP - Zero lnflated Poisson). Através de uma aplicação a dados reais, em estudo referente à alimentação de rãs da espécie Adenomera, identificamos os melhores modelos para explicar a quantidade de comida ingerida em função dos efeitos de sexo e da estação do ano. Utilizamos técnicas de diagnóstico para avaliar o impacto que uma determinada observação exerce na estimativa dos parâmetros. / Abstract: When one deals with count data, a possible approach is to fit a generalized linear model with Poisson distribution. Usually it may occur the problem of superdispersion, when the variability of the data is greater then the mean. There are three basic solutions to this problem: the Bayesian approach, when we assume that the parameter of the mo deI has a distribution of probability; the Quasilikelihood estimation, including a non-unitary dispersion parameter or a different variance function and, finally, the mixed models. Another possible occurrence to count data is the presence of samples with an excess of zeros. We detect the presence of the superdispersion, but now it is due to more zero counts than expected from the Poisson distribution. For this case, Lambert (1982) presents the Zero Infiated Poisson (ZIP) mode. As an application to real data, in the study of frogs' nourishment from the species Adenomera, we identify the best models to explain the quantity of swallowed food related to sex and season effects. We employ techniques of diagnosis to verify the impact of a specific observation in the parameter estimations / Mestrado / Bioestatistica / Mestre em Estatística