Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3603.pdf: 602959 bytes, checksum: 3078931e73ff3d01b4122cbac2c7f0a0 (MD5) Previous issue date: 2011-03-24 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this work, the aim was to analyze in the classic and bayesian context, the GARMA model with three different continuous distributions: Gaussian, Inverse Gaussian and Gamma. We analyzed the performance and the goodness of fit of the three models, as well as the performance of the coverage percentile. In the classic analyze we consider the maximum likelihood estimator and by simulation study, we verified the consistency, the bias and de mean square error of the models. To the bayesian approach we proposed a non-informative prior distribution for the parameters of the model, resulting in a posterior distribution, which we found the bayesian estimatives for the parameters. This study still was not found in the literature. So, we can observe that the bayesian inference showed a good quality in the analysis of the serie, which can be comprove with the last section of this work. This, consist in the analyze of a real data set corresponding in the rate of tuberculosis cases in metropolitan area of Sao Paulo. The results show that, either the classical and bayesian approach, are good alternatives to describe the behavior of the real time serie. / Neste trabalho, o objetivo foi analisar no contexto clássico e bayesiano, o modelo GARMA com três distribuições contínuas: Gaussiana (Normal), Inversa Gaussiana e Gama, e também o desempenho e a qualidade do ajuste dos modelos de interesse, bem como o desempenho dos percentis de cobertura para eles. Para o estudo clássico foi considerado os estimadores de máxima verossimilhança e por meio de simulação verificou-se a consistência, o viés e o erro quadrático médio dos mesmos. Para a abordagem bayesiana é proposta uma distribuição a priori não informativa para os parâmetros dos modelos resultando em uma distribuição a posteriori, o qual a partir daí pode-se encontrar as estimativas bayesianas para os parâmetros, sendo que este estudo ainda não foi encontrado na literatura. Com isso pode-se observar que a inferência bayesiana mostrou boa eficiência no processo de análise da série, o que pode ser comprovado também com a última etapa do trabalho. Esta, consiste na análise de um conjunto de dados reais correspondente a taxa de casos de tuberculose na região metropolitana de São Paulo. Os resultados mostram que, tanto o estudo clássico quanto o bayesiano, são capazes de descrever bem o comportamento da série.

A firma é o principal agente econômico para a produção e distribuição de bens e serviços. Seu constante investimento em melhorias e o aperfeiçoamento de sua capacidade produtiva, visando tornar-se cada vez mais eficiente, transforma-se em um determinante central do bem estar econômico da sociedade. O processo de medir a ineficiência de firmas baseia-se em análises de fronteiras, onde a ineficiência é medida como a distância entre os pontos observados da variável resposta e a função de produção, custo ou lucro verdadeiras, dependendo do modelo assumido para descrever a variável resposta. Existe uma variedade de formas funcionais para essas funções e algumas vezes é difícil julgar qual delas deve ser escolhida, visto que a forma verdadeira é desconhecida e pode ser somente aproximada. Em geral, na literatura, dados de produção são analisados assumindo-se modelos multiplicativos que impõem a restrição de que a produção é estritamente positiva e utiliza-se a transformação logarítmica para linearizar o modelo. Considera-se que o logaritmo do produto dada a ineficiência técnica tem distribuição contínua, independentemente de os dados serem contínuos ou discretos. A tese divide-se em dois artigos: o primeiro utiliza a inferência bayesiana para estimar a eficiência econômica de firmas utilizando os modelos de fronteira estocástica de custo com forma funcional flexível Fourier, que asseguram um bom ajuste para a fronteira, sendo fundamental para o cálculo da ineficiência econômica; o segundo artigo propõem os modelos generalizados de fronteira estocástica, baseando-se nos modelos lineares generalizados mistos com a abordagem bayesiana, para quantificar a ineficiência técnica de firmas (medida de incerteza) utilizando a variável resposta na escala original e distribuições pertencentes à família exponencial para a variável resposta dada a medida de ineficiência. / The firm is the main economic agent for the production and distribution of goods and services. Its constant investment in improvements and enhancement of its productive capacity to make itself more efficient becomes a central determinant of economic welfare of society. The measure process of inefficiency is based on frontier analysis, where inefficiency is measured as the distance between the observed points from variable response and real production, cost or profit function, depending on chosen model to describe the variable response. There are several functional forms to these functions and sometimes it is very difficult to decide which one has to be chosen because the true form is unknown and it can just be approximate. Generally, in the literature, production data are analyzed assuming multiplicative models that impose the restriction of what the production is strictly positive and use the logarithm transformation to turn the model lineal. It is considerate that the product\'s logarithm given the technical inefficiency has distribution continual, independent if the data are continuous or discrete. The papers presented in this thesis are: the first paper uses the bayesian inference to estimate the economic efficiency of firms in the cost stochastic frontier models using the Fourier flexible cost function, that assure a good settlement to the frontier being essential to calculate the economic inefficiency. The second paper proposes a generalized stochastic frontier models, based on generalized linear mixed models with the Bayesian approach, to quantify the inefficiency technical of the firms (uncertainty measures) by using the response variable in the scale original with distributions belonging on the exponential family to the response variable given the measure of inefficiency.

Submitted by Patrícia Cerveira (pcerveira1@gmail.com) on 2017-05-29T17:39:15Z No. of bitstreams: 1 Daniel Souto Dissertação.pdf: 2907570 bytes, checksum: 0379fd854c367debb9d8b6237a881084 (MD5) / Rejected by Biblioteca da Escola de Engenharia (bee@ndc.uff.br), reason: Bom dia, Patrícia! Rejeitei este item, pois fiquei com dúvida se é realmente acesso restrito. Conforme orientações da Jane, o acesso é aberto. Você está colocando acesso restrito. O acesso somente é restrito quando a tese ou dissertação serão publicadas e se exige ineditismo, ou quando o produto do trabalho tem segredo empresarial ou virará patente. Nos demais casos, é aberto. Aguardo retorno. Atenciosamente, Catarina Ribeiro Bibliotecária BEE - Ramal 5992 on 2017-06-29T13:54:55Z (GMT) / Submitted by Patrícia Cerveira (pcerveira1@gmail.com) on 2017-06-29T18:56:23Z No. of bitstreams: 1 Daniel Souto Dissertação.pdf: 2907570 bytes, checksum: 0379fd854c367debb9d8b6237a881084 (MD5) / Approved for entry into archive by Biblioteca da Escola de Engenharia (bee@ndc.uff.br) on 2017-07-03T12:39:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Daniel Souto Dissertação.pdf: 2907570 bytes, checksum: 0379fd854c367debb9d8b6237a881084 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-03T12:39:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Daniel Souto Dissertação.pdf: 2907570 bytes, checksum: 0379fd854c367debb9d8b6237a881084 (MD5) / O problema de diagnóstico de faltas em linhas de transmissão constitui um dos principais desafios para gestão técnica de instalações de transmissão. A assertividade nesta atividade é fundamental para suporte à tomada de decisão, reduzindo as taxas de indisponibilidade e promovendo o restabelecimento célere da função transmissão, contribuindo para melhoria da qualidade do serviço e reduzindo os impactos financeiros advindos de reduções na parcela variável. Este documento apresenta uma proposta de sistema inteligente para classificação e localização de faltas em linhas de transmissão. Os algoritmos utilizados são baseados nos chamados modelos neurais autônomos, que incluem técnicas analíticas para seleção de entradas e especificação automática da estrutura sem a necessidade do uso de um conjunto independente de dados para validação. Ao utilizar a inferência bayesiana para especificação e treinamento de perceptrons de múltiplas camadas (MLPs), o sistema inteligente fornece respostas probabilísticas para classificação do tipo de defeito e também para a distância da falta em relação à subestação monitorada. Para desenvolvimento dos modelos são utilizados dados técnicos de uma linha de transmissão integrante do Sistema Interligado Nacional (SIN), a qual é modelada em um “software” de simulação de transitórios eletromagnéticos, ATP, visando estabelecer os diversos cenários de falta. Foram analisados dois tipos de rede equivalente, uma detalhada e outra simples, de forma a precisar qual o melhor modelo e se há diferenças significativas nos resultados em termos de representação das faltas. As bases de dados com as oscilografias de tensão e corrente obtidas para cada tipo de defeito são utilizadas para treinamento e teste do sistema inteligente, sendo demonstrando o potencial dos algoritmos utilizados. / The problem of fault diagnosis in transmission lines is one of the main challenges for the technical management of transmission facilities. The assertiveness on this activity is crucial to support decision making, reducing unavailability rates and promoting rapid reinstatement of the transmission function, contributing to the improvement of service quality and reducing the financial impacts arising from reductions in the variable portion. This document presents a proposal of intelligent system for classification and location of faults in transmission lines. The algorithms used are based on the so-called autonomous neural models which include analytical techniques for input selection and automatic structure specification without the need for an independent set of data for validation. Using Bayesian inference for specification and training of multilayer perceptrons (MLPs), the intelligent system provides probabilistic responses for classification of the type of fault and also for the distance of the fault from the monitored substation. Thus for the development of the models, technical data are used of a transmission line that is part of the National Interconnected System (SIN) which is modeled in an electromagnetic transient simulation software, ATP, aiming to establish the various fault scenarios. Furthermore, two types of equivalent network were analyzed, one detailed and one simple, in order to specify the best model and if there were significant differences in results in terms of fault representation. The databases with voltage and current oscillographs obtained for each type of fault are used for training and testing of the intelligent system, demonstrating the potential of the algorithms used.

This thesis assesses the use of the measured motions of a semisubmersible oil platform as a basis for estimating on-site wave spectra. The inference method followed is based on the wave buoy analogy, which aims at solving the linear inverse problem: estimate the sea state, given the measured motions and the transfer function of the platform. Directional wave inference obtained from the records of vessels motions is a technique that has seen its application grow signicantly over the last years. As a matter of fact, its applications in ships with forward speed and ship-shaped moored platforms (such as FPSOs) have provided good results. However, little research has been done regarding the use of semisubmersible platforms as wave sensors. This is due to the fact that these platforms are designed to present no signicant responses when excited by waves. Notwithstanding this, the semisubmersible platforms are characterized by measurable small motions. Moreover, if compared with ship-shaped motion-based wave sensors, the responses of the semisubmersibles are in better agreement with the response characteristics estimations obtained by means of linear hydrodynamic models. In addition, the eminently linear characteristics of the responses often lasts even for severe wave conditions. This feature results in that the semisubmersible platforms stand as a promising wave sensor even for extreme sea states, conditions in which other types of sensors (i.e. buoys, radars) may face diculties. Throughout the text, the main results of this work are presented and discussed. These results are mainly based on a dedicated experimental campaign, carried out with a scaled model of the Asgar-B platform, which is a semisubmersible platform located in the Asgard eld oshore Norway. Regarding the sea states tested during the experiential campaign, they were estimated by means of a motion-based Bayesian inference method, which has been developed for more than then years at the EPUSP. In order to allow the adoption of the semisubmersible platforms as a motion based wave sensors, this thesis provides two signicant improvements of the method: rst, a method to obtain an estimation of the linearized equivalent external viscous damping is provided. This analytical methodology allows to reduce the uncertainty of the transfer function of the platform close to the resonances of the motions and, as a consequence, it increases the accuracy of the inference approach. The second relevant contribution is the development of an alternative prior distribution, which is adopted to introduce the prior beliefs regarding the sea state in the Bayesian inference approach. It is shown that although some aspects of this novel approach require further evaluation in future work, the prior distribution developed has potential to improve the accuracy of wave estimates, and, at the same time, it signi cantly simplies the calibration procedures followed by other state-of-the-art Bayesian wave inference methods. Summing up, the inference approach proposed in this work provides the bases to use each semisubmersible oil platform, which stand as the most common type of oil platforms operated oshore Brasil, as a motion based wave sensor, thus contributing to the possible broadening of the Brazilian oceanographic measurement network. / A presente tese investiga a adoção de plataformas de petróleo semi submersíveis como base para inferência das condições de onda através do monitoramento de seus movimentos. O problema em questão consiste na solução do problema inverso de comportamento em ondas; ou seja, uma vez observados os movimentos da unidade flutuante (e conhecidas suas funções de resposta de movimento), estima-se as condições de ondas que os causaram. Este tipo de método já vem sendo empregado há anos para navios em curso e também para navios convertidos em plataformas de petróleo (os chamados FPSOs) com bons resultados. No entanto, o possível emprego de plataformas semi-submersíveis para o mesmo fim foi muito pouco explorado até o momento. Evidentemente, isso decorre da suposição de que, uma vez que essas estruturas são projetadas com o intuito primeiro de atenuar os movimentos decorrentes das ações de ondas, naturalmente elas não seriam bons sensores para esta finalidade. Os resultados apresentados nesta tese, todavia, contrariam tal suposição. De fato, as semi-submersíveis respondem de forma fraca as ondas, porem esta resposta é mensurável. Não apenas isso, mas, em comparação com os cascos de navios, esta resposta adere melhor às previsões dos modelos hidrodinâmicos lineares a partir dos quais as características da plataforma são estimadas. Ademais, o caráter eminentemente linear da resposta muitas vezes perdura inclusive para condições de ondas severas. Isto, por sua vez, torna as semi-submersíveis promissoras inclusive para a estimação de mares extremos, situação nas quais os outros tipos de sensores (boias, radares) enfrentam dificuldades. Nesta tese, a demonstração destes fatos é sustentada por um extenso conjunto de testes experimentais realizados em tanque de ondas com um modelo em escala reduzida de uma plataforma que hoje opera no Mar do Norte. Para tanto, foi empregado um método de inferência Bayesiana para estimação de ondas em navios que vem sendo desenvolvido na EPUSP há mais de dez anos. Para o estudo das semi-submersíveis o trabalho propõe duas melhorias importantes no método: A primeira consiste em um procedimento analítico para prever o amortecimento hidrodinâmico de origem viscosa dos movimentos observados do casco. Este procedimento permite reduzir as incertezas quanto a função de resposta em condições de ressonância dos movimentos com as ondas e, dessa forma, aumentar a confiabilidade do método. A segunda contribuição relevante é a proposição de uma alternativa para a chamada distribuição a priori originalmente empregada pelo método Bayesiano. Demonstra-se que, embora alguns aspectos desta nova metodologia ainda necessitem de uma avaliação adicional em trabalhos futuros, a nova distribuição tem grande potencial para melhorar a precisão das estimativas de ondas, além de simplificar de maneira significativa os procedimentos atuais de calibração do sistema de inferência. Em suma, o método de inferência aqui proposto abre caminho para tornar cada unidade flutuante de óleo e gás do tipo semi-submersível, um dos sistemas de produção mais frequentes nas costas brasileiras, um eventual ponto de monitoramento de ondas, contribuindo então para a possível ampliação de nossas bases de medição oceanograficas.

Sensores virtuais empregando modelos de inferência da composição(responsável pela qualidade) dos produtos de uma coluna de destilação correspondem a medidores implementados em software, capazes de estimar, em tempo real, a composição dos produtos da mesma, a partir de informações do tipo temperaturas e pressões em diversos pontos da coluna e vazões de entrada, de saída e de reciclo. O objetivo deste trabalho é obter esse tipo de sensor para uma coluna de destilação, capaz de estimar instantaneamente a composição dos produtos no topo de uma coluna de destilação multicomponente com condensador parcial, empregando redes neurais artificiais. Foi desenvolvido um simulador dinâmico baseado em modelo não-linear da coluna para aquisição de dados. Neste projeto foi incluído um estudo sobre a influência do treinamento parcial no desempenho do sensor virtual. A idéia é estudar o desempenho para o caso de um sensor virtual treinado de antemão, com dados coletados a partir de um simulador da coluna. Este procedimento disponibiliza um sensor operacional, treinado através de um conjunto de dados simulados ou através de um pequeno conjunto de pontos e retreinado, quando dados reais ou um conjunto maior de dados estiver disponível. Outra contribuição importante é o estudo realizado sobre os principais erros que podem ocorrer neste tipo de sensores, que são raramente tratados em publicações científicas. É também proposta uma metodologia para detecção e correção destes erros que foram encontrados e que afetam o comportamento do sensor, alterando sua precisão e capacidade de ser utilizado em um controle inferencial da planta. / Soft sensors for composition inference models (that are responsible for the quality) of distillation column products, correspond to virtual instruments implemented in software. This software is able to estimate, in real time, the composition of the output products of the column, based on information such as temperature and pressure on several points of the column and on input, output and recycle flow. The purpose of this work is to obtain a soft sensor that estimates the instantaneous composition of the product at the top of a multicomponent distillation column with a partial condenser, employing artificial neural networks. The chosen architecture was the feedforward neural network with three layers. It was chosen based on many tested options. It was developed a dynamical simulator of this column for data acquisition based on a non-linear model. In this study, it was included an investigation about the influence of partial training in the performance of the soft sensor. The goal is to study the results achieved in the case of a soft sensor trained beforehand, with data acquired from the simulator of this column. This procedure makes possible to have an operational soft sensor, trained based on a simulated data set or on a small amount of points and then retrained when a real or larger data set is available. Another important contribution is the study performed about the main errors that may appear in this kind of sensor. These errors are rarely mentioned in scientific papers. It also aims at implementing techniques to enable detection and correction of those errors that the soft sensor may present, and that affect the performance of the soft sensor, changing its precision and making it inadequate for inferential control.

Processos estocásticos complexos são muitas vezes utilizados em modelagem, com o intuito de capturar uma maior proporção das principais características dos sistemas biológicos. A descrição do comportamento desses sistemas tem sido realizada por muitos amostradores baseados na distribuição a posteriori de Monte Carlo. Modelos probabilísticos que descrevem esses processos podem levar a funções de verossimilhança computacionalmente intratáveis, impossibilitando a utilização de métodos de inferência estatística clássicos e os baseados em amostragem por meio de MCMC. A Computação Bayesiana Aproximada (ABC) é considerada um novo método de inferência com base em estatísticas de resumo, ou seja, valores calculados a partir do conjunto de dados (média, moda, variância, etc.). Essa metodologia combina muitas das vantagens da eficiência computacional de processos baseados em estatísticas de resumo com inferência estatística bayesiana uma vez que, funciona bem para pequenas amostras e possibilita incorporar informações passadas em um parâmetro e formar uma priori para análise futura. Nesse trabalho foi realizada uma comparação entre os métodos de estimação, clássico, bayesiano e ABC, para estudos de simulação de modelos simples e para análise de dados de dinâmica populacional. Foram implementadas no software R as distâncias modular e do máximo como alternativas de função distância a serem utilizadas no ABC, além do algoritmo ABC de rejeição para equações diferenciais estocásticas. Foi proposto sua utilização para a resolução de problemas envolvendo modelos de interação populacional. Os estudos de simulação mostraram melhores resultados quando utilizadas as distâncias euclidianas e do máximo juntamente com distribuições a priori informativas. Para os sistemas dinâmicos, a estimação por meio do ABC apresentou resultados mais próximos dos verdadeiros bem como menores discrepâncias, podendo assim ser utilizado como um método alternativo de estimação. / Complex stochastic processes are often used in modeling in order to capture a greater proportion of the main features of natural systems. The description of the behavior of these systems has been made by many Monte Carlo based samplers of the posterior distribution. Probabilistic models describing these processes can lead to computationally intractable likelihood functions, precluding the use of classical statistical inference methods and those based on sampling by MCMC. The Approxi- mate Bayesian Computation (ABC) is considered a new method for inference based on summary statistics, that is, calculated values from the data set (mean, mode, variance, etc.). This methodology combines many of the advantages of computatio- nal efficiency of processes based on summary statistics with the Bayesian statistical inference since, it works well for small samples and it makes possible to incorporate past information in a parameter and form a prior distribution for future analysis. In this work a comparison between, classical, Bayesian and ABC, estimation methods was made for simulation studies considering simple models and for data analysis of population dynamics. It was implemented in the R software the modular and maxi- mum as alternative distances function to be used in the ABC, besides the rejection ABC algorithm for stochastic differential equations. It was proposed to use it to solve problems involving models of population interaction. The simulation studies showed better results when using the Euclidean and maximum distances together with informative prior distributions. For the dynamic systems, the ABC estimation presented results closer to the real ones as well as smaller discrepancies and could thus be used as an alternative estimation method.

A disponibilidade de informações baseadas nos marcadores genéticos surgiu como oportunidade de aprimorar os programas de melhoramento animal pela incorporação desses efeitos nas avaliações genéticas. Nesse contexto, o presente estudo teve como objetivos comparar modelos que consideraram ou não os efeitos dos marcadores para a estimação dos valores genéticos dos animais, bem como estimar os efeitos de substituição alélica dos marcadores por seis metodologias distintas (regressão múltipla bayesiana, regressão de cumeeira bayesiana, Bayes A, Bayes B, Bayes Cπ e LASSO bayesiano) e avaliar o impacto da inclusão desses efeitos na acurácia das estimativas dos valores genéticos e os conflitos de seleção existentes aos serem comparadas as classificações dos animais com base nos valores genéticos clássicos e nos valores genéticos assistidos por marcadores. Dados de 83.404 animais pertencentes a um programa de seleção de animas da raça Nelore, mensurados para peso na desmama, ganho de peso pós-desmama, perímetro escrotal e escore de musculosidade, que corresponderam a 116.652 animais na matriz de parentesco, foram utilizados. Do total de animais com informações fenotípicas e genealógicas disponíveis, apenas 3.160 foram genotipados para 106 marcadores do tipo SNP. Os resultados obtidos para a comparação de modelos não demonstraram vantagens claras da inclusão conjunta dos efeitos poligênicos e dos marcadores nos modelos de avaliação genética, entretanto, os modelos que incluíram apenas o efeito dos marcadores tiveram os piores ajustes e desempenhos preditivos. As diferenças observadas entre as estimativas dos efeitos de substituição alélica dos marcadores pelas diferentes metodologias analisadas se devem à maneira como cada método regulariza esses efeitos. A incorporação das informações dos marcadores nas avaliações genéticas proporcionou, no geral, um aumento na acurácia das estimativas dos valores genéticos, especialmente para os tourinhos de reposição. Ao serem comparados os 20% melhores animais classificados com base no valor genético clássico e no valor genético assistido por marcadores, os maiores conflitos de seleção foram observados para os touros e tourinhos genotipados. Em suma, o presente projeto demonstrou que, embora a utilização de painéis de marcadores de muito baixa densidade não altere a capacidade preditiva dos modelos de avaliação genética, esses têm impacto na acurácia das estimativas dos valores genéticos. / The availability of molecular markers information turned out to be an opportunity to improve animal breeding programs, by the inclusion of those effects in the estimation of breeding values. Under that perspective, the aims of present research were to compare genetic evaluation models that assumed or not markers effects on the estimation of breeding values, as well estimate the allelic substitution effects of SNP markers applying six different methodologies (Bayesian multiple regression, Bayesian ridge regression, Bayes A, Bayes B, Bayes Cπ and Bayesian Lasso) and evaluate the impact of these effects on the reliability of breeding values and the divergences on animals classification based on classical breeding values and marker assisted breeding values. Data of 83,404 animals belonging to a Nellore beef cattle (Bos indicus) selection program, measured for post-weaning gain, scrotal circumference and muscle score, corresponding to 116,562 animals on the relationship matrix, were used. From those animals, a set of 3,160 animals with phenotypic and genealogy data available, was genotyped for a panel of 106 SNP markers. Model comparison results did not demonstrate clearly the advantage of assuming polygenic and markers effects together in genetic evaluation models, however, models that considered only markers effects presented the worst global fit and predictive ability. Differences observed on the markers effects estimates were due the shrinkage process applied by each method. The incorporation of markers information on genetic evaluations provided, in general, increases on the reliability of breeding values, mainly for replacement young animals. Comparing the 20% best animals classified by classical breeding value and marker assisted breeding value, the highest divergences were observed to sires and young bulls that were genotyped. Summarizing, although this research showed that the inclusion of very low density SNP chip information was not able to improve the predictive ability of genetic evaluation models, they increased the reliability of breeding values estimates.

Dado o poder agropecuário nacional e sabendo que a pastagem tem papel fundamental na nutrição animal, torna-se primordial o estudo dos mecanismos da digestão ruminal das forragens, para um aproveitamento mais racional das pastagens pelos animais, propiciando uma fermentação ruminal ótima e possibilitando o balanceamento de rações de forma mais adequada. Esta abordagem é possível por meio dos modelos de degradação ruminal, que são classificados como modelos de regressão não lineares. Neste trabalho são abordadas as metodologias clássica e bayesiana para ajustar os modelos que descrevem a cinética de degradação ruminal por meio da técnica de produção de gases. Na abordagem clássica foram considerados os modelos não sigmoidal proposto por Orskov&McDonald (1979), o Logístico proposto por Schofield (1994) e o Gompertz proposto por Lavrencic (1997), considerando a necessidade de fatores autorregressivos de primeira e segunda ordem mediante o teste de razão de verossimilhança (TRV); os modelos foram avaliados por meio dos critérios de Akaike (AIC), coeficiente de determinação ajustado (R2 aj) e quadrado médio residual (QMR). Em uma segunda etapa realizou-se o ajuste do modelo não sigmoidal sem fator autorregressivo utilizando a abordagem bayesiana, em que a condição de convergência das cadeias foi analisada por meio dos critérios de Geweke (1992), Heidelberger&Welch (1993), Raftery& Lewis (1992) e o Erro de Monte Carlo (EMC). Dentre os modelos utilizados, o que melhor se ajustou aos dados analisados foi o modelo não sigmoidal proposto por Orskov e McDonald (1979), sem o fator autorregressivo, obtendo estimativas condizentes com a realidade do fenômeno. Os resultados obtidos por meio da abordagem bayesiana também foram satisfatórios, mostrando que a técnica, apesar de pouco difundida em estudos de degradação ruminal é uma metodologia bastante viável e tem muito a agregar em estudos da área. / Given the national agricultural power and knowing that grazing plays an important role in animal nutrition, it becomes primordial to study the mechanisms of ruminal digestion of forages, for a more rational use of pastures by the animals, providing an optimal rumen fermentation and allowing a more adequate and balanced feed. This approach is possible by using the rumen degradation models, which are classified as non-linear regression models. This essay discusses the classical and Bayesian methods to adjust the models that describe the kinetics of degradation by rumen gas production technique. In the classical approach, the \"Non Sigmoidal models\", proposed by Orskov& McDonald (1979), the \"Logistic\", proposed by Schofield (1994), and \"Gompertz\", proposed by Lavrencic (1997), were considered, taking into account the need for autoregressive factors of first and second order, by the \"likelihood ratio test \" (TRV). These models were evaluated using the Akaike criteria (AIC), the coefficient of determination adjusted (R2aj) and \"the residual average square\" (QMR). In the following stage, the adjustment of the non sigmoidal model without the autoregressive factor were performed, using the Bayesian approach. For these matters, the condition of the convergence of chains was analyzed using Geweke (1992), Heidelberger & Welch (1993), Raftery& Lewis (1992) and Monte Carlo error(EMC) criteria.Among the models used, the one that best settle to the data analyzed was the non sigmoidal model without the autoregressive factor, proposed by Orskov and McDonald (1979), obtaining consistent estimates with the reality of the phenomenon. The results obtained through the Bayesian approach were also satisfactory, showing that the technique, although less diffused in studies of rumen methodology, is very viable and has a lot to add in these area studies.

A eficiência e a racionalidade energética da iluminação pública têm relevante importância no sistema elétrico, porque contribui para diminuir a necessidade de investimentos na construção de novas fontes geradoras de energia elétrica e nos desperdícios energéticos. Apresenta-se como objetivo deste trabalho de pesquisa o desenvolvimento e aplicação do IDE (índice de desempenho energético), fundamentado no sistema de inferência nebulosa e indicadores de eficiência e racionalidade de uso da energia elétrica. A opção em utilizar a inferência nebulosa deve-se aos fatos de sua capacidade de reproduzir parte do raciocínio humano, e estabelecer relação entre a diversidade de indicadores envolvidos. Para a consecução do sistema de inferência nebulosa, foram definidas como variáveis de entrada: os indicadores de eficiência e racionalidade; o método de inferência foi baseado em regras produzidas por especialista em iluminação pública, e como saída um número real que caracteriza o IDE. Os indicadores de eficiência e racionalidade são divididos em duas classes: globais e específicos. Os indicadores globais são: FP (fator de potência), FC (fator de carga) e FD (fator de demanda). Os indicadores específicos são: FU (fator de utilização), ICA (consumo de energia por área iluminada), IE (intensidade energética) e IL (intensidade de iluminação natural). Para a aplicação deste trabalho, foi selecionada e caracterizada a iluminação pública da Cidade Universitária \"Armando de Salles Oliveira\" da Universidade de São Paulo. Sendo assim, o gestor do sistema de iluminação, a partir do índice desenvolvido neste trabalho, dispõe de condições para avaliar o uso da energia elétrica e, desta forma, elaborar e simular estratégias com o objetivo de economizá-la. / The energy efficiency and rationality of public lighting have great importance in the electrical system, because it contributes to reduce the need for investment in building new sources of power and energy waste. It presented as objective of this work research development and application of IDE (Energy Performance Index), based on the fuzzy inference system and indicators of efficiency and rationality of use of electricity. The option to use the fuzzy inference is due to the facts of his ability to play part of human reasoning, and establish the relationship between indicators of diversity involved. To achieve the fuzzy inference system, it was defined as input variables: the efficiency and rationality indicators; the inference rules-based method was produced by expert in public lighting and as output a real number that characterizes the IDE. Efficiency and rationality indicators are divided into two classes: global and specific. The global indicators are: PF (power factor), FC (load factor) and FD (demand factor). Specific indicators are: FU (utilization factor), ICA (energy consumption per lit area), IE (energy intensity) and IL (daylight intensity). For the application of this work was selected and characterized the public lighting of the University City \"Armando de Salles Oliveira\" the University of São Paulo. Thus, the lighting system manager from the index developed in this work, have conditions to evaluate the use of electricity and thus prepare and simulate strategies in order to save it.

Motivados por um conjunto de dados de pacientes com insuficiência renal crônica (IRC), propomos uma nova modelagem bayesiana que envolve cópulas da família Arquimediana e um modelo misto para dados de sobrevivência com riscos semicompetitivos. A estrutura de riscos semicompetitivos é bastante comum em estudos clínicos em que dois eventos são de interesse, um intermediário e outro terminal, de forma tal que a ocorrência do evento terminal impede a ocorrência do intermediário mas não vice-versa. Nesta modelagem provamos que a distribuição a posteriori sob a cópula de Clayton é própria. Implementamos os algoritmos de dados aumentados e amostrador de Gibbs para a inferência bayesiana, assim como os criterios de comparação de modelos: LPML, DIC e BIC. Realizamos um estudo de simulação para avaliar o desempenho da modelagem e finalmente aplicamos a metodologia proposta para analisar os dados dos pacientes com IRC, além de outros de pacientes que receberam transplante de medula óssea. / Motivated by a dataset of patients with chronic kidney disease (CKD), we propose a new bayesian model including the Arquimedean copula and a mixed model for survival data with semicompeting risks. The structure of semicompeting risks appears frequently in clinical studies where two-types of events are involved: a nonterminal and a terminal event such that the occurrence of terminal event precludes the occurrence of the non-terminal event but not viceversa. In this work we prove that the posterior distribution is proper when the Clayton copula is used. We implement the data augmentation algorithm and Gibbs sampling for the bayesian inference, as well as some bayesian model selection criteria: LPML, BIC and DIC. We carry out a simulation study for assess the model performance and finally, our methodology is illustrated with the chronic kidney disease study.