Este estudo foi desenvolvido a partir de informações das avaliações genéticas de touros pertencentes a rebanhos participantes do Programa de Melhoramento Genético da Raça Nelore (PMGRN-Nelore Brasil), que desenvolve, desde 1995, um teste de progênie denominado Reprodução Programada (RP), o qual tem como finalidade principal de disponibilizar animais com valores genéticos mais confiáveis no mercado de reprodutores. Assim, as Diferenças Esperadas nas Progênies (DEPs) de 234 touros participantes da RP no período de 1996 a 2003 foram analisadas com os seguintes objetivos: 1- Avaliar o mérito genético dos touros ao longo dos anos, utilizando regressão linear entre a DEP e ano de participação do touro na RP para as características, peso aos 120 e 210 dias, efeitos direto e materno (DDPP120, DDPP210, DMPP120 e DMPP210); peso e perímetro escrotal aos 365 e 450 dias, efeito direto (DDP365, DDP450, DDPE365 e DDPE450) e idade ao primeiro parto (DDIPP); 2- Identificar, por meio de abordagens multivariadas, grupos de animais cujas DEPs apresentem padrões de semelhança, assim como discriminar as variáveis que mais influenciam na divisão dos grupos, numa tentativa de auxiliar a tomada de decisão nos sistemas de produção de bovinos de corte, com vistas a maximizar a produtividade. Os procedimentos multivariados de análises de agrupamento e componentes principais foram aplicados às DEPs de sete características (DMPP120, DMPP210, DDPP365, DDPP450, DDPE365, DDPE450 e DDIPP). As análises foram processadas com o auxílio do software Statistica (STATSOFT, 2004). As tendências genéticas das DEPs relacionadas com as características de fertilidade, DDPE365, DDPE450 e DDIPP, mostraram progressos genéticos de 0,051 e 0,061 cm e -0,026 mês por ano respectivamente, enquanto que DDPP450 foi à característica que obteve maior ganho genético dentre as DEPs de crescimento, 1,467 kg/ano. Com referência às abordagens multivariadas, a análise de agrupamento k-médias foi aplicada e o resultado envolvendo três grupos foi o melhor obtido, dos quais dois se destacaram quanto aos valores médios das DEPs. A importância desses dois grupos de touros foi confirmada pela análise de componentes principais que associou a eles valores superiores de DEPs diretas de peso e perímetro escrotal. A quantidade de variabilidade original retida pelos dois primeiros componentes principais foi de 70,22%. Foram observados progressos genéticos nos touros da Reprodução Programada para todas as características durante o período estudado, indicando que a estratégia de seleção praticada vem sendo efetiva e evidenciando a importância da contribuição dos touros da RP para o melhoramento das características reprodutivas e de crescimento da raça Nelore. Neste estudo pode-se verificar o poder classificatório e discriminatório das análises de agrupamentos e componentes principais, o que muito pode contribuir na classificação de touros, facilitando a seleção de animais em Programas de Melhoramento Genético. / This research was developed with genetic information of sires that belong to herds of the ?Programa de Melhoramento Genético da Raça Nelore? (PMGRN-Nelore Brasil), witch has been carried on, since 1995, a progeny test denominated ?Reprodução Programada? (RP), whose the main aim is to obtain reliable genetic values for sires market. Therefore, the Expected Progeny Difference (EPD) of 243 sires taking part of the RP from 1996 to 2003 were used with the following objectives of: 1- Evaluating the genetic merit over the years applying linear regression between the EPD and the year of the sires RP participation, for the following traits: weight at 120 and 210 days of age, direct and maternal effects (DDPP120, DDPP210, DMPP120 and DMPP210) weight and scrotal circumference at 365 and 450 days of age, direct effect (DDPP365, DDPP450, DDPE365 and DDPE450) and age at first calving (DDIPP); 2- Identifying groups of animals, whose, EPDs show similarity patterns, as well as, verifying which were the variable that showed greater power in discriminating group formations, trying to help the decisions making support in the beef cattle production system by multivariate approaches, in order to maximizing the productivity. The multivariate procedures of clusters analysis and principal components were applied in the EPDs from seven traits (DMPP120, DMPP210, DDPP365, DDPP450, DDPE365, DDPE450 and DDIPP). The analyses were performed by software Statistica (STATSOFT, 2004). The genetic trends of the EPD related to the fertility traits, DDDPE365, DDPE450 e DDIPP, showed some genetic progress of 0.051 and 0.061 cm and ? 0.026 month per year respectively, while, the DDPP450 was the trait that obtained the highest genetic gain in the growth EPDs, 1.467 kg/year. About the multivariate approaches, the k-means clustering analysis was applied and the results of three groups formation were the best option, two of them stood out in relation to values of the EPDs means. The importance of these two groups was confirmed by the analyses of principal components that associate the direct EPDs of weight and scrotal circumference values to them. The quantity of original variability kept in the first main components was 70.22%. It was observed genetic progress in the RP sires for every trait during the studied period, indicating that the selection has been effective and evidencing how important the contribution of the RP sires for the reproductive and growth traits for the Nelore breed improvement is. In this research, the classificatory and discriminatory power of cluster analyses and principal components could be verify, and certainly could contribute in the sire classification, helping the selection in the Animal Breeding Program.

O comportamento individual relativo a viagens sofre a influência de fatores individuais e do meio urbano. Assim, a vizinhança seria uma das variáveis a serem consideradas na análise comportamental relacionada aos deslocamentos. O objetivo principal deste trabalho é analisar a influência da vizinhança no comportamento individual relativo a viagens, através de dados em painel. Dados em painel constituem importante ferramenta em análises comportamentais subjacentes a viagens urbanas, uma vez que propiciam maior quantidade de informações quando comparados aos dados seccionais. Padrões de viagens são mais bem evidenciados, através de dados em painel, caracterizando as habituais rotinas de atividades e viagens, além de melhor identificar comportamentos atípicos. Todavia, a obtenção desses dados comumente não é atividade trivial, demandando recursos monetários e de tempo. Um dos objetivos secundários deste trabalho é apresentar uma maneira prática e pouco onerosa de obtenção de dados em painel através de Smartphones. Tais dados, posteriormente, são aplicados à classificação de indivíduos segundo comportamento relacionado às viagens. A potencialidade da proposta sugerida é validada por meio de um estudo de caso relativo aos estudantes universitários do município de São Carlos - SP, Brasil. Através dos dados em painel, fornecidos pelos estudantes, utilizou-se o algoritmo k-médias considerando quatro variáveis relativas aos deslocamentos. As três categorias obtidas apresentam estrutura espacial e, portanto, possibilitam análises espaciais exploratórias e confirmatórias, almejando a compreensão de influências da vizinhança nas dinâmicas cotidianas. Este trabalho atesta a existência de autocorrelação espacial do conjunto de dados por meio de dois indicadores: Moran e SivarG (Global Spatial Indicator Based on Variogram). A corroboração da dependência espacial, apontada pelos indicadores globais, é confirmada por meio de dois modelos de escolha discreta. Um contendo apenas variáveis originais da base de dados. Outro, análogo ao primeiro, porém adicionado de covariáveis regionais, obtidas por preceitos da geoestatística. A incorporação das covariáveis regionais aumenta a precisão do modelo e promove um incremento das taxas de acertos em validações cruzadas. / Individual travel behaviour is influenced by individual factors and the urban environment. Thus, the neighborhood influence would be one of the variables to be considered in travel behavior analysis related to urban displacements. The main objective of this work is to analyze the influence of neighborhood on travel behavior by panel data. Panel data is an important tool in urban travel behavioral analyzes, since they provide a greater amount of information when compared to sectional data. Travel patterns are more evident through panel data, characterizing the usual routines of activities, as well the atypical behaviors. However, obtaining these data is not a simple task, requiring monetary and time resources. Secondary goals of this work aim to present a practical and inexpensive way to obtain panel data through Smartphones. These data are then applied to the classification of individuals according to travel behavior. The potential of the proposal is validated by a case of study concerning undergraduate and PhD students from São Carlos - SP, Brazil. Using the data provided by the students, a k-means algorithm was used considering four variables regarding displacements. These three categories have spatial structure and allow exploratory and confirmatory spatial data analyzes aiming the comprehension of the nearby influence of data at daily dynamics. This work attests to the existence of spatial autocorrelation of the data set by two indicators: Moran and SivarG (Global Spatial Indicator Based on Variogram). Corroboration of spatial dependence, pointed by the global indicators, is confirmed by two discrete choice models. The first one includes just the original database variables. The second one, analogous to the first, but added of regional covariates obtained by geostatistical concepts. The addition of regional variables leads to a more accurate model, increasing cross-validations hit rates.

O comportamento individual relativo a viagens sofre a influência de fatores individuais e do meio urbano. Assim, a vizinhança seria uma das variáveis a serem consideradas na análise comportamental relacionada aos deslocamentos. O objetivo principal deste trabalho é analisar a influência da vizinhança no comportamento individual relativo a viagens, através de dados em painel. Dados em painel constituem importante ferramenta em análises comportamentais subjacentes a viagens urbanas, uma vez que propiciam maior quantidade de informações quando comparados aos dados seccionais. Padrões de viagens são mais bem evidenciados, através de dados em painel, caracterizando as habituais rotinas de atividades e viagens, além de melhor identificar comportamentos atípicos. Todavia, a obtenção desses dados comumente não é atividade trivial, demandando recursos monetários e de tempo. Um dos objetivos secundários deste trabalho é apresentar uma maneira prática e pouco onerosa de obtenção de dados em painel através de Smartphones. Tais dados, posteriormente, são aplicados à classificação de indivíduos segundo comportamento relacionado às viagens. A potencialidade da proposta sugerida é validada por meio de um estudo de caso relativo aos estudantes universitários do município de São Carlos - SP, Brasil. Através dos dados em painel, fornecidos pelos estudantes, utilizou-se o algoritmo k-médias considerando quatro variáveis relativas aos deslocamentos. As três categorias obtidas apresentam estrutura espacial e, portanto, possibilitam análises espaciais exploratórias e confirmatórias, almejando a compreensão de influências da vizinhança nas dinâmicas cotidianas. Este trabalho atesta a existência de autocorrelação espacial do conjunto de dados por meio de dois indicadores: Moran e SivarG (Global Spatial Indicator Based on Variogram). A corroboração da dependência espacial, apontada pelos indicadores globais, é confirmada por meio de dois modelos de escolha discreta. Um contendo apenas variáveis originais da base de dados. Outro, análogo ao primeiro, porém adicionado de covariáveis regionais, obtidas por preceitos da geoestatística. A incorporação das covariáveis regionais aumenta a precisão do modelo e promove um incremento das taxas de acertos em validações cruzadas. / Individual travel behaviour is influenced by individual factors and the urban environment. Thus, the neighborhood influence would be one of the variables to be considered in travel behavior analysis related to urban displacements. The main objective of this work is to analyze the influence of neighborhood on travel behavior by panel data. Panel data is an important tool in urban travel behavioral analyzes, since they provide a greater amount of information when compared to sectional data. Travel patterns are more evident through panel data, characterizing the usual routines of activities, as well the atypical behaviors. However, obtaining these data is not a simple task, requiring monetary and time resources. Secondary goals of this work aim to present a practical and inexpensive way to obtain panel data through Smartphones. These data are then applied to the classification of individuals according to travel behavior. The potential of the proposal is validated by a case of study concerning undergraduate and PhD students from São Carlos - SP, Brazil. Using the data provided by the students, a k-means algorithm was used considering four variables regarding displacements. These three categories have spatial structure and allow exploratory and confirmatory spatial data analyzes aiming the comprehension of the nearby influence of data at daily dynamics. This work attests to the existence of spatial autocorrelation of the data set by two indicators: Moran and SivarG (Global Spatial Indicator Based on Variogram). Corroboration of spatial dependence, pointed by the global indicators, is confirmed by two discrete choice models. The first one includes just the original database variables. The second one, analogous to the first, but added of regional covariates obtained by geostatistical concepts. The addition of regional variables leads to a more accurate model, increasing cross-validations hit rates.

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