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Uma modelagem estatística aplicada ao controle biológico da praga que ataca a cultura do algodão / An statistical model applied to the biological control of the pest that attacks the cotton crop

Taveira, Abraão de Paula 02 October 2017 (has links)
As distribuições de probabilidade gama, normal inversa, Weibull, log-normal e exponencial são uma boa alternativa para modelar observações associadas ao tempo, pois, em geral, a variável tempo possui assimetria à esquerda ou à direita, o que caracteriza as distribuições citadas anteriormente. O objetivo deste trabalho constitui-se em avaliar o comportamento dos predadores, Euborellia annulipes (\"Tesourinha\") e Harmonia axyridis (\"Joaninha\"), em relação à praga conhecida como Aphis gossypii (\"Pulgão\"). Outra pretensão deste trabalho é a aplicação da modelagem estatística, dando ênfase as técnicas dos modelos lineares generalizados e análise de sobrevivência, as quais foram aplicadas aos dados provenientes de um experimento, instalado no Laboratório de Ecologia de Insetos da Escola Superior de Agricultura \"Luiz de Queiroz\" (ESALQ). O experimento foi composto por 21 repetições, sendo cada repetição efetuada por meio de uma placa de Petri medido 60 X 15 mm. Em cada placa foi liberado um pulgão adulto áptero na parte central, tendo três pesquisadores responsáveis por observar a varável definida como tempo de ataque. Inicialmente, foram ajustados os modelos com distribuição gama e diferentes funções de ligação, e o modelo com a distribuição normal inversa com função de ligação canônica. Esses modelos foram ajustados aos dados desconsiderando as censuras, em que por meio do gráfico half-normal plot e testes de hipóteses, verificou que o modelo com a distribuição normal inversa com função de ligação canônica, apresentou o melhor ajuste. Posteriormente, foram ajustados os modelos exponencial, Weibull e log-normal para os dados considerando as censuras, os quais foram avaliados mediante o teste de razão de verossimilhança, sendo o modelo log-normal mais apropriado aos dados. / The probability density function of gamma, inverse normal, Weibull, log-normal and exponential distributions are good alternatives for modelling observations related with time, since, in general, the time variable has left or right asymmetry, which characterizes the distributions previously mentioned . The aim of this work is the application of statistical modeling, emphasizing the techniques of generalized linear models and survival analysis, which were applied to data from an experiment, installed in the Laboratory of Insect Ecology of the \"Luiz de Queiroz\" College of Agriculture (ESALQ), in which the goal of this experiment was to evaluate the behavior of predators, Euborellia annulipes (\"ring-legged earwig\") and Harmonia axyridis (\"Ladybird\"), in relation to the pest known as Aphis. The experiment was composed of 21 replicates, each replicate being done by means of a petri dish measured 60 X 15 mm. On each plate an adult aphid was released in the central part, with three researchers responsible. The model with distribution was used to determine the variance, which was defined as the attack time. Normal distribution with canonical link function. These models were adjusted to the data disregarding censorship, in which through the half-normal plot and hypothesis tests, verified that the model with the normal inverse distribution with canonical link function, presented the best fit. Subsequently, the exponential, Weibull and log-normal models were adjusted for the data considering the censorship, which were evaluated by the likelihood ratio test, the log-normal model being more appropriate to the data.
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Modelos para dados categorizados ordinais com efeito aleatório: uma aplicação à análise sensorial / Models for ordinal categorical data with random effects: an application to the sensory analysis

Fatoretto, Maíra Blumer 12 January 2016 (has links)
Os modelos para dados categorizados ordinais são extensões dos Modelos Lineares Generalizados e suas suposições e inferências são fundamentadas por esta classe de modelos. Os Modelos de Logitos Cumulativos, em que a função de ligação é constituída de probabilidades acumuladas, são muito utilizados para este tipo de variável, sendo uma de suas simplificações, os Modelos de Chances Proporcionais, em que para todas as covaríaveis no modelo há um crescimento linear nas razões de chances, porém, neste caso, é necessária a verificação da suposição de paralelismo. Outros modelos como o Modelo de Chances Proporcionais Parciais, o Modelo de Categorias Adjacentes e o Modelo Logito de Razão Contínua também podem ser utilizados. Em diversos estudos deste tipo, é necessário a utilização de modelos mistos, seja pelo tipo de um fator ou a dependência entre observações da variável resposta. Objetivou-se, neste trabalho, o estudo de modelos para variável resposta ordinal com a inclusão de um ou mais efeitos aleatórios. Esses modelos são ilustrados com a utilização de dados reais de análise sensorial, cuja variável resposta é constituída de uma escala ordinal e deseja-se saber dentre duas variedades de tomates desidratados (Italiano e Sweet Grape), qual teve melhor aceitação pelos consumidores. Nesse experimento os provadores avaliaram uma única vez cada uma das variedades, sendo as repetições constituídas pelas avaliações dadas por diferentes provadores. Nesse caso, é necessária a inclusão de um efeito aleatório por provador, para que o modelo consiga capturar as diferenças entre esses provadores não treinados. O Modelo de Chances Proporcionais ajustou-se de maneira satisfatória aos dados, podendo-se fazer uso das estimativas de probabilidades e razões de chances para a interpretação dos resultados e concluindo-se que o sabor da variedade Sweet Grape foi o que mais agradou os provadores, independente do sexo. / Models for ordinal categorical data are extensions of the Generalized Linear Models and their assumptions and inferences are based on this class of models. The Cumulative Logit Models in wich the link function consists of accumulated probabilities are more used for this type of variable, with one of its simplifications are the Proportional Odds Model, in wich for all covariates in the model there is a linear growth in odds ratios, but in this case, checking the parallelism assumption is required. Other models such as the Partial Proportional Odds Model, the Adjacent-Categories Logits and Continuation-Ratio Logits model can also be used. In several of such studies, the use of mixed models is required, either by type of factor or dependence between the response variable observations. The aim of this work is studying models for ordinal variable response with the inclusion of one or more random effects. These models are illustrated by using real data of sensory analysis, the response variable consists of an ordinal scale and we want to know from two varieties of dried tomatoes, Italian and Sweet Grape, which had better acceptance by consumers. In this experiment, the panelists evaluated each variety once, and the repetitions constituted by the ratings given by different tasters. In this case, the inclusion of a random effect by taster is required so that the model can capture the difference between these untrained tasters. The Proportional Odds Model fitted satisfactorily to the data and it is possible to make use of the estimates of probabilities and odds ratios for the interpretation of results and concluding that the taste of the variety Sweet Grape was the one that most pleased the tasters regardless of sex.
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Modelos para proporções com superdispersão e excesso de zeros - um procedimento Bayesiano. / Models for zero-inflated and overdispersed proportion data - a bayesian approach.

Borgatto, Adriano Ferreti 24 June 2004 (has links)
Neste trabalho, trˆes modelos foram ajustados a um conjunto de dados obtido de um ensaio de controle biol´ogico para Diatraea saccharalis, uma praga comum em planta¸c˜oes de cana-de-a¸c´ucar. Usando a distribui¸c˜ao binomial como modelo de probabilidade, um ajuste adequado n˜ao pode ser obtido, devido `a superdispers˜ao gerada pela variabililidade dos dados e pelo excesso de zeros. Nesse caso, o modelo binomial inflacionado de zeros (ZIB) superdisperso ´e mais flex´ývel e eficiente para a modelagem desse tipo de dados. Entretanto, quando o interesse maior est´a sobre os valores positivos das propor¸c˜oes, pode-se utilizar o modelo binomial truncado superdisperso. Uma abordagem alternativa eficiente que foi utilizada para a modelagem desse tipo de dados foi a Bayesiana, sendo o ajuste do modelo realizado usando as t´ecnicas de simula¸c˜ao Monte Carlo em Cadeias de Markov, atrav´es do algoritmo Metropolis-Hastings e a sele¸c˜ao dos modelos foi feita usando o DIC (Deviance Information Criterion) e o fator de Bayes. Os modelos foram implementados no procedimento IML (Iteractive Matrix Linear) do programa SAS (Statistical Analysis System) e no programa WinBUGS e a convergˆencia das estimativas foi verificada atrav´es da an´alise gr´afica dos valores gerados e usando os diagn´osticos de Raftery & Lewis e de Heidelberger & Welch, implementado no m´odulo CODA do programa R. / In general the standard binomial regression models do not fit well to proportion data from biological control assays, manly when there is excess of zeros and overdispersion. In this work a zero-inflated binomial model is applied to a data set obtained from a biological control assay for Diatraea saccharalis, a commom pest in sugar cane. A parasite (Trichogramma galloi) was put to parasitize 128 eggs of the Anagasta kuehniella, an economically suitable alternative host (Parra, 1997), with a variable number of female parasites (2, 4, 8,..., 128), each with 10 replicates in a completely randomized experiment. When interest is only in the positive proportion data, a model can be based on the truncated binomial distribution. A Bayesian procedure was formulated using a simulation technique (Metropolis Hastings) for estimation of the posterior parameters of interest. The convergence of the Markov Chain generated was monitored by visualization of the trace plot and using Raftery & Lewis and Heidelberg & Welch diagnostics presented in the module CODA of the software R.
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Efeito de parâmetros ambientais na migração de baleias-jubarte (Megaptera novaeangliae) entre Mar de Scotia e Banco dos Abrolhos / Effect of environmental parameters in the migration of humpback whales (Megaptera novaeangliae) between Scotia Sea and Abrolhos Bank

Abras, Daniela Rodrigues 24 February 2015 (has links)
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.
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Modelagem de mortalidade natural e superdispersão em dados entomológicos / Modelling natural mortality and overdispersion in entomologic data

Urbano, Mariana Ragassi 24 May 2012 (has links)
Para dados provenientes de bioensaios entomol´ogicos, na maioria das vezes, ´e necess´ario levar em considera¸cao a ocorrencia de mortalidade natural e a superdispers ao. Para incorporar a mortalidade natural, pode-se utilizar a f´ormula de Abbott, que associada ao modelo binomial, caracteriza o modelo padrao de mortalidade natural. Modelos padroes de superdispersao incluem os modelos beta-binomial, log´stico normal, misturas discretas e o uso do fator de heterogeneidade. Como alternativa aos modelos padrao de mortalidade natural, e de mortalidade natural com o fator de heterogeneidade, foi desenvolvido o modelo de mortalidade natural com a inclusao de um efeito aleat´orio no preditor linear, para melhor acomodar a superdispersao. Para obter as estimativas dos parametros desse novo modelo, foram usados os algoritmos de Newton Raphson e EM. Para a verifica¸cao dos ajustes dos modelos foram usados gr´aficos semi-normais de probabilidade com envelopes de simula¸cao, e para realizar a compara¸cao entre os modelos foram utilizados o teste da razao de verossimilhan¸cas e o crit´eiro AIC. A seguir, foram calculadas as estimativas das doses efetivas. Os procedimentos foram todos implementados no software R. Como aplica¸cao, foram analisados tres conjuntos de dados, provenientes de ensaios entomol´ogicos. Para os tres conjuntos de dados, concluiu-se que o modelo de mortalidade natural com efeito aleat´orio ´e superior aos procedimentos padroes, geralmente, utilizados. / When fitting dose-response models to entomological data it is often necessary to take account of natural mortality and/or overdispersion. The standard approach to handle natural mortality is to use Abbotts formula, which allows for a constant underlying mortality rate. Standard overdispersion models include beta-binomial models, logistic-normal, discrete mixtures and the use of the heterogeneity factor. We extend the standard natural mortality model and include a random effect to handle the overdispersion. To obtain the parameters estimates of this new model, two algorithms were used: the Newton Raphson and the EM. For the application, were used three data sets. We introduce the likelihood ratio test, effective dose, and simulated envelope for the natural mortality model with a random effect. The procedures are implemented in the R system. For the three the data sets studied, a significant further improvement in the fit is possible by using the random-effect model.
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Modelos de transição para dados binários / Transition models for binary data

Lara, Idemauro Antonio Rodrigues de 31 October 2007 (has links)
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.
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Modelos não lineares e lineares generalizados para avaliação da germinação de sementes de milho e soja / Non-linear and linear generalized models for evaluation of the germination of corn and soybean seeds

Amorim, Deoclecio Jardim 24 January 2019 (has links)
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.
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"Regressão logística com resposta contínua" / Binary regression with continuous outcomes

Adrilayne dos Reis Araujo 05 December 2002 (has links)
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.
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Efeito de parâmetros ambientais na migração de baleias-jubarte (Megaptera novaeangliae) entre Mar de Scotia e Banco dos Abrolhos / Effect of environmental parameters in the migration of humpback whales (Megaptera novaeangliae) between Scotia Sea and Abrolhos Bank

Daniela Rodrigues Abras 24 February 2015 (has links)
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.
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"Regressão logística com resposta contínua" / Binary regression with continuous outcomes

Araujo, Adrilayne dos Reis 05 December 2002 (has links)
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.

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