[pt] O tema central deste trabalho é apresentar modelos de persistência. As probabilidades de persistência na carteira de um produto de determinada empresa de seguros e previdência serão estudadas de forma agregada, de tal forma que se torna possível a elaboração de outros estudos, como por exemplo, de análise de lucratividade, mesmo com poucos dados, o que inviabiliza a elaboração de tábuas de múltiplos decrementos. Serão avaliadas as possíveis causas de saídas de acordo com as características do plano. O desenvolvimento dos modelos tomam por base dados em forma de triângulo, técnica normalmente utilizada para cálculo de provisões de seguros. / [en] The objective of this work is to present persistency models. The probabilities of remaining in a Insurance and Pension company portfolio will be studied in a aggregate way, in this way it is possible to develop another results such as profitability, even though, there is poor data, what turns impossible to build multiple decrement tables. The possible lapses causes will be evaluated according to the plan. The models development is based on triangular data, this technique is usual on claims reserving.

A Identificação de Sistemas em Malha Fechada possui considerável apelo prático, uma vez que oferece maior segurança durante a coleta experimental de dados e ao mesmo tempo, em linhas gerais, proporciona a construção de modelos mais adequados para servir de base ao projeto de sistemas de controle. Esta Tese apresenta, como um de seus principais objetivos, a comparação dos Métodos Diretos aplicados à Identificação em Malha Fechada com a classe dos Métodos de Dois-Passos, que se enquadram na abordagem de Identificação Conjunta Entrada/Saída. Complementando esta comparação, propõe-se um novo algoritmo em Dois-Passos, a Dupla Filtragem. As propriedades de convergência deste método são analisadas em detalhe. O desempenho alcançado pelos modelos identificados pelos Métodos Diretos e com o uso dos Métodos de Dois-Passos aqui considerados a saber, Filtragem-u (VAN DEN HOF; SCHRAMA, 1993), Filtragem-y (HUANG; SHAH, 1997) e Dupla Filtragem são comparados em uma abordagem estatística por meio da aplicação de Simulações de Monte Carlo. Também se propõe uma variante ao método da Filtragem-u, proporcionando duas formas distintas de descrever a função de sensibilidade da saída associada ao processo sob estudo (FORSSELL; LJUNG, 1999). Os critérios de comparação de desempenho adotados nesta tese incluem validações dos modelos identificados em simulações livres (operação em malha aberta), em que os objetos de análise são respostas a pulsos retangulares e, com maior ênfase, validações em malha fechada que utilizam o mesmo controlador instalado no sistema sob estudo. Nesta última situação são empregados sinais de excitação de mesma natureza daqueles adotados nos ensaios de identificação, porém com diferentes realizações. Cada uma dessas validações é acompanhada de seu respectivo fit (LJUNG,1999), índice de mérito que mede a proximidade entre as respostas temporais do sistema físico e de seu modelo matemático. Também são consideradas as respostas em frequência do processo, que constituem a base para a determinação do limite máximo para a incerteza associada ao modelo (ZHU, 2001). Tomando como fundamento tais limites máximos de incerteza, em conjunto com as respostas em frequência dos modelos identificados, é possível associar graduações a esses modelos (A, B, C, ou D). Desta forma, esta tese utiliza índices de mérito fundamentados em ambas as respostas temporais e em frequência. Aspectos relativos à influência da amplitude e do tipo de sinal de excitação aplicado à malha, bem como à relação sinal-ruído estabelecida no sistema, são analisados. Também se investiga a relação entre a qualidade do modelo identificado e o ponto de aplicação do sinal de excitação: no valor de referência da malha de controle ou na saída do controlador. Por fim, verifica-se como a sintonia do controlador afeta o modelo identificado. Todas as simulações realizadas utilizam sinais de perturbação do tipo quase não- estacionário, típicos da indústria de processos (ESMAILI et al., 2000). Os resultados indicam que os Métodos Diretos são mais precisos quando a estrutura de modelo e ordem adotadas são idênticas àquelas do processo real. No entanto, os Métodos de Dois-Passos são capazes de fornecer modelos muito confiáveis mesmo quando a estrutura e ordem do modelo diferem daquelas do processo sob estudo. / Closed-loop System Identification has considerable practical appeal, since it provides increased security during the collection of experimental data and, at the same time, provides the construction of suitable models for the design of high performance control systems. This thesis presents, as one of its main objectives, a thorough comparison between Direct Methods (applied to the closed-loop identification) and Two-Step Methods. The latter ones belong to the Joint Input/Output approach. Complementing this comparison, a new two-step algorithm the Double Filtering is proposed. The convergence properties of this method are analyzed in detail. The performance achieved by the models identified by Direct and Two-Step methods is compared in a statistical approach through Monte Carlo simulations. The Two-Step methods considered in this thesis are the u-Filtering (VAN DEN HOF; SCHRAMA, 1993), the y-Filtering (HUANG; SHAH, 1997) and the Double Filtering. A variant of the u-Filtering method is proposed, providing two distinct ways of describing the output sensitivity function associated with the process under study (FORSSELL; LJUNG, 1999). The performance comparison criteria adopted in this thesis include free-run model validations (open-loop operation), in which rectangular pulses responses are analyzed. Greater emphasis is given to closed loop model validation, which uses the same controller installed in the system under study. This type of validation employs excitation signals similar to those adopted in the identification tests, but with different realizations. Each of these validations is accompanied by its corresponding fit (Ljung, 1999), a merit index that measures the proximity between the time responses of the physical system and its mathematical model. Process frequency responses are also considered, since they form the basis for determining the model uncertainty upper-limit or upper-bound error (ZHU, 2001). The upper- bounds, along with the frequency responses of each identified model, provides ranks (A, B, C, or D) for these models. Therefore, this thesis uses merit indexes based on both time and frequency responses. It is analyzed how the type and magnitude (or equivalently, the signal-to-noise ratio) of the excitation signal applied to the loop impacts the accuracy of the identified models. This work also investigates the relationship between the accuracy of the identified models and the point of application of the excitation signal: the reference of the control loop or the controller output. Finally, it is checked how the controller tuning affects the identified models. All simulations employ quasi non-stationary disturbance signals, typical of the process industries (ESMAILI et al., 2000). The results indicate that Direct Methods are more accurate when the model structure and order adopted in the identification are identical to those of the actual process. However, the Two-Step Methods are capable of providing very reliable models even when the adopted structure and order differ from those of the process under study.

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.

As emissões globais de gases do efeito estufa (GEE) devido a ações do ser humano tem levado a um aumento na temperatura média da superfície terrestre de 0,55oC, e mudanças climáticas como aumento de eventos climáticos extremos, elevação dos níveis dos oceanos, e mudanças nos regimes pluviométricos são alguns exemplos das possíveis implicações deste aquecimento. O carbono orgânico do solo (COS) é o principal reservatório terrestre de C, contendo mais que o dobro do C da atmosfera, portanto, dependendo do manejo os solos podem se transformar em importantes fontes ou drenos de C atmosférico, influenciando significativamente os efeitos do aquecimento global. O objetivo desta pesquisa foi estimar as mudanças nos estoques do COS devido às mudanças no uso da terra e sistemas de manejo nos estados de Rondônia e Mato Grosso entre 1970 e 1985 e 1985 a 2002 utilizando dados específicos da região; e realizar a análise de incerteza destas estimativas mediante o método de Monte Carlo. Para alcançar o objetivo principal, a presente pesquisa foi composta das seguintes etapas: i) cálculo dos estoques do COS sob vegetação nativa (carbono de referência); ii) obtenção dos dados (áreas) das principais categorias de uso da terra nos estados de Rondônia e Mato Grosso para os anos de 1970, 1985 e 2002, a partir da combinação de técnicas de sensoriamento remoto, dados dos censos agropecuários, e informações de especialistas do setor agropecuário; iii) desenvolvimento dos fatores de emissão específicos para os principais sistemas de manejo da região de estudo utilizando um modelo linear misto; iv) e a etapa final que consistiu em combinar as etapas anteriores para se estimar as mudanças nos estoques de COS, e realizar a análise das incertezas associadas. Sucintamente, foram derivados fatores de emissão para as pastagens degradadas (0,91 ± 0,14), típicas em Latossolos (0,99 ± 0,08), típicas nos demais tipos de solos (1,24 ± 0,07), e pastagens melhoradas em Latossolos (1,19 ± 0,07), todos os fatores representam a comparação entre as pastagens manejadas e a vegetação nativa. Nos sistemas agrícolas foi possível derivar fatores de emissão para sistemas de plantio direto (PD) em áreas de Cerrado (1,08 ± 0,06), PD em áreas de floresta Amazônica e Cerradão (1,01 ± 0,17), cultivo convencional (CC) (0,94 ± 0,04) e culturas perenes (0,98 ± 0,14), sendo que o fator para o CC foi comparado aos dados de PD, enquanto que os demais fatores foram obtidos a partir da comparação com os estoques sob vegetações nativas. Quanto às emissões de COS, foi encontrado que usando o método de Monte Carlo com 20000 simulações no período de 1970 a 1985, os solos minerais apresentaram uma perda de C com fluxos anuais de 4,28 e 1,14 Tg C ano-1, para Mato Grosso e Rondônia, respectivamente, e com 95% de intervalo de confiança as incertezas foram de ± 41,5 e 21,9%, respectivamente. No segundo período, as emissões foram de 2,86 e 0,91 Tg C ano-1, com incertezas de ± 40,1 e 33,8%, respectivamente, para Mato Grosso e Rondônia. Quanto às fontes de incerteza, o carbono de referência, a opinião dos especialistas sobre as condições das pastagens e os fatores de emissão para pastagens típicas e degradadas foram às variáveis responsáveis por mais de 90% das incertezas das estimativas das emissões de C do solo. / Global emissions of greenhouse gases (GHG) due to human beings actions have led to an increase in average temperature of the earth of 0,55oC, and climate changes such as increases of the extreme weather events, sea level rise and precipitation changes are some examples of the possible implications of this global warming. Soil organic carbon (SOC) is the largest terrestrial organic carbon pool, containing more than the double of the atmospheric C; therefore, depending on the management the soils can became a source or a sink for the atmospheric C, influencing the effects of global warming. The objective of this research was to estimate the changes in SOC stocks due to the land-use and management systems in the states of Rondônia and Mato Grosso from 1970 to 1985 and from 1985 to 2002 using regional specific data, and perform the uncertainty analysis of these estimates through the Monte Carlo method. To achieve the main objective, this research was composed by the following steps: i) the estimate of the SOC stocks under native vegetation (reference carbon), ii) obtain data (areas) of the main land-use categories in the states of Rondônia and Mato Grosso for the years 1970, 1985 and 2002, from a combination of remote sensing, agricultural census data, and information from experts of the agricultural sector, iii) to derive the emission factors specific to the major management systems in the region of study using a linear-mixed model; iv) the final step was to combine the above steps to estimate the changes in SOC stocks, and carry out the uncertainty analysis associated with them. Briefly, emission factors were derived to the degraded grasslands (0.91 ± 0.14), typical in Oxisols (0.99 ± 0.08), typical in other soil types (1.24 ± 0.07), and improved grasslands in Oxisols (1.19 ± 0.07), all factors represent the comparison between managed pastures and native vegetation. In agricultural systems could be derived emission factors for no tillage (NT) systems in the Cerrado areas (1.08 ± 0.06), NT in Amazon Forest and Cerradão areas (1.01 ± 0.17), conventional tillage (CT) (0.94 ± 0.04), and perennial crops (0.98 ± 0.14). However, the CT factor was obtained from the comparison with NT data, while the other factors were compared to SOC stocks under the native vegetation. Using the Monte Carlo approach with 20000 simulations it was estimated the changes in the SOC stocks and the uncertainties associated to them. In the period from 1970 to 1985, mineral soils had a loss of C with annual fluxes of 4.28 and 1.14 Tg C yr-1, in Mato Grosso and Rondônia, respectively, and with a 95% confidence interval the uncertainties were of ± 41.5 and 21.9% respectively. In the second period, emissions were of 2.86 and 0.91 Tg C yr-1, with uncertainty of ± 40.1 and 33.8%, respectively, in Mato Grosso and Rondônia. In terms of the sources of uncertainty, the reference carbon, the experts opinions about the grasslands, and the emission factors for typical and degraded grassland were the variables responsible for more than 90% of the uncertainties in the SOC emissions estimates.

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.

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.

A Identificação de Sistemas em Malha Fechada possui considerável apelo prático, uma vez que oferece maior segurança durante a coleta experimental de dados e ao mesmo tempo, em linhas gerais, proporciona a construção de modelos mais adequados para servir de base ao projeto de sistemas de controle. Esta Tese apresenta, como um de seus principais objetivos, a comparação dos Métodos Diretos aplicados à Identificação em Malha Fechada com a classe dos Métodos de Dois-Passos, que se enquadram na abordagem de Identificação Conjunta Entrada/Saída. Complementando esta comparação, propõe-se um novo algoritmo em Dois-Passos, a Dupla Filtragem. As propriedades de convergência deste método são analisadas em detalhe. O desempenho alcançado pelos modelos identificados pelos Métodos Diretos e com o uso dos Métodos de Dois-Passos aqui considerados a saber, Filtragem-u (VAN DEN HOF; SCHRAMA, 1993), Filtragem-y (HUANG; SHAH, 1997) e Dupla Filtragem são comparados em uma abordagem estatística por meio da aplicação de Simulações de Monte Carlo. Também se propõe uma variante ao método da Filtragem-u, proporcionando duas formas distintas de descrever a função de sensibilidade da saída associada ao processo sob estudo (FORSSELL; LJUNG, 1999). Os critérios de comparação de desempenho adotados nesta tese incluem validações dos modelos identificados em simulações livres (operação em malha aberta), em que os objetos de análise são respostas a pulsos retangulares e, com maior ênfase, validações em malha fechada que utilizam o mesmo controlador instalado no sistema sob estudo. Nesta última situação são empregados sinais de excitação de mesma natureza daqueles adotados nos ensaios de identificação, porém com diferentes realizações. Cada uma dessas validações é acompanhada de seu respectivo fit (LJUNG,1999), índice de mérito que mede a proximidade entre as respostas temporais do sistema físico e de seu modelo matemático. Também são consideradas as respostas em frequência do processo, que constituem a base para a determinação do limite máximo para a incerteza associada ao modelo (ZHU, 2001). Tomando como fundamento tais limites máximos de incerteza, em conjunto com as respostas em frequência dos modelos identificados, é possível associar graduações a esses modelos (A, B, C, ou D). Desta forma, esta tese utiliza índices de mérito fundamentados em ambas as respostas temporais e em frequência. Aspectos relativos à influência da amplitude e do tipo de sinal de excitação aplicado à malha, bem como à relação sinal-ruído estabelecida no sistema, são analisados. Também se investiga a relação entre a qualidade do modelo identificado e o ponto de aplicação do sinal de excitação: no valor de referência da malha de controle ou na saída do controlador. Por fim, verifica-se como a sintonia do controlador afeta o modelo identificado. Todas as simulações realizadas utilizam sinais de perturbação do tipo quase não- estacionário, típicos da indústria de processos (ESMAILI et al., 2000). Os resultados indicam que os Métodos Diretos são mais precisos quando a estrutura de modelo e ordem adotadas são idênticas àquelas do processo real. No entanto, os Métodos de Dois-Passos são capazes de fornecer modelos muito confiáveis mesmo quando a estrutura e ordem do modelo diferem daquelas do processo sob estudo. / Closed-loop System Identification has considerable practical appeal, since it provides increased security during the collection of experimental data and, at the same time, provides the construction of suitable models for the design of high performance control systems. This thesis presents, as one of its main objectives, a thorough comparison between Direct Methods (applied to the closed-loop identification) and Two-Step Methods. The latter ones belong to the Joint Input/Output approach. Complementing this comparison, a new two-step algorithm the Double Filtering is proposed. The convergence properties of this method are analyzed in detail. The performance achieved by the models identified by Direct and Two-Step methods is compared in a statistical approach through Monte Carlo simulations. The Two-Step methods considered in this thesis are the u-Filtering (VAN DEN HOF; SCHRAMA, 1993), the y-Filtering (HUANG; SHAH, 1997) and the Double Filtering. A variant of the u-Filtering method is proposed, providing two distinct ways of describing the output sensitivity function associated with the process under study (FORSSELL; LJUNG, 1999). The performance comparison criteria adopted in this thesis include free-run model validations (open-loop operation), in which rectangular pulses responses are analyzed. Greater emphasis is given to closed loop model validation, which uses the same controller installed in the system under study. This type of validation employs excitation signals similar to those adopted in the identification tests, but with different realizations. Each of these validations is accompanied by its corresponding fit (Ljung, 1999), a merit index that measures the proximity between the time responses of the physical system and its mathematical model. Process frequency responses are also considered, since they form the basis for determining the model uncertainty upper-limit or upper-bound error (ZHU, 2001). The upper- bounds, along with the frequency responses of each identified model, provides ranks (A, B, C, or D) for these models. Therefore, this thesis uses merit indexes based on both time and frequency responses. It is analyzed how the type and magnitude (or equivalently, the signal-to-noise ratio) of the excitation signal applied to the loop impacts the accuracy of the identified models. This work also investigates the relationship between the accuracy of the identified models and the point of application of the excitation signal: the reference of the control loop or the controller output. Finally, it is checked how the controller tuning affects the identified models. All simulations employ quasi non-stationary disturbance signals, typical of the process industries (ESMAILI et al., 2000). The results indicate that Direct Methods are more accurate when the model structure and order adopted in the identification are identical to those of the actual process. However, the Two-Step Methods are capable of providing very reliable models even when the adopted structure and order differ from those of the process under study.

O setor agrícola é, historicamente, um dos pilares da economia brasileira, e apesar de ter sua importância diminuída com o desenvolvimento do setor industrial e de serviços ainda é responsável por dar dinamismo econômico ao país, bem como garantir a segurança alimentar, auxiliar no controle da inflação e na formação de reservas monetárias. Neste contexto as safras agrícolas exercem grande influência no comportamento do setor e equilíbrio no mercado agrícola. Foram desenvolvidas diversas metodologias de previsão de safra, sendo em sua maioria modelos de simulação de crescimento. Entretanto, recentemente os modelos estatísticos vem sendo utilizados mais comumente devido às suas predições mais rápidas em períodos anteriores à colheita. No presente trabalho foram avaliadas duas destas metodologias, os modelos ARIMA e os Modelos Lineares Dinâmicos (MLD), sendo utilizada tanto a inferência clássica quanto a bayesiana. A avaliação das metodologias deu-se por meio da análise das previsões dos modelos, bem como da facilidade de implementação e poder computacional necessário. As metodologias foram aplicadas a dados de produção de soja para o município de Mamborê-PR, no período de 1980 a 2013, sendo área plantada (ha) e precipitação acumulada (mm) variáveis auxiliares nos modelos de regressão dinâmica. Observou-se que o modelo ARIMA (2,1,0) reparametrizado na forma de um MLD e estimado por meio de máxima verossimilhança, gerou melhores previsões do que aquelas obtidas com o modelo ARIMA(2,1,0) não reparametrizado. / The agriculture is, historically, one of Brazil\'s economic pillars, and despite having it\'s importance diminished with the development of the industry and services it still is responsible for giving dynamism to the country inland\'s economy, ensuring food security, controlling inflation and assisting in the formation of monetary reserves. In this context the agricultural crops exercise great influence in the behaviour of the sector and agricultural market balance. Diverse crop forecast methods were developed, most of them being growth simulation models, however, recently the statistical models are being used due to its capability of forecasting early when compared to the other models. In the present thesis two of these methologies were evaluated, ARIMA and Dynamic Linear Models, utilizing both classical and bayesian inference. The forecast accuracy, difficulties in the implementation and computational power were some of the caracteristics utilized to assess model efficiency. The methodologies were applied to Soy production data of Mamborê-PR, in the 1980-2013 period, also noting that planted area (ha) and cumulative precipitation (mm) were auxiliary variables in the dynamic regression. The ARIMA(2,1,0) reparametrized in the DLM form and adjusted through maximum likelihood generated the best forecasts, folowed by the ARIMA(2,1,0) without reparametrization.

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.

A fase mais difícil e que exige mais recursos em um programa de melhoramento de milho é a avaliação experimental dos híbridos, pois geralmente um elevado número de híbridos necessita ser avaliado em diversos ambientes. Deste modo, tanto o número de híbridos como o de ambientes são limitados pelos recursos disponíveis, o que poderia levar a uma redução do número de ambientes, e, portanto, conjuntos de híbridos comumente são avaliados em diferentes ambientes levando a comparações desbalanceadas entre os híbridos. A metodologia estatística conhecida como REM/BLUP tem sido amplamente utilizada no melhoramento animal, mas nos programas de melhoramento vegetal a sua utilização tem sido restrita a culturas perenes, onde experimentos desbalanceados são comuns. Há pouca informação na literatura sobre a confiabilidade do método REML/BLUP utilizando dados experimentais para a predição de valores genotípicos sob experimentos desbalanceados para programas de melhoramento de culturas anuais. Assim, o objetivo desta pesquisa foi avaliar se o método REML/BLUP poderia ser útil para predizer os valores genotípicos de híbridos simples de milho sob situações de desbalanceamento. Um conjunto de 256 híbridos simples foi avaliado em delineamento látice 16 x 16 com duas repetições por ambiente em 13 ambientes e as características analisadas foram produção de grãos, altura da planta e acamamento de plantas. Uma vez que a avaliação constou de 26 observações para cada híbrido simples, suas médias gerais ajustadas computadas pelo método dos quadrados mínimos foram consideradas como seus valores genotípicos, para fins de comparações com as predições dos valores genotípicos pelo método REML/BLUP. As predições dos híbridos simples foram computadas pelo método REML/BLUP considerando conjuntos desbalanceados de híbridos dentro de ambientes e perdas completas dos dados de ambientes. Os dados foram submetidos a um desbalanceamento aleatório e cada situação foi simulada 1.000 vezes utilizando o método bootstrap. Foram computados coeficientes de correlação entre os valores genotípicos preditos e as médias gerais ajustadas, e seus valores foram elevados ao quadrado para obter os valores de R2; assim 1.000 valores de R2 foram obtidos para cada situação considerada. Além disso, foi praticada seleção utilizando os valores genotípicos preditos e as médias gerais ajustadas dos híbridos simples e as percentagens de coincidência foram computadas. Independentemente do caráter analisado, os valores de R2 e o percentual de coincidência dos híbridos simples selecionados mostrou que o REML/BLUP prediz com alta acurácia os valores genotípicos dos híbridos simples com até 20% das perdas de híbridos dentro de ambientes ou com redução de até 23% dos ambientes. Nota-se que o caráter produção de grãos apresentou interação genótipos x ambientes significativa e complexa, e mesmo assim o método REML/BLUP fez a predição dos valores genotípicos com alta acurácia. Deste modo, o método REML/BLUP poderia ser considerado como uma valiosa ferramenta no melhoramento genético de milho para predizer os valores genotípicos dos híbridos sob dados desbalanceados. Entretanto, os resultados também apontaram que há um limite para a sua acurácia, o qual corresponde a cerca de 20% dos dados desbalanceados. / The more difficult phase and that demands more funding in a maize breeding program is the experimental evaluation of the hybrids, because usually a high number of hybrids needs to be evaluated in several environments. Then, both the number of environments and hybrids are limited by the resources available, which could lead to a reduction in the number of environments, and therefore, sets of hybrids are commonly tested in different environments leading to unbalanced comparisons among the hybrids. The statistical methodology known as REM/BLUP has been widely used in animal breeding, but in plant breeding programs its use has been restricted to perennial crops where unbalanced experiments are very common. There is limited information about the reliability of the REM/BLUP method using experimental data for the genotypic values prediction under unbalanced experiments for annual crops breeding programs. Thus, the objective of this research was to assess whether the REM/BLUP method could be useful to predict the genotypic values of maize single-crosses under unbalanced situations. A set of 256 single-crosses was evaluated in a 16 x 16 lattice design with two replications per environment in 13 environments, and the traits analyzed were grain yield, plant lodging and plant height. As the evaluation consisted of 26 observations for each single-cross, their adjusted overall means computed by the least squares method were considered as their genotypic values for the sake of comparisons with the genotypic predictions by REM/BLUP method. The predictions of the single-crosses were computed considering unbalanced sets of hybrids within environments and unbalanced sets of environments. The data were submitted to a random unbalance and each situation was simulated 1,000 times using the bootstrap method. Coefficients of correlation were then computed between the predicted genotypic values and the adjusted overall means, and their values were squared to obtain the R2 values; thus 1,000 R2 values were obtained for each considered situation. Also, selection were performed using the predict values and the adjusted overall means of the single-crosses, and the percentage of coincidence were computed. Regardless of the trait analyzed, the R2 values and the percentage of coincidence of the selected single-crosses showed that the REM/BLUP predict with high accuracy the genotypic values of the single-crosses up to 20% of losses of hybrids within environments and up to 23% of environments reduction. It should be noted that grain yield showed a significant cross-over interaction, and even so the REM/BLUP predicted the genotypic values of the hybrids with high accuracy. Thus, the REM/BLUP method can be considered as a valuable tool in maize breeding programs to predict the genotypic values of the hybrids under unbalanced data. However, the results also pointed out that there is a limit for its accuracy, which is around 20% of unbalanced data.