INTRODUÇÃO: Na história natural da infecção por HIV, um período longo de aproximadamente dez anos precede o desenvolvimento da doença. No entanto, a interação vírus-hospedeiro é caracterizada por um evento dinâmico e não estático. Os modelos matemáticos foram cruciais para revelar o conceito de latência viral, visto que a replicação viral intensa e persistente foi demonstrada através da fase assintomática. Uma contribuição importante demonstrou que a maioria das células que produzia vírus tornava-se infectada em poucos dias. Nosso estudo visa avaliar indivíduos infectados por HIV, investigando o impacto dos esquemas anti-retrovirais iniciais recebidos por eles (monoterapia versus bibiterapia versus HAART) no curso da doença. MÉTODOS: Usamos um banco de dados com 1391 pacientes, atendidos em serviço de referência em São Paulo, com pelo menos seis mensurações consecutivas de carga viral. Utilizamos o modelo linear aplicado à carga viral no plasma e ao número de células CD4+ em sangue periférico para classificar os desfechos em favoráveis ou desfavoráveis. Validamos a escolha da aproximação linear de acordo com dois critérios baseados na estatística c2 e em ( ) 2 2 Q . A associação de cada um desses desfechos e o esquema anti-retroviral inicial prescrito foi avaliada após a análise dos coeficientes angulares da reta de regressão para a carga viral e para o número de células T CD4+. RESULTADOS: Para a maioria dos pacientes com carga viral não-detectável durante o seguimento, nenhum esquema anti-retroviral inicial foi capaz de modificar o desfecho. Os resultados indicam efeito benéfico dos esquemas anti-retrovirais para apenas 20% dos pacientes com viremia persistente. Desfechos desfavoráveis foram associados à maioria dos pacientes com recuperação de viremia tanto de forma transiente ou como no final do seguimento. Para a maioria dos pacientes com viremia intermitente, mas com regularidade no final do seguimento: ou não-detectável ou detectável, os resultados mostram, respectivamente, desfechos favorável e desfavorável, independentemente do primeiro esquema anti-retroviral prescrito. Desfechos distintos foram apresentados por pacientes com carga viral oscilatória, ora detectável ora não-detectável, destacando-se que para a maioria dos pacientes que iniciou o tratamento com duas ou três drogas o desfecho foi favorável, ao passo que aquela que iniciou com uma única droga, exibiu desfecho desfavorável. CONCLUSÕES: As ferramentas da Matemática demonstraram, com sucesso, que o esquema anti-retroviral prescrito inicialmente não está associado à resposta ao tratamento para a maioria dos pacientes analisados. Os desfechos favoráveis podem estar associados a intervenções médicas envolvendo reforço da adesão ou mesmo troca de esquemas terapêuticos durante o seguimento. O aparecimento de linhagens resistentes à terapia antiretroviral e a seleção positiva dessas linhagens pode ser uma explicação para os desfechos desfavoráveis obtidos / In the natural history of HIV infection, a ten-year long asymptomatic period precedes disease development. However, viral-host interaction is a dynamic rather than a static event. Mathematical models have been crucial to rule out the concept of viral latency, since persistent and intense viral replication was demonstrated throughout the asymptomatic phase. One important contribution revealed that most plasma viral producing cells had become infected few days before. The present study aims at evaluating such an interaction in HIV infection, investigating the impact of initial antiretroviral regimens (mono therapy vs. double therapy vs. highly active antiretroviral therapy - HAART) in the course of disease. Using an available database with at least six sequential CD4+ cell counts and HIV viral load assessments of 1391 patients under clinical follow-up at a reference care centre in São Paulo, we classified patients according to a linear approximation model of plasma viral loads and peripheral blood CD4+ cell counts into favourable and unfavourable outcomes. We validated the linear approach according to two criteria, based on c2 and ( ) 2 2 Q . Association between each of these outcomes and the initial prescribed antiretroviral regimen was sought after analyzing the viral load and CD4+ cell counts slopes from the linear model. No particular initial regimen was shown associated with plasma viral undetectability during follow-up. The results point out for a beneficial effect of ART regimens for only 20% patients with persistent vireamia. Unfavourable outcomes were associated with most patients who resumed vireamia transiently or at the end of follow-up. For most patients with intermittent vireamia ending with an undetectable or a detectable viral load, the results indicate favourable and unfavourable outcomes, respectively, regardless of the initial prescribed antiretroviral regimen. Distinct outcomes occurred among patients with oscillatory viral loads, standing out the fact that for most patients who were started on therapy with two or three drugs had a favourable outcome. In contrast, most of those who were started on antiretroviral monotherapy had an unfavourable outcome. Mathematical tools have successfully demonstrated that the initially prescribed ART regimen was not associated with the long-term response to therapy for most analysed patients. Favourable outcomes can be associated to medical interventions including reinforcement of adherence or even changes in therapeutic regimens during follow-up. Emergence and positive selection of ART-resistant viral strains might be hypothesized as implicated in unfavourable outcomes

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Model predictive control (MPC) strategies have become the standard for advanced control applications in the process industry. Significant benefits are generated from the MPC's capacity to ensure that the plant operates within its constraints more profitably. However, like any controller, after some time under operation, MPCs rarely function as when they were initially designed. A large percentage of performance degradation of MPC is associated with the deterioration of model that controller uses to predict process outputs and calculate inputs. The objective of the present work is implementation of mathematical methods that can be used to detect model-plant mismatch in linear and nonlinear MPC systems. In this work, techniques based on cross correlation, partial correlation and mutual information are implemented and tested by numerical simulation in case studies characteristic of the petrochemical industry, represented by linear and nonlinear models, operating under MPC control. The results obtained through the applying the techniques are analyzed and compared as to their efficiency is not intended to offer their potential for real industrial applications. / Estratégias de controle preditivo (MPC) têm-se tornado o padrão para aplicações de controle avançado na indústria de processos. Os benefícios significativos são gerados a partir da habilidade do controlador MPC de assegurar que a planta opere dentro das restrições de forma mais lucrativa. Porém, como todo controlador, depois de algum tempo em operação, os MPCs raramente funcionam como quando foram inicialmente projetados. Uma grande porcentagem da degradação do desempenho dos controladores MPC está associada à deterioração do modelo que o controlador usa para fazer a predição das saídas do processo e calcular as entradas. O objetivo do presente trabalho é a implementação de métodos matemáticos que possam ser utilizados para a detecção de erros planta-modelo em sistemas de controle MPC lineares e não lineares. Neste trabalho, técnicas baseadas em correlação cruzada, correlação parcial e informação mútua são implementadas e testadas por simulação numérica em estudos de caso característicos da indústria petroquímica, representados por modelos lineares e não lineares, operando sob controle MPC. Os resultados obtidos através da aplicação das técnicas são analisados e comparados quanto à sua eficiência no objetivo proposto avaliando seu potencial para aplicações industriais reais.

Orientadores: Filidor E. Vilca Labra, Victor Hugo Lachos Davila / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-14T22:06:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Zeller_CamilaBorelli_D.pdf: 2738820 bytes, checksum: d40d3df77a4b5d44de0f48a8f8afed01 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Neste trabalho, estudamos alguns aspectos de estimação e diagnóstico de influência local (Cook, 1986) em modelos lineares, especificamente no modelo de regressão linear, no modelo linear misto e no modelo de Grubbs sob a classe de distribuições assimétricas misturas de escala skew-normal (SMSN) (Branco & Dey, 2001). Esta família de distribuições tem como membros particulares as versões simétrica e assimétrica das distribuições t-Student, slash e normal contaminada, todas com caudas mais pesadas que a distribuição normal, A estimação dos parâmetros será via o algoritmo EM (Dempster et al, 1977) e a análise de diagnóstico será baseada na técnica de dados aumentados que usa a esperança condicional da função log-verossimilhança dos dados aumentados (função-Q) proveniente do algoritmo EM, como proposta por Zhu & Lee (2001) e Lee & Xu (2004). Assim, pretendemos contribuir positivamente para desenvolvimento da área dos modelos lineares, estendendo alguns resultados encontrados na literatura, por exemplo, Pinheiro et al (2001), Arellano-Valle et aí (2005), Osório (2006), Montenegro et al (2009a), Montenegro et al (2009b), Osório et al (2009), Lachos et aí (2010), entre outros. / Abstract: In this work, we study some aspects of the estimation and the diagnostics based on the local influence (Cook, 1986) in linear models under the class of scale mixtures of the skew-normal (SMSN) distribution, as proposed by Branco & Dey (2001). Specifically, we consider the linear regression model, the linear mixed model and the Grubbs' measurement error model. The SMSN class of distributions provides a useful generalization of the normal and the skew-normal distributions since it covers both the asymmetric and heavy-tailed distributions such as the skew-t, the skew-slash, the skew-contaminated normal, among others. The local influence analysis will be based on the conditional expectation of the complete-data log-likelihood function (function-Q) from the EM algorithm (Dempster et al, 1977) ), as proposed by Zhu & Lee (2001) and Lee & Xu (2004). We believe that the results of our work have contributed positively to the development of this area of linear models, since we have extended some results from the works of Pinheiro et al. (2001), Arellano-Valle et al. (2005), Osorio (2006), Montenegro et al. (2009a), Montenegro et al. (2009b), Osorio et al. (2009), Lachos et al. (2010), among others. / Doutorado / Método Estatístico / Doutor em Estatística

Neste trabalho, desenvolvemos três tópicos relacionados a modelos de regressão da família exponencial. No primeiro tópico, obtivemos a matriz de covariância assintótica de ordem $n^$, onde $n$ é o tamanho da amostra, dos estimadores de máxima verossimilhança corrigidos pelo viés de ordem $n^$ em modelos lineares generalizados, considerando o parâmetro de precisão conhecido. No segundo tópico calculamos o coeficiente de assimetria assintótico de ordem n^{-1/2} para a distribuição dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros que modelam a média e dos parâmetros de precisão e dispersão em modelos não-lineares da família exponencial, considerando o parâmetro de dispersão desconhecido, porém o mesmo para todas as observações. Finalmente, obtivemos fatores de correção tipo-Bartlett para o teste escore em modelos não-lineares da família exponencial, considerando covariáveis para modelar o parâmetro de dispersão. Avaliamos os resultados obtidos nos três tópicos desenvolvidos por meio de estudos de simulação de Monte Carlo / In this work, we develop three topics related to the exponential family nonlinear regression. First, we obtain the asymptotic covariance matrix of order $n^$, where $n$ is the sample size, for the maximum likelihood estimators corrected by the bias of order $n^$ in generalized linear models, considering the precision parameter known. Second, we calculate an asymptotic formula of order $n^{-1/2}$ for the skewness of the distribution of the maximum likelihood estimators of the mean parameters and of the precision and dispersion parameters in exponential family nonlinear models considering that the dispersion parameter is the same although unknown for all observations. Finally, we obtain Bartlett-type correction factors for the score test in exponential family nonlinear models assuming that the precision parameter is modelled by covariates. Monte Carlo simulation studies are developed to evaluate the results obtained in the three topics.

Diversos delineamentos experimentais que são aplicados correntemente tomam como base experimentos agronômicos. Esses dados experimentais são, geralmente, analisados usando-se modelos que consideram uma variância residual constante (ou homogênea), como pressuposto inicial. Entretanto, esta pressuposição mostra-se relativamente forte quando se está diante de situações para as quais fatores ambientais ou externos exercem considerável influência nas medidas experimentais. Neste trabalho, são estudados modelos para a média e a variância, simultaneamente, com a variância estruturada de duas formas: (i) por meio de um preditor linear, que permite incorporar variáveis externas e fatores de ruído e (ii) por meio de efeitos aleatórios, que permitem acomodar tanto o efeito longitudinal quanto o efeito de superdispersão, no caso de medidas binárias repetidas no tempo. A classe de modelos lineares generalizados duplos (MLGD) foi aplicada a um estudo observacional que consistiu em medir a mortalidade de frangos de corte no fim da condição de espera pré-abate. Nesse problema, é forte a evidência de que alguns fatores influenciam a variabilidade, e consequentemente, diminuem a precisão das análises inferenciais. Outro problema agronômico relevante, associado à horticultura, são os experimentos de cultura de tecidos vegetais, em que o número de explantes que regeneram são contados. Como esse tipo de experimento apresenta um grande número de parâmetros a serem estimados, comparado ao tamanho da amostra, os modelos existente podem gerar estimativas questionáveis ou até levar a conclusões erroneas, uma vez esse que são baseados em grandes amostras para se fazer inferência estatística. Foi proposto um modelo linear generalizados duplo, para os dados de proporções, de uma perspectiva Bayesiana, visando a análise estatística sob pequenas amostras e a incorporação do conhecimento especialista no processo de estimação dos parâmetros. Um problema clínico, que envolve dados binários medidos repetidamente no tempo é apresentado e são propostos dois modelos que acomodam o efeito da superdispersão e a dependência longitudinal das medidas, utilizandos-se efeitos aleatórios. Foram obtidos resultados satisfatórios nos três problemas estudados. Os MLGD permitiram identificar os fatores associados à mortalidade das aves de corte, o que permitirá minimizar perdas e habilitar os processos de manejo, transporte e abate aos critérios de bem-estar animal e exigências da comunidade européia. O MLGD Bayesiano permitiu identificar o genótipo associado ao efeito de superdispersão, aumentando a precisão da inferência de seleção de variedades. Dois modelos combinados foram propostos logit-normal-Bernoulli-beta e o probit-normal-Bernoulli-beta, que acomodaram satisfatoriamente a superdispersão e a dependência longitudinal das medidas binárias. Esses resultados reforçam a importância de se modelar a média e a variância conjuntamente, o que aumenta a precisão na pesquisa agronômica, tanto em estudos experimentais quanto em estudos observacionais. / Several experimental designs that are currently applied are based on agricultural experiments. These experimental data are, usually, analised with statistical models that assume constant residual variance (or homogeneous), as basic assumption. However, this assumption shows hard to stand for, when environmental or external factors exert strong influence over the measurements. In this work, we study the joint modelling for the mean and the variance, the latter being structured on two ways: (i) through a linear predictor, which allows the incorporation of external variables and/or noise factors and (ii) by the use of random effects, that accommodate jointly the possible overdispersion effect and the dependence of longitudinal data in the case of binary measusurements taken over time. The class of double generalized linear models (DGLM) was applied to an observational study where the poultry mortality was measured in the preslaughter operations. With this situation, it can be observed that there is a strong influence from some environmental factors over the variability observed, and consequently, this reduces the precision of the inferential analysis. Another relevant agricultural problem, related to horticulture, is the tissue culture experiments, where the number of regenerated explants is counted. Usually, this kind of experiment use a large number of parameters to be estimated, when compared with the sample size. The current frequentist models are based on large samples for statistical inference and, under this experimental condition, can generate unreliable estimates or even lead to erroneous conclusions. A double generalized linear model was proposed to analyse proportion data, under the Bayesian perspective, which can be applied to small samples and can incorporate expert knowledge into the parameter estimation process. One clinical research, that measured binary data repeatedly through the time is presented and two models are proposed to fit the overdispersion effect and the dependence of longitudinal measurements, using random effects. It was obtained satisfactory results under these three problems studied. the DGLM allowed to identify factors associated with the poultry mortality, that will allow to minimize loss and improve the process, since the catching until lairage on slaughterhouse, agreeing with animal welfare criteria and the European community rules. The Bayesian DGLM allowed to identify the genotype associated with the overdispersion effect, increasing the precision on the inference about varieties selection. Two combined models were proposed, a logit-normal- Bernoulli-beta and a probit-normal-Bernoulli-beta, which have both addressed the overdispersion effect and the longitudinal dependence of the binary measurements. These results reinforce the importance to modelling mean and dispersion jointly, as a way to increase the precision of agricultural experimentation, be it on experimental studies or observational studies.

A literatura científica vem debatendo sobre a existência de uma associação entre diabetes mellitus (DM) e demência, doença de Alzheimer (DA) e demência vascular (DV). O DM é um conhecido fator de risco para a doença cerebrovascular (DCV) e DV, porém não há consenso até o momento do real papel do DM no desenvolvimento das alterações neuropatológicas da DA. Objetivos: verificar a associação entre DM e demência, DM e alterações neuropatológicas da DA e DV. Métodos: os dados foram coletados do Banco de Encéfalos Humanos do Grupo de Estudos em Envelhecimento Cerebral da FMUSP estudados de 2004 a 2015. A amostra foi dividida em dois grupos: não diabéticos e diabéticos. Os diagnósticos de DM e de demência foram estabelecidos post-mortem mediante entrevista com informante. O diagnóstico de demência exigiu escore >= 1 na Escala de Avaliação Clínica da Demência (CDR) e Questionário sobre Declínio Cognitivo no Idoso (IQCODE) >= 3,42. O diagnóstico etiológico da demência foi determinado por exame neuropatológico por imuno-histoquímica. A proporção de casos de demência, de DA e de DV de não diabéticos e diabéticos foi determinada, assim como a relação entre DM e placas neuríticas (PN) e emaranhados neurofibrilares (ENF), e neuropatologia vascular. As análises estatísticas empregadas foram o teste de Mann-Whitney e regressão linear múltipla para variáveis quantitativas, teste de ?2, teste exato de Fisher e regressão logística múltipla para variáveis categóricas. Resultados: amostra total foi de 1.037 indivíduos, sendo 758 não diabéticos (73,1%) e 279 diabéticos (26,9%). Demência foi constatada em 28,7% em diabéticos. O DM não se associou à frequência mais elevada de demência (OR: 1,22; IC 95%: 0,81-1,82; p=0,34). O DM não está associado com ENF (p=0,81), PN (p=0,31), grupo infarto (p=0,94), angiopatia amiloide (p=0,42) e arteriolosclerose hialina (p=0,07). Após o ajuste para variáveis demográficas e para os fatores de risco vascular, o diagnóstico de DM não se associou ao diagnóstico neuropatológico de DA e vascular. Conclusão: o DM não está associado à demência e às alterações neuropatológicas da DA e de DV / The scientific literature has been debating the existence of an association between diabetes mellitus (DM) and dementia, Alzheimer\'s disease (AD) and vascular dementia (VaD). DM is a known risk factor for cerebrovascular disease (CVD) and VaD, but there is still no consensus on the real role of DM in the development of AD neuropathology. Objectives: to investigate the association among DM and dementia, neuropathology (NP) of AD and VaD. Methods: Data were collected from the cases included in the Brain Bank of the Brazilian Aging Brain Study Group between 2004 and 2015. Cases were divided into 2 groups: no diabetics and diabetics. Clinical diagnosis of dementia was determined by the scores >= 1.0 in the Clinical Dementia Rating (CDR) and >= 3.42 in the Informant Questionnaire on Cognitive Decline in the Elderly (IQCODE). Etiological diagnoses of dementia were determined by neuropathological examination, using immunohistochemistry. The proportion of dementia cases, AD and VaD of no diabetics and diabetics were investigated as well as the relationship among DM and neuritic plaques (NPq) and neurofibrillary tangles (NFT). Mann-Whitney test and multiple linear regression for quantitative variables, and chi-square test and multiple logistic regression for categorical variables were the statistical analyses applied. Results: Total sample included 1037 subjects, divided in 758 (73.1%) no diabetics and 279 diabetics (26.9%). Dementia was present in 27.8% of diabetics. DM did not increase the frequency for dementia (OR: 1.22; IC 95%: 0.81-1.82; p=0.34). DM was not associated with NFT (p=0.81), NPq (p=0.31), infarct group (0.94), cerebral amyloid angiopathy (0.42) and hyaline arteriolosclerosis (p=0.07). After adjustment for demographic variables and vascular risk factors, DM was not associated with DA and vascular NP. Conclusion: DM is not associated with dementia, AD and vascular neuropathology

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-10-05T15:24:46Z No. of bitstreams: 1 mariocirionogueira.pdf: 2341743 bytes, checksum: 751ca181e6b626c41d8a9be1725de0a9 (MD5) / Approved for entry into archive by Diamantino Mayra (mayra.diamantino@ufjf.edu.br) on 2016-10-06T12:30:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 mariocirionogueira.pdf: 2341743 bytes, checksum: 751ca181e6b626c41d8a9be1725de0a9 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-06T12:30:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 mariocirionogueira.pdf: 2341743 bytes, checksum: 751ca181e6b626c41d8a9be1725de0a9 (MD5) Previous issue date: 2009-02-04 / As doenças do aparelho circulatório (DAC) são as principais causas de morte em Juiz de Fora, no Brasil e na maioria dos países do mundo. A distribuição espacial da mortalidade por DAC em grandes cidades não é homogênea: regiões com piores condições sociais têm maiores taxas de mortalidade. A mortalidade precoce por estas doenças também está relacionada às condições socioeconômicas da região de moradia. As técnicas de análise espacial em saúde permitem estudar os fatores socioambientais como possíveis determinantes de doenças no nível populacional. Dentre estes fatores, os mais utilizados são indicadores de renda, escolaridade, saneamento básico e estrutura do domicílio, obtidos dos censos demográficos decenais do IBGE. O indicador sintético Índice de Desenvolvimento Social (IDS) foi criado para comparar o desenvolvimento social de áreas geográficas de mesma natureza, sendo composto pela média aritmética de dez indicadores do censo demográfico. O objetivo deste trabalho foi analisar a distribuição espacial da mortalidade por DAC nas regiões urbanas (RU) de Juiz de Fora e sua relação com fatores socioeconômicos, especialmente o IDS. Utilizou-se delineamento ecológico, do tipo análise espacial em saúde, com as 81 RU como unidades de análise. Foram usadas técnicas exploratórias de análise de dados espaciais, como medidas de autocorrelação espacial e estimadores bayesianos empíricos. Para investigar a desigualdade na mortalidade por doenças cardiovasculares foram aplicadas as técnicas estatísticas: teste t, teste de Mann-Whitney, análise de variância, análise de correlação e análise de regressão. A relação entre mortalidade por DAC e os indicadores foi investigada com a aplicação de modelos lineares generalizados de Poisson. Devido à presença de super-dispersão, foram ajustados também modelos de quase-Poisson e binomiais negativos. Os resultados indicam que a mortalidade cardiovascular no espaço urbano de Juiz de Fora está associada às condições socioeconômicas do local de residência. A diminuição das desigualdades socioeconômicas em cidades de porte médio pode levar a reduções importantes nas iniquidades em saúde. / The cardiovascular diseases (CVD) are the main causes of death in Juiz de Fora, in Brazil and in most countries. The spatial distribution of CVD mortality in large cities is not homogeneous: regions with worse social conditions have bigger mortality rates. Premature CVD mortality is also related to socioeconomic conditions of neighborhood. The techniques of spatial analysis in health allow to study socioambiental factors as possible determinants of diseases at the population level. Amongst these factors, the most used are education, income and sanitation indicators from national census. The synthetic indicator Índice de Desenvolvimento Social (IDS) was created to compare the social development of similar geographic areas and is composed by the arithmetic mean of ten indicators of national census. The objective of this work was to analyze the spatial distribution of mortality due to CVD in urban regions (RU) of Juiz de Fora and its relationship with socioeconomic factors, especially the IDS. The design of study was ecological, subtype spatial analysis in health, with the 81 RU as units of analysis. It was employed exploratory techniques like measures of spatial autocorrelation and empirical bayesian estimators. To investigate inequalities in CVD mortality were aplied the statistic tests: t test, Mann-Whitney test, variance analysis, correlation analysis and regression analysis. The relationship between CVD mortality and socioeconomic indicators was investigted by Poisson generalized linear models. Due to over-dispersion of data, quasi-Poisson and negative binomial models were also fitted. Results indicate that CVD mortality in urban space of Juiz de Fora is associated with socioeconomic conditions of neighborhood. The reduction of socioeconomic inaqualities in middle cities could induce important reductions in health iniquities.

Orientador: Filidor Edilfonso Vilca Labra / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-25T19:08:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HuairaContreras_CarlosAlberto_M.pdf: 2748699 bytes, checksum: fc8d02e2b19e638936faea1dec0b8ddc (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Modelos lineares são frequentemente usados em estatística para descrever a relação entre uma variável resposta e uma ou mais variáveis explicativas, onde geralmente os erros são assumidos como normalmente distribuídos. Além disso, em modelos de regressão linear assume-se que o mesmo modelo linear é válido para todo o conjunto de dados. O modelo pode mudar após um ponto específico e assim um modelo linear com um ponto de mudança poderá ser apropriado para o conjunto de dados. O principal objetivo deste trabalho é estudar alguns aspectos de estimação e análise de diagnóstico em modelos de regressão linear com ponto de mudança sob distribuições de mistura de escala normal. A análise de diagnóstico é baseada nos trabalhos de Cook (1986) e Zhu & Lee (2001). Os resultados obtidos representam uma extensão de alguns resultados apresentados na literatura, ver por exemplo Chen (1998) e Osorio & Galea (2005). Finalmente, estudos de simulação através de simulações Monte Carlo são realizados e exemplos numéricos são apresentados para ilustrar os resultados propostos / Abstract: Linear models are widely used in statistics to describe the relationship between a response variable and one or more explanatory variables, where usually it is assumed the errors are normally distributed. Moreover, in linear regression model is assumed that the same linear model holds for the whole data set, but this is not always valid. The model may change after a specific point, and so a linear model with a change point would be appropriate for data set. The main objective of work is to study some aspect of estimation and analysis of diagnostics in the regression linear with change point model under scale mixture of normal distributions. The analysis of diagnostics is based on the works of Cook (1986) and Zhu & Lee (2001). The results obtained represent a extension of some results obtained in the literature; see for example Chen (1998) and Osorio & Galea (2005). Finally, simulation studies are investigated through Monte Carlo simulations and numerical examples are presented to illustrate the proposed results / Mestrado / Estatistica / Mestre em Estatística

[pt] Nesta dissertação é desenvolvida uma metodologia para previsão de demanda mensal de energia elétrica considerando cenários de racionamento. A metodologia usada consiste em, a partir das taxas de crescimento da série temporal, identificar e eliminar os efeitos do racionamento de energia elétrica através da aplicação de Modelos Lineares Dinâmicos. São analisadas também estruturas de intervenção nos modelos estatísticos de Box & Jenkins e Holt & Winters. Os modelos são então comparados segundo alguns critérios, basicamente no que tange à sua eficiência preditiva. Conclui-se ao final sobre a eficiência da metodologia proposta, dado a grande dificuldade para solucionar o problema a partir dos modelos estatísticos de Box & Jenkins e Holt & Winters. Esta solução é então proposta como a mais viável para criar cenários de racionamento e pósracionamento de energia para ser utilizado por agentes do sistema elétrico nacional. / [en] In this dissertation, a methodology is developed to forecast monthly demand of electric energy, considering the rationing scenery. The methodology is based on, taking the growth rate from the time series, identify and eliminate the effects of electric energy rationing, using Dynamic Linear Models. It is also analyzed intervention structures in the statistics models of Box & Jenkins and Holt & Winters. The models are compared according to some criterions, mainly forecast accuracy. At the end, we concluded that the methodology proposed is more efficient, due to the difficult to solve the problem using the statistics models with intervention. This solution is proposed as the best among them to create scenery during the energy rationing and after energy rationing, to be used by the national electric system agents.

Made available in DSpace on 2011-05-04T12:36:28Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009 / O Objetivo é correlacionar a mortalidade por câncer de colode útero nos 157 bairros do Município do Rio de Janeiro, no período de 1999-2006, com variáveis socioeconômicas e demográficas, além de descrever o perfil da mortalidade por câncer de útero no período. (...)