Neste trabalho, foi proposta uma nova família de distribuições, a qual permite modelar dados de sobrevivência quando a função de risco tem formas unimodal e U (banheira). Ainda, foram consideradas as modificações das distribuições Weibull, Fréchet, half-normal generalizada, log-logística e lognormal. Tomando dados não-censurados e censurados, considerou-se os estimadores de máxima verossimilhança para o modelo proposto, a fim de verificar a flexibilidade da nova família. Além disso, um modelo de regressão locação-escala foi utilizado para verificar a influência de covariáveis nos tempos de sobrevida. Adicionalmente, conduziu-se uma análise de resíduos baseada nos resíduos deviance modificada. Estudos de simulação, utilizando-se de diferentes atribuições dos parâmetros, porcentagens de censura e tamanhos amostrais, foram conduzidos com o objetivo de verificar a distribuição empírica dos resíduos tipo martingale e deviance modificada. Para detectar observações influentes, foram utilizadas medidas de influência local, que são medidas de diagnóstico baseadas em pequenas perturbações nos dados ou no modelo proposto. Podem ocorrer situações em que a suposição de independência entre os tempos de falha e censura não seja válida. Assim, outro objetivo desse trabalho é considerar o mecanismo de censura informativa, baseado na verossimilhança marginal, considerando a distribuição log-odd log-logística Weibull na modelagem. Por fim, as metodologias descritas são aplicadas a conjuntos de dados reais. / In this study, a new family of distributions was proposed, which allows to model survival data when the function of risk has unimodal shapes and U (bathtub). Modifications of the Weibull, Fréchet, generalized half-normal, log-logistic and lognormal distributions were considered. Taking censored and non-censored data, we consider the maximum likelihood estimators for the proposed model, in order to check the flexibility of the new family. Also, it was considered a location-scale regression model, to verify the influence of covariates on survival times. Additionally, a residual analysis was conducted based on modified deviance residuals. For different parameters fixed, percentages of censoring and sample sizes, several simulation studies were performed with the objective of verify the empirical distribution of the martingale type and modified deviance residuals. To detect influential observations, measures of local influence were used, which are diagnostic measures based on small perturbations in the data or in the proposed model. It can occur situations in which the assumption of independence between the failure and censoring times is not valid. Thus, another objective of this work is to consider the informative censoring mechanism based on the marginal likelihood, considering the log-odd log-logistic Weibull distribution in modelling. Finally, the methodologies described are applied to sets of real data.

Em ecologia, o comportamento dos animais é freqüentemente estudado para entender melhor suas preferências por diferentes tipos de alimento e habitat. O presente trabalho esta relacionado a este tópico, dividindo-se em três capítulos. O primeiro capitulo refere-se à estimação da função da probabilidade da seleção de recurso (RSPF) comparado com um modelo de escolha discreta (DCM) com uma escolha, usando as estatísticas qui-quadrado para obter as estimativas. As melhores estimativas foram obtidas pelo método DCM com uma escolha. No entanto, os animais não fazem a sua seleção baseados apenas em uma escolha. Com RSPF, as estimativas de máxima verossimilhança, usadas pela regressão logística ainda não atingiram os objetivos, já que os animais têm mais de uma escolha. R e o software Minitab e a linguagem de programação Fortran foram usados para obter os resultados deste capítulo. No segundo capítulo discutimos mais a verossimilhança do primeiro capítulo. Uma nova verossimilhança para a RSPF é apresentada, a qual considera as unidades usadas e não usadas, e métodos de bootstrapping paramétrico e não paramétrico são usados para estudar o viés e a variância dos estimadores dos parâmetros, usando o programa FORTRAN para obter os resultados. No terceiro capítulo, a nova verossimilhança apresentada no capítulo 2 é usada com um modelo de escolha discreta, para resolver parte do problema apresentado no primeiro capítulo. A estrutura de encaixe é proposta para modelar a seleção de habitat de 28 corujas manchadas (Strix occidentalis), assim como a uma generalização do modelo logit encaixado, usando a maximização da utilidade aleatória e a RSPF aleatória. Métodos de otimização numérica, e o sistema computacional SAS, são usados para estimar os parâmetros de estrutura de encaixe. / In ecology, the behavior of animals is often studied to better understand their preferences for different types of habitat and food. The present work is concerned with this topic. It is divided into three chapters. The first concerns the estimation of a resource selection probability function (RSPF) compared with a discrete choice model (DCM) using chi-squared to obtain estimates. The best estimates were obtained by the DCM method. Nevertheless, animals were not selected based on choice alone. With RSPF, the maximum likelihood estimates used with the logistic regression still did not reach the objectives, since the animals have more than one choice. R and Minitab software and the FORTRAN programming language were used for the computations in this chapter. The second chapter discusses further the likelihood presented in the first chapter. A new likelihood for a RSPF is presented, which takes into account the units used and not used, and parametric and non-parametric bootstrapping are employed to study the bias and variance of parameter estimators, using a FORTRAN program for the calculations. In the third chapter, the new likelihood presented in chapter 2, with a discrete choice model is used to resolve a part of the problem presented in the first chapter. A nested structure is proposed for modelling selection by 28 spotted owls (Strix occidentalis) as well as a generalized nested logit model using random utility maximization and a random RSPF. Numerical optimization methods and the SAS system were employed to estimate the nested structural parameters.

Causal models have been used in different areas of knowledge in order to comprehend the causal associations between variables. Over the past decades, the amount of studies using these models have been growing a lot, especially those related to biological systems where studying and learning causal relationships among traits are essential for predicting the consequences of interventions in such system. Graph analysis (GA) and structural equation modeling (SEM) are tools used to explore such associations. While GA allows searching causal structures that express qualitatively how variables are causally connected, fitting SEM with a known causal structure allows to infer the magnitude of causal effects. Also SEM can be viewed as multiple regression models in which response variables can be explanatory variables for others. In quantitative genetics studies, SEM aimed to study the direct and indirect genetic effects associated to individuals through information related to them, beyond the observed characteristics, such as the kinship relations. In those studies typically the assumptions of linear relationships among traits are made. However, in some scenarios, nonlinear relationships can be observed, which make unsuitable the mentioned assumptions. To overcome this limitation, this paper proposes to use a mixed effects polynomial structural equation model, second or superior degree, to model those nonlinear relationships. Two studies were developed, a simulation and an application to real data. The first study involved simulation of 50 data sets, with a fully recursive causal structure involving three characteristics in which linear and nonlinear causal relations between them were allowed. The second study involved the analysis of traits related to dairy cows of the Holstein breed. Phenotypic relationships between traits were calving difficulty, gestation length and also the proportion of perionatal death. We compare the model of multiple traits and polynomials structural equations models, under different polynomials degrees in order to assess the benefits of the SEM polynomial of second or higher degree. For some situations the inappropriate assumption of linearity results in poor predictions of the direct, indirect and total of the genetic variances and covariance, either overestimating, underestimating, or even assign opposite signs to covariances. Therefore, we conclude that the inclusion of a polynomial degree increases the SEM expressive power. / Modelos causais têm sido muitos utilizados em estudos em diferentes áreas de conhecimento, a fim de compreender as associações ou relações causais entre variáveis. Durante as últimas décadas, o uso desses modelos têm crescido muito, especialmente estudos relacionados à sistemas biológicos, uma vez que compreender as relações entre características são essenciais para prever quais são as consequências de intervenções em tais sistemas. Análise do grafo (AG) e os modelos de equações estruturais (MEE) são utilizados como ferramentas para explorar essas relações. Enquanto AG nos permite buscar por estruturas causais, que representam qualitativamente como as variáveis são causalmente conectadas, ajustando o MEE com uma estrutura causal conhecida nos permite inferir a magnitude dos efeitos causais. Os MEE também podem ser vistos como modelos de regressão múltipla em que uma variável resposta pode ser vista como explanatória para uma outra característica. Estudos utilizando MEE em genética quantitativa visam estudar os efeitos genéticos diretos e indiretos associados aos indivíduos por meio de informações realcionadas aos indivíduas, além das característcas observadas, como por exemplo o parentesco entre eles. Neste contexto, é tipicamente adotada a suposição que as características observadas são relacionadas linearmente. No entanto, para alguns cenários, relações não lineares são observadas, o que torna as suposições mencionadas inadequadas. Para superar essa limitação, este trabalho propõe o uso de modelos de equações estruturais de efeitos polinomiais mistos, de segundo grau ou seperior, para modelar relações não lineares. Neste trabalho foram desenvolvidos dois estudos, um de simulação e uma aplicação a dados reais. O primeiro estudo envolveu a simulação de 50 conjuntos de dados, com uma estrutura causal completamente recursiva, envolvendo 3 características, em que foram permitidas relações causais lineares e não lineares entre as mesmas. O segundo estudo envolveu a análise de características relacionadas ao gado leiteiro da raça Holandesa, foram utilizadas relações entre os seguintes fenótipos: dificuldade de parto, duração da gestação e a proporção de morte perionatal. Nós comparamos o modelo misto de múltiplas características com os modelos de equações estruturais polinomiais, com diferentes graus polinomiais, a fim de verificar os benefícios do MEE polinomial de segundo grau ou superior. Para algumas situações a suposição inapropriada de linearidade resulta em previsões pobres das variâncias e covariâncias genéticas diretas, indiretas e totais, seja por superestimar, subestimar, ou mesmo atribuir sinais opostos as covariâncias. Portanto, verificamos que a inclusão de um grau de polinômio aumenta o poder de expressão do MEE.

The aim of this work is to present an inference and diagnostic study of an extension of the lifetime distribution family proposed by Birnbaum and Saunders (1969a,b). This extension is obtained by considering a skew-elliptical distribution instead of the normal distribution. Specifically, in this work we develop a Birnbaum-Saunders (BS) distribution type based on scale mixtures of skew-normal distributions (SMSN). The resulting family of lifetime distributions represents a robust extension of the usual BS distribution. Based on this family, we reproduce the usual properties of the BS distribution, and present an estimation method based on the EM algorithm. In addition, we present regression models associated with the BS distributions (based on scale mixtures of skew-normal), which are developed as an extension of the sinh-normal distribution (Rieck and Nedelman, 1991). For this model we consider an estimation and diagnostic study for uncensored data. / O objetivo deste trabalho é apresentar um estudo de inferência e diagnóstico em uma extensão da família de distribuições de tempos de vida proposta por Birnbaum e Saunders (1969a,b). Esta extensão é obtida ao considerar uma distribuição skew-elíptica em lugar da distribuição normal. Especificamente, neste trabalho desenvolveremos um tipo de distribuição Birnbaum-Saunders (BS) baseda nas distribuições mistura de escala skew-normal (MESN). Esta família resultante de distribuições de tempos de vida representa uma extensão robusta da distribuição BS usual. Baseado nesta família, vamos reproduzir as propriedades usuais da distribuição BS, e apresentar um método de estimação baseado no algoritmo EM. Além disso, vamos apresentar modelos de regressão associado à distribuições BS (baseada na distribuição mistura de escala skew-normal), que é desenvolvida como uma extensão da distribuição senh-normal (Rieck e Nedelman, 1991), para estes vamos considerar um estudo de estimação e diagnóstisco para dados sem censura.

Diversos estudos realizados na área econômica têm mostrado a importância da escolaridade para a melhoria da qualidade de vida das pessoas. Apesar disso, o nível médio de escolaridade no Brasil é de 6,4 anos na população adulta, considerado baixo, se comparado a outros países da América Latina. Em vista disso, na década de 1990, foram instituídas diversas mudanças na forma de gestão do ensino público brasileiro, com objetivo de melhorar sua qualidade e motivar o interesse da criança pela escola. O presente trabalho inseriu-se nessa discussão ao propor uma avaliação da influência que a infra-estrutura escolar e as características familiares exercem sobre a freqüência e o atraso no ensino fundamental. Dadas as diferenças regionais existentes no Brasil, fez-se uma comparação entre os estados de São Paulo e Pernambuco. Para tanto, foram feitas análises de regressões, utilizando-se do modelo próbite, e as bases de dados foram o censo demográfico, o censo escolar e as transferências do Fundo Nacional de Desenvolvimento da Escola (FNDE), do ano 2000. Tais análises concentraram-se nas escolas públicas, da área urbana, dos dois estados. Além disso, foram realizadas interações entre variáveis das características familiares e variáveis da infra-estrutura escolar, a fim de verificar as formas mais eficientes de se colocar e manter a criança na escola, garantindo-lhe o avanço nos estudos. Questionou-se, portanto, se é mais interessante para o governo investir na melhoria da qualidade das escolas, ou em iniciativas que melhoram as condições socioeconômicas da família. Foram, também, realizadas simulações para avaliar os impactos de uma melhoria na qualidade das escolas, versus uma melhoria das condições socioeconômicas das famílias, na freqüência e no atraso escolar do estudante. Os resultados mostraram que políticas públicas voltadas para um aumento do salário, ou da escolaridade do professores, assim como para uma melhoria dos equipamentos disponíveis na escola, beneficiarão mais as crianças pertencentes a famílias com chefes pouco escolarizados e/ou com uma baixa renda familiar per capita. Além disso, percebeu-se que em Pernambuco, a política pública de maior impacto sobre a freqüência escolar foi o aumento do salário do professor e sobre o atraso escolar foi o aumento da escolaridade do chefe de família. Para São Paulo, a melhor opção seria aumentar a renda familiar per capita, tanto no caso da freqüência, quanto no caso do atraso escolar. Conclui-se, então, que a adoção de políticas públicas deve levar em consideração o lugar onde as mesmas serão adotadas, bem como os objetivos a serem atingidos na área da educação. Acredita-se, no entanto, que políticas voltadas para melhorar as características familiares geram resultados somente no longoprazo. Por isso, sugere-se que no curto-prazo sejam priorizadas as políticas capazes de melhorar a qualidade das escolas públicas que oferecem o ensino fundamental, na área urbana, dos dois estados. Sugere-se, também, que os investimentos públicos na área da educação priorizem Pernambuco, em função das diferenças socioeconômicas existentes entre os dois estados. / Many studies in the economic field have showed the importance of education to increase the wellbeing of the society. However, the adult population in Brazil has, on average, 6.4 years of education, which is considered low when compared to other Latin American countries. Trying to improve the educational indicators, in the 90’s, many changes were implemented in the Brazilian public school system. The objective of the present study is to evaluate school infrastructure and family characteristics affecting children’s decision to study or to drop out from school (frequency and school delay in primary and secondary levels). The analyses were concentrated in public schools located in the urban areas of Pernambuco and São Paulo states. Demographic census, school census and government spending data from 2000 were used to run a Probit model, whether a child was in school or not and whether a child was in lower grade for his age or not. Interactions between family’s characteristics and school infrastructure, as well as some simulations, were done to verify what would be the best possible resource allocation to improve children’s education. The results showed that public policies that increased teacher’s schooling or teacher’s salaries, and policies that improved the school’s equipments would benefit more children from low income families and/or with low educated parents. Moreover, in Pernambuco, the teacher’s salary caused the greater impact in the children’s frequency to school, while the teacher’s schooling had the larger impact in the children’s school delay. On the other hand, in São Paulo, the best option would be to increase per capita family income, either to increase frequency or decrease delay in school. It is known that policies to improve families’ characteristics will produce results more in the long run. Therefore, policies that would improve the schools’ infrastructure and consequently the quality of the schools are suggested in the short run. Moreover, the investment should focus Pernambuco due to the lower socio-economic indicators compared to São Paulo.

Neste trabalho, foi proposta uma nova família de distribuições, a qual permite modelar dados de sobrevivência quando a função de risco tem formas unimodal e U (banheira). Ainda, foram consideradas as modificações das distribuições Weibull, Fréchet, half-normal generalizada, log-logística e lognormal. Tomando dados não-censurados e censurados, considerou-se os estimadores de máxima verossimilhança para o modelo proposto, a fim de verificar a flexibilidade da nova família. Além disso, um modelo de regressão locação-escala foi utilizado para verificar a influência de covariáveis nos tempos de sobrevida. Adicionalmente, conduziu-se uma análise de resíduos baseada nos resíduos deviance modificada. Estudos de simulação, utilizando-se de diferentes atribuições dos parâmetros, porcentagens de censura e tamanhos amostrais, foram conduzidos com o objetivo de verificar a distribuição empírica dos resíduos tipo martingale e deviance modificada. Para detectar observações influentes, foram utilizadas medidas de influência local, que são medidas de diagnóstico baseadas em pequenas perturbações nos dados ou no modelo proposto. Podem ocorrer situações em que a suposição de independência entre os tempos de falha e censura não seja válida. Assim, outro objetivo desse trabalho é considerar o mecanismo de censura informativa, baseado na verossimilhança marginal, considerando a distribuição log-odd log-logística Weibull na modelagem. Por fim, as metodologias descritas são aplicadas a conjuntos de dados reais. / In this study, a new family of distributions was proposed, which allows to model survival data when the function of risk has unimodal shapes and U (bathtub). Modifications of the Weibull, Fréchet, generalized half-normal, log-logistic and lognormal distributions were considered. Taking censored and non-censored data, we consider the maximum likelihood estimators for the proposed model, in order to check the flexibility of the new family. Also, it was considered a location-scale regression model, to verify the influence of covariates on survival times. Additionally, a residual analysis was conducted based on modified deviance residuals. For different parameters fixed, percentages of censoring and sample sizes, several simulation studies were performed with the objective of verify the empirical distribution of the martingale type and modified deviance residuals. To detect influential observations, measures of local influence were used, which are diagnostic measures based on small perturbations in the data or in the proposed model. It can occur situations in which the assumption of independence between the failure and censoring times is not valid. Thus, another objective of this work is to consider the informative censoring mechanism based on the marginal likelihood, considering the log-odd log-logistic Weibull distribution in modelling. Finally, the methodologies described are applied to sets of real data.

Causal models have been used in different areas of knowledge in order to comprehend the causal associations between variables. Over the past decades, the amount of studies using these models have been growing a lot, especially those related to biological systems where studying and learning causal relationships among traits are essential for predicting the consequences of interventions in such system. Graph analysis (GA) and structural equation modeling (SEM) are tools used to explore such associations. While GA allows searching causal structures that express qualitatively how variables are causally connected, fitting SEM with a known causal structure allows to infer the magnitude of causal effects. Also SEM can be viewed as multiple regression models in which response variables can be explanatory variables for others. In quantitative genetics studies, SEM aimed to study the direct and indirect genetic effects associated to individuals through information related to them, beyond the observed characteristics, such as the kinship relations. In those studies typically the assumptions of linear relationships among traits are made. However, in some scenarios, nonlinear relationships can be observed, which make unsuitable the mentioned assumptions. To overcome this limitation, this paper proposes to use a mixed effects polynomial structural equation model, second or superior degree, to model those nonlinear relationships. Two studies were developed, a simulation and an application to real data. The first study involved simulation of 50 data sets, with a fully recursive causal structure involving three characteristics in which linear and nonlinear causal relations between them were allowed. The second study involved the analysis of traits related to dairy cows of the Holstein breed. Phenotypic relationships between traits were calving difficulty, gestation length and also the proportion of perionatal death. We compare the model of multiple traits and polynomials structural equations models, under different polynomials degrees in order to assess the benefits of the SEM polynomial of second or higher degree. For some situations the inappropriate assumption of linearity results in poor predictions of the direct, indirect and total of the genetic variances and covariance, either overestimating, underestimating, or even assign opposite signs to covariances. Therefore, we conclude that the inclusion of a polynomial degree increases the SEM expressive power. / Modelos causais têm sido muitos utilizados em estudos em diferentes áreas de conhecimento, a fim de compreender as associações ou relações causais entre variáveis. Durante as últimas décadas, o uso desses modelos têm crescido muito, especialmente estudos relacionados à sistemas biológicos, uma vez que compreender as relações entre características são essenciais para prever quais são as consequências de intervenções em tais sistemas. Análise do grafo (AG) e os modelos de equações estruturais (MEE) são utilizados como ferramentas para explorar essas relações. Enquanto AG nos permite buscar por estruturas causais, que representam qualitativamente como as variáveis são causalmente conectadas, ajustando o MEE com uma estrutura causal conhecida nos permite inferir a magnitude dos efeitos causais. Os MEE também podem ser vistos como modelos de regressão múltipla em que uma variável resposta pode ser vista como explanatória para uma outra característica. Estudos utilizando MEE em genética quantitativa visam estudar os efeitos genéticos diretos e indiretos associados aos indivíduos por meio de informações realcionadas aos indivíduas, além das característcas observadas, como por exemplo o parentesco entre eles. Neste contexto, é tipicamente adotada a suposição que as características observadas são relacionadas linearmente. No entanto, para alguns cenários, relações não lineares são observadas, o que torna as suposições mencionadas inadequadas. Para superar essa limitação, este trabalho propõe o uso de modelos de equações estruturais de efeitos polinomiais mistos, de segundo grau ou seperior, para modelar relações não lineares. Neste trabalho foram desenvolvidos dois estudos, um de simulação e uma aplicação a dados reais. O primeiro estudo envolveu a simulação de 50 conjuntos de dados, com uma estrutura causal completamente recursiva, envolvendo 3 características, em que foram permitidas relações causais lineares e não lineares entre as mesmas. O segundo estudo envolveu a análise de características relacionadas ao gado leiteiro da raça Holandesa, foram utilizadas relações entre os seguintes fenótipos: dificuldade de parto, duração da gestação e a proporção de morte perionatal. Nós comparamos o modelo misto de múltiplas características com os modelos de equações estruturais polinomiais, com diferentes graus polinomiais, a fim de verificar os benefícios do MEE polinomial de segundo grau ou superior. Para algumas situações a suposição inapropriada de linearidade resulta em previsões pobres das variâncias e covariâncias genéticas diretas, indiretas e totais, seja por superestimar, subestimar, ou mesmo atribuir sinais opostos as covariâncias. Portanto, verificamos que a inclusão de um grau de polinômio aumenta o poder de expressão do MEE.

Made available in DSpace on 2016-12-08T15:50:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PGMS12DA009.pdf: 7314998 bytes, checksum: 8e93659478a7813ba0b934959e229681 (MD5) Previous issue date: 2012-02-24 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Studies on the retention and availability of water are scarce for humid subtropical and temperate regions in the Southern Hemisphere. The objectives of this study were to evaluate, generate and validate some pedotransfer functions (PTFs) to estimate the retention and the availability of water in soils of Santa Catarina. Were sampled 44 profiles, in areas under different vegetal coverings, to determine the water retention at suctions from zero to 1.500 kPa, the particles size distribution (7 classes), the organic matter content, the bulck density and particle density of soil, the conductivity hydraulic, and the aggregate stability. Regarding the attributes, soils with finer texture and / or more organic matter retain higher water content, where the organic matter is the main attribute that governs the availability of water, mainly in the surface horizons. Some classes of sand, mainly very fine sand, fine and coarse fractions, have greater effects on water availability than the silt fraction. The soils with contrasting textural classes, with high contents of clay or sand, have the same content of water available, although the sand soils have very low field capacity. Increased water availability occurs in soils with textural class loam, with higher content of organic matter and the lower availability occurs in sand class soils. In relation to lithology, there is a higher retention in soils derived from igneous extrusive rocks of the Serra Geral Formation, metamorphic, intrusive igneous, and sedimentary with fine texture, and a lower retention in those derived from rocks or sedimentary deposits rich in quartz. Increased availability of water occurs in soils derived from siltstone and less in soils derived from granite and recent alluvial deposits. Regarding soil classes (suborders), the water retention is higher in Cambisols, Ferralsols and Nitosols, and lower in Quartzarenic Neosols. In relation the regions, the soils of the Midwest and West, Serrano Highlands and Valley of Itajaí have high water retention, the intermediary are the Eastern Sierra, and lower in the coast. Humic Cambisols and Entisols, located in the Serrano Highlands has increased availability of water, mainly because of high contents of organic matter. In relation to soil types in the normative instruction n. 2/2008 of the MAPA (BRAZIL, 2008), which classifies the soils as a function of clay and sand, it is observed that is not adequate to classify the soils of Santa Catarina in terms of availability of water, although, the hydraulic conductivity of the unsaturated soil is lower in Type 1 soils. In relation the pedotransfer functions of literature, they better estimate the retention than water availability and with greater precision by the functions originated from climate regions subtropical and for the subsurface horizons of the soil. Most functions evaluated underestimates the water retention, with greater deviations in soils with 20-60 % clay. About the functions generated for the soils of Santa Catarina, the estimation of retention and availability of water was better in those adjusted separately for surface and subsurface horizons. To estimate the water retention, the point PTFs must be used including data of the texture, organic matter and their interactions. To estimate the availability, the point PTFs should include the five classes of sand, silt, clay, organic matter, soil bulk density, soil particles density, total porosity and their interactions. The parametrics PTFs estimate properly the water retention curve for most of the textural classes of the soil, when data of texture, organic matter, soil bulk density, soil particles density, total porosity and their interactions are included as predictors. The class PTFs estimate properly the water retention curve for most of the soil textural classes of Santa Catarina / Estudos sobre a retenção e disponibilidade de água são escassos para as regiões de clima subtropical ou temperado úmido do hemisfério sul. Os objetivos deste estudo foram avaliar, gerar e validar funções de pedotransferência (FPTs) para estimar a retenção e a disponibilidade de água em solos de Santa Catarina. Foram amostrados 44 perfis, em áreas sob diferentes coberturas vegetais, para determinar a retenção de água nas sucções de zero até 1.500 kPa, a distribuição do tamanho de partículas (7 classes), o teor de matéria orgânica, a densidade do solo e de partículas, a condutividade hidráulica e a estabilidade de agregados. Em relação aos atributos, solos com textura mais fina e/ou com maior teor de MO retêm maior conteúdo de água, sendo a MO é o principal atributo que governa a disponibilidade de água, principalmente nos horizontes superficiais. Algumas classes de areia, principalmente as areias muito fina, fina e grossa, possuem maiores efeitos sobre disponibilidade de água do que a fração silte. Os solos com classes texturais contrastantes, com elevados teores de argila ou de areia, disponibilizam o mesmo conteúdo de água disponível, embora os arenosos tenham baixa capacidade de campo. Maior conteúdo de água disponível ocorre em solos das classes com textura franca e com maior teor de MO, enquanto que a menor disponibilidade ocorre em solos da classe areia. Em relação à litologia, ocorre uma maior retenção em solos derivados de rochas ígneas extrusivas da Formação Serra Geral, e de rochas metamórficas, ígneas intrusivas e sedimentares de textura fina, e menor nos derivados de rochas ou depósitos sedimentares ricos em quartzo. Maior disponibilidade de água ocorre em solos derivados de siltitos e o menor em solos derivados de granito e de depósitos aluvionares recentes. Em relação às classes de solos (subordens), a retenção de água é maior nos Cambissolos, Nitossolos e Latossolos e menor nos Neossolos Quartzarênicos. Em relação às regiões, os solos do Meio Oeste e Oeste, Planalto Serrano e Vale do Itajaí possuem elevada retenção de água, euquanto que, nos da Serra Leste é intermediária e os do Litoral é baixa. Os Cambissolos Húmicos e os Neossolos Litólicos, localizados no Planalto Serrano, têm maior disponibilidade de água, principalmente devido aos elevados teores de matéria orgânica. Em relação aos tipos de solos da instrução normativa n. 2/2008 do MAPA (BRASIL, 2008), que classifica os solos em função do teor de argila e areia, observa-se que a mesma não é adequada para classificar os solos catarinenses quanto a disponibilidade de água. Entretanto, a condutividade hidráulica não saturada é menor nos solos do Tipo 1. Em relação às funções de pedotransferência (FPTs) publicadas na literatura, elas estimam melhor a retenção do que a disponibilidade de água, com maior precisão pelas funções originadas de regiões de clima subtropical e para os horizontes subsuperficiais do solo. A maioria das funções avaliadas subestima a retenção de água, com erros maiores nos solos com 20 a 60% de argila. Quanto às funções geradas para os solos de Santa Catarina, as que melhor estimam a retenção e disponibilidade de água são aquelas ajustadas separadamente para os horizontes superficiais e subsuperficiais. Para estimar a retenção de água devem ser utilizadas as FPTs pontuais que incluem dados de textura, matéria orgânica do solo e suas interações. Para estimar a disponibilidade de água devem ser utilizadas as FPTs pontuais que utilizam as cinco classes de areia, silte, argila, matéria orgânica, densidade do solo e de partículas, porosidade total e suas interações. As FPTs paramétricas estimam adequadamente a curva de retenção de umidade do solo para a maioria das classes texturais, quando são incluídos dados de textura, matéria orgânica, densidade do solo e de partículas, porosidade total e suas interações como variáveis preditoras. As FPTs de classe estimam adequadamente a curva de retenção de água do solo para a maioria das classes texturais dos solos de Santa Catarina

A tendência à implantação e certificação de Sistemas de Gestão da Qualidade (SGQ) tem sido estudada pelo mundo, pois há diversos autores que citam como uma das maiores influências para a implantação desse sistema a melhora do relacionamento com o cliente. Porém, apesar da crença na relação entre a qualidade, satisfação do cliente e retorno econômico, é preciso uma melhor compreensão nesta área. Este trabalho tem por objetivo avaliar a relação entre a implantação de SGQ e a satisfação dos clientes de empreendimentos imobiliários novos na cidade de Curitiba. Para a obtenção de dados, a fim de sustentar este trabalho, realizou-se um estudo preliminar e um trabalho de levantamento quantitativo de dados. A primeira etapa buscou informações relevantes para a construção e a validação do questionário utilizado na segunda parte, a qual se destinou à captação da percepção do cliente final. Foram obtidos 386 questionários respondidos no período de março a novembro de 2013. Por meio de Análises Descritivas dos dados, verifica-se que amostra demonstra ser fiel ao universo da pesquisa, sem haver discrepâncias significativas. Para a realização da análise da amostra, considerou-se a abordagem definida pelos autores Hair et al. (2010), em que um modelo de satisfação do cliente só é plenamente compreendido quando se estuda: a variável, os construtos e os relacionamentos entre duas ou mais variáveis. Portanto, realizaram-se diversas Análises Descritivas, bem como os testes estatísticos Qui-Quadrado e Análise Discriminante, a fim de estudar as variáveis componentes da satisfação. Em seguida os constructos, os quais foram obtidos por meio da Análise Fatorial. Foram estudados por fim, a relação entre as variáveis através da Regressão Linear Múltipla dos dados. Como resultado desta pesquisa, percebeu-se que não é possível basear a conclusão final do estudo somente pela média da satisfação global, pois esta pode encobrir outros resultados. Além disso, verificou-se que as variáveis padrão do imóvel e tipo de gestão (com ou sem SGQ) podem influenciar na satisfação do cliente. Como exemplo, os participantes de empreendimentos construídos sem SGQ mostraram-se mais satisfeitos do que os daqueles construídos com SGQ e o grupo dos participantes de empreendimentos com padrão baixo, os mais insatisfeitos dentre todos os padrões. Por meio da Análise Fatorial, foram encontrados 4 fatores: a) comunicação com a empresa, b) produto, c) localização, d) projeto, bem como um fator geral, a satisfação global. Em relação à insatisfação, esta é evidente nos fatores que apresentaram maior importância, comunicação com a empresa e produto. Acredita-se que embora este estudo seja válido apenas para Curitiba, o desenvolvimento e a estrutura deste modelo oferecem uma referência consistente para a avaliação da satisfação do cliente na construção civil em outros contextos. / The tendency to implementation and certification of quality management systems have been studied around the world, many authors cite as one of the biggest influences the improve the customer relationship. Despite the belief in the link between quality, customer satisfaction and economic returns, we need to learn more about this area. The propose of this study is to evaluate customer satisfaction of new buildings in the city of Curitiba. To get the data, we conducted a preliminary study and a quantitative survey. The first step searched for information to the construction and validation of the questionnaire used in the second part, which was destined to final customer. We obtained 386 questionnaires during March to November 2013. And through descriptive data analysis, we found that sample is true to the universe studied, because there are not significant differences. To perform the analysis of the sample, we considered the approach defined by the authors Hair et al. (2010), where a model of customer satisfaction is completely understood only when we studied: the variable, constructs, and relationships between two or more variables. Therefore, we performed several descriptive analyzes and the chi-square test in order to study the variable components of satisfaction. Next the constructs, which were obtained from through factor analysis. And last, we check the relationship between variables through multiple linear regressions of the data. As a result of this work, we noticed that it is not possible to rely only on the average overall satisfaction, because it may mask other results. In addition, we found that the variables: the default of the building and type of management (with or without TQM), can influence customer satisfaction. For example, participants of buildings built without TQM are more satisfied than those built with TQM, and the group of participants of buildings of low default is the most unhappy of all the defaults. Through factor analysis, we found four factors, communication with the company, product, location, design, as well as a general factor, overall satisfaction. The dissatisfaction is evident in the two most important factors: communication with the company and product. It is believed that, although our study is valid only for Curitiba, the development and structure of this model provide a great reference for the evaluation of customer satisfaction in other settings of the construction industry. / 5000

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-09-26T15:59:41Z No. of bitstreams: 1 EDMUNDO MARINHO DO MONTE - DISSERTAÇÃO PPGMet 1986..pdf: 16047223 bytes, checksum: 7b7705762d66d8f128aa014a86e960b9 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-26T15:59:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EDMUNDO MARINHO DO MONTE - DISSERTAÇÃO PPGMet 1986..pdf: 16047223 bytes, checksum: 7b7705762d66d8f128aa014a86e960b9 (MD5) Previous issue date: 1986-09-05 / CNPq / Analisando-se os totais mensais e anuais de precipitação para 96 postos da região Nordeste do Brasil, refererentes ao período de 1912 a 1981, identificam-se cinco regimes pluviais. Regimes climáticos representando cada um destes regimes pluviais são definidos. Tais regimes climáticos são denominados por RM1 e RM2 ; RL1 e RL2; RD; localizados respectivamente nas subregiões Norte, Leste e Sul do Nordeste do Brasil. Utiliza-se Análise Harmônica para a identificação de componentes cíclicas nas séries pluviométricas dos 96 postos. Periodicidades diferentes distribuem-se a longo das subregiões do Nordeste do Brasil, sugefindo que mais de um sistema físico contribui para as chuvas na região. Notadamente, uma periodicidade de 13 anos aparece de forma mais frequente nas chuvas no Nordeste. Sugere-se que esta última periodicidade está relacionada com ocorrências (a cada 13,2 anos) de um forte "El Nino", e ainda, possivelmente, ligada ao ciclo de 11 anos do número de manchas solares. Determinam-se correlações estatísticas entre as séries de precipitações anuais dos regimes climáticos. Os resultados de tais correlações indicam que, possivelmente, mais de um sistema físico em escala global atuam nas subregiões do Nordeste do Brasil (Norte, Leste e Sul) e também que um sistema físico global atua, ano a ano, sobre toda a região. Encontra-se uma fraca correlação linear entre as precipitações dos regimes climáticos e o número de manchas solares. Analisa-se um modelo de regressão linear, que tem como variáveis os valores extremos (máximos, mínimos) do número de manchas solares e das precipitações médias dos regimes climáticos. Tal modelo é utilizado em prognósticos de precipitações médias regionais dos regimes climáticos. Devido à fraca correlação entre as precipitações dos regimes climáticos e o número de manchas solares, o modelo de regressão considerado contém um alto grau de incerteza. / Monthly and annual totais of precipitation from 96 stations in Northeast Brazil, period 1912-1981, were analyzed. Five rain regimes were identified and used for establishing corresponding climatic regimes. Such climatic regimes are named RM1 and RM2; RL1 and RL2; RD; and located at the North, East and South Brazilian Northeast subregions. Harmonic analysis was employed for identifying ciclic components of each station precipitation time series.The analysis showed that different periodicities are distributed throughout Brazilian Northeast region, suggesting that more than one physical system contributes for rains in that region. Particu 1 ar1y, a thirteen-year periodicity appears more frequentiy. It is suggested that this periodicity is correlated with occ-urrence (at each 13.2 years) of a strong "El Nino" and, a 1 s o , related to the eleven-year cycle of sunspot number. Statistical correiat ions between annual prec i p i tat ion time series of the climatic regimes were determined. They suggest that, possibly, more than one physical system in a global scale acts on the different sub-regions of Northeast Brazil, (North, East and South) also that a global physical system acts, year after year, over the whole region. A weak correlation was found between precipitation of the climatic regimes and sunspot number. A linear regression model was employed for the extreme values (máxima, minima) of precipitation and sunspot number. Such model was used for predicting mean regional precipitation for each climatic regime. Because of the weak correlation between precipitations of climatic regimes and sunspot number, this regression model is considered to have a high degree of uncertainty.