The predominant campestral vegetation in the state of Rio Grande do Sul, as well as all types of vegetal formations, may be considered as a dynamic system subject to several disturbance agents. Fire is frequently mentioned as one of them, and may present natural or anthropic causes. Occasional burns are mainly a result of electric discharges from the atmosphere. Intentional burns may be controlled or not and are usually associated to the management of areas aimed at agriculture and cattle raising activities. Thus, the objective of this research was to perform a study on accidental field burns in order to characterize and to identify places of higher burn incidence in the county of Santa Maria RS, Brazil, and to aid in the planning and control of fires, correlating the number of burns with meteorological elements in order to identify the most propitious conditions for the occurrence of these events. The interest variable (response) in this study was the number of daily calls received by the Santa Maria Fire Brigade obtained from its records within the period from January 1st 1993 to December 31st 2004. This variable was explained by meteorological elements such as: maximum and minimum temperature; relative air humidity measured at 9:00am, 3:00pm and 9:00pm; insolation; rain precipitation and average wind velocity at the day of occurrence and by the number of days without any pluviometric precipitation before the occurrence of the interest variable. It was verified that the Fire Brigade received 1.81 daily calls, on average; that the call was preceded by a dry period of four days on average, and that most burns occurred in the afternoon and at the almost uninhabited RS 287 highway alongside region. The month in which the Fire Brigade received the highest number of calls was August, and the year of 1999 was the one presenting the highest occurrence of field burns. Moreover, the number of calls was equally distributed along the weekdays. Based on quartiles, city districts with high, intermediate and low chances for the occurrence of burns were determined, and regions alongside the highway and the following city districts: Distrito Industrial, Medianeira, Itararé, Tomazzetti and Parque Pinheiro Machado were those presenting the highest chances for the occurrence of burns. Based on the correlation between dependent variable and all independent variables, it was verified that the variable with the highest correlation with the number of calls received by the Fire Brigade was the relative air humidity. The evaluation of the twenty-four models tested revealed that in all of them, the presuppositions were violated, being therefore, inappropriate for the forecast of the independent variable. / A vegetação campestre, predominante no Rio Grande do Sul, bem como todos os demais tipos de formações vegetais, pode ser considerada um sistema dinâmico sujeito a uma série de agentes de perturbações. O fogo costuma ser citado como um destes, podendo ser de causa natural ou provocado pelo homem. As queimadas casuais são resultantes, em especial, de descargas elétricas da atmosfera. Queimas provocadas podem apresentar-se controladas ou não e costumam estar vinculadas ao manejo de áreas utilizadas em fins agropecuários. Desta forma, esta pesquisa teve como objetivos realizar um estudo de queimadas acidentais em campo para identificar, caracterizar e localizar os locais de maiores ocorrências dessas na cidade de Santa Maria - RS com intuito de auxiliar no planejamento e controle de incêndios, relacionar o número de queimadas com os elementos meteorológicos para identificar as condições mais propícias à ocorrência desse evento. A variável de interesse (resposta), neste estudo, foi o número de chamadas recebidas por dia pelo Corpo de Bombeiros de Santa Maria, obtidas dos seus fichários, no período de 1º de janeiro de 1993 a 31 de dezembro de 2004. Essa variável foi explicada por elementos meteorológicos, como: temperatura máxima e mínima, umidade relativa do ar coletada às 9 h, às 15 h e às 21 h, insolação, precipitação e velocidade média do vento do dia de sua ocorrência e pelo número de dias sem precipitação pluviométrica, anteriores ao da ocorrência da variável de interesse. Verificou-se que em média o Corpo de Bombeiros recebia 1,81 chamadas diárias. Antes da ocorrência de uma chamada, não chovia, em média, a quatro dias, e a grande maioria das chamadas eram no período da tarde e para as margens das rodovias que circundam a cidade, principalmente na RS 287, rodovia com margens pouco habitadas. O mês em que ocorreu o maior número de chamadas ao Corpo de Bombeiros foi agosto, sendo o ano de 1999 o que acumulou maior ocorrência de queimadas. Além disso, o número de chamadas distribuem-se equivalentemente nos dias de semana. A partir dos quartis, determinou-se os bairros do município com grande, média e poucas chances de ocorrência de queimadas, sendo que as margens das rodovias e os bairros Distrito Industrial, Medianeira, Itararé, Tomazzetti e Parque Pinheiro Machado foram as áreas com maiores chances de ocorrência de queimadas. Determinada a correlação entre a variável dependente e todas as variáveis independentes, verificou-se que a mais correlacionada com o número de chamadas recebidas pelo Corpo de Bombeiros foi a umidade relativa média. A avaliação dos pressupostos dos vinte e quatro modelos testados, revelou que em todos eles as pressuposições foram violadas, não sendo portanto, adequados à previsão da variável independente.

Submitted by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-08-17T17:26:59Z No. of bitstreams: 1 DissSACA.pdf: 2241501 bytes, checksum: b88dd9ad345544bce3926b892f257af7 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-08-17T17:27:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissSACA.pdf: 2241501 bytes, checksum: b88dd9ad345544bce3926b892f257af7 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-08-17T17:27:13Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissSACA.pdf: 2241501 bytes, checksum: b88dd9ad345544bce3926b892f257af7 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-17T17:27:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissSACA.pdf: 2241501 bytes, checksum: b88dd9ad345544bce3926b892f257af7 (MD5) Previous issue date: 2017-04-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / The aim of this dissertation is to study a family of asymmetric link functions for binary regression models under Bayesian approach. Specifically, we present the estimation of parameters of power and reversal power binary regression models considering Hamiltonian Monte Carlo method, on No-U-Turn Sampler extension, and Metropolis-Hastings within Gibbs sampling method. Furthermore, we study a wide variety of model comparison measures, including information criteria and measures of predictive evaluation. A simulation study was conducted in order to research accuracy and efficiency on estimated parameters. Through analysis of educational data we show that models using the proposed link functions perform better fit than models using standard links. / O objetivo desta dissertação é estudar uma família de ligações assimétricas para modelos de regressão binária sob a abordagem bayesiana. Especificamente, apresenta-se a estimação dos parâmetros da família de modelos de regressão binária com funções de ligação potência e reversa de potência considerando o método de estimação Monte Cario Hamiltoniano, na extensão No-U-Turn Sampler, e o método Metropolis-Hastings dentro de Gibbs. Além disso, estudam-se diferentes medidas de comparação de modelos, incluindo critérios de informação e de avaliação preditiva. Um estudo de simulação foi desenvolvido para estudar a acurácia e eficiência nos parâmetros estimados. Através da análise de dados educacionais, mostra-se que os modelos usando as ligações propostas apresentam melhor ajuste do que os modelos usando ligações tradicionais.

Submitted by Aelson Maciera (aelsoncm@terra.com.br) on 2017-08-16T20:00:07Z No. of bitstreams: 1 DissDMBS.pdf: 821487 bytes, checksum: 497fc9b102478d03042a1c3d10a45c19 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (bco.producao.intelectual@gmail.com) on 2018-01-29T18:10:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissDMBS.pdf: 821487 bytes, checksum: 497fc9b102478d03042a1c3d10a45c19 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (bco.producao.intelectual@gmail.com) on 2018-01-29T18:10:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissDMBS.pdf: 821487 bytes, checksum: 497fc9b102478d03042a1c3d10a45c19 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-29T18:14:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissDMBS.pdf: 821487 bytes, checksum: 497fc9b102478d03042a1c3d10a45c19 (MD5) Previous issue date: 2017-06-13 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Regression models for binary response variables are very common in several areas of knowledge. The most used model in these situations is the logistic regression model, which assumes that the logit of the probability of a certain event is a linear function of the predictors variables. When this assumption is not reasonable, it is common to make some changes in the model, such as: transformation of predictor variables and/or add quadratic or cubic terms to the model. The problem with this approach is that it hinders parameter interpretation, and in some areas it is fundamental to interpret the parameters. Thus, a common approach is to categorize the quantitative covariates. This work aims to propose two new classes of categorization methods for continuous variables in binary regression models. The first class of methods is univariate and seeks to maximize the association between the response variable and the categorized covariate using measures of association for qualitative variables. The second class of methods is multivariate and incorporates the predictor variables correlation structure through the joint categorization of all covariates. To evaluate the performance, we applied the proposed methods and four existing categorization methods in 3 credit scoring databases and in two simulated cenarios. The results in the real databases suggest that the proposed univariate class of categorization methods performs better than the existing methods when we compare the predictive power of the logistic regression model. The results in the simulated databases suggest that both proposed classes perform better than the existing methods. Regarding computational performance, the multivariate method is inferior and the univariate method is superior to the existing methods. / Modelos de regressão para variáveis resposta binárias são muito comuns em diversas áreas do conhecimento. O modelo mais utilizado nessas situações é o modelo de regressão logística, que assume que o logito da probabilidade de ocorrência de um dos valores da variável resposta é uma função linear das variáveis preditoras. Quando essa suposição não é razoável, algumas possíveis alternativas são: realizar transformação das variáveis preditoras e/ou inserir termos quadráticos ou cúbicos no modelo. O problema dessa abordagem é que ela dificulta bastante a interpretação dos parâmetros do modelo e, em algumas áreas, é fundamental que eles sejam interpretáveis. Assim, uma abordagem muitas vezes utilizada é a categorização das variáveis preditoras quantitativas do modelo. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo propor duas novas classes de métodos de categorização de variáveis contínuas em modelos de regressão para variáveis resposta binárias. A primeira classe de métodos é univariada e busca maximizar a associação entre a variável resposta e a covariável categorizada utilizando medidas de associação para variáveis qualitativas. Já a classe de métodos multivariada tenta incorporar a estrutura de dependência entre as covariáveis do modelo através da categorização conjunta de todas as variáveis preditoras. Para avaliar o desempenho, aplicamos as classes de métodos propostas e quatro métodos de categorização existentes em 3 bases de dados relacionadas à área de risco de crédito e a dois cenários de dados simulados. Os resultados nas bases reais sugerem que a classe univariada proposta têm um desempenho superior aos métodos existentes quando comparamos o poder preditivo do modelo de regressão logística. Já os resultados nas bases de dados simuladas sugerem que ambas as classes propostas possuem um desempenho superior aos métodos existentes. Em relação ao desempenho computacional, o método multivariado mostrou-se inferior e o univariado é superior aos métodos existentes.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 333830 bytes, checksum: 07934f2235753acb1a82537822011e42 (MD5) Previous issue date: 2010-02-04 / In order to quantify the direct and indirect effect through path analysis using phenotypic and genotypic values of yield components - number of stalks per plot, average diameter of stalks and their average length - affecting tons of cane per hectare, data from two experiments of sugarcane were considered. Regarding the productivity of cane per hectare data from two different experiments were obtained from cane plants and ratoon canes, in the beginning of the selection program of sugarcane improvement in the state of Minas Gerais. The following characteristics were evaluated at plot level: the tons of cane per hectare (TCH), as the main variable, and its yield components, number of stalks (NS), mean diameter of stalks (DS) and average length of stalks (LS) as explicative variables. The coefficient of determination were high in all path analyses, which, in turn, indicates that the evaluated components explain, considerably, the variation in TCH. Through the analysis of the direct fenotypic and genotypic effects, NS was the variable that best correlated to TCH in both experiments and stages showing a possibility of obtaining significant gain through indirect selection to TCH by NS. The evaluation of the cause and effect relations among the production components of sugarcane helped to verify the variation across the experiments, which is probably related to the different origins of the families evaluated. In the trail analysis, the parameters are estimated from matrix correlations that may be ill-conditioned by the multicollinearity effect among the involved variables. Due to this fact, the data were evaluated by using ratoon canes obtained from the program of sugarcane improvement at the Federal University of Viçosa in order to compare the method based on ridge regression and the exclusion of variables for main components to estimate the path coefficients under the presence of multicollinearity. Ten plants per plot were used to carry out the analyses on explaining variables Brix (percentage soluble solids), Pol, pH (potential of Hydrogen), RS (reduction sugar), TRS (Total reduction sugar), Cu (copper), Al (aluminum), Mg (magnesium), Ca (Calcium), K (Potassium), aconitic acid, phenolic compounds and the main variable sugarcane juice color (ICUMSA color). The matrix containing correlation obtained from the data were submitted to different methods to have the multicollinearity diagnostic. Under severe multicollinearity, the methods based on ridge regression and in main components presented similar results in the estimation of the path coefficients, causing sensitive reduction in the magnitude of the variance inflation factor associated with the direct and indirect effects of the path analysis. Therefore, in this study, it was possible to identify the variables Al, K and phenolic compounds as the ones that explain the sugarcane juice color. However, the other characters must be taken into account due to their great correlation and low magnitude of the direct effect, making evident the necessity of simultaneous selections of characters, with emphasis on characters that have significant indirect effect. For purposes of improvement, the indirect selection for the ICUMSA color through index selection involving variables such as Brix, Pol, RS, TRS, pH, Cu, Al, Mg, Ca, K, phenolic compounds and aconitic acid is recommended. / Com o objetivo de quantificar os efeitos diretos e indiretos, por meio da análise de trilha, utilizando valores fenotípicos e genotípicos dos componentes de produção - número de colmos por parcela, diâmetro médio de colmos e comprimento médio de colmos - sobre produtividade de colmos por hectare em cana-de-açúcar, foram obtidos dados de dois experimentos nas fases de cana-planta e cana-soca, em etapa inicial de seleção do programa de melhoramento da cana-de-açúcar no estado de Minas Gerais. Foram avaliados, ao nível de parcela, os caracteres tonelada de colmos por hectare (TCH), como variável principal, e seus componentes de produção, número de colmos (NC), diâmetro médio de colmos (DC) e comprimento médio de colmos (CC), como variáveis explicativas. Os coeficientes de determinação foram elevados em todas as análises de trilha, indicando que os componentes avaliados explicam grande parte da variação existente na produção de colmos. Pela análise dos efeitos diretos fenotípicos e genotípicos, NC foi a variável que melhor se correlacionou com TCH, em ambos os experimentos e estágios, demonstrando a possibilidade de obtenção de ganhos significativos por meio da seleção indireta para TCH via NC. A avaliação das relações de causa e efeito entre os componentes de produção em cana-de-açúcar possibilitou verificar que houve variação entre os experimentos, o que provavelmente se deve à origem diferenciada das famílias avaliadas. Como na técnica de análise de trilha os parâmetros são estimados a partir de matrizes de correlações que podem ser mal condicionadas por efeito de multicolinearidade entre as variáveis envolvidas, foram avaliados dados em cana-soca, obtidos do programa de melhoramento da cana-de-açúcar da Universidade Federal de Viçosa, para comparar o método baseado na regressão em crista e a exclusão de variáveis por componentes principais para a estimação dos coeficientes de trilha em presença de multicolinearidade. Foram amostradas dez plantas por parcela para realização das análises das variáveis explicativas Brix (teor de sólidos solúveis), Pol (teor de sacarose aparente), pH (indica o grau de acidez), AR (açúcares redutores), ART (açúcares totais recuperáveis), Cu (cobre), Al (alumínio), Mg (magnésio), Ca (cálcio), K (potássio), Ácido aconítico, Compostos fenólicos, e da variável principal Cor ICUMSA. A matriz de correlação obtida dos dados foi submetida a diferentes métodos para diagnóstico de multicolinearidade. Sob multicolinearidade severa, os métodos baseados na regressão em crista e em componentes principais apresentaram resultados semelhantes na estimação dos coeficientes de trilha, proporcionando sensível redução na magnitude dos fatores de inflação da variância associados aos efeitos diretos e indiretos da análise de trilha. Assim, foi possível identificar neste estudo, os caracteres alumínio (Al), potássio (K) e Compostos fenólicos como aqueles que melhor explicam a Cor do caldo. Contudo, os demais caracteres devem ser levados em consideração devido a elevada correlação existente e a baixa magnitude do efeito direto, evidenciando a necessidade de seleção simultânea de caracteres, com ênfase também nos caracteres cujos efeitos indiretos são significativos. Para fins de melhoramento, a seleção indireta para Cor do caldo, por meio de índice de seleção envolvendo as variáveis Brix, Pol, AR, ATR, pH, Cu, Al, Mg, Ca, K, Compostos fenólicos e Ácido aconítico é recomendável.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2151125 bytes, checksum: df70f0822304c46808ad20a926f92a61 (MD5) Previous issue date: 2011-02-10 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The experimental unit, or plot, is the unit that receives a particular treatment and provides the data which will reflect its effect. Optimum plot size is directly related to experimental accuracy, since the appropriate size reduces the experimental error. The objectives of this study were to use the methods Linear Segmented Model with Response Plateau (MLRP), Quadratic Segmented Model with Response Plateau (MQRP), Exponential Segmented Model with Response Plateau (MERP) and the traditional Modified Maximum Curvature Method (MMCM) to determine the optimum size of experimental plots using real data of banana crop; compare the methods using the following goodness of fit indices: coefficient of determination (R2), Akaike information criterion (AIC) and Bayesian information criterion (BIC); and obtain confidence intervals for the optimum plot size. For the study, we used data from a blank experiment conducted in the municipality of Sebastiao Laranjeiras, Bahia, in two growing seasons (2006-2008), where the following traits were evaluated: plant height, pseudostem circumference, number of live leaves, number of suckers and yellow-Sigatoka score at flowering. At this evaluation, each plant was considered as a basic unit of 6 m2, totaling 240 basic units, whose combinations formed 19 different plot sizes. The results indicated that the estimates for plot sizes, in general, varied according to the evaluated characteristics, the production cycle and the used models. This variation corresponded to the range from 7 to 66 plants in the first cycle and 70 to 40 in the second cycle. The MERP model determined sizes for the basic units larger than the MQRP model, which, in turn, estimated larger sizes than the MLRP model. Based on the goodness of fit, the best model for the analyzed data was MERP, estimating a mean optimum plot size of 31 basic units. MLRP estimated mean optimum plot size of nine basic units and MQRP estimated a mean optimum plot size of 22 basic units. Statistically, the best model fitted was MERP, but for practical reasons, as itestimates larger optimum plot sizes, it may not be feasible for the researcher. The findings of this study indicate that the models MLRP, MQRP and MERP can be used to determine optimum plot size. Thus, we suggest the simultaneous use of more than one method fordetermining the optimum plot size, as it will meet the factors considered by each method and the needs of the researcher. / Unidade experimental, ou parcela, é a unidade que recebe a aplicação do tratamento e fornece os dados que deverão refletir o seu efeito. O tamanho ótimo de parcela experimental está diretamente relacionado com a precisão do experimento, uma vez que o tamanho apropriado reduz o erro experimental. Este trabalho teve como objetivos utilizar os métodos Modelo Linear Segmentado com Response Platô (MLRP), Modelo Segmentado Quadrático com Response Platô (MQRP), Modelo Segmentado Exponencial com Response Platô (MERP) e o tradicional Método da Máxima Curvatura Modificada (MMCM), para determinação do tamanho ótimo de parcelas experimentais empregando dados reais na cultura da bananeira; comparar os métodos utilizados através dos seguintes avaliadores de qualidade de ajuste: coeficiente de determinação (R2), critério de informação de Akaike (AIC) e critério de informação baysiano (BIC); e obter intervalos de confiança para o Tamanho Ótimo de Parcela. O material utilizado correspondeu a um experimento em branco que foi realizado no Município de Sebastião ix Laranjeiras, BA, onde foram avaliadas, em dois ciclos de produção (2006-2008), as características: altura da planta, perímetro do pseudocaule, número de folhas vivas, número de filhos emitidos e nota de sigatoka-amarela na época do florescimento. Nessa avaliação, cada planta foi julgada como uma unidade básica com área de 6 m2, perfazendo, assim, 240 unidades básicas, de cujas combinações foram formados os 19 diferentes tamanhos de parcelas. Os resultados indicaram que os valores das estimativas dos tamanhos de parcela obtidos, de forma geral, oscilaram de acordo com as características avaliadas, o ciclo de produção e os modelos utilizados. Tal oscilação correspondeu à variação de 7 a 66 plantas no primeiro ciclo e 7 a 40 no segundo. O método MERP determinou valores para as unidades básicas maiores que os do método MQRP, que por sua vez estimou valores maiores que os do método MLRP. De acordo com a qualidade de ajuste, o melhor modelo para os dados analisados foi o MERP, que estimou tamanho ótimo de parcela médio de 31 unidades básicas. O método MLRP indicou tamanho ótimo de parcela médio de nove unidades básicas e o método MQRP, tamanho ótimo de parcela médio de 22 unidades básicas. Estatisticamente, o melhor modelo seria o MERP, mas por razões de ordens práticas, uma vez que estima valores maiores para o tamanho ótimo de parcela, pode não ser viável para o pesquisador. Verificou-se que os métodos MLRP, MQRP e MERP podem ser utilizados na determinação do tamanho ótimo de parcelas experimentais. Assim, recomenda-se a utilização simultânea de mais de um método para determinação do tamanho ótimo da parcela, a fim de que o tamanho adotado atenda aos diversos fatores considerados em cada método e às necessidades do pesquisador.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 413082 bytes, checksum: dce64ad6522bcef86a27726ef7bb664c (MD5) Previous issue date: 2014-02-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Studies of genetic divergence between individuals or populations of plants and its growth path are of great importance in improvement programs, being essential for an appropriate handling through relevant information. Cluster analysis and regression models are techniques largely employed for such. The objective of this study was to identify and to group nonlinear regression models that best describe the dry matter accumulation of garlic plants over time (60, 90, 120 and 150 days after planting). 15 garlic accessions belonging to the Vegetable Germplasm Bank of Universidade Federal de Viçosa (BGH/UFV) were selected. The following nonlinear regression models were adjusted for each one of the accesses: Brody, Gompertz, Logistic, Mitscherlich and von Bertalanffy. The fit quality of the models was measured by the determination coefficient ( R 2 ); mean squared error ( MSE ); mean absolute deviation of the error ( DMA ); Akaike information criterion ( AIC ); and Bayesian information criterion ( BIC ).Then, for each access, the models were submitted the grouping analysis, with the appraisers of fit quality used as variables, using the UPGMA algorithm, the Mahalanobis distance as dissimilarity measure, and Mojena's method to obtain the number of groups. The adjusted models for each access were again grouped following the same criterion, but using the parameters with biological interpretation as variables, and the results of the different clustering analysis were then confronted. Comparing the results, it was observed that the Gompertz, Logistic and von Bertalanffy models presented better results, and they had close results in fit quality and estimates of the parameters. These three models, especially the Logistic, were efficient for the description of dry matter accumulation of garlic plants. / Estudos de divergência genética entre indivíduos ou populações de plantas e sua trajetória de crescimento são de grande importância em programas de melhoramento, sendo essenciais para a obtenção de informações relevantes para um manejo adequado das plantas. Das técnicas empregadas para tal, a análise de agrupamento e modelos de regressão são amplamente utilizados. Assim, o objetivo deste estudo foi identificar e agrupar modelos de regressão não linear que melhor se ajustam na descrição do acúmulo de matéria seca total da planta do alho ao longo do tempo (60, 90, 120 e 150 dias após plantio). Foram utilizados 15 acessos de alho pertencentes ao Banco de Germoplasma de Hortaliças da Universidade Federal de Viçosa (BGH/UFV). Os modelos de regressão não linear ajustados para cada um dos acessos foram: Brody, Gompertz, Logístico, Mitscherlich e von Bertalanffy. A qualidade de ajuste dos modelos foi determinada pelo coeficiente de determinação ( R 2 ); quadrado médio do resíduo ( QMR ); desvio médio absoluto dos resíduos ( DMA ); critério de informação de Akaike ( AIC ); e critério de informação Bayesiano ( BIC ). Então, para cada acesso, os modelos foram submetidos a análise de agrupamento, com os avaliadores de qualidade de ajuste considerados como variáveis, utilizando o algoritmo UPGMA, a distância generalizada de Mahalanobis como medida de dissimilaridade, e número de grupos determinado pelo método de Mojena. Depois, os modelos ajustados para cada acesso foram novamente agrupados seguindo o mesmo critério, mas utilizando os parâmetros com interpretação biológica como variáveis, e os resultados dos diferentes agrupamentos foram então confrontados. Comparando os resultados dos agrupamentos, observou-se que os modelos Gompertz, Logístico, e von Bertalanffy apresentaram melhores resultados quanto aos avaliadores de qualidade de ajuste, e tiveram resultados próximos quanto a estes e quanto as estimativas dos parâmetros. Estes três modelos se mostraram eficientes para descrição de matéria seca total da planta em acessos de alho, especialmente o modelo Logístico.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:47:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2510854 bytes, checksum: 81ae304e43e8f90f51c0ee62df911687 (MD5) Previous issue date: 2014-11-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / INTRODUCTION: The treatment of childhood cancer shows up increasingly effective, but on the adverse effects of therapy, which also benefits the oral cavity, the quality of life related to health (HRQOL) of patients may suffer. OBJECTIVE: To evaluate the impact of oral health, socioeconomic and demographic, cancer treatments and its deleterious effects on HRQoL of patients with childhood cancer. METHODS: A cross-sectional study was conducted in a referral hospital in the state of Paraiba, using as instruments to collect the chips (clinical examination and interview) SB Brasil 2010 and the Oral Assessment Guide modified. Data on HRQoL were collected in interviews applying the instrument PedsQLTM versions 3.0 and 4.0. Sought out the medical records information related to neoplasia base and treatment. The survey was conducted in September/2013 to September/2014. Data were analyzed using descriptive and inferential statistics, through the binary logistic regression, which identified the significant variables to explain HRQOL of the study patients. RESULTS: The sample was selected by convenience, consisting of 100 patients aged 2 to 18 years and their caregivers. Behaved as protective factors for the impairment in HRQoL of patients in treatment, in view of the caregivers, have fewer difficulties in the areas pain and injuries (OR = 0.96), anxiety treatment (OR = 0.96) and nausea (OR = 0.94), and risk factors, the increase in the number of people in the household (OR = 1.76) and the feeling of a lot of dissatisfaction with the teeth (OR = 10.43). Also in view of the caregivers in patients with completed treatment, the perception of physical appearance (OR = 0.96) behaved as a protective factor, and the feeling of a lot of dissatisfaction with the teeth (OR = 12.8), as a factor risk. In the view of caregivers of patients being treated and completed treatment, there were as protective factors, have fewer cognitive difficulties (OR = 0.92), pain and injuries (OR = 0.94), anxiety procedures (OR = 0.93), and risk factors, being female (OR = 9.49), number of people in the household (OR = 1.94) and ashamed to smile (OR = 13.82). In the view of patients in treatment and completed treatment, behaved as protective factors, have fewer difficulties in the cognitive domain (OR = 0.94) and in the perception of physical appearance (OR=0.94), as risk factors, ashamed to smile (OR = 11.56) and toothache (OR = 7.37). CONCLUSION: In relation to oral health, behaved as risk factors for impaired HRQOL of study patients: the feeling of a lot of dissatisfaction with the teeth, ashamed to smile, and toothache. Among the other variables, such as protective factors, it was observed: minor difficulties in pain and bruised areas, anxiety treatment, anxiety procedures, nausea, cognitive, perception of appearance. You can even say that being female and increasing the number of people in the residence are risk factors for the same. / INTRODUÇÃO: O tratamento do câncer infantil mostra-se cada vez mais efetivo, mas diante dos efeitos adversos da terapêutica, que repercutem também na cavidade bucal, a qualidade de vida relacionada à saúde (QVRS) dos pacientes pode ser prejudicada. OBJETIVO: Avaliar o impacto da saúde bucal, variáveis socioeconômicas e demográficas, tratamentos oncológicos e seus efeitos deletérios sobre QVRS de portadores de câncer infantil. METODOLOGIA: Um estudo transversal foi realizado em um Hospital de referência no estado da Paraíba, utilizando como instrumentos de coleta duas fichas (exame clínico e entrevista) do SB Brasil 2010 e o Guia de Avaliação Oral modificado. Dados sobre a QVRS foram coletados em entrevistas aplicando o instrumento PedsQLTM versões 3.0 e 4.0. Buscaram-se nos prontuários informações referentes à neoplasia de base e tratamento instituído. A pesquisa foi realizada nos meses de setembro/2013 a setembro/2014. Os dados foram analisados recorrendo à estatística descritiva e inferencial, por intermédio da regressão logística binária, que identificou as variáveis significantes para explicar a QVRS dos pacientes do estudo. RESULTADOS: A amostra foi selecionada por conveniência, composta por 100 pacientes com idades entre 2 e 18 anos e seus cuidadores. Comportaram-se como fatores de proteção para o prejuízo na QVRS dos pacientes em tratamento, na visão dos cuidadores, ter menos dificuldades nos domínios dores e machucados (OR=0,96), ansiedade no tratamento (OR=0,96) e náusea (OR=0,94), e como fatores de risco, o aumento do número de pessoas na residência (OR=1,76) e o sentimento de muita insatisfação com os dentes (OR=10,43). Ainda na visão dos cuidadores, nos pacientes com tratamento finalizado, a percepção da aparência física (OR=0,96) se comportou como fator de proteção, e o sentimento de muita insatisfação com os dentes (OR=12,8), como fator de risco. Na visão dos cuidadores dos pacientes em tratamento e com tratamento finalizado, observaram-se como fatores de proteção, ter menos dificuldades cognitivas (OR=0,92), dores e machucados (OR=0,94), ansiedade nos procedimentos (OR=0,93), e como fatores de risco, ser do sexo feminino (OR=9,49), número de pessoas na residência (OR=1,94) e vergonha de sorrir (OR=13,82). Na visão dos pacientes em tratamento e com tratamento finalizado, comportaram-se como fatores de proteção, ter menos dificuldades no domínio cognitivo (OR=0,94) e na percepção da aparência física (OR=0,94), como fatores de risco, a vergonha de sorrir (OR=11,56) e dor de dente (OR=7,37). CONCLUSÃO: Em relação à saúde bucal, comportaram-se como fatores de risco para o prejuízo na QVRS dos pacientes do estudo: o sentimento de muita insatisfação com os dentes, vergonha de sorrir, e dor de dente. Dentre as demais variáveis, como fatores de proteção, observou-se: menores dificuldades nos domínios dores e machucados, ansiedade no tratamento, ansiedade nos procedimentos, náusea, cognitivo, percepção da aparência. Pode-se afirmar ainda que ser do sexo feminino e o aumento do número de pessoas na residência são fatores de risco para o mesmo desfecho.

Orientador: Aneirson Francisco da Silva / Banca: Fernando Augusto Silva Marins / Banca: Rafael de Carvalho Miranda / Resumo: O controle de qualidade é um dos principais pilares para um bom rendimento de uma linha produtiva, visando garantir maior eficiência, eficácia e redução de custos de produção. A identificação de causas de defeitos e o controle das mesmas é uma atividade relativamente complexa, devido à infinidade de variáveis presentes em determinados processos. Na produção de itens à base de aço fundido, objetiva-se reduzir defeitos de fundição (rechupes, trincas, problemas dimensionais, entre outros), os quais podem ser ocasionados por diversas variáveis de processo, tais como: composição química do aço, temperatura de vazamento e propriedades mecânicas. Em virtude disso, o presente trabalho foi desenvolvido em uma indústria siderúrgica de grande porte, a qual atua na produção de componentes ferroviários e industriais. Por meio de sua extensa base de dados, foram avaliadas as eficiências dos produtos produzidos, sendo os mesmos denominados DMU (Decision Making Units). Para tal foi aplicada a BiO-MCDEA (Bi Objective Data Envelopment Analysis) em sete DMUs produzidas à base de aço fundido em função de 38 variáveis de processos. Nesta aplicação foram evidenciadas as variáveis de processos (input/output) influentes na determinação da eficiência das DMUs. Uma vez obtidos tais resultados, foram desenvolvidas funções empíricas para as variáveis respostas em função das variáveis de processos influentes por meio de regressão não-linear múltipla. Por fim foi realizada a Otimização via Simulação ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Quality control is one of the pillars to guaranty a good yield on a production line, aiming to reach better efficiency, effectiveness and reduction of production costs. The identification of defects causes and its control is an activity relatively complex, due to the infinity of variables on some process. One of the most important objectives on a Steel Castings Parts production is to reduce castings defects (shrinkage, cracks, dimensional problems, etc.), that can be caused by several process variables, such asChemical Composition, Pouring Temperature and Mechanical Properties. Due to the mentioned explanations, this study was developed at a large steel industry, which produces rail and industrial parts. The efficiency of the produced parts, called DMU (Decision Making Units), was analyzed through an extensive data base. It was done by using BiO-MCDEA (Bi Objective Data Envelopment Analysis) on seven DMUs, which are steel casting parts, in function of 38 process variables. Additionally, the process variables influents on the DMU's efficiency determination were evidenced through the mentioned implementation. Once those results were obtained, empirical functions were developed for the response variables in function of the influents process variables through multiple non-linear regression. Finally an optimization via Monte Carlo Simulation was implemented in order to determine the inputs values necessary to optimize the empirical functions. The achieved results were satisfactory... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-06-08T11:39:56Z No. of bitstreams: 1 JULLIANNA VITÓRIO VIEIRA DE AZEVEDO - DISSERTAÇÃO (PPGRN) 2015.pdf: 2576177 bytes, checksum: a2d2205824cb66d177cc7165ce092601 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-08T11:39:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JULLIANNA VITÓRIO VIEIRA DE AZEVEDO - DISSERTAÇÃO (PPGRN) 2015.pdf: 2576177 bytes, checksum: a2d2205824cb66d177cc7165ce092601 (MD5) Previous issue date: 2015-02-27 / Neste trabalho objetivou-se avaliar os efeitos das variações sazonais do clima na incidência de doenças respiratórias por influenza (PI) na população idosa de 65 anos ou mais nas localidades de Campina Grande, Região Metropolitana de João Pessoa (RMJP), Monteiro e Patos. Para isso, foram usados modelos lineares generalizados a partir da regressão de Poisson para relacionar a variável dependente configurada como os registros de internações por causas associadas à influenza e as variáveis independentes (precipitação pluvial, temperatura média do ar e umidade relativa do ar), para análise das relações instituídas pela modelagem foi aplicada a análise de variância ANOVA com nível de significância de 0,05 para determinar que variáveis independentes eram mais significativas na modelagem. Também foram analisados os resíduos gerados pelo ajuste dos modelos no intuito de identificar a distribuição que melhor se ajustasse aos dados. Foi aplicado o teste não-paramétrico de Mann-Kendall para análise de tendência da série temporal de internações por causas associadas a influenza como também o teste de raiz unitária de Dick-Fuller (DF) para análise de estacionariedade. Assim determinada às características da série temporal foi aplicada a metodologia de Box e Jenkins (1976), foi utilizado neste estudo o modelo ARIMA e para avaliação dos modelos autoregressivos gerados aplicou-se os índices penalizadores AIC (Akaike’s Information Criterion) e o BIC (Bayesian Information Criterion). Toda análise estática foi realizada no software R. De forma geral pode-se verificar que os maiores picos de internações por PI ocorrem no outono e inverno. Portanto, esses resultados sugerem uma associação entre o frio e as internações por PI. Na maioria dos municípios em estudo, a elevação das taxas de morbidade por influenza e causas associadas na faixa etária de 65 anos ou mais demonstram uma possível ausência de efeito das campanhas de vacinação. A modelagem estatística se apresentou como alternativa na análise e previsão de casos de internações por PI, contribuindo para políticas públicas, ajudando nas tomadas de decisão evitando desperdícios econômicos e humanos. / This work aimed to evaluate the effects of seasonal climatic variations in the incidence of respiratory diseases by influenza (PI) in the elderly population in the cities of Campina Grande, metropolitan region of João Pessoa (RMJP), Monteiro and Patos. Generalized linear models from the linear Poisson regression to relate the dependent variable set to the records of hospitalizations for causes associated with influenza and the independent variables (rainfall, average air temperature and relative humidity) to analyze the relations established by modeling has been used. Aditionally, was applied ANOVA variance test with a significance level of 0.05 of probability to determine which independent variables is more significant. Also the residual generated by adjusting the models in order to identify the distribution that best fitted the data were analyzed. The nonparametric Mann-Kendall trend analysis for the time series of hospitalizations for causes associated with influenza as well as the unit root test Dick-Fuller (DF) for stationary analysis was applied. Once determined the time series characteristics was applied to the methodology Box and Jenkins (1976), was used in this study ARIMA model and evaluation of the autoregressive models generated applied to the punitive indices AIC (Akaike's Information Criterion) and BIC (Bayesian Information Criterion). All static analysis was performed using R software. In general is possible to identify that the highest peaks of hospitalizations for PI occur in autumn and winter. Therefore, these results suggest an association between the cold and hospitalizations for IP. In most municipalities studied, the increase in morbidity rates for influenza and associated causes aged 65 and over show a possible lack of effect of vaccination campaigns. The statistical model is presented as an alternative in the analysis and prediction of cases of hospitalization due to IP, contributing to public policy, helping in decision-making avoiding economic and human losses.

In natural forests rarely considers the forest structure and the growth rate of the species as criteria for management, which is based on species groups with distinct characteristics. Given this assumption, this work was developed seeking to advance in the knowledge of the rate of growth of timber species exploited in the East of the State of Acre in order to contribute to the sustainable exploitation of these forests. For this was modeled the growth of Handroanthus impetiginosus (Mart. Ex DC.) Mattos (ipê roxo) and Handroanthus serratifolius (Vahl) S. O. Grose (ipê amarelo) with measured data with the technique of growth ring analysis. In the regression model were investigated covariates associated with size and morphology of crown, competitive status, sanity and the load of lianas in the crown, as descriptors of the basal area increment rate. The study was carried out with Amazon rainforest trees, measured in the municipality of Porto Acre, Acre state, in particular area under sustainable forest management adopted by IMAC – Institute of environment of Acre. With the Pressler borer were collected, the height of the dbh, four rolls of increment of 0.5 mm in diameter and approximately 10 cm in length, obeying the cardinal points. The rolls were extracted from trees H. impetiginosus sample (n = 30) and H. serratifolius (n = 35) in a diametric amplitude between 13.5 cm to 88.1 cm dbh, totaling 260 rolls of increment. The width of the growth rings was measured on the rays towards bark/pith, in each roll with increment of tablet, with magnifying glass attached and TSAP-WinTM Scientific software. The width of the growth rings were rebuilt the dimensions of the dbh and the increment rates corresponding to the period from 2011 to 2014. The regression model was adjusted for Ordinary Least Squares considering hypothetical normal distribution, Generalized Linear Models considering distribution Gamma and logarithmic link function. The selection of the covariates considered the correlation with periodic basal area growth. The selected model had selected variables the diameter (dbh), height (h), h/d ratio and Hegyi competition index. The presence of multicollinearity between the covariates was corrected by Ridge Regression procedure. Based on statistical criteria and residual evaluation, adjusted growth model with the addition of the constant K = 0,024 to the coefficients of the model proved to be suitable to describe the variation of periodic annual increment in basal area (IPAg). / Em florestas naturais, raramente considera-se a estrutura da floresta e o ritmo de crescimento das espécies como critérios para o manejo. Quando considerado, é normalmente baseado em grupos de espécies com características distintas. Diante desse pressuposto, este trabalho foi desenvolvido buscando avançar no conhecimento do ritmo de crescimento das espécies madeireiras exploradas no leste do estado do Acre visando contribuir com a exploração sustentável dessas florestas. Para isso, foi modelado o crescimento de Handroanthus impetiginosus (Mart. Ex DC.) Mattos (ipê roxo) e Handroanthus serratifolius (Vahl) S.O. Grose (ipê amarelo) a partir de dados obtidos com a técnica de análise de anéis de crescimento. No modelo de regressão, foram investigadas covariáveis associadas ao tamanho e à morfometria da copa, ao status competitivo, à sanidade e à carga de lianas na copa, como descritoras da taxa de incremento em área basal. O estudo foi desenvolvido com árvores da Floresta Amazônica, mensuradas no município de Porto Acre, estado do Acre, em área particular, sob manejo florestal sustentável, aprovado pelo Instituto do Meio Ambiente do Acre – IMAC. Com o Trado de Pressler, foram coletados, à altura do dap, quatro rolos de incremento de 0,5 mm de diâmetro e de, aproximadamente, 10 cm de comprimento, obedecendo os pontos cardeais. Os rolos foram extraídos de árvores amostra de H. impetiginosus (n=30) e H. serratifolius (n=35), em uma amplitude diamétrica entre 13,5 a 88,1 cm, totalizando 260 rolos de incremento. A largura dos anéis de crescimento foi medida sobre os raios no sentido casca/medula, em cada rolo de incremento com auxílio de mesa digitalizadora, com lupa acoplada e software TSAP-WinTM Scientific. A partir da largura dos anéis de crescimento, foram reconstruídas as dimensões do dap e as taxas de incremento correspondente ao período de 2011 a 2014. O modelo de regressão foi ajustado por Mínimos Quadrados Ordinários, considerando distribuição normal hipotética, com os Mínimos Quadrados Generalizados, considerando distribuição Gama e função de ligação logarítmica. A seleção das covariáveis considerou a correlação com o crescimento periódico anual em área basal. O modelo selecionado teve como variáveis selecionadas o logaritmo do diâmetro (lnd), altura (h), relação altura/diâmetro (h/d) e índice de competição de Hegyi (IC). A presença de multicolinearidade entre as covariáveis foi corrigida pelo procedimento de Regressão de Cumeeira. Com base nos critérios estatísticos e na avaliação residual, o modelo de crescimento ajustado com a adição da constante K=0,024 aos coeficientes do modelo demonstrou ser adequado para descrever a variação de incremento periódico anual em área basal (IPAg).