Submitted by Silvana Teresinha Dornelles Studzinski (sstudzinski) on 2016-06-14T15:45:26Z No. of bitstreams: 1 Rafael Herzer_.pdf: 1397260 bytes, checksum: a9941bd0932b535c5699cf0b35a815dc (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-14T15:45:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rafael Herzer_.pdf: 1397260 bytes, checksum: a9941bd0932b535c5699cf0b35a815dc (MD5) Previous issue date: 2016-02-29 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O presente trabalho tem como objetivo propor um método de monitoramento para gestão de portfólio, o qual, através de um sistema multi-critério e de um modelo econométrico, identifica variações no cenário econômico e em indicadores da empresa sendo então, a partir do monitoramento de resíduos, possível definir o momento exato para alteração de portfólio de produtos. A Gestão de Portfólio de produtos vem atraindo interesse dos gestores das corporações e deste modo, é difícil encontrar alguma organização que não possua uma carteira de produtos e projetos para gerenciar. A Gestão de Portfólio trata das decisões de alocação de recursos e de como ficará a carteira dos produtos atuais, sendo uma ferramenta de extrema importância para o resultado, principalmente financeiro, das organizações. Encontram-se vários métodos na literatura para realizar a Gestão do Portfólio, dentre os quais modelos financeiros, modelos probabilísticos financeiros, modelos de escores e checklists, abordagens de hierarquia analítica, abordagens comportamentais e abordagens de mapas ou diagrama de bolhas são os mais relevantes. Mesmo existindo diversos métodos na literatura para realizar a gestão do portfólio, não há consenso sobre qual método deve ser utilizado em cada etapa específica. Esses métodos também necessitam de intervenção dos gestores, levando em consideração que geralmente as informações disponíveis para tomada de decisão não são completas ou exatas. Para este estudo, foi realizado um estudo de simulação Monte Carlo para avaliar a sensibilidade dos diversos elementos que compõem o método. Os resultados mostraram taxas de alarmes falsos e tempo médio para detectar a mudança semelhantes a estudos anteriores. Esse processo de gestão e tomada de decisão é considerado complexo para os gestores das empresas, uma vez que o portfólio necessita ser periodicamente revisado, buscando sempre maximização de valor e equilíbrio ideal de produtos no mercado. Por fim, a aplicação do modelo é ilustrada por um caso real, utilizando dados fornecidos por uma empresa multinacional do segmento agrícola. / Product Portfolio Management is attracting the interest of the managers of the corporations. With the competitiveness of the market, it is difficult to find an organization that does not have a portfolio of products to manage. The Portfolio Management deals with resource allocation decisions and how will the portfolio of current products be compouse, being an extremely important tool for the result, especially financial, for the organizations. This process of management and decision making is considered complex to company managers, since the portfolio needs to be periodically revised, always seeking to maximize value and correct balance of products on the market. There are several methods in the literature to perform portfolio management, among which financial models, financial probabilistic models, scores and checklists models, analytical hierarchy of approaches, behavioral approaches and approaches map or diagram bubbles are the most relevant. While there are several methods in the literature to make the portfolio management, there is no consensus about which method should be used in each specific step. These methods also require the intervention of managers, taking into account that generally available information for decision-making are not complete or accurate. This paper aims to propose a method, which, through a multi-criteria system containing an econometric model, identifies changes in the economic environment and business indicators and then, from the profile monitoring, can set the exacly time for change portfolio of products. We performed the Monte Carlo simulation study to assess the sensitivity of the various parts that make up the method. The results showed false alarm rate and mean time to detect changes similar to previous studies. Finally, the application of the model is illustrated by a real case using data provided by a multinational company, agricultural segment.

Dados de tempo de falha são caracterizados pela presença de censuras, que são observações que não foram acompanhadas até a ocorrência de um evento de interesse. Para estudar o comportamento de dados com essa natureza, distribuições de probabilidade são utilizadas. Além disso, é comum se ter uma ou mais variáveis explicativas associadas aos tempos de falha. Dessa forma, o objetivo geral do presente trabalho é propor duas novas distribuições utilizando a função geradora de distribuições gama, no contexto de modelos de regressão em análise de sobrevivência. Essa função possui um parâmetro de forma que permite criar famílias paramétricas de distribuições que sejam flexíveis para capturar uma ampla variedade de comportamentos simétricos e assimétricos. Assim, a distribuição Weibull e a distribuição log-logística foram modificadas, dando origem a duas novas distribuições de probabilidade, denominadas de gama-Weibull e gama-log-logística, respectivamente. Consequentemente, os modelos de regressão locação-escala, de longa-duração e com efeito aleatório foram estudados, considerando as novas distribuições de probabilidade. Para cada um dos modelos propostos, foi utilizado o método da máxima verossimilhança para estimar os parâmetros e algumas medidas de diagnóstico de influência global e local foram calculadas para encontrar possíveis pontos influentes. No entanto, os resíduos foram propostos apenas para os modelos locação-escala para dados com censura à direita e para dados com censura intervalar, bem um estudo de simulação para verificar a distribuição empírica dos resíduos. Outra questão explorada é a introdução dos modelos: gama-Weibull inflacionado de zeros e gama-log-logística inflacionado de zeros, para analisar dados de produção de óleo de copaíba. Por fim, diferentes conjunto de dados foram utilizados para ilustrar a aplicação de cada um dos modelos propostos. / Failure time data are characterized by the presence of censoring, which are observations that were not followed up until the occurrence of an event of interest. To study the behavior of the data of that nature, probability distributions are used. Furthermore, it is common to have one or more explanatory variables associated to failure times. Thus, the goal of this work is given to the generating of gamma distributions function in the context of regression models in survival analysis. This function has a shape parameter that allows create parametric families of distributions that are flexible to capture a wide variety of symmetrical and asymmetrical behaviors. Therefore, through the generating of gamma distributions function, the Weibull distribution and log-logistic distribution were modified to give two new probability distributions: gamma-Weibull and gammalog-logistic. Additionally, location-scale regression models, long-term models and models with random effects were also studied, considering the new distributions. For each of the proposed models, we used the maximum likelihood method to estimate the parameters and some diagnostic measures of global and local influence were calculated for possible influential points. However, residuals have been proposed for data with right censoring and interval-censored data and a simulation study to verify the empirical distribution of the residuals. Another issue explored is the introduction of models: gamma-Weibull inflated zeros and gamma-log-logistic inflated zeros, to analyze production data copaiba oil. Finally, different data set are used to illustrate the application of each of the models.

A laranja é uma das frutas mais produzidas e consumidas no mundo, sendo o Brasil o maior produtor e exportador do seu suco concentrado. Entretanto, pragas e doenças comprometem consideravelmente sua produção. Atualmente, a doença mais preocupante é o Greening, também conhecida mundialmente como Huanglongbing (HLB). A doença não possui cura, apresenta longa fase assintomática e não possui um método eficiente de controle. Além disso, não existem métodos de diagnóstico aplicáveis em larga escala. Neste trabalho são propostas as técnicas fotônicas de fluorescência induzida por laser e de infravermelho por transformada de Fourier para o diagnóstico do HLB. Para a realização das medidas, foram coletadas folhas de árvores saudáveis, doentes com HLB e doentes com a clorose variegada dos citros, sendo esta incluída nos estudos para verificar a capacidade de diferenciação entre as doenças. Foram coletadas quatro classes de folhas nessas plantas: sadia, HLB-sintomática, HLB-assintomática e CVC-sintomática. As folhas foram medidas em laboratório e seus espectros foram pré-processados para indução de um classificador via regressão por mínimos quadrados parciais. Além das folhas, foram medidas amostras dos seguintes metabólitos primários e secundários para entendimento espectral: amido, glicose, sacarose, hesperidina, naringina e umbeliferona. Taxas de acerto de superiores a 89% foram obtidas na classificação das folhas nas técnicas de fluorescência e infravermelho, sendo superior às taxas dos métodos de manejo empregados atualmente no campo. A fluorescência induzida por laser apresenta um grande potencial para uso em campo devido a possibilidade de miniaturização de seus componentes. Os espectros dos metabólitos secundários apresentam fortes indícios de que a alteração de suas concentrações podem contribuir na detecção de doenças pelas técnicas fotônicas. / Sweet orange is one of the most produced and consumed fruit in the world, and Brazil is the largest producer and exporter of this fruit. However, pests and diseases significantly reduce the worldwide production. Currently, the most destructive disease in the field is called greening, also known as huanglongbing (HLB). There is no control for HLB. In addition, the disease presents a long asymptomatic phase. Furthermore, no diagnostic methods are available to use in large scale. In this study are proposed fluorescence and infrared spectroscopy for the HLB diagnosis. For the measurements were collected leaves from healthy, HLB- and citrus variegated chlorosis-infected plants, being the last one to comparison between the diseases. It were collected four classes of leaves: healthy, HLB-asymptomatic, HLB-symptomatic and CVC-symptomatic. The leaves were measured and their spectra were pre-processed for the induction of classifier via partial least squares regression. In addition, samples of plant metabolites were measured for leaves spectral interpretation: starch, glucose, sucrose, hesperidin, naringin and umbelliferone. Success rates above 89% were obtained through both photonic techniques, higher compared to the sucess rates of the actual management methods. The metabolites spectra have shown strong evidence that their concentrations changes could contribute to the diagnosis of the diseases by photonic techniques. Particularly, the fluorescence spectroscopy seems interesting because it has a great potential for field application due to the existence of portable photonic devices.

Os objetivos deste trabalho foram estimar as associações genéticas entre características de crescimento e produção de leite, utilizando análises bicaracterísticas, e entre características de crescimento, perímetro escrotal e idade ao primeiro parto utilizando modelos de regressão aleatória, de animais da raça Guzerá. Para as análises bicaracterísticas foram utilizadas 252.257 informações de pesos de machos e fêmeas aos 120 dias (P120), ao desmame (PD), ao ano (P365), ao sobreano (PSOBRE) aos 24 meses de idade (P24) e 6.493 lactações encerradas (P305), pertencentes a 4.723 vacas, e os modelos incluíram como os efeitos aleatórios o genético aditivo direto, de ambiente permanente materno e residual, e como efeitos fixos os grupos de contemporâneos e a idade da vaca ao parto (efeito linear e quadrático). Para as análises com os modelos de regressão aleatória foram utilizadas 159.366 observações de pesos e 23.780 de perímetro escrotal, realizadas entre 335 e 724 dias de idade dos animais e agrupadas em classes com intervalo de 10 dias, e 63.596 observações de idade ao primeiro parto. Os efeitos aleatórios considerados foram o genético aditivo direto, de ambiente permanente e residual e como efeitos fixos os grupos de contemporâneos, a idade da vaca ao parto (efeito linear e quadrático) e a curva fixa para modelar a tendência média da população (quadrática) sobre as classes de idade. Foram testados quatro possíveis graus de polinômios de Legendre (zero, linear, quadrático e cúbico), sendo o quadrático mais adequado para descrever as variâncias das características analisadas. Para verificar a existência de diferentes padrões de crescimento e agrupar os touros com base nos seus valores genéticos para produção de carne, leite e duplo propósito, foram realizadas análises de componentes principais e de agrupamento. As herdabilidades estimadas foram 0,23; 0,14; 0,16; 0,17; 021 e 0,22 para P305, P120, PD, P365, PSOBRE e P24, respectivamente, sugerindo que para as características de pesos, as herdabilidades aumentam com o aumento da idade dos animais. Mesma tendência foi observada pelas análises de regressão aleatória, cujas herdabilidades variaram de 0,17 a 0,31. As correlações genéticas entre os pesos em diferentes idades e a produção de leite foram positivas e de magnitude moderada a baixa, variando de 0,27 a 0,38 sugerindo que a seleção para peso e P305 possa ser realizada de forma simultânea nos mesmos animais. As análises de componentes principais indicaram a mesma tendência observada pelas correlações genéticas. As análises de agrupamento mostraram que a raça Guzerá possui touros com diferentes perfis genéticos, sendo possível realizar a seleção para corte, leite ou duplo propósito. As correlações genéticas entre os pesos e perímetro escrotal foram positivas e favoráveis, variando de 0,31 a 0,47, indicando que a seleção para aumento do peso poderá resultar em animais com maior perímetro escrotal. As correlações entre peso e idade ao primeiro parto variaram de -0,56 a -0,38 e perímetro escrotal e idade ao primeiro parto variaram de -0,55 a 0,08, sugerindo que a redução da idade ao primeiro parto poderá ocorrer, a longo prazo, quando peso e perímetro escrotal forem objetivos de seleção. A eficiência relativa de seleção indicou maior resposta pela seleção indireta para idade ao primeiro parto, quando realizada a seleção para perímetro escrotal a partir dos 615 dias de idade, quando comparada com o ganho genético direto para idade ao primeiro parto. / The objectives of this study were to estimate the genetic associations between growth and milk production traits in Guzerat cattle using two-trait analysis and between growth traits, scrotal circumference and age at first calving using random regression models. For two-trait analysis, 252,257 weight records of males and females obtained at 120 days of age (W120), weaning (WW), yearling (YW), post-weaning (PWW) and 24 months of age (W24), as well as 6,493 complete lactation records (W305) of 4,723 cows, were used. The models included direct additive genetic, maternal permanent environmental and residual effects as random effects, and the contemporary groups and age of cow at calving (linear and quadratic effect) as fixed effects. For the random regression models, 159,366 observations of weight and 23,780 observations of scrotal circumference, obtained at 335 and 724 days of age of the animals and divided into classes at 10-day intervals, as well as 63,596 observations of age at first calving, were used. Random direct additive genetic, permanent environmental and residual effects and the fixed effects of contemporary group and age of cow at calving (linear and quadratic effect) were considered. A fixed curve was used to model the average trend of the population (quadratic) on the age classes. Four possible degrees of Legendre polynomials (zero, linear, quadratic and cubic) were tested and the quadratic polynomial was the most appropriate to describe the variances in the traits analyzed. Principal component and cluster analyses were performed to determine the existence of different growth patterns and to group bulls based on their breeding values for meat, milk and dual-purpose production. The estimated heritabilities were 0.23, 0.14, 0.16, 0.17, 0.21 and 0.22 for W305, W120, WW, YW, PWW and W24, respectively, suggesting that, for the growth traits, heritabilities increased with increasing age of the animals. The same trend was observed when random regression analysis was performed, with heritabilities ranging from 0.17 to 0.31. The genetic correlations between weights at different ages and milk yield were positive and of moderate to low magnitude, ranging from 0.27 to 0.38. These estimates suggest that selection for weight and W305 can be performed simultaneously in the same animals. Principal component analysis indicated the same trend as observed by the genetic correlations. Cluster analysis showed the presence of bulls with different genetic profiles in the Guzerat breed, thus permitting selection for meat, milk or dual purpose. The genetic correlations between weights and scrotal circumference were positive and favorable (0.31 to 0.47), indicating that selection for increased weight will result in animals with greater scrotal circumference. The correlations between weights and age at first calving ranged from -0.56 to -0.38 and between scrotal circumference and age at first calving from -0.55 to 0.08, suggesting that the use of weight and scrotal circumference as selection objectives will result in the long-term reduction of age at first calving. The relative efficiency of selection indicated a greater response to indirect selection for age at first calving when selecting for scrotal circumference after 615 days of age, compared to the genetic gain obtained by direct selection for age at first calving.

Ciências Empresariais (sem parte escolar) / Esta dissertação enquadra-se na problemática da segmentação de mercado e da selecção do número de grupos quando são utilizados modelos mistura de regressão para variáveis normais. Apesar do frequente uso destes modelos, o problema da selecção do número de segmentos continua em aberto, quer na literatura de Marketing, quer Estatística. Determinar o número de segmentos é essencial, na medida em que várias decisões estratégicas de Marketing em mercados heterogéneos dependem dela, existindo custos para as empresas de uma incorrecta definição do número de segmentos de mercado. Esta dissertação possui dois objectivos de investigação: (i) identificação, descrição e organização dos critérios, dispersos na literatura, que podem ser usados na selecção do número de segmentos; (ii) avaliação da eficácia dos critérios revistos e da influência de um conjunto de condições experimentais na selecção do número de segmentos. Os critérios foram classificados em dois grandes grupos, critérios de informação (estimadores da distância Kullback-Leibler, bayesianos e consistentes) e critérios de classificação (índices probabilísticos e índices difusos). A avaliação do desempenho dos 26 critérios seleccionados foi efectuada através de um conjunto de 17 designs experimentais. Na sua concepção deu-se particular relevância ao problema de nichos de mercado e à questão da robustez dos resultados à distribuição de probabilidade assumida (normal versus uniforme). As simulações foram realizadas no programa Gauss 6.0. Os melhores desempenhos foram dos critérios AIC3, AIC4, HQ, ICLBIC e ICOMPLBIC. Na presença de amostras de grande dimensão e um grande número de grupos são igualmente recomendáveis os critérios BIC e CAIC. / This dissertation is developed in the context of market segmentation and market segments retention when mixture regression models for normal data are used. Despite the popularity of these models, the decision of how many segments to keep is an open issue, both in Marketing and Statistics literature. To determine the correct number of market segments is essential, because many strategic Marketing decisions in heterogeneous markets depend on it and an incorrect selection of the number of market segments results in monetary costs for any company. This dissertation has two main objectives: (i) identification, description and classification of the criteria that could be used to select the number of market segments (ii) evaluation of how the reviewed criteria perform and the influence of a set of experimental conditions on the selection of the number of market segments. The reviewed criteria were classified into two groups, namely information criteria (Kullback-Leibler, bayesian and consistent) and classification criteria (probabilistic and fuzzy indices). The performance evaluation of the 26 selected criteria was accomplished through a set of 17 experimental designs. In these experimental designs we considered the problem of market niches and the robustness of the results to the probability assumed (normal versus uniform). The simulations were implemented with Gauss 6.0 package. The best results were obtained for the criteria AIC3, AIC4, HQ, ICLBIC and ICOMPLBIC. BIC and CAIC also perform well with large samples and a large number of market segments.

Neste trabalho propomos a distribuição geométrica de ordem k correlacionada, k ≥ 1, de parâmetros π e ρ π ∈ (0;1), max{-1, -1-π / π } ≤ ρ < 1, como uma extensão da generalização da distribuição geométrica proposta por Philippou e Muwafi (1980) e utilizando as idéias de Kolev, Minkova e Neytchev (2000) para generalizações de distribuições discretas provenientes de sequências de variáveis binárias. Sendo assim, é também uma releitura da distribuição geométrica de ordem k apresentada por Aki e Hirano (1993). Algumas propriedades da distribuição são demonstradas. Modelos de regressão foram desenvolvidos por ambos os métodos de estimação, clássico e bayesiano. Estudos de dados simulados mostram o comportamento das distribuições e algumas propriedades dos estimadores. A principal motivação em propor este modelo, além de contribuir para generalizações de distribuições discretas, é ter uma alternativa ainda mais adequada para análise de dados reais, pois considera-se o efeito da correlação individual existente pelo parâmetro ρ. Os ajustes dos modelos foram avaliados e análise de resíduos e de diagnóstico de influência ou divergência também é apresentada. / In this work we propose the correlated geometric distribution of order k, k ≥ 1, with parameters π e ρ π ∈ (0;1), max{-1, -1-π / π } ≤ ρ < 1, as an extension of the generalized geometric distribution proposed by Philippou e Muwafi (1980) and considering the ideas of Kolev, Minkova e Neytchev (2000) for generalizations of discrete distributions by including an additional parameter ρ. Thus, it is also a re-reading of the geometric distribution of order k by Aki e Hirano (1993). Some properties of the proposed distribution are presented. Regression models are developed using classical and Bayesian estimation methods. Simulated data studies show the behavior of the distributions and some properties of the estimators. The main motivation in this research, besides contribute to generalizations of discrete distributions, is to propose an alternative analysis and even more suitable for real data, since the effect of the individual correlation is taken into account through the existence of the parameter. The fitted models are evaluated and the residual analysis and diagnosis of influence or divergence are also presented.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-04-10T20:00:05Z No. of bitstreams: 1 FRANCISCO GOMES DE OLIVEIRA NETO - TESE PPGCC 2014..pdf: 5163454 bytes, checksum: 228c1fc4f2dc9aad01698011238cfde1 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-10T20:00:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FRANCISCO GOMES DE OLIVEIRA NETO - TESE PPGCC 2014..pdf: 5163454 bytes, checksum: 228c1fc4f2dc9aad01698011238cfde1 (MD5) Previous issue date: 2014-07-30 / uring software maintenance, several modifications can be performed in a specification model in order to satisfy new requirements. Perform regression testing on modified software is known to be a costly and laborious task. Test case selection, test case prioritization, test suite minimisation,among other methods,aim to reduce these costs by selecting or prioritizing a subset of test cases so that less time, effort and thus money are involved in performing regression testing. In this doctorate research, we explore the general problem of automatically selecting test cases in a model-based testing (MBT) process where specification models were modified. Our technique, named Similarity Approach for Regression Testing (SART), selects subset of test cases traversing modified regions of a software system’s specification model. That strategy relies on similarity-based test case selection where similarities between test cases from different software versions are analysed to identify modified elements in a model. In addition, we propose an evaluation approach named Search Based Model Generation for Technology Evaluation (SBMTE) that is based on stochastic model generation and search-based techniques to generate large samples of realistic models to allow experiments with model-based techniques. Based on SBMTE,researchers are able to develop model generator tools to create a space of models based on statistics from real industrial models, and eventually generate samples from that space in order to perform experiments. Here we developed a generator to create instances of Annotated Labelled Transitions Systems (ALTS), to be used as input for our MBT process and then perform an experiment with SART.In this experiment, we were able to conclude that SART’s percentage of test suite size reduction is robust and able to select a sub set with an average of 92% less test cases, while ensuring coverage of all model modification and revealing defects linked to model modifications. Both SART and our experiment are executable through the LTS-BT tool, enabling researchers to use our selections trategy andr eproduce our experiment. / During software maintenance, several modifications can be performed in a specification model in order to satisfy new requirements. Perform regression testing on modified software is known to be a costly and laborious task. Test case selection, test case prioritization, test suite minimisation,among other methods,aim to reduce these costs by selecting or prioritizing a subset of test cases so that less time, effort and thus money are involved in performing regression testing. In this doctorate research, we explore the general problem of automatically selecting test cases in a model-based testing (MBT) process where specification models were modified. Our technique, named Similarity Approach for Regression Testing (SART), selects subset of test cases traversing modified regions of a software system’s specification model. That strategy relies on similarity-based test case selection where similarities between test cases from different software versions are analysed to identify modified elements in a model. In addition, we propose an evaluation approach named Search Based Model Generation for Technology Evaluation (SBMTE) that is based on stochastic model generation and search-based techniques to generate large samples of realistic models to allow experiments with model-based techniques. Based on SBMTE,researchers are able to develop model generator tools to create a space of models based on statistics from real industrial models, and eventually generate samples from that space in order to perform experiments. Here we developed a generator to create instances of Annotated Labelled Transitions Systems (ALTS), to be used as input for our MBT process and then perform an experiment with SART.In this experiment, we were able to conclude that SART’s percentage of test suite size reduction is robust and able to select a sub set with an average of 92% less test cases, while ensuring coverage of all model modification and revealing defects linked to model modifications. Both SART and our experiment are executable through the LTS-BT tool, enabling researchers to use our selections trategy andr eproduce our experiment.

Neste trabalho propomos algoritmos para resolver uma formulação primal-dual geral de ponto fixo aplicada ao problema de Ridge Regression. Estudamos a formulação primal para problemas de quadrados mínimos regularizado, em especial na norma L2, nomeados Ridge Regression e descrevemos a dualidade convexa para essa classe de problemas. Nossa estratégia foi considerar as formulações primal e dual conjuntamente, e minimizar o gap de dualidade entre elas. Estabelecemos o algoritmo de ponto fixo primal-dual, nomeado SRP e uma reformulação para esse método, contribuição principal da tese, a qual mostrou-se mais eficaz e robusta, designada por método acc-SRP, ou versão acelerada do método SRP. O estudo teórico dos algoritmos foi feito por meio da análise de propriedades espectrais das matrizes de iteração associadas. Provamos a convergência linear dos algoritmos e apresentamos alguns exemplos numéricos comparando duas variantes para cada algoritmo proposto. Mostramos também que o nosso melhor método, acc-SRP, possui excelente desempenho numérico na resolução de problemas muito mal-condicionados quando comparado ao Método de Gradientes Conjugados, o que o torna computacionalmente mais atraente. / In this work we propose algorithms for solving a fixed-point general primal-dual formulation applied to the Ridge Regression problem. We study the primal formulation for regularized least squares problems, especially L2-norm, named Ridge Regression and then describe convex duality for that class of problems. Our strategy was to consider together primal and dual formulations and minimize the duality gap between them. We established the primal-dual fixed point algorithm, named SRP and a reformulation for this method, the main contribution of the thesis, which was more efficient and robust, called acc-SRP method or accelerated version of the SRP method. The theoretical study of the algorithms was done through the analysis of the spectral properties of the associated iteration matrices. We proved the linear convergence of algorithms and some numerical examples comparing two variants for each algorithm proposed were presented. We also showed that our best method, acc-SRP, has excellent numerical performance for solving very ill-conditioned problems, when compared to the conjugate gradient method, which makes it computationally more attractive.

Submitted by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-08-23T19:24:21Z No. of bitstreams: 1 DissNWE.pdf: 1026071 bytes, checksum: f864f8b3841ec4e6496ee38d7961a585 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-08-23T19:24:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissNWE.pdf: 1026071 bytes, checksum: f864f8b3841ec4e6496ee38d7961a585 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-08-23T19:24:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissNWE.pdf: 1026071 bytes, checksum: f864f8b3841ec4e6496ee38d7961a585 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-23T19:24:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissNWE.pdf: 1026071 bytes, checksum: f864f8b3841ec4e6496ee38d7961a585 (MD5) Previous issue date: 2017-02-08 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A regression model for binary data with mixture of four link functions (logit, probit, complementary log log and Stukel) is shown and these functions are particular cases of the model. The frequentist estimation procedure is exposed and, by simulation studies, it is notable that, comparing with other models, the link function proposed presents a better performance in proportions’ estimations, while for predctions they are all equal. Its flexibility in being both a symmetric or an assymmetric link function is corroborated on the real data analisys results, as the simulations. Furthermore, it is shown a case where the mixture associates total weight for a link function because it is no possible to improve the results by mixing other functions. / Apresenta-se um modelo de regressão para dados binários com mistura de quatro funções de ligação (logit, probit, complementar log-log e Stukel) que também são seus casos particulares. Os procedimentos de estimação frequentista são expostos e, através de estudos de simulações, mostra-se que, em relação a outros modelos, a função de ligação proposta apresenta melhor desempenho nas estimações de proporções, ao passo que para previsões é igual às demais. Sua flexibilidade em poder ser tanto uma função de ligação simétrica quanto assimétrica é corroborada pelo resultados das análises de três bancos de dados reais, bem como pelas simulações. Mostra-se ainda um caso em que, por não conseguir obter melhores resultados com as combinações de ligações, a mistura associa peso total a um de seus componentes.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:31Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-04-20Bitstream added on 2014-06-13T20:21:13Z : No. of bitstreams: 1 sartori_lr_dr_prud.pdf: 4148637 bytes, checksum: 5616600e595cbbe65fef21b03cd5309c (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O propósito deste trabalho foi avaliar o potencial dos dados PALSAR polarimétricos para discriminar e mapear espécies de macrófitas (vegetação aquática) de uma área alagável da Amazônia, a planície de inundação do Lago Grande de Monte Alegre, no estado do Pará. A coleta de dados foi realizada quase simultaneamente à aquisição dos dados de radar. Três principais espécies de macrófitas foram encontradas na área: Paspalum repens (PR), Hymenachne amplexicaulis (HA) e Paspalum elephantipes (PE). Variáveis morfológicas foram medidas em campo e usadas para derivar outras variáveis tais como a biomassa. Atributos foram gerados a partir da matriz de covariância [C] extraída da imagem ALOS/PALSAR em modo SLC (single look complex). Os atributos polarimétricos foram analisados para as três espécies e identificados aqueles capazes de discriminar as espécies. Foram aplicadas as seguintes abordagens de classificação: baseada em regras, baseada em modelos de decomposição (Decomposições de Freeman-Durden e Cloude-Pottier), baseada em estatística (Classificação supervisionada baseada na distância Wishart) e híbrida (Classificador Wishart com classes de entrada baseadas na decomposição de Cloude-Pottier). Finalmente, a variável morfológica “volume da haste” foi modelada por regressão múltipla em função de alguns atributos polarimétricos. Os resultados sugerem que a imagem polarimétrica banda L possui potencial para discriminar as espécies de macrófitas, sendo os principais atributos para isso sigma zero HH ( ), sigma zero HV ( ) e sigma zero VV ( ), índice de estrutura da copa... / The purpose of this work was to evaluate the potential of fully polarimetric PALSAR data to discriminate and map macrophyte species in the Amazon floodplain, more specifically in the Monte Alegre Lake, in the state of Pará, Brazil. Fieldwork was carried out almost simultaneously to the radar acquisition. Three main species were found in the study area: Paspalum repens (PR), Hymenachne amplexicaulis (HA) and Paspalum elephantipes (PE). Macrophyte morphological variables were measured on the field and used to derive others variables, like the biomass. Attributes were calculated from the covariance matrix [C] derived from the SLC (single look complex) data. The polarimetric attributes were analyzed for the three species and it was identified that ones capable of discriminating them. The following classification approaches were applied: a rule-based classification, model-based classifications (Freeman-Durden and Cloude-Pottier), a statistical-based classification (supervised classification using Wishart distance measure) and a hybrid classification (Wishart classifier with the input classes based on the H/a plane). Finally, the morphological variable “stem volume” was modeled using multiple regression. The findings suggest that the fully polarimetric image has potential for discriminating plant species, being the main attributes sigma-nought HH ( ), sigma-nought HV ( ) and sigma-nought VV ( ), canopy structure index ( ), HH-VV polarimetric coherence ( ), helicity of the third scattering mechanism (τ ), orientation angle of the first scattering mechanism ( ) and scattering type phase of the first mechanism ( ); among the different classifications, only the supervised (Wishart) and the rule-based discriminated the species, with overall accuracy of 75,04% and 87,18%, respectively; the stem volume was modeled using the following attributes: biomass index ( ), volumetric scattering ... (Complete abstract click electronic access below)