Em um experimento, é comum ocorrerem fatores não controláveis, responsáveis pela heterogeneidade entre as parcelas. Mesmo executando os três princípios básicos da experimentação no planejamento (repetição, casualização e controle local), ainda assim, pode haver correlação nos erros e, portanto, dependência espacial na área estudada. Se for detectada essa estrutura de auto-correlação e se essa informação for utilizada na análise estatística, estimativas mais eficientes dos contrastes entre as médias dos tratamentos são garantidas, mas se tal estrutura for desconsiderada pode impedir que diferenças reais sejam detectadas. Neste trabalho, foram observadas as coordenadas dos centros das parcelas de um delineamento em blocos ao acaso. A variável resposta, deste experimento, é a concentração de carbono orgânico no solo, sendo as avaliações feitas no início do experimento, ou seja, antes da aplicaçao dos tratamentos, portanto, um ensaio em branco, um ano após a aplicação dos tratamentos e, novamente, depois de mais um ano. Para tanto, foram utilizadas as análises clássica e espacial na comparação dos métodos de estimação de contrastes de médias de tratamentos. O método estudado para a análise clássica, em que considera que os erros são não correlacionados, foi o dos mínimos quadrados ordinários. Já para a análise, levando em consideração a dependência espacial, foram utilizados o modelo geoestatístico, em que consiste na adição de um efeito aleatório com correlação, e o modelo de Papadakis, que consiste na adição de uma covariável construída a partir de observações em parcelas vizinhas. No modelo geoestatístico foi verificada a presença da dependência espacial através dos critérios de informação de Akaike e de informação Bayesiano ou de Schwarz e os métodos testados foram o do variograma seguido de mínimos quadrados generalizados e o da máxima verossimilhança. Para o modelo de Papadakis, foi testada a significância da covariável referente duas médias dos resíduos entre as parcelas vizinhas e a própria parcela tanto no modelo em blocos ao acaso quanto no modelo inteiramente casualizado, e o teste não foi significativo em nenhum dos dois casos. Mesmo assim, os cálculos foram realizados para esse método, mostrando que para esse conjunto de dados, este método não é indicado. Fazendo uso de algumas medidas de comparação desses métodos, para os dados em questão, o método de estimação dos contrastes de médias de tratamentos que apresentou as medidas de comparação mais dispersas foi o do modelo de Papadakis e o menos disperso foi o da máxima verossimilhança. Ainda, pelos intervalos de confiança, observou-se que na análise espacial, outros contrastes diferiram de zero significativamente, além daqueles que foram observados na análise clássica, o que se conclui que quando é levada em consideração a autocorrelação dos erros, os contrastes são estimados com maior eficiência / Not controllable factors is common occur in experiments, they are responsible for the heterogeneity among parcels. Even executing the three experimentation basic principles in the design (repetition, randomization and local control), even so, may have correlation in errors and, therefore, spatial dependence in the area of study. If that autocorrelation structure is detected and if this information is used in statistical analysis, estimates more efficient of contrasts among treatments means are guaranteed, but if this structure is disregarded can prevent that real diferences are detected. In this work, the coordinates of parcels centers in a design of random blocks were observed. The concentration of soil organic carbon is the response variable of this experiment, with the available made at the beginning of the experiment, ie, before the treatments application, therefore, a blank, a year after the treatments application and, again, after a year. Then, the classical and spatial analysis were used to compare the methods of estimation of treatments means contrasts. The method studied for the classical analysis, which considers that the errors are not correlated, was the ordinary least squares. For the analysis, considering the spatial dependence, were used the geostatistical model, where consists in the addition of a random effect with correlation, and the Papadakis model, which consists in the addition of a covariate built from observations in neighbouring. In geostatistical model was verified the spatial dependence through the Akaike and Bayesian or Schwarz criteria of information and the methods tested were the variogram followed by generalized least squares and the maximum likelihood. For the Papadakis model, was tested the significance of covariate referring to the average of residuals among neighbouring parcels and own parcel in the random blocks model and in the completely randomized model, and the test was not significant in any of both cases. Still, the calculus were made for this method, showing that for this data set, this method is not indicated. Using some measures to compare these methods, for these data, the method of estimation of treatments means contrasts which presented the measures of comparison more dispersed was the Papadakis model and the less dispersed was the maximum likelihood. Still, in the confidence intervals, it was observed that in spatial analysis other contrasts di®ered from zero significantly, besides of those which were observed in classical analysis, which concludes that when the autocorrelation of errors is considering, the contrasts are estimated with greater e±ciency.

The central objective of this work is to develop statistical tools for semi-parametric regression models with generalized log-gamma errors under the presence of censored and uncensored observations. The estimates of the parameters are obtained through the multivariate version of Newton-Raphson algorithm and an adequate combination of Fisher Scoring and Backffitting algorithms. Through analytical tools and using simulations the properties of the penalized maximum likelihood estimators are studied. Some diagnostic techniques such as quantile and deviance-type residuals as well as local influence measures are derived. The methodologies are implemented in the statistical computational environment R. The package sglg is developed. Finally, we give some applications of the models to real data. / O objetivo central do trabalho é proporcionar ferramentas estatísticas para modelos de regressão semiparamétricos quando os erros seguem distribução log-gamma generalizada na presença de observações censuradas ou não censuradas. A estimação paramétrica e não paramétrica são realizadas através dos procedimentos Newton - Raphson, escore de Fisher e Backfitting (Gauss - Seidel). As propriedades assintóticas dos estimadores de máxima verossimilhança penalizada são estudadas em forma analítica, bem como através de simulações. Alguns procedimentos de diagnóstico são desenvolvidos, tais como resíduos tipo componente do desvio e resíduo quantílico, bem como medidas de influ\\^encia local sob alguns esquemas usuais de perturbação. Todos procedimentos do presente trabalho são implementados no ambiente computacional R, o pacote sglg é desenvolvido, assim como algumas aplicações a dados reais são apresentadas.

A cana-de-açúcar é uma espécie de elevada importância econômica, uma vez que o país é o maior produtor mundial desta cultura. Atualmente, recebe importância maior devido as questões econômico-ambientais geradas pelo seu principal produto, o etanol. Neste contexto, há um cenário de potencial crescimento para cultura, em que o melhoramento genético pode contribuir com o desenvolvimento de cultivares mais produtivos e eficientes para diversas condições de cultivo. Os programas de melhoramento genético poderiam utilizar as informações obtidas com o mapeamento de QTLs para tornarem-se mais eficientes. Para tanto, faz-se necessário o desenvolvimento de abordagem que permita o mapeamento de QTLs em cana-de-açúcar com maior precisão. Os modelos genéticos-estatisticos desenvolvidos para o mapeamento de QTLs, normalmente são baseados em populações experimentais originárias de linhagens endogâmicas e espécies diplóides. No entanto, para espécies como cana-de-açúcar, eucalipto, maracujá, a obtenção deste tipo de material é impraticável pela alta depressão por endogamia existente. Dessa forma, estudos de mapeamento são conduzidos com uso de progênies de irmãos completos, normalmente fazendo adaptações para que as metodologias existentes possam ser usadas, o que induz a várias desvantagens. Assim, o trabalho apresentou dois objetivos: i) desenvolvimento de uma abordagem para mapeamento de QTLs em progênies de irmãos completos, utilizando mapa integrado e mapeamento por intervalo composto. ii) aplicação do presente modelo em caracteres relacionados a produtividade em cana-de-açúcar. Verificou-se que o novo modelo foi superior as abordagens já existentes na literatura, pois em estudos de simulação os QTLs foram detectados com maior poder estatístico e também com maior precisão. A aplicação do modelo em dados de cana-de-açúcar permitiu a identificação de maior número de QTLs do que a abordagem comumente utilizada para esta cultura. O maior poder estatístico desta metodologia contribuiu diretamente para detecção de novas regiões que apresentam associação com caracteres de produção. Vale destacar que o modelo detectou QTLs com diferentes padrões de segregação, além de indicar a provável existência de QTLs que se expressam ao longo dos cortes. / Sugarcane has great economic importance to Brazil, which is worlds largest producer. Currently, sugarcane receives worldwide attention due to the economic and environmental issues generated by its main product, ethanol. In this context, there is a scenario of potential growth for the culture, in which breeding can contribute to the development of new cultivars, more productive and effective to explore environmental conditions. Breeding programs could use the information obtained form QTL mapping to become more efficient. Thus, it is necessary to develop new statistical methods that allow QTL mapping in sugarcane with more precision. Statistical models developed for QTL mapping are usually based on experimental populations obtained from inbred lines. However, for species such as sugarcane, eucalyptus, passion fruit, inbred lines are not avaliable and then and mapping studies are conducted using full-sib families, usually making adaptations to existing methodologies, leading to several disadvantages since the assumptions are usually unrealist. This work had two objectives: i) develop an approach for mapping QTLs in full-sibs, using integrated map and compositive interval mapping. ii) use this model to map QTL for traits related to productivity in sugarcane. Results showed that the new model provided better results then existing approaches in literature. In simulation studies, all QTL were detected with more statistical power and precision. The application of the model on data from sugarcane has allowed the identification of more QTLs than single marker analysis, which is commonly used. The statistical power contributed to detection of new regions were associated with variation of quantitative traits. The model also detected QTLs with different patterns of segregation, as well as QTL expressed across harvests.

Neste trabalho procurou-se avaliar o processo de construção e aplicação de modelos preditivos no meio florestal. Para tanto, no primeiro artigo parte-se de uma amostra destrutiva de 200 indivíduos de dez espécies arbóreas distintas, originárias do bioma Atlântico, testando-se três modelos teóricos comumente usados na predição de volume e biomassa, sendo a esses adicionados preditores informativos da densidade básica da árvore. Para a avaliação os modelos ajustados foram simuladas três situações preditivas distintas. Os resultados demonstraram que aplicar o modelo em situações distintas a da amostra de ajuste gera viés nas predições que, no entanto, é reduzido com a entrada dos referidos preditores. O segundo artigo apresenta aplicações da calibração do modelo linear de efeito misto na predição do volume em plantios de Eucalyptus grandis em primeira e segunda rotação. Para tanto, partiu-se do modelo de Schumacher e Hall, em sua forma linearizada, para o desenvolvimento modelo de efeitos mistos, que considerou alguns de seus parâmetros como sendo aleatórios ao longo das diferentes fazendas. A calibração foi realizada em nível de fazenda partindo-se de um pequeno número de árvores-amostra. A abordagem foi desenvolvida para modelos univariados de primeira rotação, além de modelos bivariados de duas rotações. Os resultados mostraram que o procedimento de calibração fornece predições mais confiáveis que a dos modelos tradicionais de efeitos fixos em ambas as rotações. O terceiro artigo apresenta aplicações da calibração do modelo linear de efeito misto na predição da biomassa de árvores de espécies nativas numa floresta Ombrófila densa. Partiuse do modelo de potência, em sua forma linearizada, para o desenvolvimento modelo de efeitos mistos e dois níveis: parcela e espécie, O ajuste do modelo foi feito considerando esses dois níveis, mas a calibração foi realizada em cada nível ignorando o efeito do outro, nível. Os resultados mostraram que o procedimento de calibração fornece predições mais confiáveis em nível de espécie que os modelos tradicionais. Em nível de parcela, a calibração não foi efetiva. / In this study we tried to evaluate the process of construction and application of predictive models in forestry. Therefore, in the first paper we started from a destructive sample of 200 individuals from ten different tree species, originating from the Atlantic biome. We tested three theoretical models commonly used to predict volume and biomass, which was added predictors related to tree basic density. To evaluate the models were simulated three different predictive situations. The results showed that applying the model in different situations from the sample generates bias on predictions; however, it is reduced by adding the referred predictors. The second article presents applications of linear mixedeffects models and calibration to predict the volume in Eucalyptus grandis plantations in first and second rotation. Therefore, we started with the model of Schumacher and Hall, in their linearized form to develop the mixed-effects model, which considered some of its parameters as random throughout the different farms. The calibration was performed at the farm level and starting from a small number of sample trees. The approach was developed to first rotation univariate models, and a bivariate model of both rotations. The results showed that the calibration procedure provides more reliable predictions than the traditional fixed effects models in both rotations. The third article presents applications of linear mixedeffects model and calibration to predict the biomass in a rain forest. We started from the power model, in its linearized form, for developing the mixed-effects model considering two levels of grouping: plot and species, Model fitting was made considering these two levels, but the calibration was performed on each level ignoring the other level effect. The results showed that the calibration procedure provides more reliable predictions at species level than traditional models. On the plot level, the calibration was not effective.

Neste trabalho foram revisados os métodos do caminho reverso (RP) e do caminho reverso condicionado (CRP), ambos aplicados à análise e identificação não-paramétrica no domínio da freqüência. A modelagem dinâmica aplicável a uma aeronave rígida também foi revisada. Aplicou-se a abordagem CRP na identificação não-paramétrica das funções de resposta em freqüência de vários modelos simulados, tanto de uma aeronave quanto de modelos de comando de vôo. A maximização da verossimilhança foi aplicada na obtenção de modelos racionais paramétricos no domínio da freqüência, permitindo a transição de um modelo não-paramétrico para outro paramétrico. Desenvolveram-se programas em MATLAB para o cálculo das funções de resposta em freqüência condicionadas, para o cálculo das funções do modelo de aeronave e para a obtenção de modelos racionais paramétricos.

Esta tese apresenta um método de identificação de parâmetros de modelos dinâmicos de aeronaves a partir de dados obtidos em ensaios de vôo. Para esta finalidade o método utiliza a estimação simultânea de estados e parâmetros na minimização de uma função custo baseada na definição do funcional de máxima verossimilhança. Devido a necessidade crescente da obtenção de modelos precisos para controle de aeronaves, principalmente em aeronaves tipo Fly-By-Wire, este algoritmo foi desenvolvido considerando o cenário realista de vôo das aeronaves onde têm-se ruído de estado na equação dinâmica da planta, fazendo uso da interação do Filtro de Kalman e do método de otimização de Gauss-Newton para a obtenção de estimativas paramétricas não polarizadas em ensaios de vôo com turbulência atmosférica. A validação do algoritmo é feita através da implementação de um programa em MATLAB, onde foram realizadas simulações e aplicações do método do Erro Filtrado em dados reais de ensaio de vôo da aeronave Xavante AT-26, ressaltando aspectos referentes à convergência, esforço computacional, estimativas paramétricas e suas respectivas acurácias. Os resultados obtidos neste trabalho ressaltam a aplicabilidade do método do Erro Filtrado verificada através da capacidade preditiva dos modelos dinâmicos resultantes da convergência do algoritmo e dos valores coerentes das estimativas paramétricas obtidas.

A regionalização hidrológica é uma técnica que permite transferir informação de regiões hidrologicamente monitoradas, para regiões com pouco ou sem monitoramento. Sendo assim, é uma ferramenta útil, a qual permite uma avaliação dinâmica dos recursos hídricos. No Brasil e no Estado de Santa Catarina as leis que são as principais referências para a gestão de recursos hídricos utilizam critérios anuais de disponibilidade hídrica, impossibilitando um maior uso em épocas onde a disponibilidade é maior e, assim, afetando o desenvolvimento econômico. As previsões sazonais servem de base para uma gestão e utilização sustentável dos recursos hídricos. A justificativa de não se usar critérios sazonais, talvez seja pelo fato de não existir trabalhos ou ferramentas que contemplam o estado da arte da regionalização hidrológica. O objetivo deste trabalho é fazer a regionalização hidrológica do Estado de Santa Catarina, mediante uma abordagem geoestatística baseada em modelos e na sazonalidade. Foram utilizados estações pluviométricas e fluviométricas disponibilizadas, respectivamente, pela Companhia de Pesquisa de Recursos Minerais (CPRM) e Agência Nacional das Águas (ANA). As estações são distribuídas regularmente e em alta densidade sobre o Estado. Para a modelagem geoestatística, inicialmente foi verificada algumas suposições a serem consideradas, entre elas, a normalidade e a estacionaridade espacial dos dados. Após as suposições terem sido aceitas foi verificado, por meio de testes estatísticos em função da verossimilhança, se a estrutura de dependência espacial do modelo geoestatístico aumentava o desempenho do mesmo, justificando o uso dessa estrutura para a espacialização das variáveis pluviométricas e fluviométricas. Para verificar os pressupostos de uma boa predição, foi avaliada a dispersão dos resíduos das interpolações espaciais, mediante uma validação cruzada. Os resultados mostraram um melhor desempenho para os modelos geoestatísticos com a estrutura de dependência espacial, para todas as variáveis; assim, esses modelos foram utilizados para a interpolação espacial, no qual foi observado pela dispersão dos resíduos uma boa predição. Este trabalho contribui para uma melhor representação espacial de variáveis sazonais no Estado de Santa Catarina e permite um avanço no estado da arte, uma vez que está embasado em critérios de verossimilhança para escolha de modelos que representam melhor o fenômeno estudado no espaço. / Hydrologic regionalization is a technique that allows the transfer of information from regions hydrologically monitored, for regions with little or no monitoring. Therefore, this technique allows a dynamic evaluation of water resources being a useful tool. In Brazil and in Santa Catarina state, the laws that are the main references for the management of water resources use annual criteria of water availability. Thus, using a greater amount of resources when availability is greater is infeasible and affects economic development. Seasonal forecasts provide the basis for sustainable management and use of water resources. The justification for not using seasonal criteria may be because there are no works or tools that contemplate the state of the art of hydrologic regionalization. The aim of this work is to make the hydrologic regionalization of Santa Catarina state, using a geostatistical approach based on models and in seasonality. Data from rain gauge and streamflow stations made available by the Mineral Resources Research Company (CPRM) and National Water Agency (ANA), respectively, were used. These stations have regular distribution and high density within the state. For the geostatistical modeling, some basic assumptions such as data normality and spatial stationarity were verified. After accepting the assumptions it was verified through statistical tests regarding its likelihood, if the structure of spatial dependence of the geostatistical model increase its performance, justifying the use of this structure for the precipitation and streamflow spatialization. To check the assumptions of good prediction, the residue dispersion of the spatial interpolations was evaluated through cross-validation. The results showed a better performance for the geostatiscal models with the spatial dependence structure, both for precipitation and streamflow. Thus, these models were used to the spatial interpolation, observing a good prediction through the residue dispersion. This work contributes to a better spatial representation of seasonal variables in Santa Catarina state and allows an advance in the state of the art, since it is based on likelihood criteria to choose models that better represent the phenomenon studied in space.

A meta principal desse trabalho foi comparar métodos de estimação para coeficientes de herdabilidade para os modelos inteiramente ao acaso e em blocos casualizados. Para os dois casos foram utilizadas as definições de coeficiente de herdabilidade (h2) no sentido restrito, dadas respectivamente, por h2=4 σ2t/(σ2+σ2t) e h2=4 σ2t/(σ2+σ2t+σ2b). . Portanto, é preciso estimar os componentes de variância relativos ao erro experimental (σ2) e ao efeito de tratamentos (σ2t) quando se deseja estimar h2 para o modelo inteiramente ao acaso. Para o modelo para blocos casualizados, além de estimar os últimos dois componentes, é necessário estimar o componente de variância relativo ao efeito de blocos (σ2b). Para atingir a meta estabelecida, partiu-se de um conjunto de dados cujo coeficiente de herdabilidade é conhecido, o que foi feito através da simulação de dados. Foram comparados dois métodos de estimação, o método da análise da variância e método da máxima verossimilhança. Foram feitas 80 simulações, 40 para cada ensaio. Para os dois modelos, as 40 simulações foram divididas em 4 casos contendo 10 simulações. Cada caso considerou um valor distinto para h2, esses foram: h2=0,10; 0,20; 0,30 e 0,40; para cada um desses casos foram fixados 10 valores distintos para o σ2, a saber: σ2=10; 20; 30; 40; 50; 60; 70; 80; 90; 100. Os valores relativos ao σ2 foram encontrados através da equação dada para os coeficientes de herdabilidade, sendo que, para o modelo em blocos casualizados, foi fixado σ2b=20 para todas os 40 casos. Após realizadas as 80 simulações, cada uma obtendo 1000 conjunto de dados, e por conseqüência 1000 estimativas para cada componente de variância e coeficiente de herdabilidade relativos a cada um dos casos, foram obtidas estatísticas descritivas e histogramas de cada conjunto de 1000 estimativas. A comparação dos métodos foi feita através da comparação dessas estatísticas descritivas e histogramas, tendo como referência os valores dos parâmetros utilizados nas simulações. Para ambos os modelos observou-se que os dois métodos se aproximam quanto a estimação de σ2. Para o delineamento inteiramente casualizado, o método da máxima verossimilhança forneceu estimativas que, em média, subestimaram os valores de σ2t, e por conseqüência, tendem a superestimar o h2, o que não acontece para o método da análise da variância. Para o modelo em blocos casualizados, ambos os métodos se assemelham, também, quanto à estimação de σ2t, porém o método da máxima verossimilhança fornece estimativas que tendem a subestimar o σ2b, e e por conseqüência, tendem a superestimar o h2, o que não acontece para o método da análise da variância. Logo, o método da análise da variância se mostrou mais confiável quando se objetiva estimar componentes de variância e coeficientes de herdabilidade para ambos os modelos considerados. / The main aim of this work was to compare methods of estimation of heritability for the 1- way classification and the 2-way crossed classification without interaction. For both cases the definition of heritability (h2) in the narrow sense was used, given respectively, by h2=4σ2t/(σ2+σ2t) e h2=4σ2t/(σ2+σ2t+σ2b). Therefore, there is a need to estimate the components of variance related to the residual (σ2) and the effect of treatments (σ2t) in order to estimate (h2) for the 1-way classification. For the 2-way classification without interaction, there is a need to estimate the component of variance related to the effect of blocks (σ2b) as well as the other two components. To achieve the established aim, a data set with known heritability was used, produced by simulation. Two methods of estimation were compared: the analysis of variance method and the maximum likelihood method. 80 simulations were made, 40 for each classification. For both models, the 40 simulations were divided into 4 different groups containing 10 simulations. Each group considered a different value for h2 (h2=0,10; 0,20; 0,30 e 0,40) and for each one of those cases there were 10 different values fixed for) σ2 (σ2=10; 20; 30; 40; 50; 60; 70; 80; 90; 100). The values for σ2t were found using the equations for the heritability, and for the 2-way crossed classification without interaction, σ2b=20 for all the 40 cases. After the 80 simulations were done, each one obtaining 1000 data sets, and therefore 1000 estimates of each component of variance and the heritability, descriptive statistics and histograms were obtained for each set of 1000 estimates. The comparison of the methods was made based on the descriptive statistics and histograms, using as references the values of the parameters used in the simulations. For both models, the estimates of σ2 were close to the true values. For the 1-way classification, the maximum likelihood method gave estimates that, on average, underestimated the values of σ2t, and therefore the values of h2. This did not happen with the analysis of variance method. For the 2-way crossed classification without interaction, both methods gave similar estimates of σ2t, although the maximum likelihood method gave estimates that tended to underestimate σ2b and therefore to overestimate h2. This did not happen with the analysis of variance method. Hence, the analysis of variance method proved to be more accurate for the estimation of variance components and heritability for both classifications considered in this work.

A avaliação genética dos candidatos à seleção é um processo fundamental ao melhoramento genético de plantas e animais. Em plantas perenes, a seleção propriamente dita deve basear-se nos valores genéticos aditivos (quando o interesse é a propagação sexuada dos indivíduos selecionados) e genotípicos (quando o interesse é a propagação assexuada dos indivíduos selecionados) preditos de todos os indivíduos avaliados em campo. As técnicas ótimas de avaliação genética envolvem simultaneamente a predição de valores genéticos e a estimação de componentes de variância, sob modelos estatísticos em nível de indivíduos. O procedimento ótimo e padrão para predição de valores genéticos é o BLUP (melhor predição linear não viciada) individual, usando estimativas de componentes de variância obtidas pelo método da máxima verossimilhança restrita (REML) sob modelo individual. No presente estudo, foram testados 312 clones de um experimento de Eucalyptus spp in-stalado em Eunápolis, BA, incluindo as espécies grandis, pellita e híbridos urograndis aos 7 anos de idade. Com o objetivo de selecionar os melhores clones foi obtida a Melhor Predição Linear não Viesada (BLUP) dos efeitos genotípicos via metodologia de modelos mistos e estimados os componentes de variância e parâmetros genotípicos pelo processo da Máxima Verossimilhança Restrita (REML). O vetor de soluções das equações de modelos mistos processadas pelo programa SELEGEN, desenvolvido pela Embrapa, apresenta os efeitos genotípicos preditos, ganhos de seleção e valores genotípicos preditos para cada clone. A seleção dos clones com desempenho relativo superior a 80% resultou numa nova média para volume igual a 0,519 m3 correspondendo a um aumento de 22,8% em relação à média das testemunhas (clones de E. grandis, origem Rio Claro), que foi de 0,415 m3, e ganho de 36,8% em relação à média do experimento, que foi equivalente a 0,380 m3. Foram selecionados 26 clones, sendo 23 procedentes da Aracruz (E. urograndis), dois de Avaré (híbridos de E. urophylla) e um originário de Cardwell, Austrália (E. grandis puro). / The genetic evaluation of candidates to the selection is a fundamental process to the genetic improvement of plants and animals. In perennial plants, the selection properly said should be based in the addictive genetic values (when the interest is the sexuated propagation of the selected individuals) and genotypics (when the interest is the vegetative propagation of selected individuals) predicted of all the individuals evaluated in ¯eld. The optimized techniques of genetic evaluation involve the simultaneous prediction of genetic values and the estimate of variance components, under statistical models in individual level. The optimum and standard procedure for prediction of breeding values is the BLUP (best linear unbiased prediction) individual, using estimates of variance components obtained by the method of the restricted maximum likelihood (REML) under individual model. A clonal test of Eucalyptus spp was evaluated in Eunápolis, Bahia state. The objective of this work was selecting the best clones based on Best Lineal Unbiased Prediction (BLUP) of the genotypic effects using the Mixed Models Methodology. The variance components and genotypic parameters were obtained by using the Maximum Restricted Likeli- hood (REML) process. The vector of solutions of mixed models equations, processed by the program SELEGEN, developed by Embrapa, presents the predicted genotypic effects, gain of selection and predicted genotypic values for each clone. The selection of the best clones by the REM/BLUP methodology was e±cient with high gain by selection. The selection of the clones with superior relative acting at 80% resulted in a new average for volume equal to 0,519 m3 corresponding to an increase of 22,8% in relation to the average of the witness (clones of E. grandis, from Rio Claro), and a gain of 36,8% in relation to the average of the experiment, that was equivalent at 0,380 m3. From total, 26 clones were selected, being 23 of Aracruz (E. urograndis), 2 of Avaré (hybrid of E. urophylla) and 1 of Cardwell, Australia (E. grandis).

Dados binários ou dicotômicos são comuns em muitas áreas das ciências, nas quais, muitas vezes, há interesse em registrar a ocorrência, ou não, de um evento particular. Por outro lado, quando cada unidade amostral é avaliada em mais de uma ocasião no tempo, tem-se dados longitudinais ou medidas repetidas no tempo. é comum também, nesses estudos, se ter uma ou mais variáveis explicativas associadas às variáveis respostas. As variáveis explicativas podem ser dependentes ou independentes do tempo. Na literatura, há técnicas disponíveis para a modelagem e análise desses dados, sendo os modelos disponíveis extensões dos modelos lineares generalizados. O enfoque do presente trabalho é dado aos modelos lineares generalizados de transição para a análise de dados longitudinais envolvendo uma resposta do tipo binária. Esses modelos são baseados em processos estocásticos e o interesse está em modelar as probabilidades de mudanças ou transições de categorias de respostas dos indivíduos no tempo. A suposição mais utilizada nesses processos é a da propriedade markoviana, a qual condiciona a resposta numa dada ocasião ao estado na ocasião anterior. Assim, são revistos os fundamentos para se especificar tais modelos, distinguindo-se os casos estacionário e não-estacionário. O método da máxima verossimilhança é utilizado para o ajuste dos modelos e estimação das probabilidades. Adicionalmente, apresentam-se testes assintóticos para comparar tratamentos, baseados na razão de chances e na diferença das probabilidades de transição. Outra questão explorada é a combinação do modelo de efeitos aleatórios com a do modelo de transição. Os métodos são ilustrados com um exemplo da área da saúde. Para esses dados, o processo é considerado estacionário de ordem dois e o teste proposto sinaliza diferença estatisticamente significativa a favor do tratamento ativo. Apesar de ser uma abordagem inicial dessa metodologia, verifica-se, que os modelos de transição têm notável aplicabilidade e são fontes para estudos e pesquisas futuras. / Binary or dichotomous data are quite common in many fields of Sciences in which there is an interest in registering the occurrence of a particular event. On the other hand, when each sampled unit is evaluated in more than one occasion, we have longitudinal data or repeated measures over time. It is also common, in longitudinal studies, to have explanatory variables associated to response measures, which can be time dependent or independent. In the literature, there are many approaches to modeling and evaluating these data, where the models are extensions of generalized linear models. This work focus on generalized linear transition models suitable for analyzing longitudinal data with binary response. Such models are based on stochastic processes and we aim to model the probabilities of change or transitions of individual response categories in time. The most used assumption in these processes is the Markov property, in which the response in one occasion depends on the immediately preceding response. Thus we review the fundamentals to specify these models, showing the diferences between stationary and non-stationary processes. The maximum likelihood approach is used in order to fit the models and estimate the probabilities. Furthermore, we show asymptotic tests to compare treatments based on odds ratio and on the diferences of transition probabilities. We also present a combination of random-efects model with transition model. The methods are illustrated with health data. For these data, the process is stationary of order two and the suggested test points to a significant statistical diference in favor of the active treatment. This work is an initial approach to transition models, which have high applicability and are great sources for further studies and researches.