1000 resultados para Poisson, Distribuição de


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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

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O objetivo deste documento é mostrar o potencial da integração de um sistema de informações geográficas (SIG) com um modelo de probabilidade, usando a distribuição de Poisson, para espacializar variáveis discretas. Modelos estatísticos são ferramentas importantes no estudo de variáveis ambientais, principalmente com a crescente importância da valoração do capital ambiental. A distribuição do Poisson é um bom modelo estatístico para manejo de variáveis discretas, pois mostra seu comportamento. Um passo posterior seria saber como essas variáveis se comportam no espaço, mostrando sua distribuição espacial. Nesse caso, os sistemas de informações geográficas (SIG) são bastante eficientes (Miranda, 2005). Para testar o uso de ambas as ferramentas e mostrar sua eficiência, este trabalho traz uma implementação específica usando uma variável ambiental discreta, secas mensais.

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Propomos uma idealização da situação em que uma macromolécula é ionizada em um solvente. Neste modelo a área da superfície da molécula é suposta ser grande com respeito a seu diâmetro. A molécula é considerada como um dielétrico com uma distribuição de cargas em sua superfície. Utilizando as condições de transmissão, a distribuição de Boltzmann no solvente e resultados recentes sobre espaços de Sobolev no contexto de espaços métricos, bem como de integração sobre superfícies irregulares, o problema é formulado em forma variacional. Resultados clássicos do cálculo de variações permitem a resolução analítica do problema.

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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O estudo da distribuição espacial da lagarta-do-cartucho, Spodoptera frugiperda (J.E. Smith), na cultura do milho é fundamental para garantir a utilização de estratégias de controle, otimização de técnicas de amostragem, determinação de danos econômicos e incorporação da dinâmica espacial dentro do modelo populacional. O experimento foi conduzido em três campos contendo 100 parcelas cada, sendo amostradas 10 plantas ao acaso por parcela, num total de 1000 plantas por campo em cinco datas de amostragem. Foram contados o número de lagartas pequenas (menor que 10 mm) e grandes (maior que 10 mm) por planta. As lagartas pequenas apresentaram um ajuste muito bom à distribuição binomial negativa e não à Poisson, indicando que esta categoria larval encontra-se agregada no campo. Os números de lagartas grandes por planta ajustaram-se razoavelmente à distribuição binomial negativa, com algumas datas ajustando-se à distribuição de Poisson. Portanto, as lagartas pequenas (alta densidade populacional) têm distribuição agregada no campo, enquanto que as lagartas grandes (baixa densidade populacional) podem ser mais dispersas no campo, tendendo à aleatoriedade.

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O conhecimento do modelo de distribuição espacial de pragas na cultura é fundamental para estabelecer um plano adequado de amostragem seqüencial e, assim, permitir a correta utilização das estratégias de controle e a otimização das técnicas de amostragem. Esta pesquisa objetivou estudar a distribuição espacial de lagartas de Alabama argillacea (Hübner) na cultura do algodoeiro, cultivar CNPA ITA-90. A coleta de dados ocorreu durante o ano agrícola de 1998/99 na Fazenda Itamarati Sul S.A., localizada no município de Ponta Porã, MS, em três diferentes áreas de 10.000 m² cada uma. Cada área amostral foi composta de 100 parcelas com 100 m² cada. Foi realizada semanalmente a contagem das lagartas pequenas, médias e grandes, encontradas em cinco plantas por parcela. Os índices de agregação (razão variância/média e índice de Morisita), o teste de qui-quadrado com o ajuste dos valores encontrados e esperados às distribuições teóricas de freqüência (Poisson, binomial positiva e binomial negativa), mostraram que todos os estádios das lagartas estão distribuídos de acordo com o modelo de distribuição contagiosa, ajustando-se ao padrão da Distribuição Binomial Negativa durante todo o período de infestação.

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INTRODUÇÃO: A malaria é uma doença endêmica na região da Amazônia Brasileira, e a detecção de possíveis fatores de risco pode ser de grande interesse às autoridades em saúde pública. O objetivo deste artigo é investigar a associação entre variáveis ambientais e os registros anuais de malária na região amazônica usando métodos bayesianos espaço-temporais. MÉTODOS: Utilizaram-se modelos de regressão espaço-temporais de Poisson para analisar os dados anuais de contagem de casos de malária entre os anos de 1999 a 2008, considerando a presença de alguns fatores como a taxa de desflorestamento. em uma abordagem bayesiana, as inferências foram obtidas por métodos Monte Carlo em cadeias de Markov (MCMC) que simularam amostras para a distribuição conjunta a posteriori de interesse. A discriminação de diferentes modelos também foi discutida. RESULTADOS: O modelo aqui proposto sugeriu que a taxa de desflorestamento, o número de habitants por km² e o índice de desenvolvimento humano (IDH) são importantes para a predição de casos de malária. CONCLUSÕES: É possível concluir que o desenvolvimento humano, o crescimento populacional, o desflorestamento e as alterações ecológicas associadas a estes fatores estão associados ao aumento do risco de malária. Pode-se ainda concluir que o uso de modelos de regressão de Poisson que capturam o efeito temporal e espacial em um enfoque bayesiano é uma boa estratégia para modelar dados de contagem de malária.

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Pós-graduação em Agronomia (Entomologia Agrícola) - FCAV

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Pós-graduação em Física - IGCE

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Agronomia (Produção Vegetal) - FCAV