2 resultados para Weibull-jakauma
em Biblioteca de Teses e Dissertações da USP
Resumo:
Neste trabalho, foi proposta uma nova família de distribuições, a qual permite modelar dados de sobrevivência quando a função de risco tem formas unimodal e U (banheira). Ainda, foram consideradas as modificações das distribuições Weibull, Fréchet, half-normal generalizada, log-logística e lognormal. Tomando dados não-censurados e censurados, considerou-se os estimadores de máxima verossimilhança para o modelo proposto, a fim de verificar a flexibilidade da nova família. Além disso, um modelo de regressão locação-escala foi utilizado para verificar a influência de covariáveis nos tempos de sobrevida. Adicionalmente, conduziu-se uma análise de resíduos baseada nos resíduos deviance modificada. Estudos de simulação, utilizando-se de diferentes atribuições dos parâmetros, porcentagens de censura e tamanhos amostrais, foram conduzidos com o objetivo de verificar a distribuição empírica dos resíduos tipo martingale e deviance modificada. Para detectar observações influentes, foram utilizadas medidas de influência local, que são medidas de diagnóstico baseadas em pequenas perturbações nos dados ou no modelo proposto. Podem ocorrer situações em que a suposição de independência entre os tempos de falha e censura não seja válida. Assim, outro objetivo desse trabalho é considerar o mecanismo de censura informativa, baseado na verossimilhança marginal, considerando a distribuição log-odd log-logística Weibull na modelagem. Por fim, as metodologias descritas são aplicadas a conjuntos de dados reais.
Resumo:
A floresta Amazônica possui um papel ambiental, social e econômico importante para a região, para o país e para o mundo. Dessa forma, técnicas de exploração que visam a diminuição dos impactos causados à floresta são essenciais. Com isso, o objetivo dessa tese é comparar a Exploração de Impacto Reduzido com a Exploração Convencional na Amazônia brasileira através de modelos empíricos de árvore individual de crescimento e produção. O experimento foi instalado na fazenda Agrossete, localizada em Paragominas - PA. Em 1993, três áreas dessa fazenda foram selecionadas para exploração. Na primeira área, 105 hectares foram explorados através da Exploração de Impacto Reduzido. Na segunda área, 75 hectares foram submetidos à Exploração Convencional. E, por fim, a terceira área foi mantida como área testemunha. A coleta de dados de diâmetro à altura do peito e a identificação das espécies dentro de uma parcela de 24,5 hectares, instalada aleatoriamente em cada área, foi realizada nos anos de 1993 (antes da colheita), 1994 (seis meses depois da colheita), 1995, 1996, 1998, 2000, 2003, 2006 e 2009. Dessa forma, as três áreas foram comparadas através do ajuste de um modelo de incremento diamétrico, considerando que efeito estocástico podia assumir outras quatro distribuições além da distribuição normal, de um modelo de probabilidade de mortalidade e de um modelo de probabilidade de recrutamento. O comportamento do incremento diamétrico indicou que as áreas que foram submetidas a exploração possuem o mesmo comportamento em quase todos os grupos de espécies, com exceção do grupo de espécies intermediárias. Os indivíduos que são submetidos a exploração possuem um maior crescimento em diâmetros quando comparados com área que não sofreu exploração. Além disso, assumir o efeito estocástico com distribuição Weibull melhorou o ajuste dos modelos. Em relação à probabilidade de mortalidade, novamente as áreas que sofreram exploração possuem comportamento semelhante quanto à mortalidade, mas diferente da área que não foi explorada, sendo que os indivíduos localizados nas áreas exploradas possuem uma maior probabilidade de morte em relação aos presentes na área não explorada. Os modelos de probabilidade de recrutamento indicaram diferença apenas entre as áreas exploradas e a área controle. Sendo que, as áreas exploradas apresentaram uma maior taxa de recrumento em comparação a área não explorada. Portanto, o comportamento individual das árvores após a exploração é o mesmo na Exploração Convencional e na Exploração de Impacto Reduzido.