Análise conjunta de regressões : ajustamento e zonagem agrícola

A Análise conjunta de regressões, ACR, é uma técnica utitilizada para estudar a interação gentipo x ambiente baseada em regressões. Nesta técnica ajusta-se uma regressão linear por cultivar. Nestas regressões a variável controlada é o índice ambiental que mede a produtividade dos vários ambientes. Nas culturas anuais, os ambientes compreendem aos pares (local, ano). Os valores dos índices ambientais e dos coeficientes das regressões são ajustados simultaneamente. Até agora a ACR tem sido aplicada a uma única cultura de cada vez. Neste trabalho vamos procurar ultrapassar essa limitação através da modelação dos logaritmos dos índices ambientais tendo-se desenvolvido um modelo da forma: zi, j  v  l j  j , i  1,...,n, J  1,...,n onde zi , j é o logaritmo do índice ambiental para o i-essimo ambiente na j  essima cultura , v um valor médio geral , li j  essimo cultivar. o efeito do i  essimo local e  j o efeito do Ao utilizar esta modelação, os locais corresponderão a estações experimentais de forma a poder-se ter várias culturas no mesmo local. Ora, as estações experimentais são escolhidas por forma a serem representativas das regiões onde estão implantadas. Assim, os índices ambientais correspondentes às várias estações experimentais e, consequentemente, às respetivas regiões, pudesse ser utilizados para agrupar regiões contíguas com índices semelhantes obtendo-se assim, um elemento interessante para a Zonagem agrícola no que diz respeito às culturas que se trabalha. Pode-se ainda procurar uma Zonagem para grupos de cultivares. Por exemplo, adiante trabalharemos com dados da cevada e trigo os quais são cereais. ABSTRACT: Joint Regression Analysis, JRA, is one of the techniques for the study of genotypeXenvironment interaction based on the use of regressions .In JRA a linear regression of the yields of each cultivar on a controlled variable, the environment index ,is adjusted .The index miss erasures the productivity of each environment .In yearly cultures the environments correspond to the pairs (location ,years) .These indexes and the correlation coefficients are adjusted simultaneously. Up to now JRA has been applied to single crops .Now we try to overcome this restriction through modeling of the logarithms of the environmental indexes .We developed a model τ i , j = v + l j +λ j , i = 1,..., b, J = 1,...J where τ i , j is the logarithm of the environmental index for the i-th environment and the j-th crop , v is the general mean , li is the effect of the i-th environment and λ j is the effect of the j-th crop . When applying this model the location will correspond to experimental situations in order to have several crops in the same locations .Now experimental stations are chosen to be representative of the regions in which they are located .Then the l1 ,..., lb can be used to group contiguous regions with similar location effects .We thus get an useful tool for Agricultural Zoning for the crops we used or, even, for the group to which those crops belong . For instance we worked with barley and wheat that are cereals.

Determinantes da estrutura de capitais do sector bancário português

Este estudo tem como objectivo analisar quais os factores que determinam a estrutura de capitais do sector bancário Português. Com o intuito de atingir o objectivo e assumindo a existência de uma estrutura óptima de capitais, recorrer-se-á ao modelo de regressão linear múltipla para verificar a aderência do processo de decisão às teorias acerca da estrutura de capitais, bem como quais dos factores analisados a afectarão significativamente. Os resultados obtidos sugerem que a rendibilidade, a dimensão, o risco e a tangibilidade são os principais determinantes da estrutura de capitais do sector bancário português. ABSTRACT: The main aim for this study is to verify which determinants influence the Portuguese bank's capital structure. ln order to achieve the above mentioned aim and assuming an optimal capital structure, we will apply a multiple linear regression model with the purpose of proving the capital structure theories existence and to observe which determinants influence it. The obtained results mention that profitability, size, risk and tangibility are the principal determinants of Portuguese bank's capital structure.

Business angels: a forma como o empresário, o investidor e a empresa influenciam o montante investido

Este estudo pretende determinar a influência das características do empresário, das características do investidor e das características da empresa sobre o montante inicialmente investido pelos BA. Para esse efeito, recorreu-se a uma amostra extraída da base de dados da Kauffman Foundation, cujos dados dizem respeito a BA dos E.U.A.. Analisaram-se as estatísticas descritivas e as hipóteses foram testadas através de seis modelos de regressão linear múltipla. Os resultados obtidos mostram que seis dos nove fatores identificados dizem respeito ao empresário e à equipa de gestão; ABSTRACT: This study aims to determine the influence of entrepreneur characteristics, investor characteristics and the characteristics of the company on the amount initially invested by BA. For this purpose, we used a sample extracted from Kauffman Foundation database, whose data refer to BA from the United States of America. We performed descriptive statistics and hypotheses were tested through six models of multiple linear regression. The results show that six of the nine factors identified are related to the entrepreneur and management team.

Análise Exploratória da Métrica de Superfície Topográfica para Previsão do Nível Freático - Aplicação a um Sistema Cársico e Rochas Fracturadas

Partindo da premissa de que não só o nível freático acompanha a linha topográfica do terreno, mas também a direcção de escorrência das bacias subterrâneas tende a coincidir com a direcção predominante de escorrência das bacias hidrográficas à superfície, principalmente em aquíferos fracturados, foi realizado um estudo com o objectivo de definir um modelo explicativo do nível freático no sistema aquífero Estremoz-Cano e no sector pouco produtivo das rochas ígneas e metamórficas da Zona de Ossa Morena (ZOM), em função das característica métricas do terreno, aferidas a partir da uma análise espacial raster, com multi-resolução, gradativa e interpolativa. Diferentes modelos foram criados e testados a partir dos dados do nível hidroestático, da elevação do terreno e de indíces métricos do terreno computados a partir de uma superfície digital de terreno hidrologicamente funcional. A análise estatística das variáveis independentes computadas permitiu concluir que o nível hidrostático (NHE) é extremamente correlacionável com o índice de convexidade calculado (Convex) e a elevação do terreno numa Regressão Linear do Tipo Piecewise.

Use of Coarse-resolution models of species' distributions to guide local conservation inferences

Distribution models are used increasingly for species conservation assessments over extensive areas, but the spatial resolution of the modeled data and, consequently, of the predictions generated directly from these models are usually too coarse for local conservation applications. Comprehensive distribution data at finer spatial resolution, however, require a level of sampling that is impractical for most species and regions. Models can be downscaled to predict distribution at finer resolutions, but this increases uncertainty because the predictive ability of models is not necessarily consistent beyond their original scale. We analyzed the performance of downscaled, previously published models of environmental favorability (a generalized linear modeling technique) for a restricted endemic insectivore, the Iberian desman (Galemys pyrenaicus), and a more widespread carnivore, the Eurasian otter ( Lutra lutra), in the Iberian Peninsula. The models, built from presence–absence data at 10 × 10 km resolution, were extrapolated to a resolution 100 times finer (1 × 1 km). We compared downscaled predictions of environmental quality for the two species with published data on local observations and on important conservation sites proposed by experts. Predictions were significantly related to observed presence or absence of species and to expert selection of sampling sites and important conservation sites. Our results suggest the potential usefulness of downscaled projections of environmental quality as a proxy for expensive and time-consuming field studies when the field studies are not feasible. This method may be valid for other similar species if coarse-resolution distribution data are available to define high-quality areas at a scale that is practical for the application of concrete conservation measures