Contributions to the theory of maximum entropy estimation for ill-posed models

As técnicas estatísticas são fundamentais em ciência e a análise de regressão linear é, quiçá, uma das metodologias mais usadas. É bem conhecido da literatura que, sob determinadas condições, a regressão linear é uma ferramenta estatística poderosíssima. Infelizmente, na prática, algumas dessas condições raramente são satisfeitas e os modelos de regressão tornam-se mal-postos, inviabilizando, assim, a aplicação dos tradicionais métodos de estimação. Este trabalho apresenta algumas contribuições para a teoria de máxima entropia na estimação de modelos mal-postos, em particular na estimação de modelos de regressão linear com pequenas amostras, afetados por colinearidade e outliers. A investigação é desenvolvida em três vertentes, nomeadamente na estimação de eficiência técnica com fronteiras de produção condicionadas a estados contingentes, na estimação do parâmetro ridge em regressão ridge e, por último, em novos desenvolvimentos na estimação com máxima entropia. Na estimação de eficiência técnica com fronteiras de produção condicionadas a estados contingentes, o trabalho desenvolvido evidencia um melhor desempenho dos estimadores de máxima entropia em relação ao estimador de máxima verosimilhança. Este bom desempenho é notório em modelos com poucas observações por estado e em modelos com um grande número de estados, os quais são comummente afetados por colinearidade. Espera-se que a utilização de estimadores de máxima entropia contribua para o tão desejado aumento de trabalho empírico com estas fronteiras de produção. Em regressão ridge o maior desafio é a estimação do parâmetro ridge. Embora existam inúmeros procedimentos disponíveis na literatura, a verdade é que não existe nenhum que supere todos os outros. Neste trabalho é proposto um novo estimador do parâmetro ridge, que combina a análise do traço ridge e a estimação com máxima entropia. Os resultados obtidos nos estudos de simulação sugerem que este novo estimador é um dos melhores procedimentos existentes na literatura para a estimação do parâmetro ridge. O estimador de máxima entropia de Leuven é baseado no método dos mínimos quadrados, na entropia de Shannon e em conceitos da eletrodinâmica quântica. Este estimador suplanta a principal crítica apontada ao estimador de máxima entropia generalizada, uma vez que prescinde dos suportes para os parâmetros e erros do modelo de regressão. Neste trabalho são apresentadas novas contribuições para a teoria de máxima entropia na estimação de modelos mal-postos, tendo por base o estimador de máxima entropia de Leuven, a teoria da informação e a regressão robusta. Os estimadores desenvolvidos revelam um bom desempenho em modelos de regressão linear com pequenas amostras, afetados por colinearidade e outliers. Por último, são apresentados alguns códigos computacionais para estimação com máxima entropia, contribuindo, deste modo, para um aumento dos escassos recursos computacionais atualmente disponíveis.

An alternative benchmarking approach for electricity utility regulation using maximum entropy

The main purpose of this study is to present an alternative benchmarking approach that can be used by national regulators of utilities. It is widely known that the lack of sizeable data sets limits the choice of the benchmarking method and the specification of the model to set price controls within incentive-based regulation. Ill-posed frontier models are the problem that some national regulators have been facing. Maximum entropy estimators are useful in the estimation of such ill-posed models, in particular in models exhibiting small sample sizes, collinearity and non-normal errors, as well as in models where the number of parameters to be estimated exceeds the number of observations available. The empirical study involves a sample data used by the Portuguese regulator of the electricity sector to set the parameters for the electricity distribution companies in the regulatory period of 2012-2014. DEA and maximum entropy methods are applied and the efficiency results are compared.

Ecological and biotechnological potential of sponge microbiome

Marine sponges harbor microbial communities of immense ecological and biotechnological importance. Recently, they have been focus of heightened attention due to the wide range of biologically active compounds with potential application, particularly, in chemical, cosmetic and pharmaceutical industries. However, we still lack fundamental knowledge of their microbial ecology and biotechnological potential. The development of high-throughput sequencing technologies has given rise to a new range of tools that can help us explore the biotechnological potential of sponges with incredible detail. Metagenomics, in particular, has the power to revolutionize the production of bioactive compounds produced by unculturable microorganisms. It can offer the identification of biosynthetic genes or gene clusters that can be heterologously expressed on a cultivable and suitable host. This review focus on the exploration of the biotechnological potential of sponge-associated microorganisms, and integration of molecular approaches, whose increasing efficiency can play an essential role on achieving a sustainable source of natural products.

Potential of incorporating ocean currents in fishing vessels

The fishing sector has been suffering a strong setback, with reduction in fishing stocks and more recently with the reduction of the fishing fleet. One of the most important factors for this decrease, is related to the continuous difficulty to find fish with quality and quantity, allowing the sector work constantly all year long. However other factors are affecting negatively the fishing sector, in particular the huge maintenance costs of the ships and the high diary costs that are necessary for daily work of each vessel. One of the main costs associated with daily work, is the fuel consumption. As an example, one boat with 30 meters working around 17 hours every day, consumes 2500 liters of fuel/day. This value is very high taking into account the productivity of the sector. Supporting this premise was developed a project with the aim of reducing fuel consumption in fishing vessels. The project calls “ShipTrack” and aims the use of forecasts of ocean currents in the routes of the ships. The objective involves the use of ocean currents in favor, and avoiding ocean currents against, taking into account the course of the ship, in order to reduce fuel consumption and increase the ship speed. The methodology used underwent the creation of specific Software, in order to optimize routes, taking into account the forecasts of the ocean currents. These forecasts are performed using numerical modelling, methodology that become more and more important in all communities, because through the modeling, it can be analyzed, verified and predicted important phenomena to all the terrestrial ecosystem. The objective was the creation of Software, however its development was not completed, so it was necessary a new approach in order to verify the influence of the ocean currents in the navigation of the fishing ship "Cruz de Malta". In this new approach, and during the various ship routes it was gathering a constant information about the instant speed, instantaneous fuel consumption, the state of the ocean currents along the course of the ship, among other factors. After 4 sea travels and many routes analyzed, it was possible to verify the influence of the ocean currents in the Ship speed and in fuel consumption. For example, in many stages of the sea travels it was possible to verify an increase in speed in zones where the ocean currents are in favor to the ships movements. This incorporation of new data inside the fishing industry, was seen positively by his players, which encourages new developments in this industry.