Aplicação da distribuição de poisson para determinação de estoque mínimo de itens de MRO de baixo giro aplicados em manutenção de ativos industriais

Pós-graduação em Engenharia de Produção - FEB

Distribuição espacial de Dilobopterus costalimai young (Hemiptera: Cicadellidae) em citros na região de Taquaritinga, SP

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

Distribuição Espacial da Lagarta-do-Cartucho, Spodoptera frugiperda (J.E. Smith) (Lepidoptera: Noctuidae), na Cultura do Milho

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.

Distribuição espacial de Quesada gigas (Oliver, 1790) (Hemiptera: Cicadidae) na cultura do café

Pós-graduação em Agronomia (Entomologia Agrícola) - FCAV

Extensões da distribuição de Lindley para análise de dados de sobrevivência

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Spatial pattern detection modeling of thrips (Thrips tabaci) on onion fields

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Caracterização do risco de hematomas em carcaças bovinas

Pós-graduação em Zootecnia - FCAV

Análise bayesiana de dados espaciais explorando diferentes estruturas de variância

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Melhoria do planejamento para o fornecimento de materiais de modificações em aeronaves executivas

This paper presents a material demand forecasting to executive aircrafts modifications, the objective was to determinate a cadence of kits of materials in order reduce over stock, but also keeping the customer quality support. This work was motivated by the strong tendency that the market has to cut costs, especially those that do not add value to the product, waste. To solve the problem the Poisson probability distribution was used and also the error measures MPE, MAPE and MSE. At the end, after some adjustments, we found a satisfactory model for the problem

Estudo do método Monte Carlo e sua aplicação no modelo SIR

In this work we present a discussion and the results of the simulation of disease spread using the Monte Carlo method. The dissemination model is the SIR model and presents as main characteristic the disease evolution among individuals of the population subdivided into three groups: susceptible (S), infected (I) and recovered (R). The technique used is based on the introduction of transition probabilities S-> I and I->R to do the spread of the disease, they are governed by a Poisson distribution. The simulation of the spread of disease was based on the randomness introduced, taking into account two basic parameters of the model, the power of infection and average time of the disease. Considering appropriate values of these parameters, the results are presented graphically and analysis of these results gives information on a group of individuals react to the changes of these parameters and what are the chances of a disease becoming a pandemic

Aplicação da Teoria das Filas no caixa rápido de um supermercado: estudo de caso microeconômico

A Pesquisa Operacional (PO) oferece ferramentas, usando modelos matemáticos, que descrevem situações do mundo real das empresas e do governo. Estes modelos permitem otimizar lucros ou minimizar custos através da Programação Linear (PL), considerada a maior descoberta da matemática aplicada do século XX. Sua aplicabilidade é imensa e a programação computacional é simples. Por exemplo, o uso de software como o Excel, garante encontrar a solução para problemas que podem envolver um número grande de variáveis e assim auxiliar os agentes na tomada de decisão. Vários Prêmios Nobel em Economia tiveram a PL envolvido em seu conteúdo, por exemplo, os prêmios dados a Leonid Kantorovich, Leonid Hurwicz, Tjalling Koopmans Kenneth, Kenneth J. Arrow e Robert Dorfman, Paul Samuelson e Robert Solow. A Teoria das Filas, utilizada neste trabalho, é uma ferramenta da PO que envolve distribuição de probabilidades e permite investigar a chegada e atendimento de clientes, a partir de certos números de canais disponíveis. O caso em análise é uma fila do caixa rápido do supermercado Oba Hortifruti, localizado na cidade de Indaiatuba - São Paulo. A fila possui característica M/M/1, no qual o primeiro M denota que a chegada de clientes à fila segue uma distribuição de Poisson, o segundo M denota que o tempo de atendimento dos clientes segue a distribuição Exponencial e o 1 significa que há apenas um canal de atendimento. A aplicação desta ferramenta sugere uma otimização do serviço para que o mesmo se torne estável (objetivo qualitativo), gerando assim uma maior satisfação do cliente com o atendimento, podendo elevar a margem de lucro do estabelecimento em estudo (objetivo quantitativo)

Estrutura da população e epidemiologia de Moniliophthora roreri no Magdalena Medio Colombiano

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Distribuição espacial de Oncometopia facialis (Signoret) (Hemiptera: Cicadellidae) em pomar cítrico

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

Distribuição espacial de Alabama argillacea (Hübner) (Lepidoptera: Noctuidae) em algodoeiro

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.

Use of Poisson spatiotemporal regression models for the Brazilian Amazon Forest: malaria count data

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.