62 resultados para Studentized residuals
Resumo:
O setor citrícola enfrenta sérios problemas representados por doenças de flores e frutos jovens que, além de diminuir a produtividade, depreciam os frutos pelo aspecto que conferem aos mesmos. Tais doenças são representadas, principalmente, pela mancha preta dos frutos cítricos (MPC) e pela queda prematura dos frutos cítricos (QPFC), onde a medida predominante de controle é a pulverização com produtos químicos. Entretanto, os custos financeiros e ambientais de aplicações com tais produtos, aliado às crescentes restrições à presença de resíduos, estão a exigir o estudo de novas alternativas. Entre estas, o controle biológico surge como alternativa importante. Sabendo-se que, o conhecimento da biodiversidade dos seres vivos é importante para determinação de suas funções potenciais, o presente trabalho teve por objetivo estudar a diversidade genética, através de marcadores moleculares AFLP, de 32 isolados de B. subtilis com a finalidade de se encontrar, dentre os mesmos, um (ou mais isolados) que apresentasse maior similaridade com o isolado ACB-69, o qual apresenta potencial para o controle da doença. Diante disso, os resultados obtidos neste trabalho, permitiram concluir que: a) os isolados de B. subtilis estudados agruparam-se no filograma de distância genética, independente da procedência ou do hospedeiro; b) os isolados ACB-69 e ACB-83, com potenciais para o controle da queda prematura dos frutos cítricos, compartilham da mesma ancestralidade, o que pode ser inferido pela metodologia aplicada; c) em termos biológicos; o isolado ACB-83 merece mais estudos quanto à viabilidade de controle de doenças de citros, como a queda prematura dos frutos cítricos e a manha preta dos frutos cítricos, sob condições de campo.
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Foram utilizados cinco bovinos fistulados no rúmen para se determinar a degradação da cana-de-açúcar em dietas com diferentes fontes de proteína degradável, por meio do método de incubação de sacos de náilon. Os tratamentos estudados foram: cana e uréia; cana e farelo de soja; cana, farelo de soja e uréia; cana e glúten de milho; cana, glúten de milho e uréia. Após um período de adaptação de 14 dias, iniciou-se a incubação dos sacos de náilon, nos tempos de 3, 6, 12, 24, 48, 72, 96 e 120 horas. Após o período de incubação, foram determinados o pH e a concentração de amônia no fluido ruminal, em amostras retiradas 0, 3, 6, 9, 12, 15, 18 e 21 horas após a alimentação. O delineamento estatístico utilizado foi o de blocos casualizados, com tratamentos como parcelas e tempos como subparcelas. A concentração de amônia foi mais elevada nos tratamentos com maior quantidade de proteína degradável, porém não houve efeito significativo para os tratamentos. Para os valores de pH, houve significância, apresentando valores mais elevados para os tratamentos com maior quantidade de proteína degradável. Não se observou efeito significativo das diferentes fontes de nitrogênio sobre a degradação da matéria seca e da fibra em detergente neutro da cana-de-açúcar, sendo que a degradabilidade dessas duas frações variou apenas com o tempo de incubação. Os resultados do experimento não comprovaram o princípio de que a maior quantidade de proteína degradável no rúmen possa induzir maior degradação da FDN da dieta.
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Foram utilizados 35.732 registros de peso do nascimento aos 660 dias de idade de 8.458 animais da raça Tabapuã para estimar funções de covariância utilizando modelos de regressão aleatória sobre polinômios de Legendre. Os modelos incluíram: como aleatórios, os efeitos genético aditivo direto, materno, de ambiente permanente de animal e materno; como fixos, os efeitos de grupo de contemporâneo; como covariáveis, a idade do animal à pesagem e a idade da vaca ao parto (linear e quadrática); e sobre a idade à pesagem, polinômio ortogonal de Legendre (regressão cúbica) foi considerado para modelar a curva média da população. O resíduo foi modelado considerando sete classes de variância e os modelos foram comparados pelos critérios de informação Bayesiano de Schwarz e Akaike. O melhor modelo apresentou ordens 4, 3, 6, 3 para os efeitos genético aditivo direto e materno, de ambiente permanente de animal e materno, respectivamente. As estimativas de covariância e herdabilidades, obtidas utilizando modelo bicaracter, e de regressão aleatória foram semelhantes. As estimativas de herdabilidade para o efeito genético aditivo direto, obtidas com o modelo de regressão aleatória, aumentaram do nascimento (0,15) aos 660 dias de idade (0,45). Maiores estimativas de herdabilidade materna foram obtidas para pesos medidos logo após o nascimento. As correlações genéticas variaram de moderadas a altas e diminuíram com o aumento da distância entre as pesagens. A seleção para maiores pesos em qualquer idade promove maior ganho de peso do nascimento aos 660 dias de idade.
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
Genetic and environmental heterogeneity of residual variance of weight traits in Nellore beef cattle
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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A main purpose of a mathematical nutrition model (a.k.a., feeding systems) is to provide a mathematical approach for determining the amount and composition of the diet necessary for a certain level of animal productive performance. Therefore, feeding systems should be able to predict voluntary feed intake and to partition nutrients into different productive functions and performances. In the last decades, several feeding systems for goats have been developed. The objective of this paper is to compare and evaluate the main goat feeding systems (AFRC, CSIRO, NRC, and SRNS), using data of individual growing goat kids from seven studies conducted in Brazil. The feeding systems were evaluated by regressing the residuals (observed minus predicted) on the predicted values centered on their means. The comparisons showed that these systems differ in their approach for estimating dry matter intake (DMI) and energy requirements for growing goats. The AFRC system was the most accurate for predicting DMI (mean bias = 91 g/d, P < 0.001; linear bias 0.874). The average ADG accounted for a large part of the bias in the prediction of DMI by CSIRO, NRC, and, mainly, AFRC systems. The CSIRO model gave the most accurate predictions of ADG when observed DMI was used as input in the models (mean bias 12 g/d, P < 0.001; linear bias -0.229). while the AFRC was the most accurate when predicted DMI was used (mean bias 8g/d. P > 0.1; linear bias -0.347). (C) 2011 Elsevier B.V. All rights reserved.
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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The wavelet transform is used to reduce the high frequency multipath of pseudorange and carrier phase GPS double differences (DDs). This transform decomposes the DD signal, thus separating the high frequencies due to multipath effects. After the decomposition, the wavelet shrinkage is performed by thresholding to eliminate the high frequency component. Then the signal can be reconstructed without the high frequency component. We show how to choose the best threshold. Although the high frequency multipath is not the main multipath error component, its correction provides improvements of about 30% in pseudorange average residuals and 24% in carrier phases. The results also show that the ambiguity solutions become more reliable after correcting the high frequency multipath.
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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This paper aims to study the ecological system of the Pardo River, at the source and lower-order passages, which are in the Botucatu area, São Paulo State, Brazil. This study was carried out to determine water quality with some chemical-physical indicators, coliforms, and chemical species of samples taken monthly, 1995/02-1996/01, from eight sampling stations sited along the Pardo River. The results in the river monitoring are discussed based on annual averages, analysis of variance, and compared to Tukey's Studentized Range-HSD, and principal component analysis (PCA) was applied to normalize data to assess association between variables. We can conclude that the variables used are very efficient for identifying and that the dry season shows the worst water quality. These were caused by organic matter, nutrients (originate) from anthropogenic sources (spatial sources) and mainly municipal wastewater, affecting the quality and hydrochemistry of the river water, which have been differentiated and assigned to polluting sources. Meanwhile, the degree of degradation of the Pardo River is low (sewage treatment carried out by the city of Pardinho is efficient), leaving the water of the river suitable for use by the population of Botucatu, after conventional treatment (Conama, Resolucao No. 20, CONAMA, Brazilia DF, 09-23, 1986-the water of the Pardo river is classified as level 03). (C) 2001 Elsevier B.V. Ltd. All rights reserved.
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Um modelo bayesiano de regressão binária é desenvolvido para predizer óbito hospitalar em pacientes acometidos por infarto agudo do miocárdio. Métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) são usados para fazer inferência e validação. Uma estratégia para construção de modelos, baseada no uso do fator de Bayes, é proposta e aspectos de validação são extensivamente discutidos neste artigo, incluindo a distribuição a posteriori para o índice de concordância e análise de resíduos. A determinação de fatores de risco, baseados em variáveis disponíveis na chegada do paciente ao hospital, é muito importante para a tomada de decisão sobre o curso do tratamento. O modelo identificado se revela fortemente confiável e acurado, com uma taxa de classificação correta de 88% e um índice de concordância de 83%.
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Studies have been carried out on the heat transfer in a packed bed of glass beads percolated by air at moderate flow rates. Rigorous statistic analysis of the experimental data was carried out and the traditional two parameter model was used to represent them. The parameters estimated were the effective radial thermal conductivity, k, and the wall coefficient, h, through the least squares method. The results were evaluated as to the boundary bed inlet temperature, T-o, number of terms of the solution series and number of experimental points used in the estimate. Results indicated that a small difference in T-o was sufficient to promote great modifications in the estimated parameters and in the statistical properties of the model. The use of replicas at points of high parametric information of the model improved the results, although analysis of the residuals has resulted in the rejection of this alternative. In order to evaluate cion-linearity of the model, Bates and Watts (1988) curvature measurements and the Box (1971) biases of the coefficients were calculated. The intrinsic curvatures of the model (IN) tend to be concentrated at low bed heights and those due to parameter effects (PE) are spread all over the bed. The Box biases indicated both parameters as responsible for the curvatures PE, h being somewhat more problematic. (C) 2000 Elsevier B.V. Ltd. All rights reserved.
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Linear mixed effects models are frequently used to analyse longitudinal data, due to their flexibility in modelling the covariance structure between and within observations. Further, it is easy to deal with unbalanced data, either with respect to the number of observations per subject or per time period, and with varying time intervals between observations. In most applications of mixed models to biological sciences, a normal distribution is assumed both for the random effects and for the residuals. This, however, makes inferences vulnerable to the presence of outliers. Here, linear mixed models employing thick-tailed distributions for robust inferences in longitudinal data analysis are described. Specific distributions discussed include the Student-t, the slash and the contaminated normal. A Bayesian framework is adopted, and the Gibbs sampler and the Metropolis-Hastings algorithms are used to carry out the posterior analyses. An example with data on orthodontic distance growth in children is discussed to illustrate the methodology. Analyses based on either the Student-t distribution or on the usual Gaussian assumption are contrasted. The thick-tailed distributions provide an appealing robust alternative to the Gaussian process for modelling distributions of the random effects and of residuals in linear mixed models, and the MCMC implementation allows the computations to be performed in a flexible manner.