Análise exploratória e modelo explicativo da criminalidade no estado de São Paulo: interação espacial (2001)

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Métodos para comparação de curvas de crescimento

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Verificação automática da malha viária georreferenciada em imagens digitais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Avaliação de métodos estatísticos na análise de dados de consumo alimentar

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Desmatamento no Estado de Mato Grosso: avaliação de convergência e interação espacial

Este trabalho faz uma análise de convergência espacial para o processo de desmatamento em 139 municípios do estado de Mato Grosso durante o período de 2000 a 2008. Primeiramente, realiza-se uma análise exploratória de dados espaciais (Aede), que detecta a presença de autocorrelação espacial entre as taxas de desmatamento dos municípios da referida região. Dessa forma, pode-se considerar que o desmatamento não segue um processo aleatório no estado de Mato Grosso. Após isso, são estimados alguns modelos de β convergência, indicando que o modelo de erro espacial é o que fornece melhores resultados. Contudo, mesmo o coeficiente β sendo estatisticamente significativo para todos os períodos, apresenta sinal positivo, sugerindo que não ocorre convergência, mas sim incremento das disparidades regionais no processo de desmatamento.

Uma experiência com modelo estatístico (MOS) para a previsão da temperatura mínima diária do ar

Uma equação de regressão múltipla MOS (da sigla em inglês para Model Output Statistics), para previsão da temperatura mínima diária do ar na cidade de Bauru, estado de São Paulo, é desenvolvida. A equação de regressão múltipla, obtida usando análise de regressão stepwise, tem quatro preditores, três do modelo numérico global do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) e um observacional da estação meteorológica do Instituto de Pesquisas Meteorológicas (IPMet), Bauru. Os preditores são prognósticos para 24 horas do modelo global, válidos para 00:00GMT, da temperatura em 1000hPa, vento meridional em 850hPa e umidade relativa em 1000hPa, e temperatura observada às 18:00GMT. Esses quatro preditores explicam, aproximadamente, 80% da variância total do preditando, com erro quadrático médio de 1,4°C, que é aproximadamente metade do desvio padrão da temperatura mínima diária do ar observada na estação do IPMet. Uma verificação da equação MOS com uma amostra independente de 47 casos mostra que a previsão não se deteriora significativamente quando o preditor observacional for desconsiderado. A equação MOS, com ou sem esse preditor, produz previsões com erro absoluto menor do que 1,5°C em 70% dos casos examinados. Este resultado encoraja a utilização da técnica MOS para previsão operacional da temperatura mínima e seu desenvolvimento para outros elementos do tempo e outras localidades.

Testes multiambientais na seleção de genótipos de arroz utilizando o modelo de regressão nos sítios ou locais

A análise da interação genótipo x ambiente utilizda no melhoramento de plantas tem sofrido mudanças na última década, melhorando a sua eficiência quanto à seleção dos genótipos sob diferentes condições ambientais. O objetivo deste trabalho foi analisar a produtividade e estabilidade de 12 genótipos de arroz em oito ambientes, durante os anos 2005 e 2006, na Colômbia. O delineamento utilizado foi o de blocos ao acaso com quatro repetições. Os parâmetros de estabilidade fenotípica e o agrupamento dos ambientes foram estimados pelo estudo da interação genótipo x ambiente, segundo o método SREG (Regressão nos sítios ou locais) e seu gráfico biplot (GGE). As análises estatísticas indicaram diferenças significativas (com 5% de probabilidade de erro) entre genótipos e entre ambientes e significância (com 5% de probabilidade de erro) da interação genótipo x ambiente, sugerindo uma resposta diferente dos genótipos nos vários ambientes. No método SREG, os dois primeiros componentes principais da interação explicaram 75,29% da interação. Os genótipos 400094, 350361 e a variedade Fedearroz 50 foram considerados os de maior produtividade. Segundo o gráfico biplot GGE, os ambientes La Libertad e Escobal foram os mais favoráveis para o cultivo do arroz.

Modelo regional da ionosfera (MOD_ION): implementação em tempo real

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Técnicas de paralelização em GPGPU aplicadas em algoritmo para remoção de ruído multiplicativo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudo de percolação de clusters de Monte Carlo para o modelo de Ising bidimensional

Pós-graduação em Física - IFT

Influência do modelo de análise estatística e da forma das parcelas experimentais na seleção de clones de Eucalyptus spp

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Comparação de ajustes do modelo de Gompertz a dados de crescimento

Pós-graduação em Biometria - IBB

Previsão de demanda para peças de reposição de alto giro: aplicação de método descritivo simples comparado com o modelo suavização exponencial

O estudo de métodos de previsão de demandas é um conceito bastante popular, mas nem sempre seus resultados são facilmente aplicáveis nas organizações por várias limitações. O propósito deste artigo é apresentar um método simples e descritivo para a previsão de demanda para peças de reposição de alto giro e comparar os resultados com o modelo de suavização exponencial. Foi utilizado para isto, dados reais de consumo de uma empresa de geração de energia em dois anos com a mesma condição de contorno, e estabeleceu-se o ano de 2012 com a série de aplicação dos métodos e a série de 2013 com a série de validação dos resultados e em todas as amostras tomadas observou-se um menor erro quadrático RMSE, a favor do método descritivo simplificado. Todas as quatro séries analisadas se caracterizam pela alta dispersão dos dados, e não possuem tendências e sazonalidades.