Germination of Ocotea pulchella (Nees) Mez (Lauraceae) seeds in laboratory and natural restinga environment conditions

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

Microesferas de goma gelana reticulada para liberação controlada de fármacos

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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.

Previsão de cargas elétricas através de um modelo híbrido de regressão com redes neurais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise clássica e bayesiana do modelo Weibull modificado generalizado

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Modelo de regressão logística aplicado ao estudo epidemiológico do HIV/AIDS na cidade de Campinas-SP

A compreensão da epidemia do HIV e da AIDS em suas diferentes dimensões socioeconômica, cultural, biológica e política entre outras, representa um grande desafio para a Saúde Pública no Brasil e no mundo, desde o seu surgimento a cerca de duas décadas. Tanto na magnitude da propagação do HIV quanto na mortalidade por AIDS, reflete-se a crescente desigualdade entre países desenvolvidos e em desenvolvimento. Na medida em que se acentuam as diferenças de acesso ao tratamento, diminui a mortalidade por AIDS nos países mais ricos e aumenta nos países mais pobres, exceção feita ao Brasil, um dos poucos países que adotaram a política de distribuição gratuita de anti-retrovirais. Segue, no desenvolvimento deste trabalho, a análise do perfil epidemiológico da doença no município de Campinas-SP de acordo com a evolução do tratamento disponibilizado pelo Sistema Único de Saúde (SUS), utilizando o método de Regressão Logística segundo variáveis consideradas relevantes para o estudo e com base em parâmetros estimados a partir dessas variáveis

Modelo de conjuntos fuzzy e de regressão logística para dados de obesidade

Obesidade e comumente definida como um excesso de gordura corporal, porém diante da dificuldade em mensurar tal gordura diretamente, esta tem sido definida como um excesso de peso mais do que um excesso de gordura corporal, que tem como desdobramento a ocorrência de doenças associadas e/ou prejuízos a saúde do indivíduo (4). Atualmente, o excesso de massa corpórea e verificado por meio de um Indice de Massa Corpórea (IMC), que considera o quociente entre o peso corporal (kg) e a estatura elevada ao quadrado (m2). Indivíduos com sobrepeso apresentam IMC de 25 at e 29; 9 kg=m2, e com obesidade apresentam IMC de 30 Kg=m2 ou mais, de acordo com a OMS (1). A identificação das causas da obesidade não é trivial e objetiva. Especialistas reconhecem que a obesidade e uma doença crônica, de difícil tratamento, denominada multifatorial, envolvendo em sua gênese diversos aspectos, entre eles: o consumo alimentar, aspectos ambientais, genéticos, psicossociais, entre outros. objetivo deste trabalho foi desenvolver um modelo baseado em teoria dos conjuntos Fuzzy para a classificação de obesidade levando em consideração as suas causas, e compará-lo com um modelo de regressão logística através da curva ROC. Para estudar as causas da obesidade na população de moradores da região do Distrito Sul de Campinas, foram coletados dados de uma amostra aleatória de 651 indivíuos, por meio de entrevista domiciliar. No primeiro estágio amostral, a partir do cadastro de domicílios residenciais dos agentes comunitários de saúde, foram aleatoriamente sorteados 920 domicílios (15% a mais do inicialmente previsto para cobrir perdas). Foram coletados dados de identificação geral, como: nome, idade, sexo, anos de escolaridade, tipo de ocupação e dados de consumo alimentar. O diagnóstico foi observado através do IMC. Num estudo preliminar, no modelo fuzzy foram consideradas como variáveis... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)

Previsão de demanda de veículos automotores através do modelo de regressão linear múltipla

This study aimed to model a equation for the demand of automobiles and light commercial vehicles, based on the data from February 2007 to July 2014, through a multiple regression analysis. The literature review consists of an information collection of the history of automotive industry, and it has contributed to the understanding of the current crisis that affects this market, which consequence was a large reduction in sales. The model developed was evaluated by a residual analysis and also was used an adhesion test - F test - with a significance level of 5%. In addition, a coefficient of determination (R2) of 0.8159 was determined, indicating that 81.59% of the demand for automobiles and light commercial vehicles can be explained by the regression variables: interest rate, unemployment rate, broad consumer price index (CPI), gross domestic product (GDP) and tax on industrialized products (IPI). Finally, other ten samples, from August 2014 to May 2015, were tested in the model in order to validate its forecasting quality. Finally, a Monte Carlo Simulation was run in order to obtain a distribution of probabilities of future demands. It was observed that the actual demand in the period after the sample was in the range that was most likely to occur, and that the GDP and the CPI are the variable that have the greatest influence on the developed model

Desenvolvimento e validação de modelo de previsão para mancha preta dos citros em função de variáveis meteorológicas

A mancha preta dos citros é uma doença causada pelo fungo Guignardia citricarpa que produz lesões em frutos em variedades de laranja doce comerciais, causando a queda precoce dos frutos, diminuindo a produtividade e levando a sua depreciação para o mercado de fruta fresca. O objetivo do trabalho foi desenvolver e validar um modelo de favorabilidade climática da mancha preta dos citros relacionado a ocorrência dos sintomas da doença no Estado de São Paulo. Desenvolveu-se um sistema empírico com base em um banco de dados da ocorrência da doença e das condições climáticas, em campo, nos municípios de Barretos/SP e Gavião Peixoto/SP, durante as Safras 2007/2008 e 2008/2009. A variedade de laranjeira doce utilizada nos experimentos foi a 'Valência' enxertada sobre limoeiro 'Cravo', com 10 anos de idade. Para a incidência da mancha preta foi avaliada a porcentagem de frutos com sintomas na planta e para a severidade, a porcentagem de casca lesionada por fruto. Na análise de regressão as variáveis climáticas e os dados de intensidade de doença de Barretos foram selecionados no procedimento 'stepwise'. As melhores equações de regressão foram selecionadas pelo coeficiente de determinação (R²) e pela significância da regressão no teste F (P < 0,05 e P < 0,01) que resultou na equação Y= -502,43 + 9,61 X10 + 4,78 X30 + 0,54 X46 - 7,9 X50 em que Y=Índice de Favorabilidade, X10 é a temperatura média, X30 é a umidade relativa média, X46 é o molhamento foliar e X50 é a temperatura média durante o molhamento foliar, determinados com dados de intervalos de sete dias. Procedeu-se a validação no campo no município de Gavião Peixoto durante a Safra 2008/2009, realizando a correlação entre a incidência e severidade observadas no experimento e os dados previstos que foram os determinados pela equação, sendo que a correlação mostrou-se positiva para a incidência da doença com um R²=0,87.

Utilização de modelos de regressão aleatória para produção de leite no dia do controle, com diferentes estruturas de variâncias residuais

Foram utilizados quatorze modelos de regressão aleatória, para ajustar 86.598 dados de produção de leite no dia do controle de 2.155 primeiras lactações de vacas Caracu, truncadas aos 305 dias. Os modelos incluíram os efeitos fixos de grupo contemporâneo e a covariável idade da vaca ao parto. Uma regressão ortogonal de ordem cúbica foi usada para modelar a trajetória média da população. Os efeitos genéticos aditivos e de ambiente permanente foram modelados por meio de regressões aleatórias, usando polinômios ortogonais de Legendre, de ordens cúbicas. Diferentes estruturas de variâncias residuais foram testadas e consideradas por meio de classes contendo 1, 10, 15 e 43 variâncias residuais e de funções de variâncias (FV) usando polinômios ordinários e ortogonais, cujas ordens variaram de quadrática até sêxtupla. Os modelos foram comparados usando o teste da razão de verossimilhança, o Critério de Informação de Akaike e o Critério de Informação Bayesiano de Schwar. Os testes indicaram que, quanto maior a ordem da função de variâncias, melhor o ajuste. Dos polinômios ordinários, a função de sexta ordem foi superior. Os modelos com classes de variâncias residuais foram aparentemente superiores àqueles com funções de variância. O modelo com homogeneidade de variâncias foi inadequado. O modelo com 15 classes heterogêneas foi o que melhor ajustou às variâncias residuais, entretanto, os parâmetros genéticos estimados foram muito próximos para os modelos com 10, 15 ou 43 classes de variâncias ou com FV de sexta ordem.

Estimativas de parâmetros genéticos para produção de leite e persistência da lactação em vacas Gir, aplicando modelos de regressão aleatória

Com o objetivo de estimar parâmetros genéticos para a produção de leite no dia do controle (PLDC), foram usadas as 2.440 primeiras lactações de vacas da raça Gir leiteira, com partos registrados entre 1990 e 2005. As PLDC foram consideradas em dez classes mensais e analisadas por meio de modelo de regressão aleatória (MRA) utilizando-se como efeitos aleatórios o genético-aditivo, o de ambiente permanente e o residual e, como efeitos fixos, o grupo de contemporâneos (GC), a co-variável idade da vaca ao parto (efeito linear e quadrático) e a curva média de lactação da população. Os efeitos genético-aditivos e de ambiente permanente foram modelados utilizando-se as funções de Wilmink (WIL) e Ali e Schaeffer (AS). As variâncias residuais foram modeladas utilizando-se 1, 4, 6 ou 10 classes. Os grupos de contemporâneos foram definidos como rebanho-ano-estação do controle contendo no mínimo três animais. Os testes indicaram que o modelo com quatro classes de variâncias usando a função paramétrica AS foi o que melhor se ajustou aos dados. As estimativas de herdabilidade variaram de 0,21 a 0,33 para a função AS e de 0,17 a 0,30 para WIL e foram maiores na primeira metade da lactação. As correlações genéticas entre as PLDC foram positivas e elevadas entre os controles adjacentes e diminuiram quando a distância entre os controles aumentou. Para o melhor modelo, foram estimados os valores genéticos para a produção de leite acumulada até os 305 dias e, para períodos parciais da lactação, foram obtidas como médias dos valores genéticos preditos naquele período. Os valores genéticos foram comparados, por meio da correlação de posto, ao valor genético predito para a produção acumulada até os 305 dias, pelo método tradicional. As correlações entre os valores genéticos indicaram que podem ocorrer divergências na classificação dos animais pelos critérios estudados.

Estimação de parâmetros genéticos para peso do nascimento aos 550 dias de idade para animais da raça Tabapuã utilizando-se modelos de regressão aleatória

Foram utilizados 21.762 registros de peso do nascimento aos 550 dias de idade de 4.221 animais para estimativa das funções de covariância empregando modelos de regressão aleatória. Os modelos incluíram, como aleatórios, os efeitos genéticos aditivo direto e materno, de ambiente permanente de animal e de ambiente permanente materno e, como fixos, os efeitos de grupo contemporâneo, a idade da vaca ao parto (linear e quadrático) e o polinômio ortogonal de Legendre da idade do animal (regressão cúbica), como covariáveis. As variâncias residuais foram modeladas por uma função de variâncias com ordens de 2 a 6. Análises com polinômios ortogonais de diversas ordens foram realizadas para os efeitos genético aditivo direto, genético aditivo materno, de ambiente permanente de animal e de ambiente permanente materno. Os modelos foram comparados pelos critérios de informação Bayesiano de Schwarz (BIC) e Akaike (AIC). O melhor modelo indicado por todos os critérios foi o que considerou o efeito genético aditivo direto ajustado por um polinômio cúbico, o efeito genético materno ajustado por um polinômio quadrático, o efeito de ambiente permanente de animal ajustado por polinômio quártico e o efeito de ambiente permanente materno ajustado por polinômio linear. As estimativas de herdabilidade para o efeito direto foram maiores no início e no final do período estudado, com valores de 0,28 ao nascimento, 0,21 aos 240 dias e 0,24 aos 550 dias de idade. As estimativas de herdabilidade materna foram maiores aos 160 dias de idade (0,10) que nas demais fases do crescimento. As correlações genéticas variaram de moderadas a altas, diminuindo conforme o aumento da distância entre as idades. Maior eficiência na seleção para peso pode ser obtida considerando os pesos pós-desmama, período em que as estimativas de variância genética e herdabilidade foram superiores.

Estimação de funções de covariância para características de crescimento da raça Tabapuã utilizando modelos de regressão aleatória

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.

Comparação de modelos de regressão aleatória para estimação de parâmetros genéticos em caprinos leiteiros

Objetivou-se avaliar a melhor modelagem para as variâncias genética aditiva, de ambiente permanente e residual da produção de leite no dia do controle (PLDC) de caprinos. Utilizaram-se modelos de regressão aleatória sobre polinômios ortogonais de Legendre com diferentes ordens de ajuste e variância residual heterogênea. Consideraram-se como efeitos fixos os efeitos de grupo de contemporâneos, a idade da cabra ao parto (co-variável) e a regressão fixa da PLDC sobre polinômios de Legendre, para modelar a trajetória média da população; e, como efeitos aleatórios, os efeitos genético aditivo e de ambiente permanente. O modelo com quatro classes de variâncias residuais foi o que proporcionou melhor ajuste. Os valores do logaritmo da função de verossimilhança, de AIC e BIC apontaram para seleção de modelos com ordens mais altas (cinco para o efeito genético e sete para o efeito de ambiente permanente). Entretanto, os autovalores associados às matrizes de co-variâncias entre os coeficientes de regressão indicaram a possibilidade de redução da dimensionalidade. As altas ordens de ajuste proporcionaram estimativas de variâncias genéticas e correlações genéticas e de ambiente permanente que não condizem com o fenômeno biológico estudado. O modelo de quinta ordem para a variância genética aditiva e de sétima ordem para o ambiente permanente foi indicado. Entretanto, um modelo mais parcimonioso, de quarta ordem para o efeito genético aditivo e de sexta ordem para o efeito de ambiente permanente, foi suficiente para ajustar as variâncias nos dados.

Modelos de regressão aleatória na avaliação genética do crescimento de ovinos da raça Santa Inês

Utilizaram-se 17.767 registros de peso de 4.210 cordeiros da raça Santa Inês com o objetivo de comparar modelos de regressão aleatória com diferentes estruturas para modelar a variância residual em estudos genéticos da curva de crescimento. Os efeitos fixos incluídos na análise foram: grupo contemporâneo e idade da ovelha no parto. As regressões fixas e aleatórias foram ajustadas por meio de polinômios de Legendre de ordens 4 e 3, respectivamente. A variância residual foi ajustada por meio de classes heterogêneas e por funções de variância empregando polinômios ordinários e de Legendre de ordens 2 a 8. O modelo considerando homogeneidade de variâncias residuais mostrou-se inadequado. de acordo com os critérios utilizados, a variância residual contendo sete classes heterogêneas proporcionou melhor ajuste, embora um mais parcimonioso, com cinco classes, pudesse ser utilizado sem perdas na qualidade de ajuste da variância nos dados. O ajuste de funções de variância com qualquer ordem foi melhor que o obtido por meio de classes. O polinômio ordinário de ordem 6 proporcionou melhor ajuste entre as estruturas testadas. A modelagem do resíduo interferiu nas estimativas de variâncias e parâmetros genéticos. Além da alteração da classificação dos reprodutores, a magnitude dos valores genéticos preditos apresenta variações significativas, de acordo com o ajuste da variância residual empregado.