Comparação econômica entre critérios de dimensionamento de sistemas de irrigação por microaspersão utilizando modelos de programação linear

Pós-graduação em Agronomia (Irrigação e Drenagem) - FCA

Modelos de programação linear inteira mista para resolver problemas de otimização de sistemas de distribuição de energia elétrica radiais

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Comparação entre os estimadores de mínimos quadrados ordinários e mínimos desvios absolutos em modelos de regressão linear simples -: uma aplicação na energia na agricultura

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

Modelagem da produção acumulada de biogás em biodigestores tipo batelada segundo a porcentagem de inóculo adicionada utilizando os modelos de regressão não-linear de Gompertz e expoencial

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

Estudo de caso do conforto térmico de dois modelos construtivos em madeira: wood frame e log home

O presente trabalho consiste em demonstrar valores referentes ao conforto ambiental de dois modelos construtivos, sendo o primeiro um edifício já executado e o outro em fase de implantação, ambos no Campus Experimental de Itapeva, aplicando alguns conceitos em habitação mais sustentáveis de madeira na região de Itapeva, estado de São Paulo, Brasil. A edificação construída sedia duas salas de aula a partir da tipologia construtiva wood frame, constituída basicamente de paredes autoportantes compostas de ossatura de madeira tratada de pinus.sp, chapas estruturais em OSB, manta de isolamento térmico/acústico e fechamento interno e externo, respectivamente em gesso e sidding (lambris de madeira). A habitação em fase de início de implantação foi idealizada a partir da tipologia construtiva log-home, e atenderá a necessidade de espaço físico para abrigar o Centro Acadêmico e a empresa-júnior “PROMAD”, ambos do curso de Engenharia Industrial Madeireira do Campus Experimental da UNESP/Itapeva. Esta construção foi elaborada a partir de técnicas de baixo impacto ambiental, levando em consideração os resultados de análise térmica obtidos na edificação anterior. Em ambos modelos construtivos foram empregados recursos renováveis abundantes na região, como a madeira de reflorestamento de Pinus e de Eucalipto. Foi acrescentado ainda ao segundo modelo a utilização de resíduos industriais lignocelulósicos, como rolete de laminação e outros materiais locais disponíveis. A metodologia básica empregada para a obtenção de dados sobre o conforto térmico em relação as edificações foi, para o primeiro caso, a coleta de dados de temperatura e umidade utilizando um termo-higrômetro, a sistematização e análise de dados reais obtidos no interior da edificação. No segundo caso, o dimensionamento do conforto térmico... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)

Modelos linear e não linear em análises genéticas para sobrevivência de crias de ovinos da raça Santa Inês.

Resumo: Registros de sobrevivência do nascimento ao desmame de 3846 crias de ovinos da raça Santa Inês foram analisados por modelos de reprodutor linear e não linear (modelo de limiar), para estimar componentes de variância e herdabilidade. Os modelos usados para sobrevivência, analisada como característica da cria, incluíram os efeitos fixos de sexo, da combinação tipo de nascimento-criação da cria e da idade da ovelha ao parto, efeito da covariável peso da cria ao nascer e efeitos aleatórios de reprodutor, da classe rebanho-ano-estação e do resíduo. Componentes de variância para o modelo linear foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita (REML) e para o modelo não linear por uma aproximação da máxima verossimilhança marginal (MML), pelo programa CMMAT2. O coeficiente de herdabilidade (h2) estimado pelo modelo de limiar foi de 0,29, e pelo modelo linear, 0,14. A correlação de ordem de Spearman entre as capacidades de transmissão dos reprodutores, com base nos dois modelos foi de 0,96. As estimativas de h2 obtidas indicam a possibilidade de se obter, por seleção, ganho genético para sobrevivência. [Linear and nonlinear models in genetic analyses of lamb survival in the Santa Inês hair sheep breed]. Abstract: Records of 3,846 lambs survival from birth to weaning of Santa Inês hair sheep breed, were analyzed by linear and non linear sire models (threshold model) to estimate variance components and heritability (h2). The models that were used to analyze survival, considered in this study as a lamb trait, included the fixed effects of sex of the lamb, combination of type of birth-rearing of lamb, and age of ewe, birth weight of lamb as covariate, and random effects of sire, herd-year-season and residual. Variance components were obtained using restricted maximum likelihood (REML), in linear model and marginal maximum likelihood in threshold model through CMMAT2 program. Estimate of heritability (h2) obtained by threshold model was 0.29 and by linear model was 0.14. Rank correlation of Spearman, between sire solutions based on the two models was 0.96. The obtained estimates in this study indicate that it is possible to acquire genetic gain to survival by selection.

Censored Linear Regression Models For Irregularly Observed Longitudinal Data Using The Multivariate-t Distribution.

In acquired immunodeficiency syndrome (AIDS) studies it is quite common to observe viral load measurements collected irregularly over time. Moreover, these measurements can be subjected to some upper and/or lower detection limits depending on the quantification assays. A complication arises when these continuous repeated measures have a heavy-tailed behavior. For such data structures, we propose a robust structure for a censored linear model based on the multivariate Student's t-distribution. To compensate for the autocorrelation existing among irregularly observed measures, a damped exponential correlation structure is employed. An efficient expectation maximization type algorithm is developed for computing the maximum likelihood estimates, obtaining as a by-product the standard errors of the fixed effects and the log-likelihood function. The proposed algorithm uses closed-form expressions at the E-step that rely on formulas for the mean and variance of a truncated multivariate Student's t-distribution. The methodology is illustrated through an application to an Human Immunodeficiency Virus-AIDS (HIV-AIDS) study and several simulation studies.

Modelos de regressão lineares para estimativa de produtividade da soja no oeste do Paraná, utilizando dados espectrais

The main objective of this work was to evaluate the linear regression between spectral response and soybean yield in regional scale. In this study were monitored 36 municipalities from the west region of the states of Parana using five images of Landsat 5/TM during 2004/05 season. The spectral response was converted in physical values, apparent and surface reflectances, by radiometric transformation and atmospheric corrections and both used to calculate NDVI and GVI vegetation indices. Those ones were compared by multiple and simple regression with government official yield values (IBGE). Diagnostic processing method to identify influents values or collinearity was applied to the data too. The results showed that the mean surface reflectance value from all images was more correlated with yield than individual dates. Further, the multiple regressions using all dates and both vegetation indices gave better results than simple regression.

Modelos preditores da fitomassa aérea da Floresta Baixa de Restinga

Este estudo teve como objetivo desenvolver modelos preditores de fitomassa epigéa da vegetação arbórea da Floresta Baixa de Restinga. Foram selecionadas 102 árvores de 29 espécies ocorrentes na área de estudo e 102 indivíduos de jerivá (Syagrus romanzoffiana (Cham.) Glassman), distribuídos proporcionalmente entre as classes de diâmetro da vegetação arbórea. As árvores foram cortadas, ao nível do solo e foram medidos a altura total e o diâmetro à altura do peito (DAP) de cada árvore. As folhas foram separadas do lenho e a massa fresca da porção lenhosa e foliar medidas separadamente. Amostras de cada fração foram secas a 70 °C, até peso constante, para determinação da massa seca das árvores. Os modelos foram desenvolvidos através de análise de regressão linear, sendo a variável dependente a massa seca (MS) das árvores e as variáveis independentes a altura (h), o diâmetro a altura do peito (d) e as relações d² h e d² h multiplicada pela densidade da madeira (ρ d² h). Os modelos desenvolvidos indicam que o diâmetro explica grande parte da variabilidade da fitomassa das árvores da restinga e a altura é a variável explanatória da equação específica para o jerivá. Os modelos selecionados foram: ln MS (kg) = -1,352 + 2,009 ln d (R² = 0,96; s yx = 0,34) para a comunidade vegetal sem jerivá, ln MS (kg) = -2,052 + 0,801 ln d² h (R² = 0,94; s yx = 0,38) para a comunidade incluindo o jerivá, e ln MS (kg) = -0,884 + 2,40 ln h (R² = 0,92; s yx = 0,49) para o jerivá.

Parâmetros genéticos para idade ao primeiro parto estimados por diferentes modelos para rebanhos da raça Nelore

Com objetivo de estimar parâmetros genéticos e estudar a utilização de diferentes efeitos em avaliações genéticas para idade ao primeiro parto (IPP) por diferentes modelos, foram utilizados registros de IPP de animais da raça Nelore, nascidos entre os anos de 1990 e 2005. Foram considerados os seguintes modelos (M): M1, incluindo o efeito fixo de GC1 (constituído pelos animais nascidos na mesma fazenda e ano), além da covariável, peso aos 365 dias de idade (efeito linear e quadrático), totalizando 24.263 registros de IPP; M2, considerando os efeitos fixos de GC1, ano e estação de parição, totalizando 59.792 registros de IPP e M3, incluindo os efeitos fixos de GC2 (agrupando os animais nascidos na mesma fazenda, ano e que conceberam no mesmo manejo reprodutivo), ano e estação de parição, totalizando 59.792 registros de IPP. As estimativas dos componentes de variância e herdabilidade e os valores genéticos (VG) foram obtidos pelo método da máxima verossimilhança restrita, com a inclusão da matriz de parentesco disponível. As diferenças esperadas na progênie (DEPs) foram obtidas dividindo os VG por dois. Após a obtenção desses resultados, foram realizadas correlações entre os VG e o ranqueamento das DEPs dos reprodutores para IPP, utilizando-se o procedimento PROC CORR (SAS, 2003). Ao se considerar o ano e a estação de parto nos modelos de análise (M2 e M3), esses produziram um maior R², indicando que tais modelos conseguiram explicar, em maior grau, as diferenças existentes entre os animais para IPP. As herdabilidades estimadas foram de baixa magnitude (0,14 e 0,15). As correlações entre os VG obtidas por diferentes modelos foram 0,73 (M1 x M2); 0,91 (M2 x M3) e 0,66 (M1 x M3).

Espacialização da temperatura do ar anual no estado de Alagoas com diferentes modelos digitais de elevação e resoluções espaciais

The aim of this study was to establish a digital elevation model and its horizontal resolution to interpolate the annual air temperature for the Alagoas State by means of multiple linear regression models. A multiple linear regression model was adjusted to series (11 to 34 years) of annual air temperatures obtained from 28 weather stations in the states of Alagoas, Bahia, Pernambuco and Sergipe, in the Northeast of Brazil, in function of latitude, longitude and altitude. The elevation models SRTM and GTOPO30 were used in the analysis, with original resolutions of 90 and 900 m, respectively. The SRTM was resampled for horizontal resolutions of 125, 250, 500, 750 and 900 m. For spatializing the annual mean air temperature for the state of Alagoas, a multiple linear regression model was used for each elevation and spatial resolution on a grid of the latitude and longitude. In Alagoas, estimates based on SRTM data resulted in a standard error of estimate (0.57 degrees C) and dispersion (r(2) = 0.62) lower than those obtained from GTOPO30 (0.93 degrees C and 0.20). In terms of SRTM resolutions, no significant differences were observed between the standard error (0.55 degrees C; 750 m - 0.58 degrees C; 250m) and dispersion (0.60; 500 m - 0.65; 750 m) estimates. The spatialization of annual air temperature in Alagoas, via multiple regression models applied to SRTM data showed higher concordance than that obtained with the GTOPO30, independent of the spatial resolution.

Linear viscoelasticity of styrenic block copolymers-clay nanocomposites

In this work, the rheological behavior of block copolymers with different morphologies (lamellar, cylindrical, spherical, and disordered) and their clay-containing nanocomposites was studied using small amplitude oscillatory shear. The copolymers studied were one asymmetric starblock styrene-butadiene-styrene copolymer and four styrene-ethylene/butylenes-styrene copolymers with different molecular architectures, one of them being modified with maleic anhydride. The nanocomposites of those copolymers were prepared by adding organophilic clay using three different preparation techniques: melt mixing, solution casting, and a hybrid melt mixing-solution technique. The nanocomposites were characterized by X-ray diffraction and transmission electron microscopy, and their viscoelastic properties were evaluated and compared to the ones of the pure copolymers. The influence of copolymer morphology and presence of clay on the storage modulus (G`) curves was studied by the evaluation of the changes in the low frequency slope of log G` x log omega (omega: frequency) curves upon variation of temperature and clay addition. This slope may be related to the degree of liquid- or solid-like behavior of a material. It was observed that at temperatures corresponding to the ordered state, the rheological behavior of the nanocomposites depended mainly on the viscoelasticity of each type of ordered phase and the variation of the slope due to the addition of clay was small. For temperatures corresponding to the disordered state, however, the rheological behavior of the copolymer nanocomposites was dictated mostly by the degree of clay dispersion: When the clay was well dispersed, a strong solid-like behavior corresponding to large G` slope variations was observed.

Residuals for log-Burr XII regression models in survival analysis

In this paper, we compare three residuals to assess departures from the error assumptions as well as to detect outlying observations in log-Burr XII regression models with censored observations. These residuals can also be used for the log-logistic regression model, which is a special case of the log-Burr XII regression model. For different parameter settings, sample sizes and censoring percentages, various simulation studies are performed and the empirical distribution of each residual is displayed and compared with the standard normal distribution. These studies suggest that the residual analysis usually performed in normal linear regression models can be straightforwardly extended to the modified martingale-type residual in log-Burr XII regression models with censored data.

Log-modified Weibull regression models with censored data: Sensitivity and residual analysis

This paper proposes a regression model considering the modified Weibull distribution. This distribution can be used to model bathtub-shaped failure rate functions. Assuming censored data, we consider maximum likelihood and Jackknife estimators for the parameters of the model. We derive the appropriate matrices for assessing local influence on the parameter estimates under different perturbation schemes and we also present some ways to perform global influence. Besides, for different parameter settings, sample sizes and censoring percentages, various simulations are performed and the empirical distribution of the modified deviance residual is displayed and compared with the standard normal distribution. These studies suggest that the residual analysis usually performed in normal linear regression models can be straightforwardly extended for a martingale-type residual in log-modified Weibull regression models with censored data. Finally, we analyze a real data set under log-modified Weibull regression models. A diagnostic analysis and a model checking based on the modified deviance residual are performed to select appropriate models. (c) 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.

Estudo da não linearidade dos modelos de Oswin e Halsey aplicados na construção de isotermas

Os modelos de regressão Oswin e Halsey são utilizados na engenharia de alimentos na estimação de curvas de isotermas de adsorção, úteis em diversas aplicações. No entanto, por serem não lineares, podem-se questionar a validade de previsão do comportamento assintótico, ou equivalentemente, a extensão do comportamento linear. Mediante o exposto, o objetivo deste trabalho foi estudar esses modelos na construção de isotermas com a realização de um estudo via simulação Monte Carlo, no qual foram gerados valores aleatórios de níveis de atividades de água (a w) como variável independente para os referidos modelos. Com enfoque na obtenção dos resultados das propriedades de não linearidade, concluiu-se, por meio da medida de curvatura intrínseca, que ambos os modelos, quando utilizados com altos valores de a w, comportaram-se de forma similar, obtendo-se resultados promissores em relação à complexidade de convergência. Os resultados da curvatura extrínseca evidenciaram que em todas as faixas de a w avaliadas os modelos carecem de uma parametrização que possa garantir um comportamento mais próximo ao linear.