988 resultados para Modelos mentales


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Este artigo compara a habilidade preditiva foradaamostra de um modelo DSGE (DynamicStochastic General EquilibriumModel)Novo-Keynesiano, especificado e estimado para o Brasil, com a de um modelo Autorregressivo Vetorial (VAR) e com a de um modelo AutorregressivoVetorial Bayesiano (BVAR). O artigo inova em relação a outros trabalhos similares feitos para o Brasil (Castro et al. (2011) e Caetano e Moura (2013)), ao escolher uma especificação para o modelo DSGE que, ao permitir o uso de um conjunto de informação mais rico, tornou possível computar-se a habilidade preditiva do DSGE a partir de previsões que são,verdadeiramente,previsõesfora da amostra. Ademais, diferentemente de outros artigos que utilizaram dados brasileiros, avalia-se em que medida as respostas das variáveis aos choques na política monetária e no câmbio, obtidas pelo modelo DSGE, se assemelham àquelas de um BVAR estimado através de procedimentos bayesianos desenvolvidos de forma consistente. O modelo DSGE estimado é similar ao utilizado por Justiniano e Preston (2010) e Alpanda (2010). O modelo BVAR foi estimado utilizando uma metodologia semelhante à desenvolvida por Sims e Zha (1998), Waggoner e Zha (2003) e Ramírez, Waggoner e Zha (2007).Os resultados obtidos mostram que o modelo DSGE é capaz de gerar, para algumas variáveis, previsões competitivas em relação às dos outros modelos rivais VAR e BVAR. Além disso, as respostas das variáveis aos choques nas políticas monetária e cambial, nos modelos DSGE e BVAR, são bastante similares.

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A teoria magneto-hidrodinâmicos permite a estruturação de modelos computacionais, designados modelos MHDs, que são uma extensão da dinâmica dos fluidos para lidar com fluidos eletricamente carregados, tais como os plasmas, em que se precisa considerar os efeitos de forças eletromagnéticas. Tais modelos são especialmente úteis quando o movimento exato de uma partícula não é de interesse, sendo que as equações descrevem as evoluções de quantidades macroscópicas. Várias formas de modelos MHD têm sido amplamente utilizadas na Física Espacial para descrever muitos tipos diferentes de fenômenos de plasma, tais como reconexão magnética e interações de ventos estelares com diferentes objetos celestiais. Neste trabalho, o objetivo é analisar o comportamento de diversos fluxos numéricos em uma discretização de volumes finitos de um modelo numérico de MHD usando um esquema de malha entrelaçada sem separação direcional considerando alguns casos testes. Para as simulações, utiliza-se o código Flash, desenvolvido pela Universidade de Chicago, por ser um código de amplo interesse nas simulações astrofísicas e de fenômenos no espaço próximo à Terra. A metodologia consiste na inclusão de um fluxo numérico, permitindo melhoria com respeito ao esquema HLL.

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O Ensaio Elite Sul vem sendo conduzido desde a década de 90 em vários locais representativos da região subtropical. O objetivo desse trabalho foi avaliar o desempenho, a adaptabilidade e a estabilidade de híbridos de milho avaliados no ensaio Elite Sul pela metodologia de modelos mistos. Os ensaios foram em 15 ambientes com número variável de tratamentos. Todos em delineamento látice, com duas linhas de cinco metros, espaçamento entre linhas de 0,80m e duas repetições. Para as análises de adaptabilidade e estabilidade, foram utilizados os dados de rendimento de grão, corrigidos para 13% de umidade, e aplicada a metodologia de Modelos Lineares Mistos seguindo o modelo 52 do software SELEGEN-REML/BLUP. Considerando-se os valores genotípicos e capitalizando-se a interação média entre genótipos e ambiente (u+g+ge) os híbridos Maximus, 1I1002, 1I998, 2F633 5 e 1G748 5 foram os melhores. Houve completa concordância na seleção dos cinco híbridos de melhor desempenho, entre os valores genotípicos e MHPRVG (medida concomitante de produtividade, adaptabilidade e estabilidade).

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Análises químicas para obtenção. Análises estatísticas dos dados. Modelagem matemática. Determinação dos pontos críticos dos modelos.

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O objetivo deste trabalho é comparar o método de estimação dos mínimos quadrados ponderados para ajuste de modelos ao semivariograma com o método de tentativa e erro, muito usado na prática, pela técnica de auto-validação "jack- knifing".

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Os principais desafios relacionados ao problema de classificação de enzimas em banco de dados de estruturas de proteínas são: 1) o ruído presente nos dados; 2) o grande número de variáveis; 3) o número não-balanceado de membros por classe. Para abordar esses desafios, apresenta-se uma metodologia para seleção de parâmetros, que combina recursos de matemática (ex: Transformada Discreta do Cosseno) e da estatística (ex:.g., correlação de variáveis e amostragem com reposição). A metodologia foi validada considerando-se os três principais métodos de classificação da literatura, a saber; árvore de decisão, classificação Bayesiana e redes neurais. Os experimentos demonstram que essa metodologia é simples, eficiente e alcança resultados semelhantes àqueles obtidos pelas principais técnicas para seleção de parâmetros na literatura.Termos para indexação classificação de enzimas,predição de função de proteínas, estruturas de proteínas, banco de dados de proteínas, seleção de parâmetros, métodos para classsificação de dados.

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O objetivo deste trabalho é validar modelos geoestatísticos aplicados a agroclimatologia através do teste de normalidade de Filliben em resíduos ortonormais com dados de precipitação média anual para o Estado de São Paulo.

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Considerações básicas: A amostragem; A confecção de grades; O produto. Esquema do processo do modelo numérico de terreno do Spring.

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Objetivos da construção de modelos matemáticos para cana-de-açúcar. Modelo, definição e classificaçào. Metodologia da modelagem matemática. Modelos matemáticos e software de simulação descritos para a cana-de açúcar.

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O objetivo deste trabalho é apresentar os índices de desempenho mais utilizados e o critério de informação de Akaike, que contribuem para a escolha do melhor modelo matemático para a representação de estudos espaciais.