Modelo de regressão espacial para estimativa da produtividade da soja associada a variáveis agrometeorológicas na região oeste do estado do Paraná

Este trabalho apresenta o Modelo de Regressão Espacial Autorregressivo Misto (SAR) e Modelo do Erro Espacial (CAR) no intuito de investigar a associação entre a produtividade da soja e as variáveis agrometeorológicas relacionadas à precipitação pluvial, temperatura média e radiação solar global. O estudo foi realizado com os dados das safras dos anos agrícolas de 2005/2006 a 2007/2008, da região oeste do estado do Paraná. Como os dados agrometeorológicos estão disponíveis apenas para oito municípios da região em estudo, as estimativas foram obtidas por meio do uso de Polígonos de Thiessen. A estimativa de parâmetros dos modelos ajustados foi obtida utilizando o método de Máxima Verossimilhança. A avaliação do desempenho dos modelos foi realizada com base no coeficiente de determinação (R²), no máximo valor do logaritmo da função verossimilhança e no critério de informação bayesiano de Schwarz (BIC). Este estudo também permitiu verificar a correlação e autocorrelação espacial entre a produtividade da soja e os elementos agrometeorológicos, por meio da análise espacial de área, usando de técnicas como o índice I de Moran Global e Local uni e bivariado, e os testes de significância. O estudo pôde demonstrar que, por meio dos indicadores de desempenho utilizados, os modelos SAR e CAR ofereceram melhores resultados em relação ao modelo de regressão múltipla clássica.

Denúncia e dependência socioespacial: uma análise dos elementos da mobilização na cidade do Rio de Janeiro por meio do disque-denúncia, a partir de um modelo de regressão espacial

The objective of this dissertation is to analyze the socio-spatial distribution of the of denunciation rate. For this, it is studied association between the denunciations to Disque-Denúncia with the space position of the neighborhoods and the social characteristics in terms of the social context which can take to a greater or minor participation. The analysis will be centered in the relation between the socio-spatial variability of denunciations for 100.000 inhabitants and differences by the models of space regression and geographical representation highlighting the importance of the characteristics of the neighborhoods that generate the social context. The social configuration of a neighborhood, its space localization and its violence rate are the factors associates to the denunciation variability, which can modify its level. In relation to the space dependence of the neighborhoods, it is inferred that they are not independent. The denunciation rate of the neighborhoods is interdependent with close neighborhoods, because of the space externality. In relation to the social index of the neighborhoods, the result that we find is that the association of the denunciation rate with the percentage of elderly, the density and the average of studies of the neighborhoods exists, in other words, the levels of those are related with the levels of the denunciation rate.

Qualidade em serviços de saúde: uma contribuição à definição de um modelo paramétrico e padrão de qualidade do tempo agendado para consulta ambulatorial

This work presents a study in quality of health care, with focus on consulting appointment. The main purpose is to define a statistical model and propose a quality grade of the consulting appointment time. The time considered is that from the day the patient get the appointment done to the day the consulting is realized. It is used reliability techniques and functions that has as main characteristic the analysis of data regarding the time of occurrence certain event. It is gathered a random sample of 1743 patients in the appointment system of a University Hospital - the Hospital Universitário Onofre Lopes - of the Federal University of Rio Grande do Norte, Brazil. The sample is randomly stratified in terms on clinical specialty. The data were analyzed against the parametric methods of the reliability statistics and the adjustment of the regression model resulted in the Weibull distribution being best fit to data. The quality grade proposed is based in the PAHO criteria for a consulting appointment and result that no clinic got the PAHO quality grade. The quality grade proposed could be used to define priority for improvement and as criteria to quality control

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

Uso de modelo de regressão aleatória na análise de produção de leite em bubalinos

Dados referentes a 1.719 controles de produção de leite de 357 fêmeas predominantemente da raça Murrah, filhas de 110 reprodutores, com partos distribuídos entre os anos de 1974 e 2004, obtidos do Programa de Melhoramento Genético de Bubalinos (PROMEBUL) com adição de registros do rebanho pertencente à EMBRAPA Amazônia Oriental - EAO, localizada em Belém, Pará. Os registros foram usados para comparar modelos de regressão aleatória na estimação de componentes de variância e predição de valores genéticos dos reprodutores utilizando a. função polinomial de Legendre, variando de segunda à quarta ordem. O modelo de regressão aleatória incluiu os efeitos de rebanho-ano, mês de parto, coeficientes de regressão para idade da fêmea (para descrever a parte fixa da curva de lactação) e coeficientes de regressão relacionados ao efeito genético direto e de ambiente permanente. A comparação entre modelos foram realizadas por meio do Critério de Informação de Akaike. O modelo de regressão aleatória que utilizou a terceira ordem de polinômio de Legendre, com quatro classes de resíduo para o ambiente temporário, foi o que melhor descreveu a variação genética aditiva da produção de leite. A herdabilidade estimada variou entre 0,08 a 0,40. A correlação genética entre produções mais próximas foram próximas da unidade, mas em idades mais distantes a correlação foi baixa. A correlação de Spearman e de Pearson entre os valores genéticos preditos em todas as situações foram próximas da unidade.

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

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

Modelo de regressão beta para teste de estresse em risco de crédito de instituições financeiras

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatistica, 2015.

Modelo agrometeorológico-espectral de estimativa de rendimento de grãos de trigo no Rio Grande do Sul

Este trabalho teve como objetivo construir uma regressão linear múltipla, empregando variáveis agrometeorológicas e espectrais, para estimativa de rendimento de grãos de trigo, em municípios pertencentes à região de atuação da Cooperativa Cotrijal (norte do Rio Grande do Sul). Para isso, foram empregados dados de rendimento (1991 a 2006), dados agrometeorológicos mensais (1991 a 2006) e dados espectrais (imagens NDVI/MODIS, 2000 a 2006). Foi analisada existência de aumento significativo no rendimento de grãos, decorrente da incorporação de novas tecnologias (tendência tecnológica). Para escolha das variáveis independentes da regressão linear, foi analisada a correlação dos dados agrometeorológicos e espectrais com os dados de rendimento. Definidas as variáveis, foi construída uma regressão linear múltipla de estimativa de rendimento de grãos de trigo. Os resultados mostraram que não houve aumento significativo no rendimento de grãos de trigo da Cotrijal, no período analisado. Foram escolhidas as seguintes variáveis independentes para construção da regressão linear múltipla: precipitação pluvial (outubro), índice de dano por geadas (setembro), graus-dia (acumulados de maio a outubro) e índice de vegetação por diferença normalizada (integrado de junho a outubro). As regressões lineares múltiplas apresentaram resultados satisfatórios, com erros de estimativa inferiores a 10%, na maior parte dos anos analisados. As características de precisão, fácil execução e baixo custo das regressões apontaram para possibilidade de uso conjunto de dados agrometeorológicos e espectrais, na estimativa de rendimento de grãos de trigo. Mais estudos são necessários para verificação dos resultados dos modelos, quando da incorporação de uma série mais longa de dados espectrais.

Desenvolvimento de modelo agrometeorológico espectral para estimativa de rendimento do milho na Província de Manica-Moçambique

Moçambique é um país localizado ao longo da costa Leste da África Austral, com a economia baseada essencialmente na agricultura. A cultura do milho (Zea mays L.) é a mais importante, cultivada em regime de sequeiro, com rendimentos dependentes das condições meteorológicas. Este trabalho teve como objetivo o ajuste de um modelo agrometeorológico espectral, para estimativa de rendimentos do milho, na província de Manica. A área de estudo envolveu os distritos de Gondola, Manica, Mossurize e Sussundenga, responsáveis por mais de 80% da produção de milho na província de Manica, nos anos de 2000 a 2009. ETr e ETm e ISNA foram as variáveis agrometeorológicas testadas no ajuste, obtidas a partir de estimativas de elementos meteorológicos do modelo do ECMWF. As variáveis espectrais foram os índices EVI e NDVI, provenientes do produto MOD13Q1, e o índice LSWI, calculado utilizando-se as bandas de refletância contidas neste produto. O modelo agrometeorológico espectral, ajustado por meio de regressão linear múltipla, teve como variáveis independentes os índices meteorológicos e espectrais e, como variável dependente, o rendimento médio ou o rendimento relativo. O modelo regional, que incluiu os distritos de Gondola, Manica e Sussundenga, e considerou o rendimento relativo, foi o mais recomendado para estimativa de rendimentos do milho, na região, com r² = 0,762 e RMSE de 9,46%.

Modelos de regressão para estimação do volume de árvores comerciais, em florestas de Paragominas

Em fevereiro de 2009, o Ministério do Meio Ambiente criou a Resolução CONAMA 406, que determina que, a partir do segundo Plano Operacional Anual (POA), só será aceito, pelo órgão ambiental competente, o cálculo do volume de árvores em pé, mediante equação de volume, desenvolvida especificamente para o Plano de Manejo Florestal Sustentável (PMFS). Em função disso, necessita-se especificar um modelo estatístico para estimar o volume comercial das árvores. Neste trabalho, ajustou-se o modelo estatístico às informações coletadas em povoamento de floresta Ombrófila densa, localizada no município de Paragominas, Estado do Pará, com o objetivo de selecionar o de melhor ajuste e precisão. A amostra foi composta de 234 árvores, distribuídas em sete classes diamétricas, com amplitudes de 12 cm, no intervalo de 49 até 127 cm. Obteve-se o volume real, medindo-se as circunferências nas secções, a cada 2 m, determinando-se o CAP e a altura comercial real. A seleção para a escolha do melhor modelo teve como referência o valor da estatística F, o mais alto coeficiente de determinação (R²), o menor erro padrão da estimativa em percentagem (Syx%) e a análise de resíduos, por meio do Desvio Médio Porcentual (DMP). Com base nas estatísticas mencionadas, concluiu-se que o melhor entre os modelos tradicionais, a ser empregado na área, foi o proposto por Schumacher-Hall. Finalmente, concluiu-se que o modelo alternativo, com variável dummy, é melhor e deve ser o adotado em florestas nativas da Amazônia.