992 resultados para Técnica geoestatística multivariada de cokrigagem


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O estudo objetivou identificar fatores demográficos, econômicos e atitudinais discriminadores do comportamento de consumo dos universitários. Foi aplicado questionário a uma amostra não-probabilística de 253 universitários. A estimativa do tamanho dos segmentos de consumidores universitários menos ambientalmente favoráveis e mais ambientalmente favoráveis coincide em 50%. Foi utilizada a análise discriminante como técnica estatística multivariada, cujos resultados revelaram a relevância estatística de quatro das dez variáveis inicialmente selecionadas: comprometimento ambiental autodeclarado (atual e futuro), atitude em relação a reciclagem e idade, as quais conseguiram gerar uma capacidade preditiva de 72% para o modelo, considerada acima do aceitável.

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The effects of climate change on human societies have become the focus of many researchers for their research. Understanding weather patterns (circulation of the atmosphere, precipitation, temperature) is essences for predicting extreme weather, but analyze how these extreme events act in our society and look for ways to reduce the impact caused by these events is the great challenge. Using a concept very in the humanities and social sciences to understand these impacts and the adaptation of the society's vulnerability. The objective of this work is to develop and apply a methodology for evaluating fining scale and quantify the vulnerability of the Brazilian Northeast to climatic extremes, developing a methodology that combines aspects of vulnerability to drought, as well as socioeconomic and climatic indicators used to assess exposure, ability to adaptation and the sensitivity of geographical microregions of the region. The assessment of the susceptibility or degree of exposure to risk is the regional using the SPI (Standardized Precipitation Index) by the degree of magnitude dried (MD), the rate of precipitation such as PCD (Precipitation Concentration Degree) and PCP (Precipitation Period Concentration) helped characterize and regional climatology, these indices showed satisfactory results in the pilot study of Rio Grande do Norte to assess the degree of exposure to drought. Regarding sensitivity agricultural / livestock multivariate statistical technique to factor analysis showed acceptable results for the proposed model using data for the period 1990-1999 (P1). The application of the analysis of vulnerability considering the adaptive capacity, as the adaptive disability have almost similar results with much of the region's vulnerability to extreme south of Bahia state as a part of the semiarid region has a degree of vulnerability among moderate and mean

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O objetivo deste trabalho foi estudar, mediante a geoestatística e análise multivariada, a variabilidade espacial da produção de milho e feijào e investigar metodologia que permita a estimativa da produção, através da redução de variáveis envolvidas, cultivadas em Latossolo vermelho-escuro, textura argilosa, durante cinco anos consecutivos (1992 - 1996), sob três sistemas de preparo (arado, grade e plantio direto) na Embrapa Arroz e Feijão, em Santo Antonio de Goiás, GO. O método dos componentes principais reduziu consideravelmente a dimensão do problema, facilitando a interpretação. Entretanto, os modelos de regressão linear múltipla baseados nos componentes principais como variáveis regressoras, apresentaram estimativa da produção mais distantes dos valores obtidos quando do uso do modelo baseado nas variáveis originais.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Pós-graduação em Agronomia - FEIS

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Com cada vez mais intenso desenvolvimento urbano e industrial, atualmente um desafio fundamental é eliminar ou reduzir o impacto causado pelas emissões de poluentes para a atmosfera. No ano de 2012, o Rio de Janeiro sediou a Rio +20, a Conferência das Nações Unidas sobre Desenvolvimento Sustentável, onde representantes de todo o mundo participaram. Na época, entre outros assuntos foram discutidos a economia verde e o desenvolvimento sustentável. O O3 troposférico apresenta-se como uma variável extremamente importante devido ao seu forte impacto ambiental, e conhecer o comportamento dos parâmetros que afetam a qualidade do ar de uma região, é útil para prever cenários. A química das ciências atmosféricas e meteorologia são altamente não lineares e, assim, as previsões de parâmetros de qualidade do ar são difíceis de serem determinadas. A qualidade do ar depende de emissões, de meteorologia e topografia. Os dados observados foram o dióxido de nitrogênio (NO2), monóxido de nitrogênio (NO), óxidos de nitrogênio (NOx), monóxido de carbono (CO), ozônio (O3), velocidade escalar vento (VEV), radiação solar global (RSG), temperatura (TEM), umidade relativa (UR) e foram coletados através da estação móvel de monitoramento da Secretaria do Meio Ambiente (SMAC) do Rio de Janeiro em dois locais na área metropolitana, na Pontifícia Universidade Católica (PUC-Rio) e na Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) no ano de 2011 e 2012. Este estudo teve três objetivos: (1) analisar o comportamento das variáveis, utilizando o método de análise de componentes principais (PCA) de análise exploratória, (2) propor previsões de níveis de O3 a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos, comparando a eficácia dos métodos não lineares, como as redes neurais artificiais (ANN) e regressão por máquina de vetor de suporte (SVM-R), a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos e, finalmente, (3) realizar método de classificação de dados usando a classificação por máquina de vetor suporte (SVM-C). A técnica PCA mostrou que, para conjunto de dados da PUC as variáveis NO, NOx e VEV obtiveram um impacto maior sobre a concentração de O3 e o conjunto de dados da UERJ teve a TEM e a RSG como as variáveis mais importantes. Os resultados das técnicas de regressão não linear ANN e SVM obtidos foram muito próximos e aceitáveis para o conjunto de dados da UERJ apresentando coeficiente de determinação (R2) para a validação, 0,9122 e 0,9152 e Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático (RMECV) 7,66 e 7,85, respectivamente. Quanto aos conjuntos de dados PUC e PUC+UERJ, ambas as técnicas, obtiveram resultados menos satisfatórios. Para estes conjuntos de dados, a SVM mostrou resultados ligeiramente superiores, e PCA, SVM e ANN demonstraram sua robustez apresentando-se como ferramentas úteis para a compreensão, classificação e previsão de cenários da qualidade do ar

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O objetivo deste trabalho foi estabelecer um modelo empregando-se ferramentas de regressão multivariada para a previsão do teor em ésteres metílicos e, simultaneamente, de propriedades físico-químicas de misturas de óleo de soja e biodiesel de soja. O modelo foi proposto a partir da correlação das propriedades de interesse com os espectros de reflectância total atenuada no infravermelho médio das misturas. Para a determinação dos teores de ésteres metílicos foi utilizada a cromatografia líquida de alta eficiência (HPLC), podendo esta ser uma técnica alternativa aos método de referência que utilizam a cromatografia em fase gasosa (EN 14103 e EN 14105). As propriedades físico-químicas selecionadas foram índice de refração, massa específica e viscosidade. Para o estudo, foram preparadas 11 misturas com diferentes proporções de biodiesel de soja e de óleo de soja (0-100 % em massa de biodiesel de soja), em quintuplicata, totalizando 55 amostras. A região do infravermelho estudada foi a faixa de 3801 a 650 cm-1. Os espectros foram submetidos aos pré-tratamentos de correção de sinal multiplicativo (MSC) e, em seguida, à centralização na média (MC). As propriedades de interesse foram submetidas ao autoescalamento. Em seguida foi aplicada análise de componentes principais (PCA) com a finalidade de reduzir a dimensionalidade dos dados e detectar a presença de valores anômalos. Quando estes foram detectados, a amostra era descartada. Os dados originais foram submetidos ao algoritmo de Kennard-Stone dividindo-os em um conjunto de calibração, para a construção do modelo, e um conjunto de validação, para verificar a sua confiabilidade. Os resultados mostraram que o modelo proposto por PLS2 (Mínimos Quadrados Parciais) foi capaz de se ajustar bem os dados de índice de refração e de massa específica, podendo ser observado um comportamento aleatório dos erros, indicando a presença de homocedasticidade nos valores residuais, em outras palavras, o modelo construído apresentou uma capacidade de previsão para as propriedades de massa específica e índice de refração com 95% de confiança. A exatidão do modelo foi também avaliada através da estimativa dos parâmetros de regressão que são a inclinação e o intercepto pela Região Conjunta da Elipse de Confiança (EJCR). Os resultados confirmaram que o modelo MIR-PLS desenvolvido foi capaz de prever, simultaneamente, as propriedades índice de refração e massa específica. Para os teores de éteres metílicos determinados por HPLC, foi também desenvolvido um modelo MIR-PLS para correlacionar estes valores com os espectros de MIR, porém a qualidade do ajuste não foi tão boa. Apesar disso, foi possível mostrar que os dados podem ser modelados e correlacionados com os espectros de infravermelho utilizando calibração multivariada

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Dissertação de mestrado, Gestão Empresarial, Faculdade de Economia, Universidade do Algarve, 2014

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Esta dissertação versa sobre índices de avaliação de processo nas suas abordagens univariada e multivariada. Analisa-se a utilização da Análise de Componentes Principais (ACP) como ferramenta no desenvolvimento de índices capazes de avaliar processos multivariados. O trabalho apresenta uma revisão teórica sobre os índices univariados de aplicação mais comum na indústria (CP/PP , CPK/PPK , CPM/PPM e CPMK/PPMK), o índice multivariado MCpm e sobre os índices MCP , MCPK , MCPM e MCPMK , associados a ACP. Os índices de avaliação de processo são analisados quanto à sua adequação ao uso, através de um estudo de caso na indústria de componentes automotivos. Para tanto, examina-se o processo de fabricação de um componente do freio de veículos médios e pesados, denominado spider, em que doze variáveis de processo são controladas por meio de controle estatístico de processo. Através do estudo de caso, faz-se uma comparação entre os resultados dos índices univariados e multivariados; pressupõe-se que através da Análise de Componentes Principais poder-se-á concluir sobre a capacidade e o desempenho de processos multivariados. Por fim, a partir da análise univariada dos componentes principais, apresenta-se uma técnica complementar para quantificar a contribuição das variáveis controladas à variabilidade de processos multivariados.

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This work is combined with the potential of the technique of near infrared spectroscopy - NIR and chemometrics order to determine the content of diclofenac tablets, without destruction of the sample, to which was used as the reference method, ultraviolet spectroscopy, which is one of the official methods. In the construction of multivariate calibration models has been studied several types of pre-processing of NIR spectral data, such as scatter correction, first derivative. The regression method used in the construction of calibration models is the PLS (partial least squares) using NIR spectroscopic data of a set of 90 tablets were divided into two sets (calibration and prediction). 54 were used in the calibration samples and the prediction was used 36, since the calibration method used was crossvalidation method (full cross-validation) that eliminates the need for a validation set. The evaluation of the models was done by observing the values of correlation coefficient R 2 and RMSEC mean square error (calibration error) and RMSEP (forecast error). As the forecast values estimated for the remaining 36 samples, which the results were consistent with the values obtained by UV spectroscopy

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Objetivou-se com este estudo rastrear a inclusão de farinha de carne e ossos bovinos em dietas para poedeiras comerciais, por meio da análise dos ovos e de suas frações (gema e albúmen), pela técnica dos isótopos estáveis do carbono e nitrogênio e avaliar o índice analítico mínimo detectável. Foram utilizadas 240 galinhas poedeiras da linhagem Shaver White de 73 semanas de idade, distribuídas em delineamento inteiramente casualizado, com cinco tratamentos e seis repetições. Foram avaliados cinco níveis de inclusão (0; 1,5; 3,0; 4,5 e 6,0%) de farinha de carne e ossos bovinos em uma dieta à base de milho e farelo de soja. No 35º dia, foram tomados aleatoriamente 24 ovos por tratamento: 12 serviram para amostragem de gema e albúmen e os outros 12 para amostragem do ovo (gema + albúmen). Os resultados isotópicos foram submetidos à análise multivariada de variância e, a partir das matrizes de erro, com 95% de confiança, foram determinadas elipses para identificar as diferenças entre os resultados obtidos com o fornecimento das dietas experimentais e a dieta controle, sem farinha de carne e ossos bovinos. No ovo e na gema, a partir do par isotópico da dieta com 3,0% de farinha de carne e ossos, houve diferenciação do par do tratamento controle, enquanto, no albúmen, a diferenciação ocorreu a partir do nível de 1,5% de farinha de carne e ossos bovinos na dieta. Pela técnica dos isótopos estáveis, é possível rastrear o uso de farinha de carne e ossos bovinos na alimentação de poedeiras; no albúmen, o nível mínimo de inclusão detectável é de 1,5% e, no ovo e na gema, 3,0%.

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As espécies Commelina benghalensis, C. villosa, C. diffusa e C. erecta são conhecidas como trapoeraba e, freqüentemente, são confundidas entre si, dificultando o controle químico, o que pode provocar prejuízos econômicos e danos ambientais. O presente trabalho teve como objetivo selecionar características morfológicas que possibilitem facilitar a identificação dessas espécies, utilizando a técnica de análise multivariada. Foram avaliadas 12 características morfológicas descritivas e 13 quantitativas, utilizando-se os métodos de análise de agrupamento e análise de componentes principais. As espécies apresentaram alto grau de dissimilaridade, sobretudo em relação às características descritivas, destacando-se: hábito da planta, pilosidade do caule e da folha, entre outros. As características quantitativas também mostraram poder discriminatório. Características que apresentaram alto valor taxonômico foram selecionadas para compor a chave de identificação para as quatro espécies de Commelina.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)