Uso da técnica de mínimos quadrados ponderados para ajuste de modelos ao semivariograma.

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".

Uma metodologia para seleção de parâmetros em modelos de classificação de proteínas.

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.

Validação de modelos geoestatísticos usando teste de Filliben: aplicação em agroclimatologia.

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.

Utilização de interpoladores na geração de grades do Spring para elaboração de modelos numéricos de terreno utilizando dados de fertilidade do solo.

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

Levantamento de modelos matemáticos aplicados à cana-de-açúcar.

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.

Modelo de balanço de nitrogênio para a cana-de-açúcar fase II - construção de modelo software STELLA.

A cultura da cana-de-açúcar vem sofrendo mudanças, de âmbitos tecnológicos e sociais, profundas nesta década, procurando se adaptar às demandas de produção com alta produtividade, competitividade e respeito ao meio ambiente. Apesar de o Brasil ser o maior produtor mundial de cana-de-açúcar, ainda pratica a queima da palha do canavial para facilitar a colheita, o que gera prejuízos econômicos, sociais e ambientais. Sem essa queima (Decreto n.° 42056 do Estado de SP), a cobertura do solo pela palhada irá provocar significativas mudanças no manejo da cultura e na dinâmica do nitrogênio. Dada a complexibilidade do ciclo de nitrogênio no solo, seus vários caminhos de transformação, e as variações climáticas, é difícil a determinação do melhor manejo do nitrogênio em sistemas de cultivo, pois não há análise de solo para apoiar o agricultor no seu manejo. Modelos de Simulação que descrevem as transformações do nitrogênio do solo podem prever valores e direcionar o melhor manejo do nitrogênio, tanto do ponto de vista da produtividade da cana como da qualidade ambiental. Assim, o modelo preliminar proposto na Fase I deste estudo em Relatório Técnico 22, da Embrapa informática Agropecuária, foi, nesta Fase II do projeto, ajustado com valores para solos tropicais e reconstruído no software de Simulação STELLA, agregando-se todo o conhecimento disponível em expressões matemáticas sobre esse assunto. Procedendo-se a simulação numérica em situações usuais, geraram-se como resultados, cenários que permitiram discussões técnicas sobre o melhoria do manejo do fertilizante nitrogenado. Concluiu-se que, apesar da complexa dinâmica do nitrogênio no sistema solo-planta e das dificuldades inerentes à medida de formas disponíveis de N, o modelo ajustado apresentou-se como uma alternativa para pesquisadores, técnicos e produtores no entendimento dos processos que envolvem o nitrogênio no sistema, auxiliando na busca por soluções para o melhor manejo de fertilizantes nitrogenados à cultura da cana-de-açúcar para manutenção de produtividades adequadas.

Uso de índices de desempenho e do critério de Akaike para ajuste de modelos de semivariograma.

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.

Avaliação de impactos econômicos, de tecnologias geradas pela Embrapa Uva e Vinho - 2005.

2006

Manejo da irrigação do feijoeiro considerando critérios técnicos e econômicos em ambiente de Cerrado.

2008

Interfaces de modelos ambientais e sistemas de informação geográfica para gestão territorial da contaminação de recursos hídricos .

A presente publicação descreve alguns modelos capazes de simular o comportamento e o destino de agrotóxicos e outros contaminantes, e destaca como esses modelos podem ser mais efetivos quando agrega-se, a eles, a capacidade de lidar com a dimensão espacial.

Aspectos socio-económicos del municipio de Charalá: Técnicas del hilado y tejido en algodón.

91 hojas.

Variedad de modelos de individuales bordados. Proyecto Casanare, 2007.

34 hojas : ilustraciones, fotografías

C 163 INST-D 2013. 344 Modelos de Trajes típicos del folclor colombiano (Boyacá, Santander y Pacífico)

17 fotografías, dieciséis en tono de grises.

C 177 INST-D 2013. 358 Diversos modelos de bolsos y mochilas de hilos de algodón tejidos con las técnicas del chochet y el macramé.

24 fotografías a color.

Promedio bayesiano de modelos para la predicción del consumo máximo de oxígeno en deportistas con datos de no-ejercicio

Históricamente, los modelos de no-ejercicio para predecir el consumo máximo de oxígeno (VO2max) han sido construidos mediante regresión lineal frecuentista, usando técnicas estándar de selección de modelos. Sin embargo, existe incertidumbre acerca de la estructura estadística en el proceso de selección del modelo. En este estudio se propuso construir un modelo de no-ejercicio para predecir el VO2max en deportistas orientados al rendimiento, considerando la incertidumbre de modelo a través del Promedio Bayesiano de Modelos (BMA). Un objetivo adicional fue comparar la performance predictiva del BMA con las de los modelos derivados de varias técnicas frecuentistas usuales de selección de variables. Con tal fin, se implementó un submuestreo aleatorio estratificado repetido. Los datos incluyeron observaciones de la variable respuesta (en L·min-1), así como registros de Género, Deporte, Edad, Peso, Talla e Índice de masa corporal (BMI) (Edad = 22.1 ± 4.9 años, media ± SD; n = 272). Se propuso una clasificación de deportes con el objetivo de incluirla dentro del proceso de construcción del modelo: Combate, Juego, Resistencia 1 y Resistencia 2. El enfoque BMA se implementó en base a dos métodos: Occam's window y Composición de Modelo mediante el método de Monte Carlo con Cadenas de Markov (MC²). Se observaron discrepancias en la selección de variables entre los procedimientos frecuentistas. Ambos métodos de BMA produjeron resultados muy similares. Los modelos que incluyeron Género y las variables dummies para Resistencia 1 y Resistencia 2 acumularon virtualmente toda la probabilidad de modelo a posteriori. El Peso fue el predictor continuo con la más alta probabilidad de inclusión a posteriori (menor a 0.8). Las combinaciones de variables que involucraron predictores con un alto nivel de multicolinealidad fueron desacreditadas. Los modelos con sustancial contribución para el BMA presentaron un ajuste apreciable (R² ajustado menor a 0.8). Entre los modelos seleccionados por estrategias frecuentistas, el obtenido mediante el método de regresión por pasos (Stepwise regression method) con alfa igual a 0.05 fue el más respaldado por los datos, en términos de probabilidad de modelo a posteriori. En concordancia con la literatura, el BMA tuvo mejor performance predictiva de los datos fuera de la muestra que los modelos seleccionados por técnicas frecuentistas, medida por la cobertura del intervalo de predicción de 90 por ciento. La clasificación de deportes reveló resultados consistentes.