Análise quantitativa da concentração na produção agrícola brasileira.

2009

Estatística multivariada aplicada à diminuição do número de preditores no mapeamento digital do solo

O objetivo deste trabalho foi avaliar a possibildade de se gerar um menor conjunto de preditores não correlacionados e potencialmente aplicáveis ao mapeamento digital de solos, pelo uso da estatística multivariada. Os atributos de terreno, elevação, declividade, distância à drenagem, curvatura planar, curvatura de perfil, radiação relativa disponível, logaritmo natural da área de contribuição, índice de umidade topográfica e capacidade de transporte de sedimento, foram transformados pelo método Varimax nas variáveis: altimetria, hidrologia e curvatura. Essa transformação representou uma concentração de 65,57% da variabilidade dos dados originais nas três novas componentes. As novas variáveis possibilitam o emprego de menor quantidade de dados nos modelos preditivos, além do fato de serem não correlacionados. A rotação Varimax permite que a relação com o ambiente de formação do solo seja explicitamente inserida nos modelos preditivos.

Estatística básica aplicada à administração judiciária

A partir da Constituição de 1988, houve crescimento expressivo na busca pela prestação jurisdicional, mas sem acréscimo proporcional na estrutura judiciária e sem a adequada alteração do sistema processual. O descompasso provocou o congestionamento da maioria dos órgãos judiciais. Atualmente, a morosidade é o problema mais grave enfrentado pelo Poder Judiciário brasileiro. Dentre as suas várias causas, somente as que têm relação com o modo de prestação do serviço podem ser enfrentadas internamente. Nesse contexto, a modernização da administração judiciária, baseada em informação estatística de qualidade, é a solução que se mostra viável. No Rio Grande do Sul, o aprimoramento do sistema de coleta de dados é condição indispensável para que o Tribunal de Justiça disponha de estatísticas adequadas de medição da produtividade individual e de indicadores de desempenho da instituição. A capacitação dos magistrados em técnicas estatísticas básicas também se faz necessária, a fim de que as informações fornecidas pelo sistema possam ser interpretadas corretamente, em benefício da administração do Poder Judiciário.

Estatística não-extensiva aplicada ao cálculo do calor específico eletrônico em estruturas quasiperiódicas

Systems whose spectra are fractals or multifractals have received a lot of attention in recent years. The complete understanding of the behavior of many physical properties of these systems is still far from being complete because of the complexity of such systems. Thus, new applications and new methods of study of their spectra have been proposed and consequently a light has been thrown on their properties, enabling a better understanding of these systems. We present in this work initially the basic and necessary theoretical framework regarding the calculation of energy spectrum of elementary excitations in some systems, especially in quasiperiodic ones. Later we show, by using the Schr¨odinger equation in tight-binding approximation, the results for the specific heat of electrons within the statistical mechanics of Boltzmann-Gibbs for one-dimensional quasiperiodic systems, growth by following the Fibonacci and Double Period rules. Structures of this type have already been exploited enough, however the use of non-extensive statistical mechanics proposed by Constantino Tsallis is well suited to systems that have a fractal profile, and therefore our main objective was to apply it to the calculation of thermodynamical quantities, by extending a little more the understanding of the properties of these systems. Accordingly, we calculate, analytical and numerically, the generalized specific heat of electrons in one-dimensional quasiperiodic systems (quasicrystals) generated by the Fibonacci and Double Period sequences. The electronic spectra were obtained by solving the Schr¨odinger equation in the tight-binding approach. Numerical results are presented for the two types of systems with different values of the parameter of nonextensivity q

Modelo hierarquizado: uma proposta de modelagem aplicada à investigação de fatores de risco para diarréia grave

Os estudos epidemiológicos de doenças que acometem as crianças geralmente envolvem grande número de variáveis. As associações entre potenciais fatores de risco e doença freqüentemente são avaliadas através de modelagem estatística sem descrição das estratégias empregadas. No estudo realizado apresenta-se uma abordagem hierarquizada aplicada à avaliação de fatores de risco para diarréia grave. As variáveis foram hierarquicamente agrupadas em características socioeconômicas, ambientais, reprodutivas maternas, nutricionais e demográficas. Na análise univariada todas as variáveis associaram-se com diarréia grave. Em cada bloco selecionaram-se fatores de confusão através de um algoritmo, utilizando-se o processo retrógado de seleção, através do módulo em passos, segundo um p=0,10. Os fatores de risco foram avaliados através de regressão logística após o ajuste para fatores de confusão de cada conjunto e para aqueles hierarquicamente superiores. As variáveis incluídas no modelo permitiram identificar corretamente uma proporção elevada de casos (gamma=0,74) e todos os blocos contribuíram significativamente para a modelagem.

Modelação estatística das co-infecções da SIDA em países da União Europeia

Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Doutor em Matemática, especialidade de Estatística, pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia

Gestão da manutenção aplicada a linhas especializadas em corte de aço

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia e Gestão Industrial

Microbiologia preditiva aplicada à análise de amostras de carne de vaca e porco

A microbiologia preditiva é a conjugação de conhecimentos provenientes de disciplinas como a matemática, estatística e os sistemas de informação e tecnologia que pretende providenciar modelos preditivos que prevejam o comportamento microbiano em ambientes alimentares, de forma a poder prevenir a deterioração dos géneros alimentares bem como as doenças de origem alimentar. Os modelos preditivos primários, secundários e terciários são aplicados no intuito de melhorar a qualidade e segurança alimentar e particularmente os terciários, podem ser utilizados como ferramentas auxiliadoras na área de HACCP; é necessário ter em conta que estes modelos são uma representação muito simplificada da realidade, que possuem limitações devido á complexidade do comportamento microbiano e dos ambientes alimentares, podendo por isto estimar previsões que se desviem das situações reais. O presente trabalho tem como principal objectivo averiguar a aplicabilidade da microbiologia preditiva, particularmente, dos modelos terciários ou softwares preditivos, na análise de amostras de carne de vaca e porco armazenadas a 5ºC e 10ºC, comparando os resultados obtidos através da análise microbiológica clássica, realizada no laboratório de microbiologia da empresa SGS, com os resultados obtidos das previsões provenientes de dois softwares preditivos, nomeadamente, ComBase Predictor e PMP (Pathogen Modeling Program). Para tal, foram realizadas análises microbiológicas, por forma a realizar contagens de E.coli, S.aureus, L.monocytogenes e pesquisa de Salmonella e análises químicas para analisar o pH, aw e NaCl de 20 amostras de carne de vaca e 20 amostras de carne de porco Adicionalmente foram efetuadas contagens de microrganismos totais a 30ºC. Os resultados demonstraram que a ferramenta preditiva ComBase conseguiu efectuar melhores previsões para o crescimento de E. coli, S. aureus e L. monocytogenes em amostras de carne de vaca e de porco do que a ferramenta preditiva PMP. Contudo, mesmo sendo melhor, as previsões efectuadas pelo programa apresentaram desvios em relação às contagens reais que muito provavelmente se relacionam com a existência da flora de decomposição. Os resultados estimados pela ferramenta PMP foram sempre muito mais elevados do que os resultados obtidos na análise microbiológica laboratorial, o que demonstrou a sua não aplicabilidade a este tipo de amostras.

Análise multivariada de atributos pedológicos e fitossociológicos aplicada na caracterização de ambientes de cerrado no norte de Minas Gerais

O Cerrado é uma das principais regiões de expansão agropecuária do país, entretanto a fragilidade dos seus ecossistemas restringe a capacidade de suporte a muitas das atividades agrícolas e compromete a preservação da sua biodiversidade. O objetivo deste estudo foi definir padrões locais de características edáficas e vegetacionais, em uma sub-bacia em Rio Pardo de Minas (MG), como base para o planejamento local de uso sustentável. Para tal, foram utilizadas técnicas de levantamento fitossociológico e de solos associadas à análise estatística multivariada, dendrograma e análise de componentes principais, de forma a correlacionar distribuição espacial de grupos de espécies e atributos edáficos. Os resultados indicaram a ordenação dos ambientes em dois grupos, em função da natureza dos materiais de origem: arenítico-quartzítico e sedimentos argilo-arenosos e argilosos. A seleção de variáveis pela análise multivariada foi capaz de discriminar os ambientes representados no levantamento fitossociológico. Os padrões identificados pelos agricultores corresponderam, em geral, às variações nos parâmetros florísticos e fitossociológicos e aos atributos edáficos, entre estes a densidade absoluta, a área basal e o índice de diversidade; as frações granulométricas foram determinantes na diferenciação dos ambientes.

Capacidade de inovação organizacional: uma análise aplicada à indústria de transformação paulista

Esta pesquisa teve como objetivo principal explorar a influência da folga organizacional na capacidade de inovação em empresas de manufatura do Estado de São Paulo, em diversos segmentos da indústria de transformação. Fez parte deste objetivo testar, em um contexto de cadeia de valor, um modelo do papel da cooperação como driver da capacidade de inovar da empresa, e por fim, verificar a influência da capacidade de inovar no desempenho na empresa. Esta pesquisa fez uso de duas abordagens: uma quantitativa e outra qualitativa de maneira complementar. A pesquisa quantitativa foi realizada com a utilização da pesquisa de Sondagem das Necessidades de Inovação na Indústria Paulista (SNIIP) elaborada pela Federação das Indústrias do Estado de São Paulo (FIESP). Compõe esta base 229 empresas do segmento de indústria de transformação paulista, de 24 setores industriais diferentes. Como ferramental metodológico para a abordagem quantitativa, utilizou-se a técnica estatística de regressão múltipla. Para a abordagem qualitativa, utilizou-se uma amostra de 9 empresas de porte médio e grande de diferentes setores da indústria de transformação paulista. Na pesquisa qualitativa fez-se uso do método de estudo de caso para complementar e aprofundar as análises do estudo quantitativo. Entre os principais resultados desta pesquisa observou-se que a influência da folga organizacional na capacidade de inovação da firma, é positiva. A cooperação, por sua vez, aparece como um agente representativo e que influencia positivamente a capacidade de inovar das firmas analisadas. A capacidade de uma firma inovar, por sua vez, influencia positivamente seu desempenho.

Teoria de valores extremos aplicada a finanças: dois ensaios

Esta tese é composta de dois ensaios que aplicam a Teoria de Valores Extremos a finanças

Análise de sensibilidade aplicada a uma planta térmica de geração de potência

Este trabalho tem o objetivo de realizar uma análise de sensibilidade dos parâmetros operacionais e de projeto de uma usina termelétrica. A análise de sensibilidade serve para indicar qual a importância dessas grandezas no resultado do sistema. A planta modelada é a da Usina Termelétrica Presidente Médici – Fase B, localizada em Candiota, RS, onde cada módulo é capaz de produzir até 160 MW de potência. Para esta planta é apresentado o equacionamento de cada componente do sistema. Destacam-se duas modelagens para a turbina a vapor, usadas para a simulação de seu comportamento em carga parcial, o da Elipse de Stodola e o de Schegliáiev. Ambos os modelos são comparados. Também são apresentados os modos de controle de carga por válvula de estrangulamento, por válvula de bocais e por pressão deslizante. A análise de sensibilidade é feita por meio de três métodos distintos, cujos resultados são comparados. O Método Diferencial utiliza as derivadas parciais para estimar a sensibilidade. O Método de Monte Carlo realiza uma série de avaliações do sistema, com os dados de entrada gerados randomicamente em cada avaliação e análise estatística dos resultados para avaliar a sensibilidade das respostas. É desenvolvido neste trabalho o Método da Transformada de Fourier, que gera os dados de forma senoidal e utiliza a transformada de Fourier para medir as sensibilidades. A medida da sensibilidade é feita através de dois índices. O índice de importância é a derivada parcial de um resultado em relação a um parâmetro, adimensionalizado pelas médias das variáveis, e o índice de sensibilidade é a composição fracional da variância de um resultado. Como conclusão, observa-se que os modelos para operação em carga parcial da turbina de Schegliáiev e de Stodola produzem praticamente os mesmos resultados. Os três métodos de análise de sensibilidade conduzem aos mesmos índices de sensibilidade no caso estudado. A ordenação da importância dos parâmetros estudados é idêntica quando se usa tanto o índice de importância quanto o de sensibilidade, mesmo seus valores sejam diferentes para cada parâmetros.

Apresentação 1: A proposta do IBRE como centro de pesquisa aplicada

Comentarista: Sério Werlang

Função de distribuição generalizada aplicada à velocidade de rotação estelar

In the present work we use a Tsallis maximum entropy distribution law to fit the observations of projected rotational velocity measurements of stars in the Pleiades open cluster. This new distribution funtion which generalizes the Ma.xwel1-Boltzmann one is derived from the non-extensivity of the Boltzmann-Gibbs entropy. We also present a oomparison between results from the generalized distribution and the Ma.xwellia.n law, and show that the generalized distribution fits more closely the observational data. In addition, we present a oomparison between the q values of the generalized distribution determined for the V sin i distribution of the main sequence stars (Pleiades) and ones found for the observed distribution of evolved stars (subgiants). We then observe a correlation between the q values and the star evolution stage for a certain range of stel1ar mass

Caracterização estatística de processos sísmicos via Distribuição Generalizada de Pareto. Estudo de caso: João Câmara-RN

The work is to make a brief discussion of methods to estimate the parameters of the Generalized Pareto distribution (GPD). Being addressed the following techniques: Moments (moments), Maximum Likelihood (MLE), Biased Probability Weighted Moments (PWMB), Unbiased Probability Weighted Moments (PWMU), Mean Power Density Divergence (MDPD), Median (MED), Pickands (PICKANDS), Maximum Penalized Likelihood (MPLE), Maximum Goodness-of-fit (MGF) and the Maximum Entropy (POME) technique, the focus of this manuscript. By way of illustration adjustments were made for the Generalized Pareto distribution, for a sequence of earthquakes intraplacas which occurred in the city of João Câmara in the northeastern region of Brazil, which was monitored continuously for two years (1987 and 1988). It was found that the MLE and POME were the most efficient methods, giving them basically mean squared errors. Based on the threshold of 1.5 degrees was estimated the seismic risk for the city, and estimated the level of return to earthquakes of intensity 1.5°, 2.0°, 2.5°, 3.0° and the most intense earthquake never registered in the city, which occurred in November 1986 with magnitude of about 5.2º