1000 resultados para Modelagem gráfica (Estatística)
Resumo:
RESUMO Objetivou-se neste estudo avaliar a eficiência da função log-logística com dois e três parâmetros, γ = dapmin e truncada à direita para a descrição da estrutura diamétrica de povoamentos equiâneos, bem como ajustar um modelo de distribuição diamétrica utilizando as funções. A modelagem realizada pela função log-logística foi comparada com a modelagem realizada com a função Weibull. Para isso, utilizaram-se dados de parcelas permanentes de clones de Eucalyptus, mensuradas em seis ocasiões. A aderência das funções aos dados foi comprovada pela aplicação do teste de Kolmogorov-Smirnov (K-S). Os valores médios da estatística do teste K-S foram 0,0901; 0,0997; 0,1297; e 0,0616 para a função com 2P, 3P, α = dapmin e truncada à direita, respectivamente. Para a função Weibull, obteve-se a média de 0,0638 para a estatística do teste K-S. A função log-logística de dois parâmetros pode ser utilizada na modelagem da estrutura diamétrica de povoamentos de eucalipto.
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Neste trabalho tratamos da solução de um problema não linear do tipo tração-difusão, na modelagem de dispersão de insetos. Começamos estabelecendo uma lei de conservação e a partir desta, deduzimos algumas equações importantes para o desenvolvimento do nosso estudo, tais como a equação de convecção, de difusão e simultaneamente convecção e difusão. Se considerarmos uma escala de tempo que possibilite a adição ou retirada de indivíduos no meio, conforme seja considerada reprodução, migração ou morte, podemos acrescentar ao processo difusivo um termo de reação, obtendo então, a equação do tipo reação-difusão. Se o temp de reação for deendendee da densidade populacional e do tipo logístico, obtém-se a equação de Fischer. Dessa equação abordamos alguns aspectos, tais como, determinação dos estados estacionários, análise da estabillidade dos mesmos, representação gráfica no plano de fase e por último investigamos a existência de solução do tipo onda viajante. Abordamos, também, alguns exemplos apresentados na literatura, envolvendo equação da difusão com coeficiente constante e com coeficiente dependente da densidade populacional. Além disso, apresentamos o resultados obtidos com a modelagem em tempo discreto, a partir de um trabalho experimental com besouros marcados para o experimento e depois liberados Banks et al (1985) , em que os autores admitiram uma variação temporal e a partir dos dados obtidos fizeram uma estimativa para o coeficiente de difusão D (t), bem como para o coeficiente de decaimento α(t) do termo de reação linear em u. Construimos curvas que se ajustam a essas alternativas e apresentamos esses coeficientes em versão continua D (t) e α(t), dependentes da variável tempo t. Através de uma abordagem numérica, os modelos foram comparadas da variável tempo t. Através de uma abordagem numérica, os modelos foram comparados para diversos casos, usando diferentes combinação de D constante e D variando no tempo, a constante e a variando no tempo. Além disso, analisamos tambén, o efeito da substituição do coeficiente de difusão D constante por D(t) na equação de Fisher.
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Técnicas de Processamento de Imagens e de Computação Gráfica vêm sendo empregadas há bastante tempo para o diagnóstico por imagens em Medicina. Mais recentemente, aplicações baseadas em modelos anatômicos, tanto extraídos de volumes de imagens como criados com base em estudos de anatomia, despontam com força. Tais modelos visam suportar simulação de movimento e de fisiologia. Porém, para que isso se torne realidade, modelos anatômicos do corpo humano precisam ser construídos e aperfeiçoados. Entre outras funcionalidades, esses modelos devem ser capazes de representar o movimento articulado do corpo humano. O problema de modelagem das articulações já foi considerado em diversos trabalhos, principalmente em Robótica e Animação. Entretanto, esses trabalhos não levaram em conta fidelidade anatômica com profundidade suficiente para que pudessem ser utilizados em aplicações de Medicina. O principal objetivo deste trabalho, portanto, é a criação de uma estratégia de representação de articulações embasada em características anatômicas para modelagem de esqueletos humanos virtuais. Um estudo da anatomia do esqueleto humano é apresentado, destacando os tipos de articulações humanas e aspectos do seu movimento. Também é apresentado um estudo dos modelos de articulações encontrados na literatura de Computação Gráfica, e são comentados alguns sistemas de software comercial que implementam corpos articulados. Com base nesses dois estudos, procurou-se identificar as deficiências dos modelos existentes em termos de fidelidade anatômica e, a partir disso, propor uma estratégia de representação para articulações humanas que permitisse a construção de corpos humanos virtuais anatomicamente realísticos. O modelo de articulações proposto foi projetado com o auxílio de técnicas de projeto orientado a objetos e implementado no âmbito do projeto Virtual Patients. Usando as classes do modelo, foi construído um simulador de movimentos, que recebe a descrição de um corpo articulado através de um arquivo em formato XML e apresenta uma animação desse corpo. A descrição do movimento também é especificada no mesmo arquivo. Esse simulador foi utilizado para gerar resultados para verificar a correção e fidelidade do modelo articular. Para isso, um joelho virtual foi construído, seus movimentos foram simulados e comparados com outros joelhos: o modelo de outro simulador, um modelo plástico anatômico e o joelho real.
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A produção de soja é uma das principais atividades econômicas na Região Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul. As perdas de produto em condições de comercialização ocasionadas nas atividades de secagem e armazenamento são significativas, justificando a pesquisa e aprimoramento destes processos. Nesta tese foram pesquisados dois problemas: 1. Modelamento matemático dos processos de secagem, utilizando parâmetros conhecidos de soja e 2. Modelamento matemático do problema de aeração para o cálculo da distribuição da pressão e da velocidade do ar na massa de grãos em unidades de armazenamento de soja. No problema de secagem foi desenvolvido um sistema composto de quatro equações diferenciais parciais hiperbólicas acopladas não-lineares, que descreve o comportamento da temperatura e do teor de umidade do ar e dos grãos em função do tempo. Para resolver o sistema foram utilizados os métodos das diferenças finitas (p. ex., métodos de MacCormack e Crank- Nicolson.) e o método dos volumes finitos. A análise dos resultados permitiu recomendar o método mais adequado para cada tipo do problema. Para determinação da intensidade do fluxo de massa e de calor foram utilizados os dados experimentais de camada fina obtidos da literatura e complementados com dados experimentais desta tese. Foi desenvolvido um equipamento para obtenção das curvas de secagem de grãos em secador de leito fixo, a fim de identificar o modelo para secagem em camada espessa. A comparação entre os resultados experimentais e das simulações numéricas mostrou que o modelo descreve razoavelmente a dinâmica de secagem No problema de aeração foi desenvolvido um modelo matemático que descreve o escoamento do ar em sistemas de armazenamento de grãos, baseado em relações experimentais entre velocidade e gradiente de pressão. Para resolver o problema de aeração foi utilizado o método dos elementos finitos e desenvolvido um programa computacional. Um teste realizado com o programa mostrou que os resultados da solução numérica convergem para uma solução analítica conhecida. As simulações realizadas mostraram que o programa computacional pode ser usado como instrumento auxiliar para o projeto de silos, possibilitando o cálculo e a visualização gráfica da distribuição das pressões e das linhas de corrente em diferentes seções do armazém.
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A agricultura é a atividade econômica mais dependente das condições climáticas. Os eventos climáticos afetam não só os processos metabólicos das plantas, diretamente relacionados à produção vegetal, como também as mais diversas atividades no campo. De acordo com Petr (1990) e Fageria (1992), citados por Hoogenboom (2000), ao redor de 80% da variabilidade da produção agrícola no mundo se deve à variabilidade das condições climáticas durante o ciclo de cultivo, especialmente para as culturas de sequeiro, já que os agricultores não podem exercer nenhum controle sobre esses fenômenos naturais. Além de influenciar o crescimento, o desenvolvimento e a produtividade das culturas, o clima afeta também a relação das plantas com microorganismos, insetos, fungos e bactérias, favore-cendo ou não a ocorrência de pragas e doenças, o que demanda as medidas de controle ade-quadas. Muitas das práticas agrícolas de campo, como o preparo do solo, a semeadura, a adu-bação, a irrigação, as pulverizações, a colheita, entre outras, também dependem de condições de tempo e de umidade no solo específicas para que possam ser realizadas de forma eficiente (PEREIRA et al., 2002). Dada a grande importância do clima para a produção agrícola, o uso de informações meteoro-lógicas e climáticas é fundamental para que a agricultura se torne atividade sustentável (SIVAKUMAR et al., 2000). Neste contexto, a agrometeorologia, ciência interdisciplinar que estuda a influência do tempo e do clima na produção de alimentos, fibras e energia, assume papel estratégico no entendimento e na solução dos problemas enfrentados pela agricultura (MAVI E TUPPER, 2004). Os governos apoiam usualmente a gestão de risco dos agricultores concentrando-se nos riscos imprevisíveis e inevitáveis, possivelmente raros, mas que têm graves consequências (perdas catastróficas) se os agricultores não conseguirem gerir estes riscos sozinhos já que existe nú-mero limitado de opções políticas a serem consideradas, quer a nível interno ou internacional, quando o assunto é referente à alimentação dos concidadãos. A preocupação crescente com o aumento da população mundial, com a degradação dos recur-sos naturais e com a sustentabilidade da agricultura tem exigido maiores esforços no desen-volvimento de melhores estratégias e práticas do uso do solo, a partir do melhor entendimento das relações entre a agricultura e o clima. Nesse sentido, o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem o planejamento e o processo de tomadas de decisão que resultem em menores impactos ambientais e no aumento da resiliência da agricultura, tem sido um dos objetivos das instituições governamentais e não gover-namentais ligadas à agricultura, ao ambiente e aos recursos naturais. Sem embargo, as sofisticadas técnicas utilizadas para estimar preços no mercado futuro, as perspectivas relativamente instáveis das commodities agrícolas resultam do pressuposto de que em condições normais, as incertezas associadas ao clima, fatores macroeconômicos, in-tervenções de políticas e o custo da energia, entre outros fatores relevantes, sugerem que os preços dos produtos de base agrossilvipastoris permanecerão imprevisíveis. Mesmo que estratégias de hedging continuem sendo preponderantes no que tange à mitigação do risco financeiro causado pela volatilidade de preços, para a grande maioria das empresas, seguradoras, governos e produtores que dependem dos resultados da lavoura para colher os benefícios financeiros da produção agrícola, como no caso das empresas agrossilvipastoris, a mitigação dos riscos de mercado concomitantemente ao gerenciamento do risco agrometeoro-lógico faz todo sentido. A utilização de uma ferramenta de suporte a decisão baseado em sistemas de informação geo-gráfica é a melhor maneira de aproveitar todo o conhecimento que está disponível para o acompanhamento da produção de alimentos e de energia. Os filtros espaciais utilizados para analisar a situação como um todo, aliados a produtos de informação atualizados em tempo hábil para verificar a produção local permitem monitorar de fato os principais riscos relacio-nados condições agrometeorológicas e o manejo da produção agrícola. A convergência tecnológica entre os sistemas de informação e de suporte à decisão por meio de servidores nas nuvens possibilita hoje automatizar grande parte das análises que se podem obter com base nas informações disponíveis e fazer chegar o conhecimento até o usuário final. As redes de empresas formadas para produzir dados espaciais, seja por meio de satélites de sensoriamento remoto ou redes de estações meteorológicas, estão preparadas para garantir um fluxo contínuo de informação para serem consumidos por usuários deste conhecimento. Os informes deste trabalho e as conclusões desta investigação remetem à hipótese de que a comunicação de informações de forma inteligente, em tempo hábil de serem aplicadas na to-mada de decisão eficiente, permite que os riscos associados aos cultivos sejam mais bem mi-tigados e, portanto gerem valor aos acionistas com ativos ligados ao agronegócio. O maior desafio desta dissertação de mestrado encontra-se em mostrar aos atores do agrone-gócio que, ao dotar os agricultores de meios para que eles possam gerir sua atividade com base nas melhores práticas de manejo agrometeorológico, incentivar a criação de mecanismos que aperfeiçoem a gestão rural e ampliem o acesso à informação, e não apenas auxiliá-los sob a forma de apoio ad hoc e assistência agronômica, de fato se amplia a capacidade de gestão dos riscos associados às atividades agrossilvipastoris.
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O trabalho tem como objetivo aplicar uma modelagem não linear ao Produto Interno Bruto brasileiro. Para tanto foi testada a existência de não linearidade do processo gerador dos dados com a metodologia sugerida por Castle e Henry (2010). O teste consiste em verificar a persistência dos regressores não lineares no modelo linear irrestrito. A seguir a série é modelada a partir do modelo autoregressivo com limiar utilizando a abordagem geral para específico na seleção do modelo. O algoritmo Autometrics é utilizado para escolha do modelo não linear. Os resultados encontrados indicam que o Produto Interno Bruto do Brasil é melhor explicado por um modelo não linear com três mudanças de regime, que ocorrem no inicio dos anos 90, que, de fato, foi um período bastante volátil. Através da modelagem não linear existe o potencial para datação de ciclos, no entanto os resultados encontrados não foram suficientes para tal análise.
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Modelos de predição baseados em estimações não-paramétricas continuam em desenvolvimento e têm permeado a comunidade quantitativa. Sua principal característica é que não consideram a priori distribuições de probabilidade conhecidas, mas permitem que os dados passados sirvam de base para a construção das próprias distribuições. Implementamos para o mercado brasileiro os estimadores agrupados não-paramétricos de Sam e Jiang (2009) para as funções de drift e de difusão do processo estocástico da taxa de juros instantânea, por meio do uso de séries de taxas de juros de diferentes maturidades fornecidas pelos contratos futuros de depósitos interfinanceiros de um dia (DI1). Os estimadores foram construídos sob a perspectiva da estimação por núcleos (kernels), que requer para a sua otimização um formato específico da função-núcleo. Neste trabalho, foi usado o núcleo de Epanechnikov, e um parâmetro de suavizamento (largura de banda), o qual é fundamental para encontrar a função de densidade de probabilidade ótima que forneça a estimação mais eficiente em termos do MISE (Mean Integrated Squared Error - Erro Quadrado Integrado Médio) no momento de testar o modelo com o tradicional método de validação cruzada de k-dobras. Ressalvas são feitas quando as séries não possuem os tamanhos adequados, mas a quebra estrutural do processo de difusão da taxa de juros brasileira, a partir do ano 2006, obriga à redução do tamanho das séries ao custo de reduzir o poder preditivo do modelo. A quebra estrutural representa um processo de amadurecimento do mercado brasileiro que provoca em grande medida o desempenho insatisfatório do estimador proposto.
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Este trabalho primeiramente explora fundamentos teóricos básicos para análise e implementação de algoritmos para a modelagem de séries temporais. A finalidade principal da modelagem de séries temporais será a predição para utilizá-la na arbitragem estatística. As séries utilizadas são retiradas de uma base de histórico do mercado de ações brasileiro. Estratégias de arbitragem estatística, mais especificamente pairs trading, utilizam a característica de reversão à média dos modelos para explorar um lucro potencial quando o módulo do spread está estatisticamente muito afastado de sua média. Além disso, os modelos dinâmicos deste trabalho apresentam parâmetros variantes no tempo que aumentam a sua flexibilidade e adaptabilidade em mudanças estruturais do processo. Os pares do algoritmo de pairs trading são escolhidos selecionando ativos de mesma empresa ou índices e ETFs (Exchange Trade Funds). A validação da escolha dos pares é feita utilizando testes de cointegração. As simulações demonstram os resultados dos testes de cointegração, a variação no tempo dos parâmetros do modelo e o resultado de um portfólio fictício.
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Modelos para detecção de fraude são utilizados para identificar se uma transação é legítima ou fraudulenta com base em informações cadastrais e transacionais. A técnica proposta no estudo apresentado, nesta dissertação, consiste na de Redes Bayesianas (RB); seus resultados foram comparados à técnica de Regressão Logística (RL), amplamente utilizada pelo mercado. As Redes Bayesianas avaliadas foram os classificadores bayesianos, com a estrutura Naive Bayes. As estruturas das redes bayesianas foram obtidas a partir de dados reais, fornecidos por uma instituição financeira. A base de dados foi separada em amostras de desenvolvimento e validação por cross validation com dez partições. Naive Bayes foram os classificadores escolhidos devido à simplicidade e a sua eficiência. O desempenho do modelo foi avaliado levando-se em conta a matriz de confusão e a área abaixo da curva ROC. As análises dos modelos revelaram desempenho, levemente, superior da regressão logística quando comparado aos classificadores bayesianos. A regressão logística foi escolhida como modelo mais adequado por ter apresentado melhor desempenho na previsão das operações fraudulentas, em relação à matriz de confusão. Baseada na área abaixo da curva ROC, a regressão logística demonstrou maior habilidade em discriminar as operações que estão sendo classificadas corretamente, daquelas que não estão.
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Deep bed filtration occurs in several industrial and environmental processes like water filtration and soil contamination. In petroleum industry, deep bed filtration occurs near to injection wells during water injection, causing injectivity reduction. It also takes place during well drilling, sand production control, produced water disposal in aquifers, etc. The particle capture in porous media can be caused by different physical mechanisms (size exclusion, electrical forces, bridging, gravity, etc). A statistical model for filtration in porous media is proposed and analytical solutions for suspended and retained particles are derived. The model, which incorporates particle retention probability, is compared with the classical deep bed filtration model allowing a physical interpretation of the filtration coefficients. Comparison of the obtained analytical solutions for the proposed model with the classical model solutions allows concluding that the larger the particle capture probability, the larger the discrepancy between the proposed and the classical models
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Discrepancies between classical model predictions and experimental data for deep bed filtration have been reported by various authors. In order to understand these discrepancies, an analytic continuum model for deep bed filtration is proposed. In this model, a filter coefficient is attributed to each distinct retention mechanism (straining, diffusion, gravity interception, etc.). It was shown that these coefficients generally cannot be merged into an effective filter coefficient, as considered in the classical model. Furthermore, the derived analytic solutions for the proposed model were applied for fitting experimental data, and a very good agreement between experimental data and proposed model predictions were obtained. Comparison of the obtained results with empirical correlations allowed identifying the dominant retention mechanisms. In addition, it was shown that the larger the ratio of particle to pore sizes, the more intensive the straining mechanism and the larger the discrepancies between experimental data and classical model predictions. The classical model and proposed model were compared via statistical analysis. The obtained p values allow concluding that the proposed model should be preferred especially when straining plays an important role. In addition, deep bed filtration with finite retention capacity was studied. This work also involves the study of filtration of particles through porous media with a finite capacity of filtration. It was observed, in this case, that is necessary to consider changes in the boundary conditions through time evolution. It was obtained a solution for such a model using different functions of filtration coefficients. Besides that, it was shown how to build a solution for any filtration coefficient. It was seen that, even considering the same filtration coefficient, the classic model and the one here propposed, show different predictions for the concentration of particles retained in the porous media and for the suspended particles at the exit of the media
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In this work we analyze the skin bioimpedance statistical distribution. We focus on the study of two distinct samples: the statistics of impedance of several points in the skin of a single individual and the statistics over a population (many individuals) but in a single skin point. The impedance data was obtained from the literature (Pearson, 2007). Using the Shapiro-Wilk test and the assymmetry test we conclude that the impedance of a population is better described by an assymetric and non-normal distribution. On the other side, the data concerning the individual impedance seems to follow a normal distribution. We have performed a goodnes of fitting test and the better distribution to fit the data of a population is the log-normal distribution. It is interesting to note that our result for skin impedance is in simtony with body impedance from the literature of electrical engeneering. Our results have an impact over the statistical planning and modelling of skin impedance experiments. Special attention we should drive to the treatment of outliers in this kind of dataset. The results of this work are important in the general discussion of low impedance of points of acupuncture and also in the problem of skin biopotentials used in equipments like the Electrodermal Screen Tests.
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Este trabalho propõe um ambiente computacional aplicado ao ensino de sistemas de controle, denominado de ModSym. O software implementa uma interface gráfica para a modelagem de sistemas físicos lineares e mostra, passo a passo, o processamento necessário à obtenção de modelos matemáticos para esses sistemas. Um sistema físico pode ser representado, no software, de três formas diferentes. O sistema pode ser representado por um diagrama gráfico a partir de elementos dos domínios elétrico, mecânico translacional, mecânico rotacional e hidráulico. Pode também ser representado a partir de grafos de ligação ou de diagramas de fluxo de sinal. Uma vez representado o sistema, o ModSym possibilita o cálculo de funções de transferência do sistema na forma simbólica, utilizando a regra de Mason. O software calcula também funções de transferência na forma numérica e funções de sensibilidade paramétrica. O trabalho propõe ainda um algoritmo para obter o diagrama de fluxo de sinal de um sistema físico baseado no seu grafo de ligação. Este algoritmo e a metodologia de análise de sistemas conhecida por Network Method permitiram a utilização da regra de Mason no cálculo de funções de transferência dos sistemas modelados no software