Modelos determinísticos e estocásticos aplicados ao cálculo de provisões para sinistros

A estimação das provisões para sinistros é de extrema importância na atividade de uma seguradora do ramo Não Vida, porque, por um lado, são necessários recursos suficientes para garantir o pagamento de qualquer sinistro que ocorra e, por outro, o excesso de provisões pode condicionar a rentabilidade da companhia. Assim, faz parte do papel do atuário garantir a adequação destas provisões técnicas. Com esse propósito, é habitualmente utilizado o método determinístico Chain Ladder para a estimação das provisões para sinistros. Contudo, de forma a contornar as limitações desta metodologia, recorre-se a modelos estocásticos, como o modelo proposto por Thomas Mack, uma aplicação dos Modelos Lineares Generalizados, a técnica Bootstrap, entre outros. Dos modelos estocásticos é de salientar um dos mais recentemente estudados, Double Chain Ladder, que está diretamente associado ao método Chain Ladder, trazendo algumas vantagens sobre esse último e possibilitando também a aplicação da técnica Bootstrap e uma simples associação ao método Bornhuetter-Ferguson. O objetivo desta dissertação consiste na aplicação e análise destes modelos na estimação de provisões para sinistros no ramo Não Vida.

Métodos estatísticos aplicados à modelação de dados oncológicos

RESUMO: A estrutura demográfica portuguesa é marcada por baixas taxas de natalidade e mortalidade, onde a população idosa representa uma fatia cada vez mais representativa, fruto de uma maior longevidade. A incidência do cancro, na sua generalidade, é maior precisamente nessa classe etária. A par de outras doenças igualmente lesivas (e.g. cardiovasculares, degenerativas) cuja incidência aumenta com a idade, o cancro merece relevo. Estudos epidemiológicos apresentam o cancro como líder mundial na mortalidade. Em países desenvolvidos, o seu peso representa 25% do número total de óbitos, percentagem essa que mais que duplica noutros países. A obesidade, a baixa ingestão de frutas e vegetais, o sedentarismo, o consumo de tabaco e a ingestão de álcool, configuram-se como cinco dos fatores de risco presentes em 30% das mortes diagnosticadas por cancro. A nível mundial e, em particular no Sul de Portugal, os cancros do estômago, recto e cólon apresentam elevadas taxas de incidência e de mortalidade. Do ponto de vista estritamente económico, o cancro é a doença que mais recursos consome enquanto que do ponto de vista físico e psicológico é uma doença que não limita o seu raio de ação ao doente. O cancro é, portanto, uma doença sempre atual e cada vez mais presente, pois reflete os hábitos e o ambiente de uma sociedade, não obstante as características intrínsecas a cada indivíduo. A adoção de metodologia estatística aplicada à modelação de dados oncológicos é, sobretudo, valiosa e pertinente quando a informação é oriunda de Registos de Cancro de Base Populacional (RCBP). A pertinência é justificada pelo fato destes registos permitirem aferir numa população específica, o risco desta sofrer e/ou vir a sofrer de uma dada neoplasia. O peso que as neoplasias do estômago, cólon e recto assumem foi um dos elementos que motivou o presente estudo que tem por objetivo analisar tendências, projeções, sobrevivências relativas e a distribuição espacial destas neoplasias. Foram considerados neste estudo todos os casos diagnosticados no período 1998-2006, pelo RCBP da região sul de Portugal (ROR-Sul). O estudo descritivo inicial das taxas de incidência e da tendência em cada uma das referidas neoplasias teve como base uma única variável temporal - o ano de diagnóstico - também designada por período. Todavia, uma metodologia que contemple apenas uma única variável temporal é limitativa. No cancro, para além do período, a idade à data do diagnóstico e a coorte de nascimento, são variáveis temporais que poderão prestar um contributo adicional na caracterização das taxas de incidência. A relevância assumida por estas variáveis temporais justificou a sua inclusão numaclasse de modelos designada por modelos Idade-Período-Coorte (Age-Period-Cohort models - APC), utilizada na modelação das taxas de incidência para as neoplasias em estudo. Os referidos modelos permitem ultrapassar o problema de relações não lineares e/ou de mudanças súbitas na tendência linear das taxas. Nos modelos APC foram consideradas a abordagem clássica e a abordagem com recurso a funções suavizadoras. A modelação das taxas foi estratificada por sexo. Foram ainda estudados os respectivos submodelos (apenas com uma ou duas variáveis temporais). Conhecido o comportamento das taxas de incidência, uma questão subsequente prende-se com a sua projeção em períodos futuros. Porém, o efeito de mudanças estruturais na população, ao qual Portugal não é alheio, altera substancialmente o número esperado de casos futuros com cancro. Estimativas da incidência de cancro a nível mundial obtidas a partir de projeções demográficas apontam para um aumento de 25% dos casos de cancro nas próximas duas décadas. Embora a projeção da incidência esteja associada a alguma incerteza, as projeções auxiliam no planeamento de políticas de saúde para a afetação de recursos e permitem a avaliação de cenários e de intervenções que tenham como objetivo a redução do impacto do cancro. O desconhecimento de projeções da taxa de incidência destas neoplasias na área abrangida pelo ROR-Sul, levou à utilização de modelos de projeção que diferem entre si quanto à sua estrutura, linearidade (ou não) dos seus coeficientes e comportamento das taxas na série histórica de dados (e.g. crescente, decrescente ou estável). Os referidos modelos pautaram-se por duas abordagens: (i)modelos lineares no que concerne ao tempo e (ii) extrapolação de efeitos temporais identificados pelos modelos APC para períodos futuros. Foi feita a projeção das taxas de incidência para os anos de 2007 a 2010 tendo em conta o género, idade e neoplasia. É ainda apresentada uma estimativa do impacto económico destas neoplasias no período de projeção. Uma questão pertinente e habitual no contexto clínico e a que o presente estudo pretende dar resposta, reside em saber qual a contribuição da neoplasia em si para a sobrevivência do doente. Nesse sentido, a mortalidade por causa específica é habitualmente utilizada para estimar a mortalidade atribuível apenas ao cancro em estudo. Porém, existem muitas situações em que a causa de morte é desconhecida e, mesmo que esta informação esteja disponível através dos certificados de óbito, não é fácil distinguir os casos em que a principal causa de morte é devida ao cancro. A sobrevivência relativa surge como uma medida objetiva que não necessita do conhecimento da causa específica da morte para o seu cálculo e dar-nos-á uma estimativa da probabilidade de sobrevivência caso o cancro em análise, num cenário hipotético, seja a única causa de morte. Desconhecida a principal causa de morte nos casos diagnosticados com cancro no registo ROR-Sul, foi determinada a sobrevivência relativa para cada uma das neoplasias em estudo, para um período de follow-up de 5 anos, tendo em conta o sexo, a idade e cada uma das regiões que constituem o registo. Foi adotada uma análise por período e as abordagens convencional e por modelos. No epílogo deste estudo, é analisada a influência da variabilidade espaço-temporal nas taxas de incidência. O longo período de latência das doenças oncológicas, a dificuldade em identificar mudanças súbitas no comportamento das taxas, populações com dimensão e riscos reduzidos, são alguns dos elementos que dificultam a análise da variação temporal das taxas. Nalguns casos, estas variações podem ser reflexo de flutuações aleatórias. O efeito da componente temporal aferida pelos modelos APC dá-nos um retrato incompleto da incidência do cancro. A etiologia desta doença, quando conhecida, está associada com alguma frequência a fatores de risco tais como condições socioeconómicas, hábitos alimentares e estilo de vida, atividade profissional, localização geográfica e componente genética. O “contributo”, dos fatores de risco é, por vezes, determinante e não deve ser ignorado. Surge, assim, a necessidade em complementar o estudo temporal das taxas com uma abordagem de cariz espacial. Assim, procurar-se-á aferir se as variações nas taxas de incidência observadas entre os concelhos inseridos na área do registo ROR-Sul poderiam ser explicadas quer pela variabilidade temporal e geográfica quer por fatores socioeconómicos ou, ainda, pelos desiguais estilos de vida. Foram utilizados os Modelos Bayesianos Hierárquicos Espaço-Temporais com o objetivo de identificar tendências espaço-temporais nas taxas de incidência bem como quantificar alguns fatores de risco ajustados à influência simultânea da região e do tempo. Os resultados obtidos pela implementação de todas estas metodologias considera-se ser uma mais valia para o conhecimento destas neoplasias em Portugal.------------ABSTRACT: mortality rates, with the elderly being an increasingly representative sector of the population, mainly due to greater longevity. The incidence of cancer, in general, is greater precisely in that age group. Alongside with other equally damaging diseases (e.g. cardiovascular,degenerative), whose incidence rates increases with age, cancer is of special note. In epidemiological studies, cancer is the global leader in mortality. In developed countries its weight represents 25% of the total number of deaths, with this percentage being doubled in other countries. Obesity, a reduce consumption of fruit and vegetables, physical inactivity, smoking and alcohol consumption, are the five risk factors present in 30% of deaths due to cancer. Globally, and in particular in the South of Portugal, the stomach, rectum and colon cancer have high incidence and mortality rates. From a strictly economic perspective, cancer is the disease that consumes more resources, while from a physical and psychological point of view, it is a disease that is not limited to the patient. Cancer is therefore na up to date disease and one of increased importance, since it reflects the habits and the environment of a society, regardless the intrinsic characteristics of each individual. The adoption of statistical methodology applied to cancer data modelling is especially valuable and relevant when the information comes from population-based cancer registries (PBCR). In such cases, these registries allow for the assessment of the risk and the suffering associated to a given neoplasm in a specific population. The weight that stomach, colon and rectum cancers assume in Portugal was one of the motivations of the present study, that focus on analyzing trends, projections, relative survival and spatial distribution of these neoplasms. The data considered in this study, are all cases diagnosed between 1998 and 2006, by the PBCR of Portugal, ROR-Sul.Only year of diagnosis, also called period, was the only time variable considered in the initial descriptive analysis of the incidence rates and trends for each of the three neoplasms considered. However, a methodology that only considers one single time variable will probably fall short on the conclusions that could be drawn from the data under study. In cancer, apart from the variable period, the age at diagnosis and the birth cohort are also temporal variables and may provide an additional contribution to the characterization of the incidence. The relevance assumed by these temporal variables justified its inclusion in a class of models called Age-Period-Cohort models (APC). This class of models was used for the analysis of the incidence rates of the three cancers under study. APC models allow to model nonlinearity and/or sudden changes in linear relationships of rate trends. Two approaches of APC models were considered: the classical and the one using smoothing functions. The models were stratified by gender and, when justified, further studies explored other sub-models where only one or two temporal variables were considered. After the analysis of the incidence rates, a subsequent goal is related to their projections in future periods. Although the effect of structural changes in the population, of which Portugal is not oblivious, may substantially change the expected number of future cancer cases, the results of these projections could help planning health policies with the proper allocation of resources, allowing for the evaluation of scenarios and interventions that aim to reduce the impact of cancer in a population. Worth noting that cancer incidence worldwide obtained from demographic projections point out to an increase of 25% of cancer cases in the next two decades. The lack of projections of incidence rates of the three cancers under study in the area covered by ROR-Sul, led us to use a variety of forecasting models that differ in the nature and structure. For example, linearity or nonlinearity in their coefficients and the trend of the incidence rates in historical data series (e.g. increasing, decreasing or stable).The models followed two approaches: (i) linear models regarding time and (ii) extrapolation of temporal effects identified by the APC models for future periods. The study provide incidence rates projections and the numbers of newly diagnosed cases for the year, 2007 to 2010, taking into account gender, age and the type of cancer. In addition, an estimate of the economic impact of these neoplasms is presented for the projection period considered. This research also try to address a relevant and common clinical question in these type of studies, regarding the contribution of the type of cancer to the patient survival. In such studies, the primary cause of death is commonly used to estimate the mortality specifically due to the cancer. However, there are many situations in which the cause of death is unknown, or, even if this information is available through the death certificates, it is not easy to distinguish the cases where the primary cause of death is the cancer. With this in mind, the relative survival is an alternative measure that does not need the knowledge of the specific cause of death to be calculated. This estimate will represent the survival probability in the hypothetical scenario of a certain cancer be the only cause of death. For the patients with unknown cause of death that were diagnosed with cancer in the ROR-Sul, the relative survival was calculated for each of the cancers under study, for a follow-up period of 5 years, considering gender, age and each one of the regions that are part the registry. A period analysis was undertaken, considering both the conventional and the model approaches. In final part of this study, we analyzed the influence of space-time variability in the incidence rates. The long latency period of oncologic diseases, the difficulty in identifying subtle changes in the rates behavior, populations of reduced size and low risk are some of the elements that can be a challenge in the analysis of temporal variations in rates, that, in some cases, can reflect simple random fluctuations. The effect of the temporal component measured by the APC models gives an incomplete picture of the cancer incidence. The etiology of this disease, when known, is frequently associated to risk factors such as socioeconomic conditions, eating habits and lifestyle, occupation, geographic location and genetic component. The "contribution"of such risk factors is sometimes decisive in the evolution of the disease and should not be ignored. Therefore, there was the need to consider an additional approach in this study, one of spatial nature, addressing the fact that changes in incidence rates observed in the ROR-Sul area, could be explained either by temporal and geographical variability or by unequal socio-economic or lifestyle factors. Thus, Bayesian hierarchical space-time models were used with the purpose of identifying space-time trends in incidence rates together with the the analysis of the effect of the risk factors considered in the study. The results obtained and the implementation of all these methodologies are considered to be an added value to the knowledge of these neoplasms in Portugal.

Efeitos hemodinâmicos da sobrecarga ventricular direita aguda experimental

FUNDAMENTO: A sobrecarga ventricular direita aguda está associada a situações clínicas de elevada morbimortalidade, tais como: ressecções pulmonares extensas, tromboembolismo pulmonar, transplante pulmonar e edema pulmonar das altitudes. Alguns pontos de sua fisiopatologia permanecem obscuros. OBJETIVO: Avaliar os efeitos hemodinâmicos da sobrecarga ventricular direita aguda experimental em suínos. MÉTODOS: A sobrecarga ventricular direita foi induzida pela oclusão das artérias pulmonares através de ligaduras. Vinte porcos foram utilizados no estudo, sendo alocados em 04 grupos: um controle, não submetido à oclusão vascular pulmonar, e três de sobrecarga ventricular direita submetidos à oclusão das seguintes artérias pulmonares: SVD1 (artéria pulmonar esquerda); SVD2 (artéria pulmonar esquerda e do lobo inferior direito) e SVD3 (artéria pulmonar esquerda, do lobo inferior direito e do lobo mediastinal), obstruindo a vasculatura pulmonar em 42, 76 e 82,0% respectivamente. Variáveis de hemodinâmica foram medidas a cada 15 minutos durante a uma hora do estudo. Na análise estatística, foram utilizados ajustes de modelos lineares mistos com estrutura de variâncias e covariâncias. RESULTADOS: Nas comparações intergrupais, houve aumento significativo da frequência cardíaca (p = 0,004), pressão arterial pulmonar média (p = 0,001) e pressão capilar pulmonar (p < 0,0001). Houve redução significativa da pressão arterial média (p = 0,01) e do índice sistólico (p = 0,002). Não houve diferença significativa no índice cardíaco (p = 0,94). CONCLUSÃO: Apesar da intensa sobrecarga ventricular direita promovida pela obstrução de 82,0% da vasculatura pulmonar e pelo aumento significativo da pressão arterial pulmonar não houve disfunção cardiovascular severa e/ou choque circulatório no período estudado.

Comparação de modelos matemáticos na estimativa das perdas de produtividade de grãos em arroz irrigado

Os objetivos deste trabalho foram comparar modelos matemáticos e identificar, entre variáveis morfológicas, a de melhor ajuste na previsão de perdas de produtividade em arroz irrigado por interferência da cultivar EEA 406, simuladora de arroz-vermelho. Foram realizados quatro experimentos, sendo um no campo e os demais em casa de vegetação. Três cultivares de arroz, BRS-38 Ligeirinho, IRGA 417 e BR-IRGA 409, foram estudadas no campo, com espaçamento entrelinhas de 15 e 25 cm, além de populações da cultivar competidora (dez níveis). Em casa de vegetação, realizaram-se experimentos em monocultivos e em série de substituição. A análise dos dados foi realizada com aplicação de modelos lineares e não lineares de regressão. O melhor ajuste dos dados de perdas de produtividade em arroz foi encontrado com o modelo de dois parâmetros. Área foliar e cobertura do solo estimaram melhor as perdas de produtividade de grãos do que a massa seca da cultivar simuladora. Os modelos testados indicam que a redução do espaçamento entrelinhas aumenta a habilidade competitiva das cultivares de arroz em relação à cultivar concorrente.

APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE MODELOS MISTOS (REML/BLUP) NA ESTIMAÇÃO DE COMPONENTES DE VARIÂNCIA E PREDIÇÃO DE VALORES GENÉTICOS EM PUPUNHEIRA (Bactris gasipaes)

No Brasil, a pupunheira é uma planta muito útil na alimentação, seja como fonte de frutos ou de palmito. O interesse pela pupunheira, além de ser uma cultura perene, são: crescimento a pleno sol, precocidade, rusticidade, perfilhamento, palatabilidade e não-escurecimento do palmito após o corte. Estimativas de parâmetros genéticos em pupunheira são escassas e se constituem em ferramenta de suma importância para orientar os programas de melhoramento. O objetivo deste trabalho foi estudar a variabilidade genética e estimar o valor genético individual como critério de seleção, usando o procedimento BLUP/REML (Melhor predição linear não viciada/máxima verossimilhança restrita). Adotaram-se duas estratégias de seleção para o caráter produção de palmito: simulando programa de melhoramento a curto prazo (CP- seleção das 9 famílias com 31 indivíduos de maior valor genético) e a longo prazo (LP- seleção das 15 famílias com 53 indivíduos). As progênies foram avaliadas em experimento delineado em blocos ao acaso com três repetições, parcelas lineares de cinco plantas, espaçadas de 2,0 m x 1,0 m e bordadura composta por uma fileira em torno do experimento no Campo Experimental do Matapí, Município de Porto Grande, Estado do Amapá. A avaliação foi realizada aos 26 meses pós- plantio (2ª avaliação), coletando-se dados de altura da planta (AP), diâmetro da planta à altura do colo (DPC), tamanho do palmito (TP), diâmetro do palmito (DP), peso do resíduo apical (PRA), basal (PRB) e do palmito líquido (PP) (tipo exportação). Os dados de AP, DPC, TP e DP corresponderam às médias das touceiras que apresentavam mais de uma haste. Já para os caracteres PRA, PRB e PP corresponderam à soma das hastes na touceira. De maneira geral, a população estudada apresenta baixa variabilidade genética. As herdabilidades no sentido restrito em nível de indivíduos foram: AP (18,44%), DPC (3,16%), TP (42,47%), DP (10,54%), PP (5,70%), PRB (6,15%). Os ganhos genéticos preditos em relação à média da população para PP foram de 7,18% na situação de LP e 8,40% para CP, com tamanho efetivo de 30,38 e 19,00, respectivamente.

Dois modelos espacializados do potencial financeiro para produtos de supermercados em municípios do Estado de São Paulo

Neste trabalho, o potencial para produtos de supermercados em municípios do Estado de São Paulo é modelado por meio da aplicação de modelos lineares hierárquicos em dois níveis (município e microrregião) e em três níveis (município, micro e mesorregião). Os modelos lineares hierárquicos acomodam bem as relações espaciais de vizinhança e hierarquia que estruturam o mercado, produzindo resíduos normais, homocedásticos e não autocorrelacionados espacialmente (enquanto os modelos de regressão linear convencionais não permitem incorporar os conceitos de estrutura geográfica e têm seus pressupostos de homocedasticidade e independência violados). A metragem de loja e a densidade populacional são propostas como variáveis proxi para, respectivamente, a demanda de mercado e a hierarquia de uma localidade.

Forecast comparison with nonlinear methods for brazilian industrial production

Este trabalho avalia as previsões de três métodos não lineares — Markov Switching Autoregressive Model, Logistic Smooth Transition Autoregressive Model e Autometrics com Dummy Saturation — para a produção industrial mensal brasileira e testa se elas são mais precisas que aquelas de preditores naive, como o modelo autorregressivo de ordem p e o mecanismo de double differencing. Os resultados mostram que a saturação com dummies de degrau e o Logistic Smooth Transition Autoregressive Model podem ser superiores ao mecanismo de double differencing, mas o modelo linear autoregressivo é mais preciso que todos os outros métodos analisados.

Avaliando técnicas de nowcasting: uma aplicação do PIB brasileiro

O objetivo deste trabalho é aplicar e avaliar o desempenho do conceito de técnicas de nowcasting para previsão de uma importante variável macroeconômica do Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro. Nos últimos anos, novas técnicas vêm sendo propostas e aprimoradas. Comparam-se diferentes modelos de nowcasting frente a um benchmarking, avaliando a relevância das variáveis a partir do Autometrics, que foi desenvolvido por Doornik (2011). A proposta é reunir diversos indicadores econômicos da economia brasileira que possam em maior ou menor grau antecipar a variação do PIB. Será utilizada a técnica de variáveis dummies com saturação (proposta por Johansen et. al.) para controlar possíveis quebras e outliers. Esta abordagem é adequada para um ambiente econômico instável, com constantes mudanças ao longo do tempo.

Identificação fuzzy-multimodelos para sistemas não lineares

This paper presents a new multi-model technique of dentification in ANFIS for nonlinear systems. In this technique, the structure used is of the fuzzy Takagi-Sugeno of which the consequences are local linear models that represent the system of different points of operation and the precursors are membership functions whose adjustments are realized by the learning phase of the neuro-fuzzy ANFIS technique. The models that represent the system at different points of the operation can be found with linearization techniques like, for example, the Least Squares method that is robust against sounds and of simple application. The fuzzy system is responsible for informing the proportion of each model that should be utilized, using the membership functions. The membership functions can be adjusted by ANFIS with the use of neural network algorithms, like the back propagation error type, in such a way that the models found for each area are correctly interpolated and define an action of each model for possible entries into the system. In multi-models, the definition of action of models is known as metrics and, since this paper is based on ANFIS, it shall be denominated in ANFIS metrics. This way, ANFIS metrics is utilized to interpolate various models, composing a system to be identified. Differing from the traditional ANFIS, the created technique necessarily represents the system in various well defined regions by unaltered models whose pondered activation as per the membership functions. The selection of regions for the application of the Least Squares method is realized manually from the graphic analysis of the system behavior or from the physical characteristics of the plant. This selection serves as a base to initiate the linear model defining technique and generating the initial configuration of the membership functions. The experiments are conducted in a teaching tank, with multiple sections, designed and created to show the characteristics of the technique. The results from this tank illustrate the performance reached by the technique in task of identifying, utilizing configurations of ANFIS, comparing the developed technique with various models of simple metrics and comparing with the NNARX technique, also adapted to identification

Utilização da relação potência-tempo até exaustão em testes de caminhada para avaliação da aptidão aeróbia

O objetivo do presente estudo foi avaliar a aptidão aeróbia em testes de caminhada com carga externa aplicada por meio da inclinação da esteira, a partir da relação não linear entre inclinação da esteira e tempo até a exaustão em velocidade fixa. Doze indivíduos do gênero masculino com 23,2 ± 2,7 anos de idade, 74,0 ± 7,9kg de massa corporal e 23,7 ± 2,5kg·(m²)-1 de IMC, realizaram duas etapas de testes de caminhada em esteira ergométrica com velocidade fixa de 5,5km·h-1 em todos os testes e sobrecarga de intensidade aplicada por meio de inclinação da esteira (%). A etapa 1 consistiu de três testes retangulares até a exaustão voluntária, nas intensidades de 18%, 20% e 22% de inclinação, para determinação dos parâmetros do modelo de potência crítica por dois modelos lineares e um hiperbólico. A etapa 2 consistiu na determinação da intensidade correspondente ao máximo estado estável de lactato sanguíneo (MEEL). ANOVA demonstrou que o modelo hiperbólico (15,4 ± 1,1%) resultou em estimativa significativamente menor que os outros dois modelos lineares inclinação-tempo-1 (16,0 ± 1,0%) e hiperbólico linearizado tempo-1-inclinação (15,9 ± 1,0%), porém, houve alta correlação entre os modelos. Os dois modelos lineares superestimaram a intensidade do MEEL (14,1 ± 1,4%), e o modelo hiperbólico, mesmo sem diferença estatística, apresentou fraca correlação, com baixa concordância em relação ao MEEL. Conclui-se que a relação inclinação-tempo até a exaustão, em testes de caminhada, não permitem a estimativa de intensidade de exercício suportável por longo período de tempo.

Procedimento MIXED do SAS® para análise de modelos mistos

O modelo misto consiste numa importante classe de modelos que tem sido tradicionalmente analisada por meio de procedimentos da análise de variância. Nos modelos mistos, três aspectos são fundamentais: estimação e testes de hipóteses dos efeitos fixos, predição dos efeitos aleatórios e estimação dos componentes de variância. Na análise de modelos lineares mistos desbalanceados, a estimação dos componentes de variância é de fundamental importância e depende da estrutura de covariâncias e dos métodos de estimação utilizados. Nesse contexto, este artigo pretende apresentar os principais métodos de estimação e de análise utilizados no estudo de modelos lineares mistos com estruturas gerais de covariâncias nos efeitos aleatórios, disponíveis no procedimento MIXED, do SAS (Statistical Analysis System).

Estudo das características foliculares avaliadas através da ultrassonografia Modo-B e Doppler colorido de éguas jovens e idosas e sua relação com agente indutor e momento da ovulação

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Estudo de genes relacionados ao metabolismo de lipídeos como candidatos à precocidade sexual em bovinos da raça Nelore

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Medida e modelos da radiação fotossinteticamente ativa global, direta na incidência e horizontal

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Regressão Simplex aplicada a delineamentos de mistura e utilização do Algoritmo Boosting

In the composition of this work are present two parts. The first part contains the theory used. The second part contains the two articles. The first article examines two models of the class of generalized linear models for analyzing a mixture experiment, which studied the effect of different diets consist of fat, carbohydrate, and fiber on tumor expression in mammary glands of female rats, given by the ratio mice that had tumor expression in a particular diet. Mixture experiments are characterized by having the effect of collinearity and smaller sample size. In this sense, assuming normality for the answer to be maximized or minimized may be inadequate. Given this fact, the main characteristics of logistic regression and simplex models are addressed. The models were compared by the criteria of selection of models AIC, BIC and ICOMP, simulated envelope charts for residuals of adjusted models, odds ratios graphics and their respective confidence intervals for each mixture component. It was concluded that first article that the simplex regression model showed better quality of fit and narrowest confidence intervals for odds ratio. The second article presents the model Boosted Simplex Regression, the boosting version of the simplex regression model, as an alternative to increase the precision of confidence intervals for the odds ratio for each mixture component. For this, we used the Monte Carlo method for the construction of confidence intervals. Moreover, it is presented in an innovative way the envelope simulated chart for residuals of the adjusted model via boosting algorithm. It was concluded that the Boosted Simplex Regression model was adjusted successfully and confidence intervals for the odds ratio were accurate and lightly more precise than the its maximum likelihood version.