Modelagem do produto interno bruto brasileiro utilizando modelos não lineares

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.

Modelos dinâmicos não lineares e aplicações de quadratura gaussiana

We propose mo deIs to analyze animal growlh data wilh lhe aim of eslimating and predicting quanlities of Liological and economical interest such as the maturing rate and asymptotic weight. lt is also studied lhe effect of environmenlal facLors of relevant influence in the growlh processo The models considered in this paper are based on an extension and specialization of the dynamic hierarchical model (Gamerman " Migon, 1993) lo a non-Iinear growlh curve sdLillg, where some of the growth curve parameters are considered cxchangeable among lhe unils. The inferencc for thcse models are appruximale conjugale analysis Lascd on Taylor series cxpallsiulIs aliei linear Bayes procedures.

Mecanismos não-lineares de repasse cambial: IPCA e inflação desagregada

Sendo a literatura do pass-through cambial sobre os preços domésticos extenso e com diferentes metodologias de cálculo, esta dissertação buscou explorar se a direção da variação da taxa de câmbio, ou seja, se apreciações ou depreciações tem diferentes impactos sobre a inflação. O objetivo é avaliar se o repasse cambial para o índice de preços ao consumidor é assimétrico. A metodologia utilizado foi através da estimação de uma Curva de Phillips com Limiar (Threshold) para o IPCA agregado e desagregado, sendo avaliado o período recente de 2001 a 2014. Os resultados apresentaram evidências de assimetria no repasse para os preços para a inflação agregada, porém não significante para a maioria dos núcleos analisados.

Implementação da rotina de unfolding para determinação de distribuição de tamanho de grãos esféricos via distribuição de interceptos lineares e de área de seção

Na unfolding method of linear intercept distributions and secction área distribution was implemented for structures with spherical grains. Although the unfolding routine depends on the grain shape, structures with spheroidal grains can also be treated by this routine. Grains of non-spheroidal shape can be treated only as approximation. A software was developed with two parts. The first part calculates the probability matrix. The second part uses this matrix and minimizes the chi-square. The results are presented with any number of size classes as required. The probability matrix was determined by means of the linear intercept and section area distributions created by computer simulation. Using curve fittings the probability matrix for spheres of any sizes could be determined. Two kinds of tests were carried out to prove the efficiency of the Technique. The theoretical tests represent ideal cases. The software was able to exactly find the proposed grain size distribution. In the second test, a structure was simulated in computer and images of its slices were used to produce the corresponding linear intercept the section area distributions. These distributions were then unfolded. This test simulates better reality. The results show deviations from the real size distribution. This deviations are caused by statistic fluctuation. The unfolding of the linear intercept distribution works perfectly, but the unfolding of section area distribution does not work due to a failure in the chi-square minimization. The minimization method uses a matrix inversion routine. The matrix generated by this procedure cannot be inverted. Other minimization method must be used

Estimativa da área foliar de crotalaria juncea l. a partir de dimensões lineares do limbo foliar

Knowledge of the leaf area plant are needed for agronomic and physiological studies involving plant growth. The aim of this study was to obtain a mathematical model using linear measures of leaf dimensions, which will allow the estimation of leaf area of Crotalaria juncea L. Correlation studies were conducted involving real leaf area (Sf) and leaf length (C), maximum leaf width (L) and the product between C and L. All tested models (linear, exponential or geometric) provided good estimation of leaf area (above 87%). The better fit was attained using linear model, passing or not through the origin. From a practical viewpoint, it is suggested to use the linear model involving the C and L product, using a linear coefficient equal to zero. Estimation of leaf area of Crotalaria juncea L. can be obtained using the model Sf = 0.7160 x (C*L) with a determination coefficient of 0.9712.

Estimativa da área foliar de Ageratum conyzoides usando dimensões lineares do limbo foliar

The aim of this research was to obtain a mathematical equation to estimate the leaf area of Ageratum conyzoides based on linear measures of its leaf blade. Correlation studies were done using real leaf area (Sf), leaf length (C) and the maximum leaf width (L), in about 200 leaf blades. The evaluated statistic models were: linear Y = a + bx; simple linear Y = bx; geometric Y = ax(b); and exponential Y = ab(x). The evaluated linear, exponential and geometric models can be used in the billygoat weed leaf area estimation. In the practical sense, the simple linear regression model is suggested using the C*L multiplication product and taking the linear coefficient equal to zero, because it showed weak-alteration on sum of squares error and satisfactory residual analysis. Thus, an estimate of A conyzoides leaf area can be obtained using the equation Sf = 0.6789*(C*L), with a determination coefficient of 0.8630.

Estimativa da área foliar de Cissampelos glaberrima usando dimensões lineares do limbo foliar

Com o objetivo de obter uma equação matemática que, através de parâmetros lineares dimensionais das folhas, permitisse a estimativa da área foliar de Cissampelos glaberrima, estudaram-se relações entre a área foliar real (Sf) e os parâmetros dimensionais do limbo foliar, como o comprimento ao longo da nervura principal (C) e a largura máxima (L) perpendicular à nervura principal. As equações lineares simples, exponenciais e geométricas obtidas podem ser usadas para estimação da área foliar da falsa parreira-brava. do ponto de vista prático, sugere-se optar pela equação linear simples envolvendo o produto C x L, usando-se a equação de regressão Sf = 0,7878 x (C x L), que equivale a tomar 78,78% do produto entre o comprimento ao longo da nervura principal e a largura máxima, com coeficiente de correlação de 0,9307.

Estimativa da área foliar de Brachiaria plantaginea usando dimensões lineares do limbo foliar

Com o objetivo de obter uma equação que, por meio de parâmetros lineares dimensionais das folhas, permita a estimativa da área foliar de Brachiaria plantaginea, estudaram-se relações entre a área foliar real (Sf) e os parâmetros dimensionais do limbo foliar, como o comprimento ao longo da nervura principal (C) e a largura máxima (L), perpendicular à nervura principal. As equações lineares simples, exponenciais e geométricas obtidas podem ser usadas para estimação da área foliar do capim-marmelada. do ponto de vista prático, deve-se optar pela equação linear simples, envolvendo o produto C x L, usando-se a equação de regressão Sf = 0,7338 x (C x L), o que equivale a tomar 73,38% do produto entre o comprimento ao longo da nervura principal e a largura máxima, com um coeficiente de determinação de 0,8754.

Estimativa da área foliar de Ipomoea hederifolia e Ipomoea nil Roth: usando dimensões lineares do limbo foliar

Com o objetivo de obter uma equação que, por meio de parâmetros lineares dimensionais das folhas, permitisse a estimativa da área foliar de Ipomoea hederifolia e Ipomoea nil, estudaram-se correlações entre a área foliar real (Sf) e os parâmetros dimensionais do limbo foliar, como o comprimento ao longo da nervura principal (C) e a largura máxima (L), perpendicular à nervura principal. Todas as - equações exponenciais, geométricas ou lineares simples - permitiram boas estimativas da área foliar. do ponto de vista prático, sugere-se optar pela equação linear simples envolvendo o produto C x L, considerando-se o coeficiente linear igual a zero. Desse modo, a estimativa da área foliar de I. hederifolia pode ser feita pela fórmula Sf = 0,7583 x (C x L), ou seja, 75,83% do produto entre o comprimento ao longo da nervura principal e a largura máxima, ao passo que, para I. nil, a estimativa da área foliar pode ser feita pela fórmula Sf = 0,6122 x (C x L), ou seja, 61,22% do produto entre o comprimento ao longo da nervura principal e a largura máxima da folha.

Estimativa da área foliar de Sida cordifolia e Sida rhombifolia usando dimensões lineares do limbo foliar

A estimativa da área foliar pode auxiliar na compreensão de relações de interferência entre plantas daninhas e cultivadas. Com o objetivo de obter uma equação que, por meio de parâmetros lineares dimensionais das folhas, permita a estimativa da área foliar de Sida cordifolia e Sida rhombifolia, estudaram-se as correlações entre área foliar real (Af) e parâmetros dimensionais do limbo foliar, como o comprimento (C) ao longo da nervura principal e a largura máxima (L) perpendicular à nervura principal. Foram analisados 200 limbos foliares de cada espécie, coletados em diferentes agroecossistemas na Universidade Estadual Paulista, campus de Jaboticabal. Os modelos estatísticos utilizados foram linear: Y = a + bx; linear simples: Y = bx; geométrico: Y = ax b; e exponencial: Y = ab x. Todos os modelos analisados podem ser empregados para estimação da área foliar de S. cordifolia e S. rhombifolia. Sugere-se optar pela equação linear simples, envolvendo o produto C*L, considerando-se o coeficiente linear igual a zero, em função da praticidade desta. Desse modo, a estimativa da área foliar de S. cordifolia pode ser obtida pela fórmula Af = 0,7878*(C*L), com coeficiente de determinação de 0,9307, enquanto para S. rhombifolia a estimativa da área foliar pode ser obtida pela fórmula Af = 0,6423*(C*L), com coeficiente de determinação de 0,9711.

Estimativa da área foliar de Typha latifolia usando dimensões lineares do limbo foliar

Com o objetivo de obter uma equação que, através de parâmetros lineares dimensionais das folhas, permita a estimativa da área foliar de Typha latifolia, estudaram-se relações entre a área foliar real (Sf) e parâmetros dimensionais do limbo foliar, como o comprimento ao longo da nervura principal (C) e a largura máxima (L), perpendicular à nervura principal. As equações lineares simples, exponenciais e geométricas obtidas podem ser usadas para estimação da área foliar da taboa. do ponto de vista prático, sugere-se optar pela equação linear simples que envolve o produto C x L, usando-se a equação de regressão Sf = 0,9651 x (C x L), que equivale a tomar 96,51% do produto entre o comprimento ao longo da nervura principal e a largura máxima, com um coeficiente de determinação de 0,9411.

Estimativa da área foliar de Tridax procumbens usando dimensões lineares do limbo foliar

Com o objetivo de obter uma equação que, através de parâmetros lineares dimensionais das folhas, permita a estimativa da área foliar de Tridax procumbens, estudaram-se relações entre a área foliar real (Sf) e os parâmetros dimensionais do limbo foliar, como o comprimento ao longo da nervura principal (C) e a largura máxima (L), perpendicular à nervura principal. As equações lineares simples, exponenciais e geométricas obtidas podem ser usadas para estimação da área foliar da erva-de-touro. do ponto de vista prático, sugere-se optar pela equação linear simples envolvendo o produto C x L, usando-se a equação de regressão Sf = 0,6008 x (C x L), que equivale a tomar 60,08% do produto entre o comprimento ao longo da nervura principal e a largura máxima, com um coeficiente de determinação de 0,8731.

Área foliar de duas trepadeiras infestantes de cana-de-açúcar utilizando dimensões lineares de folhas

Esta pesquisa teve como objetivo obter uma equação, por meio de medidas lineares dimensionais das folhas, que permitisse a estimativa da área foliar de Momordica charantia e Pyrostegia venusta. Entre maio e dezembro de 2007, foram estudadas as correlações entre a área folia real (Sf) e as medidas dimensionais do limbo foliar, como o comprimento ao longo da nervura principal (C) e a largura máxima (L) perpendicular à nervura principal. Todas as equações, exponenciais geométricas ou lineares simples, permitiram boas estimativas da área foliar. do ponto de vista prático, sugere-se optar pela equação linear simples envolvendo o produto C x L, considerando-se o coeficiente linear igual a zero. Desse modo, a estimativa da área foliar de Momordica charantia pode ser feita pela fórmula Sf = 0,4963 x (C x L), e a de Pyrostegia venusta, por Sf = 0,6649 x (C x L).

Aplicação de modelos não-lineares para descrever a evolução de características de crescimento e carcaça em bovinos da raça Hereford

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

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