Estudo da interação genótipo x ambiente sobre a produção de leite em rebanhos da raça Parodo-Suiço no Brasil, utilizando inferência Bayesiana

Verifica a presença de heterogeneidade de variâncias sobre a produção de leite na primeira lactação de fêmeas da raça Pardo-Suíço e, seu impacto sobre a avaliação genética dos reprodutores, utilizando a inferência Bayesiana por meio de amostrador de Gibbs, foram utilizados 2981 registros referentes às produções de leite e idade da vaca ao parto, em primeiras lactações de vacas da raça Pardo-Suíço, distribuídos em 62 rebanhos. Os registros foram provenientes do serviço de controle leiteiro da Associação Brasileira de Criadores de Gado Pardo Suíço, com os partos ocorridos entre os anos de 1980 a 2002. Foram estabelecidas duas classes de desvio-padrão fenotípico para produção de leite. Posteriormente, os dados foram analisados desconsiderando e considerando as classes de desvio-padrão. As médias observadas e desvio-padrão para produção de leite nas classes de alto e baixo desviopadrão e em análise geral foram iguais a 5802,02 ± 1929,96, 4844,37 ± 1592,99, 5373,47 ± 1849,13, respectivamente. As médias posteriores para os componentes de variâncias foram maiores na classe de alto desvio-padrão. A herdabilidade obtida na classe de alto desviopadrão foi próxima do valor observado na análise geral e inferior ao valor encontrado na classe de baixo desvio-padrão fenotípico. A correlação genética para a produção de leite entre as classes de desvio-padrão foi igual a 0,48. As correlações de Pearson e Spearman entre os valores genéticos para a produção de leite obtidos na análise geral, com os valores obtidos em cada classe de desvio-padrão foram todas maiores que 0,80, quando se considerou todos os reprodutores. Porém, refinando a amostra de reprodutores verifica-se que, as correlações diminuem em magnitude. Existindo uma maior variabilidade nos rebanhos presentes na classe de alto desvio-padrão e, o impacto dessa heterogeneidade de variância sobre a avaliação genética de reprodutores, é pequeno, pois a fonte principal dessa heterogeneidade é decorrente de fatores genéticos confirmando a presença de heterogeneidade de variâncias.

Interação genótipo x ambiente para a produção de leite na espécie bubalina utilizando inferência Bayesiana por meio de Amostradores de Gibbs

Com o objetivo de verificar a existência da interação genótipo x ambiente, sob a forma de heterogeneidade de variâncias para a produção de leite na espécie bubalina e o seu impacto na avaliação genética dos animais, utilizando a inferência Bayesiana por meio de Amostrador de Gibbs, foram utilizados 5.484 registros de produção de leite referentes à produções de 2.994 búfalas predominantemente Murrah, filhas de 150 reprodutores, acasalados com 1130 matrizes, cujos partos ocorreram entre os anos de 1974 e 2004. Os registros foram provenientes do Programa de Melhoramento Genético dos Bubalinos (PROMEBUL) com a adição de registros provenientes do rebanho da EMBRAPA Amazônia Oriental -EAO, localizada em Belém, Pará. Foram estabelecidas classes de rebanho-ano de parto e de acordo com o desvio padrão de cada classe, os registros de produção de leite foram classificados em classes de alto e baixo desvio-padrão fenotípico. Posteriormente, os dados foram analisados desconsiderando e considerando as classes de desvio-padrão. O modelo utilizado empregou os efeitos fixos referentes às classes de rebanho-ano, mês de parto e covariáveis idade da fêmea ao parto e duração da lactação, além do efeito aleatório de animal, ambiente permanente e ambiente temporário. Para os efeitos fixos, foi assumido distribuição à priori uniforme e para os componentes de (co)variâncias foram assumidas distribuições priori qui-quadrado inversa e Wishart invertida. As médias observadas e desvio-padrão para produção de leite nas classes de alto e baixo desvio-padrão e em análise geral, foram iguais a 1870,21±758,78, 1900,50±587,76 e 1885,48±677,98, respectivamente. As médias posteriores para os componentes de variâncias foram maiores na classe de alto desvio-padrão. A herdabilidade obtida na classe de alto desvio-padrão foi próxima do valor observado na análise geral e inferior ao valor encontrado na classe de baixo desvio-padrão fenotípico. A correlação genética para produção de leite entre as classes de desvio-padrão foi igual a 0,58. As correlações de Spearman entre os valores genéticos para a produção de leite obtidos em análise geral com os valores obtidos nas classes de alto e baixo desvio padrão foram iguais a 0,94 e 0,93, respectivamente, para todos os reprodutores. Para uma amostra dos 10 melhores reprodutores, as mesmas correlações foram iguais a 0,94 e 0,47, respectivamente. Tais resultados revelam presença de heterogeneidade de variâncias entre rebanhos e esta heterogeneidade de variâncias é resultante de fatores ambientais, que podem levar a uma classificação errônea dos melhores reprodutores geneticamente para a produção leite.

Interações tróficas entre espécies pelágicas do Atlântico Sudoeste: utilizando isótopos estáveis e inferência bayesiana

Pós-graduação em Ciências Biológicas (Zoologia) - IBRC

A inferência lexical no texto técnico em inglês

O objetivo deste trabalho é investigar a estratégia de inferência lexical de palavras-chave em textos técnicos de língua inglesa. Os sujeitos da pesquisa são alunos de um curso técnico de Eletrônica, falsos principiantes na língua estrangeira. A análise dos dados é quantitativa e qualitativa. A pesquisa observa o papel do conhecimento prévio dos sujeitos sobre assuntos específicos e as pistas contextuais oferecidas pelo autor de textos técnicos, na inferência lexical. As categorias de familiarização lexical estudadas são: explicação, definição, exemplificação, ilustração, estipulação e sinonímia. Os resultados demonstram uma certa preponderância das estratégias de uso do conhecimento prévio sobre as de uso de pistas contextuais, embora a pesquisa tenha constatado que a interação das duas estratégias seja importante para que a inferência lexical seja produzida com maior sucesso.

Estudo da ocorrência de cianobactérias no reservatório de Nova Avanhandava-SP por meio da inferência do pigmento ficocianina

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Aspectos computacionais para inferência na distribuição gama generalizada

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Inferência bayesiana não-paramétrica para elicitação da função de contabilidade

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Inferência estatística clássica para a confiabilidade de rede de coautoria com enfoque nos vértices

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

Parâmetros genéticos para características de desempenho e reprodutivas de aves poedeiras por inferência bayesiana

Pós-graduação em Genética e Melhoramento Animal - FCAV

Variáveis discriminantes para inferência da insolvência de empresas brasileiras: um estudo para o período de 2008 a 2016

This study aimed to determine if accounting and governance indicators are relevant to foresee the stages of financial stress of companies by using a logistic regression. With the formation of two samples was possible to verify if the inclusion of insolvency data defined by cash flow shortage events were relevant to increase model capacity for prediction of insolvency. The remaining insolvency stages were judicial reorganization and bankruptcy. The control sample is formed by healthy companies, from the same sector and size. The period of analysis includes events that occurred between January 2008 and March 2016. The main variables that showed significant results to predict insolvency states, a year before the event happens, were Profitability, Efficiency and Payment Capacity indicators. The Governance indicator was only significant to predict insolvency arising from judicial reorganization and bankruptcy. Among the models studied, the most accurate model presented total correctness capacity of 88,7%, classifying correctly 88% of solvent companies and 89,3% of insolvent companies. The results indicate the usefulness of financial indicators of Payment Capacity, Efficiency and Profitability, as well as the Governance variable, to discriminate the insolvency of companies.

Ferramenta para avaliação e inferência de parâmetros de redes industriais sem fio

Wireless sensor networks (WSN) have gained ground in the industrial environment, due to the possibility of connecting points of information that were inaccessible to wired networks. However, there are several challenges in the implementation and acceptance of this technology in the industrial environment, one of them the guaranteed availability of information, which can be influenced by various parameters, such as path stability and power consumption of the field device. As such, in this work was developed a tool to evaluate and infer parameters of wireless industrial networks based on the WirelessHART and ISA 100.11a protocols. The tool allows quantitative evaluation, qualitative evaluation and evaluation by inference during a given time of the operating network. The quantitative and qualitative evaluation are based on own definitions of parameters, such as the parameter of stability, or based on descriptive statistics, such as mean, standard deviation and box plots. In the evaluation by inference uses the intelligent technique artificial neural networks to infer some network parameters such as battery life. Finally, it displays the results of use the tool in different scenarios networks, as topologies star and mesh, in order to attest to the importance of tool in evaluation of the behavior of these networks, but also support possible changes or maintenance of the system.

Um sistema para a inferência de variáveis usando redes neurais artificiais

This work aims to obtain a low-cost virtual sensor to estimate the quality of LPG. For the acquisition of data from a distillation tower, software HYSYS ® was used to simulate chemical processes. These data will be used for training and validation of an Artificial Neural Network (ANN). This network will aim to estimate from available simulated variables such as temperature, pressure and discharge flow of a distillation tower, the mole fraction of pentane present in LPG. Thus, allowing a better control of product quality

Análise bayesiana do modelo de herança monogênica no melhoramento vegetal: um exemplo com abobrinha

A common breeding strategy is to carry out basic studies to investigate the hypothesis of a single gene controlling the trait (major gene) with or without polygenes of minor effect. In this study we used Bayesian inference to fit genetic additive-dominance models of inheritance to plant breeding experiments with multiple generations. Normal densities with different means, according to the major gene genotype, were considered in a linear model in which the design matrix of the genetic effects had unknown coefficients (which were estimated in individual basis). An actual data set from an inheritance study of partenocarpy in zucchini (Cucurbita pepo L.) was used for illustration. Model fitting included posterior probabilities for all individual genotypes. Analysis agrees with results in the literature but this approach was far more efficient than previous alternatives assuming that design matrix was known for the generations. Partenocarpy in zucchini is controlled by a major gene with important additive effect and partial dominance.