Determinação de umidade em café cru usando espectroscopia NIR e regressão multivariada

A espectroscopia na região do infravermelho próximo (NIR) foi usada para determinar o teor de umidade em amostras de café cru. Foram construídos modelos de regressão usando o método dos mínimos quadrados parciais (PLS) com diferentes pré-tratamentos de dados e 157 espectros NIR coletados de amostras de café usando um acessório de reflectância difusa, na região entre 4500 e 10000 cm-1. Os espectros originais passaram por diferentes transformações e pré-tratamentos matemáticos, como a transformação Kubelka-Munk; a correção multiplicativa de sinal (MSC); o alisamento com SPLINE e a média móvel, e os dados foram escalados pela variância. O modelo de regressão permitiu determinar o teor de umidade nas amostras de café cru com erro quadrático médio de calibração (SEC) de 0,569 g.100 g -1; erro quadrático médio de validação de 0,298 g.100 g -1; coeficiente de correlação (r) 0,712 e 0,818 para calibração e validação, respectivamente; e erro relativo médio de 4,1% para amostras de validação.

Aplicação de modelos de avaliação por múltiplos no Brasil

Com base na literatura internacional, testa-se o desempenho de alguns Drivers de Valor comumente utilizados para avaliação de empresas pelos práticos em finanças através de modelos de regressão simples do tipo cross-section que estimam os Múltiplos de Mercado (?'s dos modelos). Utilizando dados de empresas listadas na Bolsa de Valores de São Paulo-Bovespa, diagnostica-se o comportamento dos diversos múltiplos no decorrer do período entre 1994-2004, atentando-se também para as particularidades das atividades desempenhadas pelas empresas da amostra (e seus possíveis impactos no desempenho de cada Driver de Valor) através de uma subseqüente análise com a separação das empresas da amostra em setores. Extrapolando os padrões de avaliação por múltiplos simples usados pelos analistas de empresas das principais instituições financeiras presentes no Brasil, verifica-se que a introdução de intercepto na formulação tradicional não oferece resultados satisfatórios na redução dos erros de apreçamento. Os resultados encontrados podem não ser genericamente representativos, dada a limitada disponibilidade de informações e as restrições impostas na obtenção da base de dados.

Avaliação do impacto da lei Sarbanes-Oxley no Value-at-Risk das empresas que operam na NYSE: uma abordagem de quebra estrutural em regressão quantílica

O objetivo do presente estudo é avaliar a existência de quebra estrutural no Value-at-Risk (VaR) das empresas que negociam suas ações na bolsa de valores de Nova Iorque (NYSE). O evento que justi ca a suspeita de mudança estrutural é a lei de governança corporativa conhecida como Sarbanes-Oxley Act (ou simplesmente SOX), a mais profunda reforma implementada no sistema de legislação nanceira dos Estados Unidos desde 1934. A metodologia empregada é baseada em um teste de quebra estrutural endógeno para modelos de regressão quantílica. A amostra foi composta de 176 companhias com registro ativo na NYSE e foi analisado o VaR de 1%, 5% e 10% de cada uma delas. Os resultados obtidos apontam uma ligação da SOX com o ponto de quebra estrutural mais notável nos VaRs de 10% e 5%, tomando-se como base a concentração das quebras no período de um ano após a implementação da SOX, a partir do teste de Qu(2007). Utilizando o mesmo critério para o VaR de 1%, a relação encontrada não foi tão forte quanto nos outros dois casos, possivelmente pelo fato de que para uma exposição ao risco tão extrema, fatores mais especí cos relacionados à companhia devem ter maior importância do que as informações gerais sobre o mercado e a economia, incluídas na especi cação do VaR. Encontrou-se ainda uma forte relação entre certas características como tamanho, liquidez e representação no grupo industrial e o impacto da SOX no VaR.

Denúncia e dependência socioespacial: uma análise dos elementos da mobilização na cidade do Rio de Janeiro por meio do disque-denúncia, a partir de um modelo de regressão espacial

The objective of this dissertation is to analyze the socio-spatial distribution of the of denunciation rate. For this, it is studied association between the denunciations to Disque-Denúncia with the space position of the neighborhoods and the social characteristics in terms of the social context which can take to a greater or minor participation. The analysis will be centered in the relation between the socio-spatial variability of denunciations for 100.000 inhabitants and differences by the models of space regression and geographical representation highlighting the importance of the characteristics of the neighborhoods that generate the social context. The social configuration of a neighborhood, its space localization and its violence rate are the factors associates to the denunciation variability, which can modify its level. In relation to the space dependence of the neighborhoods, it is inferred that they are not independent. The denunciation rate of the neighborhoods is interdependent with close neighborhoods, because of the space externality. In relation to the social index of the neighborhoods, the result that we find is that the association of the denunciation rate with the percentage of elderly, the density and the average of studies of the neighborhoods exists, in other words, the levels of those are related with the levels of the denunciation rate.

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.

Modelos para estimativa da área foliar de Curcuma alismatifolia e Vurcuma zedoaria

O presente estudo determina modelos para estimativa da área foliar de Curcuma alismatifolia e de Curcuma zedoaria. Para utilização destas espécies como ornamentais, é necessário o estabelecimento de técnicas de produção adequadas. Assim, a determinação da área foliar é importante, pois é usada para avaliar a resposta da planta a fatores ambientais e técnicas culturais. O uso de modelos para estimar a área foliar é um método simples, de boa precisão e não destrutivo. No estádio de floração foram coletadas cem folhas de C.alismatifolia ('Pink' e 'White') e de C.zedoaria. Determinaram-se o comprimento (C) e a largura (L) máximos e a área foliar real (AFR), com auxílio de integrador de área foliar (LI-3100). Estudaram-se as relações entre a AFR e o C, L e CL (produto do comprimento pela largura da folha), por meio de modelos de regressão linear. Os modelos AFR = 0,59048 CL (C.alismatifolia 'Pink'), AFR = 6,08410 + 0,52162 CL (C.alismatifolia 'White') e AFR = 0,70233 CL (C.zedoaria) são estatisticamente adequados para estimar a área foliar real.

Estimação de parâmetros genéticos em caprinos leiteiros por meio de análise de regressão aleatória utilizando-se a Amostragem de Gibbs

Modelos de regressão aleatória foram utilizados neste estudo para estimar parâmetros genéticos da produção de leite no dia do controle (PLDC) em caprinos leiteiros da raça Alpina, por meio da metodologia Bayesiana. As estimativas geradas foram comparadas às obtidas com análise de regressão aleatória, utilizando-se o REML. As herdabilidades encontradas pela análise Bayesiana variaram de 0,18 a 0,37, enquanto, pelo REML, variaram de 0,09 a 0,32. As correlações genéticas entre dias de controle próximos se aproximaram da unidade, decrescendo gradualmente conforme a distância entre os dias de controle aumentou. Os resultados obtidos indicam que: a estrutura de covariâncias da PLDC em caprinos ao longo da lactação pode ser modelada adequadamente por meio da regressão aleatória; a predição de ganhos genéticos e a seleção de animais geneticamente superiores é viável ao longo de toda a trajetória da lactação; os resultados gerados pelas análises de regressão aleatória utilizando-se a Amostragem de Gibbs e o REML foram semelhantes, embora as estimativas das variâncias genéticas e das herdabilidades tenham sido levemente superiores na análise Bayesiana, utilizando-se a Amostragem de Gibbs.

Modelos matemáticos para estimar as exigências de lisina digestível para aves de corte ISA Label

O objetivo neste estudo foi avaliar diferentes modelos ajustados às respostas de ganho de peso obtidas em experimento com aves da linhagem ISA Label no período de 1 a 28 dias de idade. Foram utilizados 480 pintos de ambos os sexos, distribuídos em delineamento inteiramente casualizado, em arranjo fatorial 4 X 2 (níveis de lisina X sexo), com três repetições, com 20 aves por unidade experimental. Uma ração basal foi formulada para atender às exigências das aves, exceto em lisina. Essa ração foi suplementada com L-lisina HCl em substituição ao ácido L-glutâmico, resultando em rações experimentais isonitrogênicas e isoenergéticas contendo 0,85; 0,97; 1,09 e 1,21% de lisina digestível. As respostas de ganho de peso foram ajustadas de acordo com os níveis de lisina da ração pelos modelos Linear Reponse Plateau (LRP), segmentado de duas inclinações, polinomial quadrático e exponencial. A primeira intersecção da equação quadrática com o platô do LRP também foi utilizado para estimar o nível ótimo. Os níveis de lisina digestível estimados pelos modelos LRP, segmentado e quadrático, foram 0,999; 1,010 e 1,116%, respectivamente. Na combinação do modelo quadrático com o LRP, a estimativa da exigência de lisina digestível foi de 1,041%. O modelo exponencial proporcionou estimativa de 1,066%, considerando 95% da resposta assintótica. Com base nos custos com alimentação, esse mesmo modelo gerou estimativas de 1,000 e 1,030% quando o custo do quilograma de L-lisina HCl foi R$ 8,50 e R$ 6,50, respectivamente. Considerando as limitações de cada um dos modelos propostos, o procedimento para estimar as exigências de lisina digestível pela primeira intersecção da equação quadrática com o platô do LRP foi o mais adequado para melhorar o ganho de peso das aves quando variáveis econômicas não foram consideradas.

Construção de modelos multivariados para determinação de lipídios totais e unidade em leite em pó comercial utilizando espectroscopia no infravermelho próximo

In this work calibration models were constructed to determine the content of total lipids and moisture in powdered milk samples. For this, used the near-infrared spectroscopy by diffuse reflectance, combined with multivariate calibration. Initially, the spectral data were submitted to correction of multiplicative light scattering (MSC) and Savitzsky-Golay smoothing. Then, the samples were divided into subgroups by application of hierarchical clustering analysis of the classes (HCA) and Ward Linkage criterion. Thus, it became possible to build regression models by partial least squares (PLS) that allowed the calibration and prediction of the content total lipid and moisture, based on the values obtained by the reference methods of Soxhlet and 105 ° C, respectively . Therefore, conclude that the NIR had a good performance for the quantification of samples of powdered milk, mainly by minimizing the analysis time, not destruction of the samples and not waste. Prediction models for determination of total lipids correlated (R) of 0.9955, RMSEP of 0.8952, therefore the average error between the Soxhlet and NIR was ± 0.70%, while the model prediction to content moisture correlated (R) of 0.9184, RMSEP, 0.3778 and error of ± 0.76%

Modelos matemáticos utilizados para descrever curvas de crescimento em aves aplicados ao melhoramento genético animal

A utilização de funções matemáticas para descrever o crescimento animal é antiga. Elas permitem resumir informações em alguns pontos estratégicos do desenvolvimento ponderal e descrever a evolução do peso em função da idade do animal. Também é possível comparar taxas de crescimento de diferentes indivíduos em estados fisiológicos equivalentes. Os modelos de curvas de crescimento mais utilizados na avicultura são os derivados da função Richards, pois apresentam parâmetros que possibilitam interpretação biológica e portanto podem fornecer subsídios para seleção de uma determinada forma da curva de crescimento em aves. Também pode-se utilizar polinômios segmentados para descrever as mudanças de tendência da curva de crescimento animal. Entretanto, existem importantes fatores de variação para os parâmetros das curvas, como a espécie, o sistema de criação, o sexo e suas interações. A adequação dos modelos pode ser verificada pelos valores do coeficiente de determinação (R2), do quadrado médio do resíduo (QM res), do erro de predição médio (EPm), da facilidade de convergência dos dados e pela possibilidade de interpretação biológica dos parâmetros. Estudos envolvendo modelagem e descrição da curva de crescimento e seus componentes são amplamente discutidos na literatura. Porém, programas de seleção que visem a progressos genéticos para a forma da curva não são mencionados. A importância da avaliação dos parâmetros dos modelos de curvas de crescimento é ainda mais relevante já que os maiores ganhos genéticos para peso estão relacionados com seleção para pesos em idades próximas ao ponto de inflexão. A seleção para precocidade pode ser auxiliada com base nos parâmetros do modelo associados à variáveis que descrevem esta característica genética dos animais. Esses parâmetros estão relacionados a importantes características produtivas e reprodutivas e apresentam magnitudes diferentes, de acordo com a espécie, o sexo e o modelo utilizados na avaliação. Outra metodologia utilizada são os modelos de regressão aleatória, permitindo mudanças graduais nas covariâncias entre idades ao longo do tempo e predizendo variâncias e covariâncias em pontos contidos ao longo da trajetória estudada. A utilização de modelos de regressões aleatórias traz como vantagem a separação da variação da curva de crescimento fenotípica em seus diferentes efeitos genético aditivo e de ambiente permanente individual, mediante a determinação dos coeficientes de regressão aleatórios para esses diferentes efeitos. Além disto, não há necessidade de utilizar fatores de ajuste para a idade. Esta revisão teve por objetivos levantar os principais modelos matemáticos frequentistas utilizados no estudo de curvas de crescimento de aves, com maior ênfase nos empregados com a finalidade de estimar parâmetros genéticos e fenotípicos.

Modelos de análise de dados de provas de ganho em peso de bovinos da raça Nelore

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelos duplo sigmoidais para o crescimento de frutos do cafeeiro

Coffee is one of the main products of Brazilian agriculture, the country is currently the largest producer and exporter. Knowing the growth pattern of a fruit can assist in the development of culture indicating for example, the times of increased fruit weight and its optimum harvest, essential to improve the management and quality of coffee. Some authors indicate that the growth curve of the coffee fruit has a double sigmoid shape. However, it consists of just a visual observation without exploring the use of regression models. The aims of this study were: i) determine if the growth pattern of the coffee fruit is really double sigmoidal; ii) to propose a new approach in weighted importance re-sampling to estimate the parameters of regression models and select the most suitable double sigmoidal model to describe the growth of coffee fruits; iii) to study the spatial distribution effect of the crop in the growth curve of coffee fruits. In the first article the aim was determine if the growth pattern of the coffee fruit is really double sigmoidal. The models double Gompertz and double Logistic showed significantly superior fit to models of simple sigmoid confirming that the standard of coffee fruits growth is really double sigmoidal. In the second article we propose to consider an approximation of the likelihood as the candidate distribution of the weighted importance resampling, aiming to facilitate the process of obtaining samples of marginal distributions of each parameter. This technique was effective since it provided parameters with practical interpretation and low computational effort, therefore, it can be used to estimate parameters of double sigmoidal growth curves. The nonlinear model double Logistic was the most appropriate to describe the growth curve of coffee fruits. In the third article aimed to verify the influence of different planting alignments and sun exposure faces in the fruits growth curve. A difference between the growth rates in the two stages of fruit development was identified, regardless the side. Although it has been proven differences in productivity and quality of coffee, there was no difference between the growth curves in the different planting alignments herein studied.

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.

Modelos genéticos para a produção no dia do controle em bovinos Gir Leiteiro (Bos indicus)

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelos para estimação de componentes de (co)variância para produção de leite no dia do controle de vacas da raça Holandesa

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)