927 resultados para LINEAR-REGRESSION MODELS
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In this work, the quantitative analysis of glucose, triglycerides and cholesterol (total and HDL) in both rat and human blood plasma was performed without any kind of pretreatment of samples, by using near infrared spectroscopy (NIR) combined with multivariate methods. For this purpose, different techniques and algorithms used to pre-process data, to select variables and to build multivariate regression models were compared between each other, such as partial least squares regression (PLS), non linear regression by artificial neural networks, interval partial least squares regression (iPLS), genetic algorithm (GA), successive projections algorithm (SPA), amongst others. Related to the determinations of rat blood plasma samples, the variables selection algorithms showed satisfactory results both for the correlation coefficients (R²) and for the values of root mean square error of prediction (RMSEP) for the three analytes, especially for triglycerides and cholesterol-HDL. The RMSEP values for glucose, triglycerides and cholesterol-HDL obtained through the best PLS model were 6.08, 16.07 e 2.03 mg dL-1, respectively. In the other case, for the determinations in human blood plasma, the predictions obtained by the PLS models provided unsatisfactory results with non linear tendency and presence of bias. Then, the ANN regression was applied as an alternative to PLS, considering its ability of modeling data from non linear systems. The root mean square error of monitoring (RMSEM) for glucose, triglycerides and total cholesterol, for the best ANN models, were 13.20, 10.31 e 12.35 mg dL-1, respectively. Statistical tests (F and t) suggest that NIR spectroscopy combined with multivariate regression methods (PLS and ANN) are capable to quantify the analytes (glucose, triglycerides and cholesterol) even when they are present in highly complex biological fluids, such as blood plasma
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Due to its physico-chemical and biological properties, related to the abundance and low cost of raw material, chitosan has been recognized as a material of wide application in various fields, such as in drug delivery systems. Many of these properties are associated with the presence of amino groups in its polymer chain. A proper determination of these amino groups is very important, in order to properly specify if a given chitosan sample can be used in a particular application. Thus, in this work, initially, a comparison between the determination of the deacetylation degree by conductometry and elemental analysis was carried out using a detailed analysis of error propagation. It was shown that the conductometric analysis resulted in a simple and safe method for the determining the degree of deacetylation of chitosan. Subsequently, experiments were performed to monitor and characterize the adsorption of tetracycline on chitosan particles through kinetic and equilibrium studies. The main models of kinetics and adsorption isotherms, widely used to describe the adsorption on wastewater treatment systems and the drug loading, were used to treat the experimental data. Firstly, it was shown that an apparent linear t/q(t) × t relationship did not imply in a pseudo-second-order adsorption kinetics, differently of what has been repeatedly reported in the literature. It was found that this misinterpretation can be avoided by using non-linear regression. Finally, the adsorption of tetracycline on chitosan particles was analyzed using insights obtained from theoretical analysis, and the parameters generated were used to analyze the kinetics of adsorption, the isotherm of adsorption and to ropose a mechanism of adsorption
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Objetivou-se com esse trabalho comparar estimativas de componentes de variâncias obtidas por meio de modelos lineares mistos Gaussianos e Robustos, via Amostrador de Gibbs, em dados simulados. Foram simulados 50 arquivos de dados com 1.000 animais cada um, distribuídos em cinco gerações, em dois níveis de efeito fixo e três valores fenotípicos distintos para uma característica hipotética, com diferentes níveis de contaminação. Exceto para os dados sem contaminação, quando os modelos foram iguais, o modelo Robusto apresentou melhores estimativas da variância residual. As estimativas de herdabilidade foram semelhantes em todos os modelos, mas as análises de regressão mostraram que os valores genéticos preditos com uso do modelo Robusto foram mais próximos dos valores genéticos verdadeiros. Esses resultados sugerem que o modelo linear normal contaminado oferece uma alternativa flexível para estimação robusta em melhoramento genético animal.
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Ties among event times are often recorded in survival studies. For example, in a two week laboratory study where event times are measured in days, ties are very likely to occur. The proportional hazards model might be used in this setting using an approximated partial likelihood function. This approximation works well when the number of ties is small. on the other hand, discrete regression models are suggested when the data are heavily tied. However, in many situations it is not clear which approach should be used in practice. In this work, empirical guidelines based on Monte Carlo simulations are provided. These recommendations are based on a measure of the amount of tied data present and the mean square error. An example illustrates the proposed criterion.
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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As isotermas de sorção da carne de tambaqui desidratada osmoticamente foram determinadas a três temperaturas (5, 17 e 29ºC) e com duas concentrações de solução osmótica (10 e 30% de NaCl), pelo método gravimétrico. Quatro modelos de sorção foram testados para verificar o melhor ajuste; GAB, Oswin, BET e PELEG. Os dados experimentais se ajustaram satisfatoriamente aos modelos. O modelo escolhido para este trabalho foi o de PELEG. Para o ajuste nas curvas de sorção, foi feita a análise de regressão não-linear, usada o programa estatístico ORIGIN 4.0 para estimar as constantes dos modelos. A avaliação do melhor ajuste foi feita pela análise do coeficiente de determinação do ajuste (r²) e teste de Qui-quadrado (x²). Foram analisadas as influências da variação da temperatura e concentração de NaCl na atividade de água da carne do tambaqui. À medida que decresce a temperatura há um decréscimo na atividade de água. Um aumento na concentração do NaCl diminui a atividade de água. A propriedade termodinâmica estudada foi o calor isostérico de sorção. A medida que aumenta a concentração da solução osmótica aumenta o valor do calor isostérico de sorção.
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Em geral, a função de um modelo de impedância para processos de eletrodo simples é deduzida de um modelo elétrico equivalente, denominado circuito de Randles. Neste trabalho estudou-se a generalização dessa função, mediante a introdução de um parâmetro não-elétrico, relacionado com a flexibilidade do ângulo de fase e da magnitude. A função foi ajustada às medidas experimentais de impedância obtidas de um sistema constituído de uma liga Ti-10%Al (m/m) em solução de cloreto de sódio 0,9%, variando-se a amplitude de perturbação. Verificou-se que a função generalizada foi adequada para descrever a impedância do sistema analisado, reduzindo as distorções entre a curva experimental e a curva teórica. Além disso, os melhores resultados foram obtidos para sinais de perturbação do sistema com amplitude igual a 10 mV.
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Um modelo bayesiano de regressão binária é desenvolvido para predizer óbito hospitalar em pacientes acometidos por infarto agudo do miocárdio. Métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) são usados para fazer inferência e validação. Uma estratégia para construção de modelos, baseada no uso do fator de Bayes, é proposta e aspectos de validação são extensivamente discutidos neste artigo, incluindo a distribuição a posteriori para o índice de concordância e análise de resíduos. A determinação de fatores de risco, baseados em variáveis disponíveis na chegada do paciente ao hospital, é muito importante para a tomada de decisão sobre o curso do tratamento. O modelo identificado se revela fortemente confiável e acurado, com uma taxa de classificação correta de 88% e um índice de concordância de 83%.
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O fitotensiômetro de Alvim é amplamente utilizado para demonstrar a variação da turgescência do tronco, que é reduzida durante o dia, como efeito líquido da transpiração que ocorre na copa, e aumentada durante o período noturno, devido à recuperação que pode ser total ou parcial, dependendo da umidade disponível no solo, e da capacidade da planta em absorvê-la. Os valores indicados no manômetro são relativos, e muitas vezes não coincidem com os previstos pelas taxas de transpiração mensuradas ao longo do dia. Este trabalho considera a necessidade de uma nova interpretação das curvas observadas, através do seu seccionamento em diferentes cinéticas, sendo aplicadas equações de regressão linear a estas diferentes partes, e analisado o coeficiente angular destas regressões como parâmetro comparativo da intensidade das mudanças na turgescência do tronco entre diferentes plantas, sob diferentes condições ambientais.
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We couple non-linear sigma-models to Liouville gravity, showing that integrability properties of symmetric space models still hold for the matter sector. Using similar arguments for the fermionic counterpart, namely Gross-Neveu-type models, we verify that such conclusions must also hold for them, as recently suggested.