999 resultados para função perfil de máxima verossimilhança
Resumo:
Foram avaliadas 363 progênies de meios-irmãos de Eucalyptus urophylla e de 245 progênies de meios-irmãos de E. grandis, visando à seleção de genitores para a produção de híbridos interespecíficos em cruzamentos controlados em dialelo circulante, com base em seus valores genéticos preditos. Os ensaios foram conduzidos em Guanhães, MG, no delineamento de blocos casualizados com cinco repetições, parcelas lineares de seis plantas para E. urophylla e oito plantas para E. grandis, no espaçamento de 3,0 x 2,0 m. Os parâmetros genéticos foram estimados adotando-se modelos mistos com uso do procedimento REML/BLUP (máxima verossimilhança restrita/melhor predição linear não viesada) para diâmetro à altura do peito (DAP), altura total (ALT) e volume individual (VOL). A predição dos valores genéticos foi feita somente para (DAP), característica que foi utilizada para seleção. Em E. urophylla, foram obtidas as estimativas de herdabilidade no sentido restrito de 0,2785 e de acurácia da ordem de 61%, e em E. grandis, herdabilidade de 0,2247 e acurácia de 53%. A seleção dos 100 genitores de cada espécie individualmente proporcionará ganhos genéticos na ordem de 20,6% em E. urophylla e de 16,4% em E. grandis. Ganho genético para DAP em torno de 35,0% poderá ser obtido com o cruzamento dos 10 indivíduos selecionados para cada espécie, portadores das maiores estimativas de divergência genética.
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Este trabalho teve como objetivo avaliar diferenças genéticas entre três grupos de matrizes de Cedrela fissilis a partir de variáveis quantitativas juvenis em teste de progênies, para delinear zonas de coleta e uso de sementes da espécie na região de estudo, bem como avaliar a variabilidade genética do material amostrado. Instalou-se um teste de progênies, em viveiro, a partir de sementes de 48 matrizes amostradas nos Municípios de Rio Negrinho, Mafra e São Bento do Sul, no Estado de Santa Catarina; e em Lapa, Rio Negro, Campo do Tenente e Antonio Olinto, no Estado do Paraná. Das matrizes coletadas, 33 encontravam-se distribuídas em três grupos espaciais e 15 dispersas na região. O delineamento em blocos casualizados com oito repetições e 20 plantas por parcela foi empregado. Os dados avaliados incluíram: índice de velocidade de emergência, diâmetro do colo e altura das mudas (aos 61, 102 e 145 dias após a semeadura); sobrevivência, número de folhas por muda, massa seca da parte aérea e da raiz e área foliar da terceira folha totalmente expandida a contar do ápice. A metodologia de máxima verossimilhança restrita foi utilizada para a análise estatística, com o auxílio do software SELEGEN. Verificou-se que os caracteres juvenis apresentam elevado controle genético, podendo ser utilizados para avaliação da variabilidade genética de amostras de populações da espécie. Os três grupos de matrizes delimitados espacialmente não apresentam diferenças genéticas significativas, sendo possível inferir que as três áreas pertencem a uma mesma zona de coleta e uso de sementes
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Este trabalho teve como objetivo avaliar o desempenho das funções densidade de probabilidade (fdp) Weibull 3 Parâmetros (3P) e Beta ajustadas pelo método da Máxima Verossimilhança para descrever a distribuição diamétrica de espécies arbóreas de um fragmento de Floresta Ombrófila Mista. A área de estudo faz parte da Floresta Nacional de Irati (FLONA), onde foram instaladas 25 parcelas permanentes (100 m x 100 m) com área total amostrada de 25 ha e, para os ajustes, foram utilizados dados de todas as árvores com diâmetro à altura do peito (DAP) superior ou igual a 10 cm. Os ajustes foram feitos para as 20 espécies com maior valor de importância (VI) com dados agrupados em classes de 5 cm de DAP. A programação não linear (PNL) foi utilizada com o objetivo de minimizar os desvios entre valores observados e estimados. Para avaliação dos ajustes, foram utilizados os testes de aderência de Kolmogorov-Smirnov e de Hollander-Proschan, além do Erro-Padrão de Estimativa (%) e Índice de Reynolds. Os resultados indicaram que as funções Weibull 3P e Beta apresentaram resultados satisfatórios, que ambas poderiam ser recomendadas para avaliar a distribuição diamétrica das espécies consideradas e que o uso da PNL nem sempre melhorou os ajustes.
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Objetivou-se com este trabalho avaliar a capacidade de propagação de famílias dePinus taeda por embriogênese somática utilizando estimativas de parâmetros genéticos. Para a embriogênese somática, foram selecionados cones imaturos de 65 famílias-elite de Pinus taeda. O germoplasma utilizado para a implantação dos testes de campo foi composto por 238 clones de 31 famílias. O estudo foi realizado por meio de análise genetíoco-estatística pelo procedimento de estimação de componentes de variância via máxima verossimilhança residual (Reml) e de predição de valores genéticos via melhor predição linear não viesada (Blup), usando-se o software Selegen-Reml/Blup. De acordo com os resultados, a variabilidade genética possibilita ganhos genéticos altos pela seleção entre famílias, para os caracteres presença de embriões somáticos e número de clones por famílias dePinus taeda. Há baixa ou nenhuma correlação genética entre o número de clones propagados viaembriogênese somática e as características altura, diâmetro, sobrevivência e volume avaliados aos 4 anos de idade em testes clonais. Conclui-se que há maior ganho genético para a capacidade de propagação por embriogênese somática com a seleção de famílias de Pinus taeda.
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O objetivo desta pesquisa foi avaliar o uso de dados hiperespectrais Hyperion/EO-1 na discriminação de alvos agrícolas, comparando a acurácia de classificação obtida pelos dados desse sensor à obtida por dados multiespectrais ETM+/Landsat-7. Para isso, alvos agrícolas da região de Franca - SP, com diferenças espectrais bem definidas e outros alvos com diferenças espectrais sutis, imageados por ambos os sensores, em 16 de julho de 2002, foram discriminados utilizando o classificador supervisionado de Máxima Verossimilhança (MaxVer). Os alvos agrícolas com diferenças espectrais bem definidas foram caracterizados por seis classes de uso e cobertura do solo; já os com diferenças espectrais sutis, por cinco classes de variedades de cana-de-açúcar. Quando os dados ETM+ foram classificados, a acurácia foi de 91,5% para as classes de uso e cobertura do solo e de 67,6% para as classes de variedades de cana-de-açúcar, enquanto, para os dados do sensor Hyperion, a acurácia de classificação foi de 94,9% e de 87,1%, respectivamente, demonstrando, assim, a importância do uso de dados hiperespectrais na discriminação de alvos agrícolas com características espectrais semelhantes.
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A modelagem da estrutura de dependência espacial pela abordagem da geoestatística é fundamental para a definição de parâmetros que definem esta estrutura, e que são utilizados na interpolação de valores em locais não amostrados pela técnica de krigagem. Entretanto, a estimação de parâmetros pode ser muito afetada pela presença de observações atípicas nos dados amostrados. O desenvolvimento deste trabalho teve por objetivo utilizar técnicas de diagnóstico de influência local em modelos espaciais lineares gaussianos, utilizados em geoestatística, para avaliar a sensibilidade dos estimadores de máxima verossimilhança e máxima verossimilhança restrita na presença de dados discrepantes. Estudos com dados experimentais mostraram que tanto a presença de valores atípicos como de valores considerados influentes, pela análise de diagnóstico, pode exercer forte influência nos mapas temáticos, alterando, assim, a estrutura de dependência espacial. As aplicações de técnicas de diagnóstico de influência local devem fazer parte de toda análise geoestatística a fim de garantir que as informações contidas nos mapas temáticos tenham maior qualidade e possam ser utilizadas com maior segurança pelo agricultor.
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RESUMOEste trabalho teve como objetivo comparar mapas temáticos construídos a partir de conjuntos de dados referentes à produtividade da soja, com diferentes grades amostrais regulares de 25x25 m; 50x50 m; 75x75 m e 100x100 m, utilizando técnicas de krigagem. No ajuste dos modelos teóricos a semivariâncias experimentais, utilizou-se para a estimação dos parâmetros o método de máxima verossimilhança. A comparação dos mapas temáticos foi realizada por meio dos índices de acurácia, obtidos a partir da matriz de erros. Foi verificado que fatores tais, como o tamanho amostral e a densidade amostral entre pontos, interferem na escolha do modelo teórico espacial, nas estimativas dos parâmetros e na construção dos mapas temáticos.
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RESUMO Na análise de dados espaciais em agricultura, a presença de pontos influentes pode alterar consideravelmente os resultados das análises de dependência espacial e, consequentemente, a construção dos mapas. Quando se referem a atributos físico-químicos do solo e da produtividade, os mapas devem representar uma estimativa eficiente das condições reais do campo, já que são importantes informações utilizadas para a manutenção de um sistema agrícola de manejo localizado, com a otimização da aplicação de insumos agrícolas, visando à maior produtividade. Este trabalho teve por objetivo apresentar as técnicas gráficas hair-plot, de influência local (Ci e |Lmax|) de identificação de observações influentes em dados contínuos espaciais georreferenciados, coletados em uma área experimental de cultivo comercial, com 167,35 hectares, onde o sistema agrícola de manejo localizado é adotado. Como resultados apresentam-se os pontos potencialmente influentes e os mapas construídos com e sem eles. Na comparação entre os mapas com e sem estes pontos, as métricas de comparação dos mapas mostraram a importância da identificação dos pontos influentes em uma base de dados espaciais. Sendo assim, a existência de pontos influentes deve ser investigada para entender o motivo de seu comportamento atípico, já que eles modificam, consideravelmente, os mapas gerados.
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OBJETIVO: identificar os fatores de risco para neoplasia intra-epitelial cervical (NIC) e os tipos de papilomavírus humano (HPV) em mulheres com NIC, e comparar com os tipos de HPV entre as que apresentam colo normal. MÉTODOS: foram estudadas 228 pacientes, sendo 132 portadoras de NIC (casos) e 96 mulheres com colo normal (controles). Nos dois grupos, formados por pacientes selecionadas entre aquelas que procuraram atendimento no mesmo hospital e residiam em área próxima ao local da pesquisa, a média etária foi semelhante (34,0±8,3 anos), com predomínio de casadas. Os possíveis fatores de risco para NIC foram investigados com aplicação de questionário, pesquisando: idade, estado civil, grau de escolaridade, idade do primeiro coito, número de gestações, número de parceiros sexuais, método contraceptivo utilizado, referência de doenças sexualmente transmissíveis (DST) anteriores e tabagismo, comparados entre os grupos estudados. Foram coletadas amostras para colpocitologia oncótica e, a seguir, para pesquisa de HPV por reação em cadeia de polimerase (PCR), utilizando iniciadores (primers) MY09 e MY11, procedendo-se então ao exame colposcópico e exame histopatológico. Para análise estatística de associação de NIC com fatores de risco, utilizaram-se odds ratio com intervalo de confiança e os testes chi2 e Fisher, ao nível de significância de 0,05. Empregou-se ainda o método de regressão logística testado com significância expressa pelo valor de p com grau de máxima verossimilhança. RESULTADOS: no modelo de regressão logística permaneceram as variáveis: infecção por HPV de alto risco oncogênico (OR=12,32; IC 95%: 3,79-40,08), referência à DST anterior (OR=8,23; IC 95%: 2,82-24,04), idade precoce do primeiro coito (OR=4,00; IC 95%: 1,70-9,39) e tabagismo (OR=3,94; IC 95%: 1,73-8,98). A PCR foi positiva em 48,5% e 14,6% nos grupos caso e controle, respectivamente. CONCLUSÕES: o fator de risco principal para NIC foi infecção por HPV oncogênico, com os tipos 16, 18, 33, 35, 51, 52, 58 e 83. Dentre as portadoras de lesões de alto grau, houve predomínio de HPV-16 ou variante 16. Nas pacientes com colo morfologicamente normal, também foram identificados os tipos oncogênicos 51, 58 e variante 51.
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Atualmente, pesquisadores das mais diversas áreas, tais como: Geologia, Física, Cartografia, Oceanografia, entre outras, utilizam imagens de satélite como uma fonte valiosa para a extração de informações sobre a superfície terrestre. Muitas vezes, a análise (classificação) destas imagens é realizada por métodos tradicionais sejam eles supervisionados (como o Método de Máxima Verossimilhança Gaussiana) ou nãosupervisionados (como o Método de Seleção pelo Pico do Histograma). Entretanto, pode-se utilizar as Redes Neurais Artificiais como uma alternativa para o aumento da acurácia em classificações digitais. Neste trabalho, utilizou-se imagens multi-espectrais do satélite LANDSAT 5-TM para a identificação de espécies vegetais (Mata Nativa, Eucalyptus e Acácia) em uma região próxima aos municípios de General Câmara, Santo Amaro e Taquari, no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil. Comparou-se qualitativamente e quantitativamente os resultados obtidos pelo método de Máxima Verossimilhança Gaussiana e por uma Rede Neural Artificial Multinível com BackPropagation na classificação da área de estudo. Para tanto, parte desta área foi mapeada através de uma verificação de campo e com o auxílio de classificadores nãosupervisionados (Kohonen, que é uma Rede Neural, e o método de Seleção pelo Pico do Histograma). Com isto, foi possível coletar dois conjuntos de amostras, sendo que um deles foi utilizado para o treinamento dos métodos e o outro (conjunto de reconhecimento) serviu para a avaliação das classificações obtidas. Após o treinamento, parte da área de estudo foi classificada por ambos os métodos. Em seguida, os resultados obtidos foram avaliados através do uso de Tabelas de Contingência, considerando um nível de significância de 5%. Por fim, na maior parte dos testes realizados, a Rede Neural Artificial Multinível com BackPropagation apresentou valores de acurácia superiores ao Método de Máxima Verossimilhança Gaussiana. Assim, com este trabalho observou-se que não há diferença significativa de classificação para as espécies vegetais, ao nível de 5%, para a área de estudo considerada, na época de aquisição da imagem, para o conjunto de reconhecimento.
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Um total de 201 seqüências de DNA, de 50 espécies pertencentes a 32 gêneros e 12 famílias, foi investigado através do método da máxima verossimilhança para identificar, nas proteínas respectivas, possíveis códons nos quais estivesse ocorrendo seleção positiva. Foram considerados 15 tipos de proteínas relacionadas à patogênese (PR1-PR15), quanto a 14 modelos diferentes de seleção. Tanto quanto se possa avaliar, não há qualquer estudo disponível na literatura que tenha examinado de maneira homogênea tal número de seqüências de forma tão abrangente.
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No processo de classificação de uma imagem digital, o atributo textura pode ser uma fonte importante de informações. Embora o processo de caracterização da textura em uma imagem seja mais difícil, se comparado ao processo de caracterização de atributos espectrais, sabe-se que o emprego daquele atributo pode aumentar significativamente a exatidão na classificação da imagem. O objetivo deste trabalho de pesquisa consiste em desenvolver e testar um método de classificação supervisionado em imagens digitais com base em atributos de textura. O método proposto implementa um processo de filtragem baseado nos filtros de Gabor. Inicialmente, é gerado um conjunto de filtros de Gabor adequados às freqüências espaciais associadas às diferentes classes presentes na imagem a ser classificada. Em cada caso, os parâmetros utilizados por cada filtro são estimados a partir das amostras disponíveis, empregando-se a transformada de Fourier. Cada filtro gera, então, uma imagem filtrada que quantifica a freqüência espacial definida no filtro. Este processo resulta em um certo número de imagens filtradas as quais são denominadas de "bandas texturais". Desta forma, o problema que era originalmente unidimensional passa a ser multi-dimensional, em que cada pixel passa a ser definido por um vetor cuja dimensionalidade é idêntica ao número de filtros utilizados. A imagem em várias "bandas texturais" pode ser classificada utilizando-se um método de classificação supervisionada. No presente trabalho foi utilizada a Máxima Verossimilhança Gaussiana. A metodologia proposta é então testada, utilizandose imagens sintéticas e real. Os resultados obtidos são apresentados e analisados.
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O presente trabalho estima por máxima verossimilhança um modelo de ciclos reais para as economias brasileira americana. Os parâmetros são estimados partir de um VAR na forma estrutural obtido de um modelo macroeconômico de horizonte infinito com agente representativo choque tecnológico. Como algumas variáveis necessárias para estimação do modelo não são observadas emprega-se, na rotina computacional escrita em Matlab, método de Filtro de Kalman. Desta forma, enfoque adotado apresenta-se como opção metodologia de calibração, bem como metodologia de modelos VAR com imputação ad hoc de condições de identificação. Para estimação do modelo construiu-se uma base de dados de tributação para o Brasil, desagregando em impostos sobre absorção, sobre rendimento do fator capital sobre fator trabalho para período 1949-1995. Também empreende-se ao longo da dissertação, um detalhamento minucioso da técnica econométrica empregada dos procedimentos computacionais adotados.
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Este trabalho examinou as características de carteiras compostas por ações e otimizadas segundo o critério de média-variância e formadas através de estimativas robustas de risco e retorno. A motivação para isto é a distribuição típica de ativos financeiros (que apresenta outliers e mais curtose que a distribuição normal). Para comparação entre as carteiras, foram consideradas suas propriedades: estabilidade, variabilidade e os índices de Sharpe obtidos pelas mesmas. O resultado geral mostra que estas carteiras obtidas através de estimativas robustas de risco e retorno apresentam melhoras em sua estabilidade e variabilidade, no entanto, esta melhora é insuficiente para diferenciar os índices de Sharpe alcançados pelas mesmas das carteiras obtidas através de método de máxima verossimilhança para estimativas de risco e retorno.
Resumo:
Neste artigo estudamos a relação entre a taxa de juros e o hiato do produto no Brasil através da estimação de modelos Novo-Keynesianos. Para tanto, estimamos os modelos por três métodos: (1) método generalizados dos momentos, (2) máxima verossimilhança utilizando dados de expectativa divulgados pelo Banco Central do Brasil e (3) máxima verossimilhança utilizando variáveis de expectativa estimadas por um modelo VAR. As conclusões são altamente dependentes do método de estimação. Ao utilizar (1), os resultados indicam uma relação espúria entre a taxa de juros real e o hiato. Entretanto, as conclusões originadas de (2) indicam que somente o hiato defasado seria uma variável relevante para a nossa especificação. Ao estimar o modelo por (3), as estimativas corroboram os resultados obtidos com o método generalizados dos momentos.