Likelihood estimate of treatment effects under selection bias

We consider methods for estimating causal effects of treatment in the situation where the individuals in the treatment and the control group are self selected, i.e., the selection mechanism is not randomized. In this case, simple comparison of treated and control outcomes will not generally yield valid estimates of casual effects. The propensity score method is frequently used for the evaluation of treatment effect. However, this method is based onsome strong assumptions, which are not directly testable. In this paper, we present an alternative modeling approachto draw causal inference by using share random-effect model and the computational algorithm to draw likelihood based inference with such a model. With small numerical studies and a real data analysis, we show that our approach gives not only more efficient estimates but it is also less sensitive to model misspecifications, which we consider, than the existing methods.

Likelihood prediction for generalized linear mixed models under covariate uncertainty

This paper presents the techniques of likelihood prediction for the generalized linear mixed models. Methods of likelihood prediction is explained through a series of examples; from a classical one to more complicated ones. The examples show, in simple cases, that the likelihood prediction (LP) coincides with already known best frequentist practice such as the best linear unbiased predictor. The paper outlines a way to deal with the covariate uncertainty while producing predictive inference. Using a Poisson error-in-variable generalized linear model, it has been shown that in complicated cases LP produces better results than already know methods.

Utilizing Remote Sensing Imagery to Monitor Vegetation Change within World Heritage Sites

ABSTRACT World Heritage sites provide a glimpse into the stories and civilizations of the past. There are currently 1007 unique World Heritage properties with 779 being classified as cultural sites, 197 as natural sites, and 31 falling into the categories of both cultural and natural sites (UNESCO & World Heritage Centre, 1992-2015). However, of these 1007 World Heritage sites, at least 46 are categorized as in danger and this number continues to grow. These unique and irreplaceable sites are exceptional because of their universality. Consequently, since World Heritage sites belong to all the people of the world and provide inspiration and admiration to all who visit them, it is our responsibility to help preserve these sites. The key form of preservation involves the individual monitoring of each site over time. While traditional methods are still extremely valuable, more recent advances in the field of geographic and spatial technologies including geographic information systems (GIS), laser scanning, and remote sensing, are becoming more beneficial for the monitoring and overall safeguarding of World Heritage sites. Through the employment and analysis of more accurately detailed spatial data, World Heritage sites can be better managed. There is a strong urgency to protect these sites. The purpose of this thesis is to describe the importance of taking care of World Heritage sites and to depict a way in which spatial technologies can be used to monitor and in effect preserve World Heritage sites through the utilization of remote sensing imagery. The research conducted in this thesis centers on the Everglades National Park, a World Heritage site that is continually affected by changes in vegetation. Data used include Landsat satellite imagery that dates from 2001-2003, the Everglades' boundaries shapefile, and Google Earth imagery. In order to conduct the in-depth analysis of vegetation change within the selected World Heritage site, three main techniques were performed to study changes found within the imagery. These techniques consist of conducting supervised classification for each image, incorporating a vegetation index known as Normalized Vegetation Index (NDVI), and utilizing the change detection tool available in the Environment for Visualizing Images (ENVI) software. With the research and analysis conducted throughout this thesis, it has been shown that within the three year time span (2001-2003), there has been an overall increase in both areas of barren soil (5.760%) and areas of vegetation (1.263%) with a decrease in the percentage of areas classified as sparsely vegetated (-6.987%). These results were gathered through the use of the maximum likelihood classification process available in the ENVI software. The results produced by the change detection tool which further analyzed vegetation change correlate with the results produced by the classification method. As well, by utilizing the NDVI method, one is able to locate changes by selecting a specific area and comparing the vegetation index generated for each date. It has been found that through the utilization of remote sensing technology, it is possible to monitor and observe changes featured within a World Heritage site. Remote sensing is an extraordinary tool that can and should be used by all site managers and organizations whose goal it is to preserve and protect World Heritage sites. Remote sensing can be used to not only observe changes over time, but it can also be used to pinpoint threats within a World Heritage site. World Heritage sites are irreplaceable sources of beauty, culture, and inspiration. It is our responsibility, as citizens of this world, to guard these treasures.

Evolução molecular Darwiniana nas proteínas relacionadas à patogênese (PRs) em plantas

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.

The ex-Ante non-optimality of the Dempster-Schafer updating rule for ambiguous beliefs

The most widely used updating rule for non-additive probalities is the Dempster-Schafer rule. Schmeidles and Gilboa have developed a model of decision making under uncertainty based on non-additive probabilities, and in their paper “Updating Ambiguos Beliefs” they justify the Dempster-Schafer rule based on a maximum likelihood procedure. This note shows in the context of Schmeidler-Gilboa preferences under uncertainty, that the Dempster-Schafer rule is in general not ex-ante optimal. This contrasts with Brown’s result that Bayes’ rule is ex-ante optimal for standard Savage preferences with additive probabilities.

Comparação de carteiras otimizadas segundo o critério média-variância formadas através de estimativas robustas de risco e retorno

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.

Desempenho animal em sistema silvipastoril com acácia-negra (Acacia mearnsii De Wild.) e rendimento de matéria seca de cultivares de Panicum maximum Jacq. sob dois regimes de luz solar

Esse estudo foi compreendido por dois experimentos de campo, no período de outubro/2003 a abril/2004, na Fundação Estadual de Pesquisa Agropecuária (FEPAGRO), localizado em Tupanciretã, no Planalto Médio, região ecoclimática do RS. O principal objetivo do primeiro experimento foi avaliar o desempenho de novilhas de corte e a dinâmica de três pastos constituídos por Panicum maximum cvs. Gatton e Aruana e por Digitaria diversinervis em um sistema silvipastoril (SSP), associadas com acácia-negra (Acacia mearnsii De Wild.) sob duas densidades arbóreas (833 e 500 árvores/ha). Os resultados mostraram que não houve efeito da densidade arbórea com relação à dinâmica dos pastos e no desempenho animal. As cvs. de P. maximum apresentaram maiores resultados de massa de forragem residual do que a D. diversinervis. A taxa de acúmulo diário de MS, forragem total, oferta de forragem real e relação folha/colmo não diferiram entre as espécies. A cv. Gatton obteve maior resultado de forragem disponível quando comparado com a D. diversinervis. O ganho médio diário, ganho por área, animais.dia/ha, lotação animal e carga animal média também não diferiram com relação as forrageiras. O objetivo do segundo experimento foi avaliar o rendimento de matéria seca total de cinco cultivares de Panicum maximum, crescendo dentro e fora de um bosque de Eucalyptus sp. de 17 anos de idade, estabelecido na densidade de 1111 árvores/ha. A produção media de MS e a taxa de crescimento diário foram significativamente menores (P≤0.05) na condição de sombra (5.529 kg/ha) do que em pleno sol (22.346 kg/ha). Na condição de sombra, os resultados das cvs. não diferiram, enquanto que os resultados em pleno sol apresentaram diferenças significativas (P≤0,01), onde a cv. Tanzânia apresentou menores resultados no rendimento de matéria seca e taxa de crescimento e a cv. Mombaça os maiores resultados Pode-se concluir que as cvs. Mombaça, Tobiatã, Gatton e Vencedor são boas promissoras para o uso em SSP. Esse estudo indicou claramente altos níveis de desempenho animal sob pastejo em SSP com algumas cvs. de P. maximum selecionadas ou D. diversinervis usando Acacia-Negra no Sul do Brasil.

Obtenção e caracterização de células de membrana sinovial ovina transformadas pelo antígeno T do vírus símio 40: influência na variabilidade dos genes gag e env e do LTR dos vírus da artrite-encefalite caprina (CAEV) e maedi-visna (MVV) dos ovinos.

Cultivos celulares podem ser utilizados para isolamento viral, caracterização de novas amostras virais e produção de imunobiológicos. Podem ser empregados cultivos celulares primários, secundários ou de linha. Estes últimos podem ser obtidos pela transformação física, química ou biológica de cultivos primários ou secundários. Para verificar a interação entre células transformadas com o Ag T do vírus símio 40 (SV40) e os Lentivírus de Pequenos Ruminantes (SRLV), amostras brasileiras de SRLV foram utilizadas para inoculação em cultivos celulares de membrana sinovial ovina transformados pelo Ag T e comparadas à amostras inoculadas em cultivos não transformados. Inicialmente, as células transformadas pelo Ag T foram caracterizadas e observou-se um aumento na cinética de crescimento e alterações no cariótipo, provavelmente induzidas pela presença do Ag T. Este foi detectado por PCR no núcleo e no citoplasma das células transformadas e sua expressão, confirmada através de RT-PCR. A fim de avaliar a permissividade e a possível seleção de populações virais em células transformadas, dois isolados, um de maedi-visna dos ovinos e um de artrite-encefalite caprina, foram inoculados em células MSO e TMSOpSV1. Através da análise de sequências dos genes gag e env e LTR obtidos por PCR, procurou-se avaliar a variabilidade viral em função do tipo de célula utilizada. Analisando-se as seqüências obtidas pelo método de Maximum Likelihood, embora tenha sido observada variabilidade viral, esta não estava associada ao tipo celular utilizado para inoculação viral.