Exact tests for correlation and for the slope in simple linear regressions without making assumptions

We present an exact test for whether two random variables that have known bounds on their support are negatively correlated. The alternative hypothesis is that they are not negatively correlated. No assumptions are made on the underlying distributions. We show by example that the Spearman rank correlation test as the competing exact test of correlation in nonparametric settings rests on an additional assumption on the data generating process without which it is not valid as a test for correlation.We then show how to test for the significance of the slope in a linear regression analysis that invovles a single independent variable and where outcomes of the dependent variable belong to a known bounded set.

A test of the predictive validity of non-linear QALY models using time trade-off utilities

This paper presents a test of the predictive validity of various classes ofQALY models (i.e., linear, power and exponential models). We first estimatedTTO utilities for 43 EQ-5D chronic health states and next these states wereembedded in health profiles. The chronic TTO utilities were then used topredict the responses to TTO questions with health profiles. We find that thepower QALY model clearly outperforms linear and exponential QALY models.Optimal power coefficient is 0.65. Our results suggest that TTO-based QALYcalculations may be biased. This bias can be avoided using a power QALY model.

Spread spectrum magnetic resonance imaging.

We propose a novel compressed sensing technique to accelerate the magnetic resonance imaging (MRI) acquisition process. The method, coined spread spectrum MRI or simply s(2)MRI, consists of premodulating the signal of interest by a linear chirp before random k-space under-sampling, and then reconstructing the signal with nonlinear algorithms that promote sparsity. The effectiveness of the procedure is theoretically underpinned by the optimization of the coherence between the sparsity and sensing bases. The proposed technique is thoroughly studied by means of numerical simulations, as well as phantom and in vivo experiments on a 7T scanner. Our results suggest that s(2)MRI performs better than state-of-the-art variable density k-space under-sampling approaches.

An enhanced concave program relaxation for choice network revenue management

The network choice revenue management problem models customers as choosing from an offer-set, andthe firm decides the best subset to offer at any given moment to maximize expected revenue. The resultingdynamic program for the firm is intractable and approximated by a deterministic linear programcalled the CDLP which has an exponential number of columns. However, under the choice-set paradigmwhen the segment consideration sets overlap, the CDLP is difficult to solve. Column generation has beenproposed but finding an entering column has been shown to be NP-hard. In this paper, starting with aconcave program formulation based on segment-level consideration sets called SDCP, we add a class ofconstraints called product constraints, that project onto subsets of intersections. In addition we proposea natural direct tightening of the SDCP called ?SDCP, and compare the performance of both methodson the benchmark data sets in the literature. Both the product constraints and the ?SDCP method arevery simple and easy to implement and are applicable to the case of overlapping segment considerationsets. In our computational testing on the benchmark data sets in the literature, SDCP with productconstraints achieves the CDLP value at a fraction of the CPU time taken by column generation and webelieve is a very promising approach for quickly approximating CDLP when segment consideration setsoverlap and the consideration sets themselves are relatively small.

On heuristic and linear models of judgment: Mapping the demand for knowledge

Research on judgment and decision making presents a confusing picture of human abilities. For example, much research has emphasized the dysfunctional aspects of judgmental heuristics, and yet, other findings suggest that these can be highly effective. A further line of research has modeled judgment as resulting from as if linear models. This paper illuminates the distinctions in these approaches by providing a common analytical framework based on the central theoretical premise that understanding human performance requires specifying how characteristics of the decision rules people use interact with the demands of the tasks they face. Our work synthesizes the analytical tools of lens model research with novel methodology developed to specify the effectiveness of heuristics in different environments and allows direct comparisons between the different approaches. We illustrate with both theoretical analyses and simulations. We further link our results to the empirical literature by a meta-analysis of lens model studies and estimate both human andheuristic performance in the same tasks. Our results highlight the trade-off betweenlinear models and heuristics. Whereas the former are cognitively demanding, the latterare simple to use. However, they require knowledge and thus maps of when andwhich heuristic to employ.

O Primal e o Dual na programação Linear

O tema da Programação Linear, com as suas particularizações do Problema dos Transportes e do Problema da Afectação de Recursos, é hoje estudado em cursos diversos onde uma disciplina de Investigação Operacional esteja presente. Trata-se, em última análise, de um problema de cálculo de extremos condicionados, seja de máximo ou de mínimo, que apresenta características muito particulares e de grande elegância simbólica. Também os Problemas dos Transportes e da Afectação de Recursos se podem resolver como problemas de Programação Linear, através do Algoritmo Simplex, embora seja preferível o recurso a algoritmos próprios, de muitíssimo maior simplicidade: o Algoritmo dos Transportes e o Algoritmo Húngaro, respectivamente. De molde a facilitar a compreensão do que realmente está em jogo, consideram-se aqui dois casos de determinação de extremos e de extremos condicionados, mas ao nível do final do ensino secundário.

Comparação entre os métodos da transeção linear e fotográfico na avaliação de cobertura vegetal morta, sob dois métodos de preparo, após a colheita da soja

A eficácia da cobertura vegetal morta no controle da erosão pode ser avaliada através de dois indicadores principais: a porcentagem de cobertura do solo pelos resíduos culturais e sua persistência sobre a superfície ao longo do tempo. O preparo do solo, por sua vez, pode exercer influência significativa sobre esses indicadores. O trabalho foi realizado no campo, no município de Eldorado do Sul, Depressão Central do Rio Grande do Sul. Avaliou-se a persistência da cobertura vegetal morta durante um período de pousio, que foi de maio de 1989 a abril de 1990, em sucessão à cultura da soja. Os resíduos dessa cultura foram manejados sem preparo, por escarificação e por gradagem. A porcentagem de cobertura do solo pelos resíduos culturais foi quantificada pelo método fotográfico e pelo da transeção linear. A cultura da soja produziu cobertura vegetal morta em pequena quantidade e de baixa durabilidade. A distribuição dos resíduos na superfície, sem preparo do solo, foi o tratamento que possibilitou melhor correlação (R²) entre os índices de cobertura obtidos pelos dois métodos testados. Nas áreas sob gradagem ou escarificação do solo, os índices de cobertura obtidos pelo método fotográfico foram superiores aos da transeção linear, enquanto, na área sem preparo do solo, houve similaridade entre os resultados dos dois métodos.

Statistical learning theory for geospatial data. Case study: Aral sea

In recent years there has been an explosive growth in the development of adaptive and data driven methods. One of the efficient and data-driven approaches is based on statistical learning theory (Vapnik 1998). The theory is based on Structural Risk Minimisation (SRM) principle and has a solid statistical background. When applying SRM we are trying not only to reduce training error ? to fit the available data with a model, but also to reduce the complexity of the model and to reduce generalisation error. Many nonlinear learning procedures recently developed in neural networks and statistics can be understood and interpreted in terms of the structural risk minimisation inductive principle. A recent methodology based on SRM is called Support Vector Machines (SVM). At present SLT is still under intensive development and SVM find new areas of application (www.kernel-machines.org). SVM develop robust and non linear data models with excellent generalisation abilities that is very important both for monitoring and forecasting. SVM are extremely good when input space is high dimensional and training data set i not big enough to develop corresponding nonlinear model. Moreover, SVM use only support vectors to derive decision boundaries. It opens a way to sampling optimization, estimation of noise in data, quantification of data redundancy etc. Presentation of SVM for spatially distributed data is given in (Kanevski and Maignan 2004).

Generalized Multiobjective Multitree model solution using MOEA

In a previous paper a novel Generalized Multiobjective Multitree model (GMM-model) was proposed. This model considers for the first time multitree-multicast load balancing with splitting in a multiobjective context, whose mathematical solution is a whole Pareto optimal set that can include several results than it has been possible to find in the publications surveyed. To solve the GMM-model, in this paper a multi-objective evolutionary algorithm (MOEA) inspired by the Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA) is proposed. Experimental results considering up to 11 different objectives are presented for the well-known NSF network, with two simultaneous data flows

Structure-function characterization and optimization of a plant-derived antibacterial peptide.

Crushed seeds of the Moringa oleifera tree have been used traditionally as natural flocculants to clarify drinking water. We previously showed that one of the seed peptides mediates both the sedimentation of suspended particles such as bacterial cells and a direct bactericidal activity, raising the possibility that the two activities might be related. In this study, the conformational modeling of the peptide was coupled to a functional analysis of synthetic derivatives. This indicated that partly overlapping structural determinants mediate the sedimentation and antibacterial activities. Sedimentation requires a positively charged, glutamine-rich portion of the peptide that aggregates bacterial cells. The bactericidal activity was localized to a sequence prone to form a helix-loop-helix structural motif. Amino acid substitution showed that the bactericidal activity requires hydrophobic proline residues within the protruding loop. Vital dye staining indicated that treatment with peptides containing this motif results in bacterial membrane damage. Assembly of multiple copies of this structural motif into a branched peptide enhanced antibacterial activity, since low concentrations effectively kill bacteria such as Pseudomonas aeruginosa and Streptococcus pyogenes without displaying a toxic effect on human red blood cells. This study thus identifies a synthetic peptide with potent antibacterial activity against specific human pathogens. It also suggests partly distinct molecular mechanisms for each activity. Sedimentation may result from coupled flocculation and coagulation effects, while the bactericidal activity would require bacterial membrane destabilization by a hydrophobic loop.

Correlação linear e espacial entre o rendimento de grãos do feijoeiro e a resistência mecânica à penetração em um Latossolo Vermelho distrófico

A resistência mecânica à penetração apresentada pelo solo exerce grande influência sobre o desenvolvimento vegetal, uma vez que o crescimento das raízes, assim como o rendimento das culturas, varia de forma inversamente proporcional ao seu valor. No ano agrícola de 2001/2002, na Fazenda Experimental de Ensino e Pesquisa da Faculdade de Engenharia/UNESP - Campus de Ilha Solteira, foram analisados o rendimento de grãos do feijoeiro (PG) e a resistência mecânica à penetração (R), de um Latossolo Vermelho distrófico. O objetivo foi apurar diretrizes relacionadas com o aumento da produtividade agrícola em questão, estudando a correlação linear e a espacial entre a PG e a R. Foi instalada uma rede geoestatística para a coleta dos dados do solo e da planta, estabelecida com espaçamentos de 5 x 5 m e 2,5 x 2,5 m, que continham 120 pontos amostrais distribuídos numa área de 1.875 m². A correlação linear entre a PG e a R foi praticamente nula, uma vez que, dependendo das profundidades estudadas do solo, apresentou coeficientes de correlação (r) menores do que 0,20. A análise geoestatística apresentou boa estrutura de dependência espacial, tanto para a PG quanto para a R, quando analisadas isoladamente. Entretanto, a análise espacial conjunta de tais atributos apresentou-se inconsistente. Assim, com o aumento da resistência mecânica à penetração, em determinada região do solo ocorreu ora aumento, ora diminuição do rendimento de grãos do feijoeiro.

Super-resolution of remotely sensed images with variable-pixel linear reconstruction

This paper describes the development and applications of a super-resolution method, known as Super-Resolution Variable-Pixel Linear Reconstruction. The algorithm works combining different lower resolution images in order to obtain, as a result, a higher resolution image. We show that it can make significant spatial resolution improvements to satellite images of the Earth¿s surface allowing recognition of objects with size approaching the limiting spatial resolution of the lower resolution images. The algorithm is based on the Variable-Pixel Linear Reconstruction algorithm developed by Fruchter and Hook, a well-known method in astronomy but never used for Earth remote sensing purposes. The algorithm preserves photometry, can weight input images according to the statistical significance of each pixel, and removes the effect of geometric distortion on both image shape and photometry. In this paper, we describe its development for remote sensing purposes, show the usefulness of the algorithm working with images as different to the astronomical images as the remote sensing ones, and show applications to: 1) a set of simulated multispectral images obtained from a real Quickbird image; and 2) a set of multispectral real Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) images. These examples show that the algorithm provides a substantial improvement in limiting spatial resolution for both simulated and real data sets without significantly altering the multispectral content of the input low-resolution images, without amplifying the noise, and with very few artifacts.

Correlação linear e espacial entre a produtividade de forragem, a porosidade total e a densidade do solo de Pereira Barreto (SP)

Em relação aos sistemas de manejo adotados pelo homem, a porosidade total e a densidade do solo são atributos ativamente alterados, refletindo decisivamente sobre a produtividade vegetal agrícola. No ano agrícola de 2005, na Fazenda Bonança, no município de Pereira Barreto, Estado de São Paulo, Brasil, foram analisadas a produtividade de forragem do milho outonal (MSF) no sistema plantio direto irrigado, a porosidade total (PT) e a densidade do solo (DS) em profundidade, em um Latossolo Vermelho distrófico. O objetivo foi estudar a variabilidade e as correlações lineares e espaciais entre os atributos da planta e do solo, visando selecionar um indicador da qualidade física do solo de boa representatividade para produtividade da forragem. Foi instalada a malha geoestatística, para coleta de dados do solo e planta, contendo 125 pontos amostrais, numa área de 2.500 m². Os atributos estudados, além de não terem variado aleatoriamente, apresentaram variabilidade dos dados entre média e baixa e seguiram padrões espaciais bem definidos, com alcance entre 6,8 e 23,7 m. Por sua vez, a correlação linear entre o atributo da planta e os do solo, em razão do elevado número de observações, foi baixa. As observações de melhor correlação com a MSF foram a DS1 e a PT1. Entretanto, do ponto de vista espacial, houve excelente correlação inversa entre a MSF e a DS1, assim como entre a DS1 e a PT1. Nos sítios onde a DS1 aumentou (1,45-1,64 kg dm-3) a MSF variou entre 11.653 e 14.552 kg ha-1; já naqueles onde diminuiu (1,35-1,45 kg dm-3) a MSF, ficou entre 14.552 e 17.450 kg ha-1. Portanto, a densidade global, avaliada na camada de 0-0,10 m (DS1), apresentou-se como satisfatório indicador da qualidade física do solo de Pereira Barreto (SP), quando destinado à produtividade de forragem do milho outonal.

Correlação linear e espsacial entre a produtividade de feijão e a porosidade de um Latossolo Vermelho de Selvíria (MS)

A porosidade do solo exerce grande influência sobre o crescimento e desenvolvimento vegetal, uma vez que o crescimento das raízes, tal como a produtividade das culturas, é limitado pela profundidade que atingem. Portanto, o objetivo deste trabalho foi estudar a variabilidade espacial e as correlações lineares entre a produtividade de feijão e a porosidade do solo. No ano de 2004/2005, no município de Selvíria, MS, foram analisadas a produtividade de grãos de feijão (PG), cultivar IAC Carioca, irrigado, a macroporosidade (MA), a microporosidade (MI) e a porosidade total (PT) do solo em quatro profundidades: 1 (0,0-0,10); 2(0,10-0,20); 3(0,20-0,30) e 4(0,30-0,40 m), num Latossolo Vermelho distroférrico. As amostras de solo e planta foram coletadas em uma malha geoestatística com 75 pontos espaçados de 10 x 10 m, mais 60 pontos de quatro malhas de refinamento numa área de 50 x 150 m. Os atributos estudados, além de não terem variado aleatoriamente, apresentaram média e baixa variabilidades. Seguiram padrões espaciais bem definidos, com alcances entre 11,70 e 104,40 m. A correlação linear entre o atributo da planta e os do solo, em função do elevado número de observações, foi baixa. As de melhor correlação linear com a PG foram a MA1, MI1 e a PT3. Entretanto, do ponto de vista espacial, houve excelente correlação inversa entre a PG e a #PT2. Assim, nos sítios onde a #PT2 diminuiu (0,030-0,045 m³ m-3 ), a PG variou entre 2.173 e 3.529 kg ha-1. Já naqueles onde aumentou (0,045-0,076 m³ m-3 ), a PG ficou entre 1.630-2.173 kg ha-1. Assim, a porosidade total do solo, quando avaliada na camada de 0,10-0,20 m (#PT2), indicou a importância do contato raiz/solo e, de modo inverso, apresentou satisfatório indicador da qualidade física do solo estudado, quando destinado à produtividade de grãos de feijão irrigado.