Uma ferramenta de análise automatizada de técnicas de seleção de testes de regressão baseada em mineração de repositórios de software

The main goal of Regression Test (RT) is to reuse the test suite of the latest version of a software in its current version, in order to maximize the value of the tests already developed and ensure that old features continue working after the new changes. Even with reuse, it is common that not all tests need to be executed again. Because of that, it is encouraged to use Regression Tests Selection (RTS) techniques, which aims to select from all tests, only those that reveal faults, this reduces costs and makes this an interesting practice for the testing teams. Several recent research works evaluate the quality of the selections performed by RTS techniques, identifying which one presents the best results, measured by metrics such as inclusion and precision. The RTS techniques should seek in the System Under Test (SUT) for tests that reveal faults. However, because this is a problem without a viable solution, they alternatively seek for tests that reveal changes, where faults may occur. Nevertheless, these changes may modify the execution flow of the algorithm itself, leading some tests no longer exercise the same stretch. In this context, this dissertation investigates whether changes performed in a SUT would affect the quality of the selection of tests performed by an RTS, if so, which features the changes present which cause errors, leading the RTS to include or exclude tests wrongly. For this purpose, a tool was developed using the Java language to automate the measurement of inclusion and precision averages achieved by a regression test selection technique for a particular feature of change. In order to validate this tool, an empirical study was conducted to evaluate the RTS technique Pythia, based on textual differencing, on a large web information system, analyzing the feature of types of tasks performed to evolve the SUT

A curva de regressão da gonadotrofina coriônica humana é útil no diagnóstico precoce da neoplasia trofoblástica gestacional pós-molar?

OBJETIVO: avaliar a utilidade da curva de regressão normal da gonadotrofina coriônica humana (hCG) no diagnóstico precoce de neoplasia trofoblástica gestacional pós-molar (NTG). MÉTODOS: estudo longitudinal, incluindo 105 pacientes com mola hidatiforme completa (MHC) acompanhadas no Centro de Doenças Trofoblásticas de Botucatu, entre 1998 e 2005. Os títulos da hCG sérica foram mensurados quinzenalmente em todas as pacientes. Curvas individuais de regressão da hCG das 105 pacientes foram estabelecidas. A comparação entre a curva de regressão normal estabelecida em nosso serviço com as curvas individuais da hCG foi usada no rastreamento e diagnóstico (platô/ascensão) de NTG. O número de semanas pós-esvaziamento quando a hCG excedeu o limite normal foi comparado com o número semanas em que a hCG apresentou platô/ascensão. RESULTADOS: das 105 pacientes com MHC, 80 apresentaram remissão espontânea (RE) e 25 desenvolveram NTG. Das 80 pacientes com RE, 7 (8,7%) apresentaram, inicialmente, dosagem da hCG acima do normal, mas, no devido tempo, alcançaram a remissão. Todas as 25 pacientes com NTG apresentaram desvio da curva normal da hCG em 3,8±2,5 semanas e mostraram platô ou ascensão em 8,4±2,9 semanas (p<0,001). CONCLUSÕES: a curva de regressão normal da hCG pós-molar pode ser útil para diagnóstico de NTG.

Estudo Comparativo de gráaficos de probabilidade normal para Anáalise de experimentos fatoriais não replicados

Two-level factorial designs are widely used in industrial experimentation. However, many factors in such a design require a large number of runs to perform the experiment, and too many replications of the treatments may not be feasible, considering limitations of resources and of time, making it expensive. In these cases, unreplicated designs are used. But, with only one replicate, there is no internal estimate of experimental error to make judgments about the significance of the observed efects. One of the possible solutions for this problem is to use normal plots or half-normal plots of the efects. Many experimenters use the normal plot, while others prefer the half-normal plot and, often, for both cases, without justification. The controversy about the use of these two graphical techniques motivates this work, once there is no register of formal procedure or statistical test that indicates \which one is best". The choice between the two plots seems to be a subjective issue. The central objective of this master's thesis is, then, to perform an experimental comparative study of the normal plot and half-normal plot in the context of the analysis of the 2k unreplicated factorial experiments. This study involves the construction of simulated scenarios, in which the graphics performance to detect significant efects and to identify outliers is evaluated in order to verify the following questions: Can be a plot better than other? In which situations? What kind of information does a plot increase to the analysis of the experiment that might complement those provided by the other plot? What are the restrictions on the use of graphics? Herewith, this work intends to confront these two techniques; to examine them simultaneously in order to identify similarities, diferences or relationships that contribute to the construction of a theoretical reference to justify or to aid in the experimenter's decision about which of the two graphical techniques to use and the reason for this use. The simulation results show that the half-normal plot is better to assist in the judgement of the efects, while the normal plot is recommended to detect outliers in the data

Citocinas e proteínas de fase aguda do soro como marcadores de regressão da resposta inflamatória ao tratamento da tuberculose pulmonar

OBJETIVO: Analisar o padrão de citocinas pró- e antiinflamatórias e da resposta de fase aguda (RFA) como marcadores de resposta ao tratamento da tuberculose pulmonar. MÉTODOS: Determinação dos níveis de interferon-gama (IFN-γ), tumor necrosis factor-alpha (TNF-α, fator de necrose tumoral-alfa), interleucina-10 (IL-10) e transforming growth factor-beta (TGF-β, fator transformador de crescimento-beta), pelo método ELISA, em sobrenadante de cultura de células mononucleares do sangue periférico e monócitos, assim como dos níveis de proteínas totais, albumina, globulinas, alfa-1-glicoproteína ácida (AGA), proteína C reativa (PCR) e velocidade de hemossedimentação (VHS) em 28 doentes com tuberculose pulmonar, em três tempos: antes (T0), aos três meses (T3) e aos seis meses (T6) de tratamento, em relação aos controles saudáveis, em um único tempo. RESULTADOS: Os pacientes apresentaram valores maiores de citocinas e RFA que os controles em T0, com diminuição em T3 e diminuição (TNF-α, IL-10, TGF-β, AGA e VHS) ou normalização (IFN-γ e PCR) em T6. CONCLUSÕES: PCR, AGA e VHS são possíveis marcadores para auxiliar no diagnóstico de tuberculose pulmonar e na indicação de tratamento de indivíduos com baciloscopia negativa; PCR (T0 > T3 > T6 = referência) pode também ser marcador de resposta ao tratamento. Antes do tratamento, o perfil Th0 (IFN-γ, IL-10, TNF-α e TGF-β), indutor de e protetor contra inflamação, prevaleceu nos pacientes; em T6, prevaleceu o perfil Th2 (IL-10, TNF-α e TGF-β), protetor contra efeito nocivo pró-inflamatório do TNF-α ainda presente. O comportamento do IFN-γ (T0 > T3 > T6 = controle) sugere sua utilização como marcador de resposta ao tratamento.

Analise dos impactos socioambientais da instalacao das unidades de bombeio de petroleo na area urbana de Mossoro - RN

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico

analise da dispersao de ondas de superficie na provincia borborema, Nordeste do Brasil

The Borborema Province, Northeastern Brazil, had its internal structure investigated by different geophysical methods like gravity, magnetics and seismics. Additionally, many geological studies were also carried out to define the structural domains of this province. Despite the plethora of studies, there are still many important open aspects about its evolution. Here, we study the velocity structure of S-wave in the crust using dispersion of surface waves. The dispersion of surface waves allows an estimate of the average thickness of the crust across the region between the stations. The inversion of the velocity structure was carried out using the inter-station dispersion of surface waves of Rayleigh and Love types. The teleseismic events are mainly from the edges of the South and North American plates. The period of data collection occurred between 2007 and 2010 and we selected 7 events with magnitude above 5.0 MW and up to 40 km depth. The difference between the events back-azimuths and the interstation path was not greater than 10. We also know the depth of the Moho, results from Receiver Functions (Novo Barbosa, 2008), and use those as constrains in inversion. Even using different parameterizations of models for the inversion, our results were very similar the mean profiles velocity structure of S-wave. In pairs of stations located in the Cear´a Central Domain Borborema the province, there are ranges of depths for which the velocities of S are very close. Most of the results in the profile near the Moho complicate their interpretation at that depth, coinciding with the geology of the region, where there are many shear zones. In particular, the profile that have the route Potiguar Bacia in inter-station, had low velocities in the crust. We combine these results to the results of gravimetry and magnetometry (Oliveira, 2008) and receptor function (Novo Barbosa, 2008). We finally, the first results on the behavior of the velocity structure of S-wave with depth in the Province Borborema

Características das Curvas de Regressão da Gonadotrofina Coriônica Pós-mola Hidatiforme Completa

Objetivos: construir a curva de regressão do b-hCG pós-mola hidatiforme completa (MHC) com remissão espontânea e comparar com a curva de regressão pós-MHC com tumor trofoblástico gestacional (TTG). Análise comparativa da curva de regressão do b-hCG das portadoras de MHC, acompanhadas no Serviço, com a curva de regressão observada por outros autores1-3. Métodos: foi realizada avaliação clínica e laboratorial (dosagem sérica de b-hCG), na admissão e no segmento pós-molar, de todas as pacientes com MHC, atendidas entre 1990 e 1998 no Hospital das Clínicas de Botucatu - Unesp. O resultado da determinação seriada do b-hCG foi analisado em curvas log de regressão. A evolução da curva de regressão do b-hCG foi analisada e comparada em MHC com remissão espontânea e MHC com TTG numa curva log de regressão, com intervalo de confiança de 95%. A curva log de regressão do grupo de remissão espontânea foi comparada com curvas consideradas padrão1,2. Foram construídas curvas log individuais de todas as pacientes e classificadas de acordo com os quatro tipos de curva (I, II, III e IV), propostos para o seguimento pós-molar³. Resultados: 61 pacientes com MHC tiveram seguimento pós-molar completo, 50 (82%) apresentaram remissão espontânea e 11 (18%) desenvolveram TTG. No grupo de pacientes com MHC e remissão espontânea, o tempo para alcançar a normalização dos níveis do b-hCG, após o esvaziamento molar, foi até 20 semanas. As pacientes que desenvolveram TTG apresentaram desvio precoce da curva de regressão normal do b-hCG, 4 a 6 semanas após o esvaziamento molar. Nestas pacientes, a quimioterapia foi introduzida em média na 9ª semana pós-esvaziamento molar. Conclusões: a curva de regressão do b-hCG pós-MHC com remissão espontânea apresentou declínio log exponencial, semelhante ao observado por outros autores1,2, e diferente das MHC com TTG. Foram identificados três tipos de curvas de regressão do b-hCG, semelhantes aos de Goldstein³, I, II e IV, e outros dois tipos diferentes de regressão do b-hCG: V (regressão normal) e VI (regressão anormal).

Validação cruzada com correção de autovalores e regressão isotônica nos modelos de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa

This paper presents an application of AMMI models - Additive Main effects and Multiplicative Interaction model - for a thorough study about the effect of the interaction between genotype and environment in multi-environments experiments with balanced data. Two methods of crossed validation are presented and the improvement of these methods through the correction of eigenvalues, being these rearranged by the isotonic regression. A comparative study between these methods is made, with real data. The results show that the EASTMENT & KRZANOWSKI (1982) method selects a more parsimonious model and when this method is improved with the correction of the eigenvalues, the number of components are not modified. GABRIEL (2002) method selects a huge number of terms to hold back in the model, and when this method is improved by the correction of eigenvalue, the number of terms diminishes. Therefore, the improvement of these methods through the correction of eigenvalues brings a great benefit from the practical point of view for the analyst of data proceeding from multi-ambient, since the selection of numbers of multiplicative terms represents a profit of the number of blocks (or repetitions), when the model AMMI is used, instead of the complete model.

Modelos de regressão aleatória com diferentes estruturas de variância residual para descrever o tamanho da leitegada

Objetivou-se comparar modelos de regressão aleatória com diferentes estruturas de variância residual, a fim de se buscar a melhor modelagem para a característica tamanho da leitegada ao nascer (TLN). Utilizaram-se 1.701 registros de TLN, que foram analisados por meio de modelo animal, unicaracterística, de regressão aleatória. As regressões fixa e aleatórias foram representadas por funções contínuas sobre a ordem de parto, ajustadas por polinômios ortogonais de Legendre de ordem 3. Para averiguar a melhor modelagem para a variância residual, considerou-se a heterogeneidade de variância por meio de 1 a 7 classes de variância residual. O modelo geral de análise incluiu grupo de contemporâneo como efeito fixo; os coeficientes de regressão fixa para modelar a trajetória média da população; os coeficientes de regressão aleatória do efeito genético aditivo-direto, do comum-de-leitegada e do de ambiente permanente de animal; e o efeito aleatório residual. O teste da razão de verossimilhança, o critério de informação de Akaike e o critério de informação bayesiano de Schwarz apontaram o modelo que considerou homogeneidade de variância como o que proporcionou melhor ajuste aos dados utilizados. As herdabilidades obtidas foram próximas a zero (0,002 a 0,006). O efeito de ambiente permanente foi crescente da 1ª (0,06) à 5ª (0,28) ordem, mas decrescente desse ponto até a 7ª ordem (0,18). O comum-de-leitegada apresentou valores baixos (0,01 a 0,02). A utilização de homogeneidade de variância residual foi mais adequada para modelar as variâncias associadas à característica tamanho da leitegada ao nascer nesse conjunto de dado.

Estimação de parâmetros genéticos para produção de leite de vacas da raça Holandesa via regressão aleatória

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Testes multiambientais na seleção de genótipos de arroz utilizando o modelo de regressão nos sítios ou locais

A análise da interação genótipo x ambiente utilizda no melhoramento de plantas tem sofrido mudanças na última década, melhorando a sua eficiência quanto à seleção dos genótipos sob diferentes condições ambientais. O objetivo deste trabalho foi analisar a produtividade e estabilidade de 12 genótipos de arroz em oito ambientes, durante os anos 2005 e 2006, na Colômbia. O delineamento utilizado foi o de blocos ao acaso com quatro repetições. Os parâmetros de estabilidade fenotípica e o agrupamento dos ambientes foram estimados pelo estudo da interação genótipo x ambiente, segundo o método SREG (Regressão nos sítios ou locais) e seu gráfico biplot (GGE). As análises estatísticas indicaram diferenças significativas (com 5% de probabilidade de erro) entre genótipos e entre ambientes e significância (com 5% de probabilidade de erro) da interação genótipo x ambiente, sugerindo uma resposta diferente dos genótipos nos vários ambientes. No método SREG, os dois primeiros componentes principais da interação explicaram 75,29% da interação. Os genótipos 400094, 350361 e a variedade Fedearroz 50 foram considerados os de maior produtividade. Segundo o gráfico biplot GGE, os ambientes La Libertad e Escobal foram os mais favoráveis para o cultivo do arroz.

ANÁLISE DE REGRESSÃO em EXPERIMENTOS em PARCELAS SUBDIVIDIDAS COM DADOS NÃO-BALANCEADOS: UMA SOLUÇÃO NA LINGUAGEM GLIM

São estabelecidas as matrizes necessárias para a realização da análise de variância de experimentos em parcelas subdivididas, com dados não-balanceados e balanceados, quando os tratamentos aplicados às parcelas e os tratamentos aplicados às subparcelas são ambos fatores quantitativos, usando a teoria de modelos lineares e de modelos lineares generalizados. Foi desenvolvido um programa computacional, na linguagem GLIM, para a realização da análise.

Análise das curvas do fitotensiômetro de Alvim por regressão linear

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.