Análise estatística da distribuição de Poisson

The general properties of POISSON distributions and their relations to the binomial distribuitions are discussed. Two methods of statistical analysis are dealt with in detail: X2-test. In order to carry out the X2-test, the mean frequency and the theoretical frequencies for all classes are calculated. Than the observed and the calculated frequencies are compared, using the well nown formula: f(obs) - f(esp) 2; i(esp). When the expected frequencies are small, one must not forget that the value of X2 may only be calculated, if the expected frequencies are biger than 5. If smaller values should occur, the frequencies of neighboroughing classes must ge pooled. As a second test reintroduced by BRIEGER, consists in comparing the observed and expected error standard of the series. The observed error is calculated by the general formula: δ + Σ f . VK n-1 where n represents the number of cases. The theoretical error of a POISSON series with mean frequency m is always ± Vm. These two values may be compared either by dividing the observed by the theoretical error and using BRIEGER's tables for # or by dividing the respective variances and using SNEDECOR's tables for F. The degree of freedom for the observed error is one less the number of cases studied, and that of the theoretical error is always infinite. In carrying out these tests, one important point must never be overlloked. The values for the first class, even if no concrete cases of the type were observed, must always be zero, an dthe value of the subsequent classes must be 1, 2, 3, etc.. This is easily seen in some of the classical experiments. For instance in BORKEWITZ example of accidents in Prussian armee corps, the classes are: no, one, two, etc., accidents. When counting the frequency of bacteria, these values are: no, one, two, etc., bacteria or cultures of bacteria. Ins studies of plant diseases equally the frequencies are : no, one, two, etc., plants deseased. Howewer more complicated cases may occur. For instance, when analising the degree of polyembriony, frequently the case of "no polyembryony" corresponds to the occurrence of one embryo per each seed. Thus the classes are not: no, one, etc., embryo per seed, but they are: no additional embryo, one additional embryo, etc., per seed with at least one embryo. Another interestin case was found by BRIEGER in genetic studies on the number os rows in maize. Here the minimum number is of course not: no rows, but: no additional beyond eight rows. The next class is not: nine rows, but: 10 rows, since the row number varies always in pairs of rows. Thus the value of successive classes are: no additional pair of rows beyond 8, one additional pair (or 10 rows), two additional pairs (or 12 rows) etc.. The application of the methods is finally shown on the hand of three examples : the number of seeds per fruit in the oranges M Natal" and "Coco" and in "Calamondin". As shown in the text and the tables, the agreement with a POISSON series is very satisfactory in the first two cases. In the third case BRIEGER's error test indicated a significant reduction of variability, and the X2 test showed that there were two many fruits with 4 or 5 seeds and too few with more or with less seeds. Howewer the fact that no fruit was found without seed, may be taken to indicate that in Calamondin fruits are not fully parthenocarpic and may develop only with one seed at the least. Thus a new analysis was carried out, on another class basis. As value for the first class the following value was accepted: no additional seed beyond the indispensable minimum number of one seed, and for the later classes the values were: one, two, etc., additional seeds. Using this new basis for all calculations, a complete agreement of the observed and expected frequencies, of the correspondig POISSON series was obtained, thus proving that our hypothesis of the impossibility of obtaining fruits without any seed was correct for Calamondin while the other two oranges were completely parthenocarpic and fruits without seeds did occur.

Aplicação da distribuição de poisson para determinação de estoque mínimo de itens de MRO de baixo giro aplicados em manutenção de ativos industriais

Pós-graduação em Engenharia de Produção - FEB

Distribuição espacial de Dilobopterus costalimai young (Hemiptera: Cicadellidae) em citros na região de Taquaritinga, SP

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Distribuição Espacial da Lagarta-do-Cartucho, Spodoptera frugiperda (J.E. Smith) (Lepidoptera: Noctuidae), na Cultura do Milho

O estudo da distribuição espacial da lagarta-do-cartucho, Spodoptera frugiperda (J.E. Smith), na cultura do milho é fundamental para garantir a utilização de estratégias de controle, otimização de técnicas de amostragem, determinação de danos econômicos e incorporação da dinâmica espacial dentro do modelo populacional. O experimento foi conduzido em três campos contendo 100 parcelas cada, sendo amostradas 10 plantas ao acaso por parcela, num total de 1000 plantas por campo em cinco datas de amostragem. Foram contados o número de lagartas pequenas (menor que 10 mm) e grandes (maior que 10 mm) por planta. As lagartas pequenas apresentaram um ajuste muito bom à distribuição binomial negativa e não à Poisson, indicando que esta categoria larval encontra-se agregada no campo. Os números de lagartas grandes por planta ajustaram-se razoavelmente à distribuição binomial negativa, com algumas datas ajustando-se à distribuição de Poisson. Portanto, as lagartas pequenas (alta densidade populacional) têm distribuição agregada no campo, enquanto que as lagartas grandes (baixa densidade populacional) podem ser mais dispersas no campo, tendendo à aleatoriedade.

Distribuição espacial de Quesada gigas (Oliver, 1790) (Hemiptera: Cicadidae) na cultura do café

Pós-graduação em Agronomia (Entomologia Agrícola) - FCAV

Extensões da distribuição de Lindley para análise de dados de sobrevivência

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Spatial pattern detection modeling of thrips (Thrips tabaci) on onion fields

Onion (Allium cepa) is one of the most cultivated and consumed vegetables in Brazil and its importance is due to the large laborforce involved. One of the main pests that affect this crop is the Onion Thrips (Thrips tabaci), but the spatial distribution of this insect, although important, has not been considered in crop management recommendations, experimental planning or sampling procedures. Our purpose here is to consider statistical tools to detect and model spatial patterns of the occurrence of the onion thrips. In order to characterize the spatial distribution pattern of the Onion Thrips a survey was carried out to record the number of insects in each development phase on onion plant leaves, on different dates and sample locations, in four rural properties with neighboring farms under different infestation levels and planting methods. The Mantel randomization test proved to be a useful tool to test for spatial correlation which, when detected, was described by a mixed spatial Poisson model with a geostatistical random component and parameters allowing for a characterization of the spatial pattern, as well as the production of prediction maps of susceptibility to levels of infestation throughout the area.

Prevalence and social distribution of risk factors for chronic noncommunicable diseases in Brazil

OBJETIVOS: Evaluar los factores de riesgo de enfermedades crónicas no transmisibles (ECNT) e identificar las desigualdades sociales relacionadas con su distribución en la población adulta brasileña.MÉTODOS: Se estudiaron los factores de riesgo de ECNT (entre ellos el consumo de tabaco, el sobrepeso y la obesidad, el bajo consumo de frutas y vegetales [BCFV], la insuficiente actividad física en el tiempo de ocio [IAFTO], el estilo de vida sedentario y el consumo excesivo de alcohol) en una muestra probabilística de 54369 adultos de 26 capitales estatales de Brasil y el Distrito Federal en 2006. Se utilizó el Sistema de Vigilancia de los Factores Protectores y de Riesgo para Enfermedades Crónicas No Transmisibles por Entrevistas Telefónicas (VIGITEL), un sistema de encuestas telefónicas asistido por computadora, y se calcularon las prevalencias ajustadas por la edad para las tendencias en cuanto al nivel educacional mediante la regresión de Poisson con modelos lineales. RESULTADOS: Los hombres informaron mayor consumo de tabaco, sobrepeso, BCFV, estilo de vida sedentario y consumo excesivo de alcohol que las mujeres, pero menos IAFTO. En los hombres, la educación se asoció con un mayor sobrepeso y un estilo de vida sedentario, pero con un menor consumo de tabaco, BCFV e IAFTO. En las mujeres, la educación se asoció con un menor consumo de tabaco, sobrepeso, obesidad, BCFV e IAFTO, pero aumentó el estilo de vida sedentario CONCLUSIONES: En Brasil, la prevalencia de factores de riesgo para ECNT (excepto IAFTO) es mayor en los hombres que en las mujeres. En ambos sexos, el nivel de educación influye en la prevalencia de los factores de riesgo para ECNT

Estudo da morbidade e da mortalidade perinatal em maternidades: III - Anomalias congênitas em nascidos vivos

Realizou-se estudo das anomalias congênitas encontradas em recém-nascidos vivos, em nove maternidades, durante o ano de 1981-1982. O material é parte de uma pesquisa desenvolvida em sete maternidade do Estado de São Paulo, uma do Rio de Janeiro e uma de Florianópolis, Santa Catarina (Brasil), no período de agosto de 1981 a julho de 1982, quando foram coletados dados sobre todos os nascimentos ocorridos nesses nove serviços. As anomalias congênitas foram definidas como as descritas no XIV.° capítulo da Classificação Internacional de Doenças - 1975, 9ª Revisão, tendo sido utilizada essa classificação para codificá-las. Na análise estatística foram utilizados o X² (com um grau de liberdade), o teste de inclinação para proporções ("Trend test") e a técnica de Berkson para a verificação da hipótese de aderência à distribuição de Poisson. Em 12.782 recém-nascidos vivos, 286 (2,24%) apresentavam algum tipo de anomalia congênita, tendo havido 26 (0,20%) crianças com duas anomalias, 9 (0,07%) com três e duas (0,02) apresentando quatro tipos de malformações congênitas. As deformidades osteomusculares congênitas (código 754 da CID) foram as mais freqüentes (19%);segue-se as outras anomalias congênitas do coração (746) com uma freqüência de 14,1%. Ao se analisar a prevalência dessas malformações pela idade da mãe nota-se que há um aumento da prevalência à medida que a idade avança, apenas para Sindrome de Down (758).

Poluição atmosférica e atendimentos por pneumonia e gripe em São Paulo, Brasil

OBJETIVO: Investigar os efeitos causados pela poluição atmosférica na morbidade por pneumonia e por gripe em idosos entre 1996 e 1998. MÉTODOS: Foram obtidos dados diários de atendimentos por pneumonia e gripe para idosos em pronto-socorro médico de um hospital-escola de referência no Município de São Paulo, SP, Brasil. Os níveis diários de CO, O3, SO2, NO2 e PM10 foram obtidos na Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental, e os dados diários de temperatura e umidade relativa do ar foram obtidos no Instituto Astronômico e Geofísico da USP. Para verificar a relação existente entre pneumonia e gripe e poluição atmosférica, utilizou-se o modelo aditivo generalizado de regressão de Poisson, tendo como variável dependente o número diário de atendimentos por pneumonia e gripe e como variáveis independentes as concentrações médias diárias dos poluentes atmosféricos. A análise foi ajustada para sazonalidade de longa duração (número de dias transcorridos), sazonalidade de curta duração (dias da semana), temperatura mínima, umidade média, períodos de rodízio e os atendimentos por doenças não-respiratórias em idosos. RESULTADOS: O3 e SO2 estão diretamente associados à pneumonia e à gripe, independentemente das variáveis de controle. Porém, na análise conjunta, eles perdem sua significância estatística. Pôde-se observar que um aumento interquartil (25%-75%) para o O3 (38,80 mig/m³) e SO2 (15,05 mig/m³) levaram a um acréscimo de 8,07% e 14,51%, respectivamente, no número de atendimentos por pneumonia e gripe em idosos. CONCLUSÕES: Os resultados sugerem que a poluição atmosférica promove efeitos adversos para a saúde de idosos.

Fiabilidade e gestão da manutenção de equipamentos portuários

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa, para a obtenção do Grau de Mestre em Engenharia de Gestão Industrial, na especialidade de Fiabilidade e Gestão da Manutenção

Introdução à teoria do risco

Em vários contextos, as Seguradoras estão interessadas em modelar o efeito do total das indemnizações na companhia ou em alguma sua carteira específica. Nesta nota é feita uma introdução à Teoria de Risco como metodologia conveniente de forma a atingir esse objectivo.

Determinação do período de desenvolvimento e da viabilidade das desovas de duas populações de Biomphalaria glabrata e Biomphalaria tenagophila (Mollusca, Planorbidae)

Foram estudadas comparativamente as desovas ãe populações de B. glabrata e B. tenagophila, concluindo-se que nas condições da experiência, houve diferença significativa no que se refere ao período de desenvolvimento dos ovos. Foi verificada que a probabilidade de eclosão com relação ao número de dias de desenvolvimento dos ovos apresentou, em ambas as populações, uma distribuição de Poisson.

Relatório sobre “Surgical cases packages”

Problema apresentado pelo Hospital de Braga no 109th European Study Group with Industry 10 a 15 de maio de 2015. Departamento de Produção e Sistemas Escola de Engenharia da Universidade do Minho Guimarães Portugal 24 de julho de 2015

Análise da variação qualitativa em amostras pequenas

Na aplicação do X2-teste devemos distinguir dois casos : Á) Quando as classes de variáveis são caracterizadas por freqüências esperadas entre p = 0,1 e p = 0,9, podemos aplicar o X2-teste praticamente sem restrição. É talvez aconselhável, mas não absolutamente necessário limitar o teste aos casos nos quais a freqüência esperada é pelo menos igual a 5. e porisso incluimos na Táboa II os limites da variação de dois binômios ( 1/2 + 1/2)n ( 1/4 + 3/4)n para valo r es pequenos de N e nos três limites convencionais de precisão : ,5%, 1% e 0,1%. Neste caso, os valores dos X2 Índividuais têm apenas valor limitado e devemos sempre tomar em consideração principalmente o X2 total. O valor para cada X2 individual pode ser calculado porqualquer das expressôe seguintes: x2 = (f obs - f esp)²> f. esp = ( f obs - pn)2 pn = ( f obs% - p)2.N p% (100 - p%) O delta-teste dá o mesmo resultado estatístico como o X2-teste com duas classes, sendo o valor do X2-total algébricamente igual ao quadrado do valor de delta. Assim pode ser mais fácil às vezes calcular o X2 total como quadrado do desvio relativo da. variação alternativa : x² = ( f obs -pn)² p. (1-p)N = ( f obs - p %)2.N p% (100 - p%) B) Quando há classes com freqüência esperada menor do que p = 0,1, podemos analisar os seus valores individuais de X2, e desprezar o valor X2 para as classes com p maior do que 0,9. O X2-teste, todavia, pode agora ser aplicado apenas, quando a freqüência esperada for pelo menos igual ou maior do que 5 ou melhor ainda, igual ou maior do que 10. Quando a freqüência esperada for menor do que 5, a variação das freqüências observadas segue uma distribuição de Poisson, não sendo possível a sua substituição pela aproximação Gausseana. A táboa I dá os limites da variação da série de Poisson para freqüências esperadas (em números) desde 0,001 até 15. A vantagem do emprego da nova táboa I para a comparação, classe por classe, entre distribuições esperadas e observadas é explicada num exemplo concreto. Por meio desta táboa obtemos informações muito mais detablhadas do que pelo X2-teste devido ao fato que neste último temos que reunir as classes nas extremidades das distribuições até que a freqüência esperada atinja pelo menos o valor 5. Incluimos como complemento uma táboa dos limites X2, pára 1 até 30 graus de liberdade, tirada de um outro trabalho recente (BRIEGER, 1946). Para valores maiores de graus da liberdade, podemos calcular os limites por dois processos: Podemos usar uma solução dada por Fischer: √ 2 X² -√ 2 nf = delta Devem ser aplicados os limites unilaterais da distribuição de Gauss : 5%:1, 64; 1%:2,32; 0,1%:3,09: Uma outra solução podemos obter segundo BRIEGER (1946) calculando o valor: √ x² / nf = teta X nf = teta e procurando os limites nas táboas para limites unilaterais de distribuições de Fischer, com nl = nf(X2); n2 = inf; (BRIEGER, 1946).