Ordenação de populações em amplas classes de nível de saúde, segundo um indicador abrangente definido por uma função discriminante linear

Utilizando a função discriminante linear, propõe-se um indicador de nível de saúde abrangente de vários indicadores usuais, a saber: o coeficiente de mortalidade geral (CMG), indicador quantificado de Guedes (IG), esperança de vida ao nascer (EV), coeficiente de natalidade (CN), coeficiente de mortalidade infantil (CMI) e coeficiente de mortalidade por doenças transmissíveis (CMDT). Para a padronização dos dois últimos, foi proposta e utilizada uma população padrão mediana; para sua formação, cada grupo etário concorre com a mediana das percentagens de participação desse grupo na composição da população de cada um dos 44 países estudados. A análise crítica das equações de funções discriminantes obtidas com a técnica passo a 2895 2060 1000 passo ascendente (stepwise), mostrou que o valor: Z = 2895/CMI + 2060/CN + 1000/CMDTp, pode ser utilizado como indicador abrangente, permitindo a ordenação de países em amplas classes de nível de saúde.

Aplicativo computacional da função discriminante quadrática para utilização em ciências experimentais

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Utilização da discriminação grafica de Fisher para indicação dos dermatoglifos como referencial de potencialidade de atletas de basquetebol

Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Educação Física

Aplicativo computacional para obtenção de probabilidades a priori de classificação errônea em experimentos agronômicos

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Uso da análise discriminante regularizada (RDA) no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectral de sensoriamento remoto

Em cenas naturais, ocorrem com certa freqüência classes espectralmente muito similares, isto é, os vetores média são muito próximos. Em situações como esta, dados de baixa dimensionalidade (LandSat-TM, Spot) não permitem uma classificação acurada da cena. Por outro lado, sabe-se que dados em alta dimensionalidade [FUK 90] tornam possível a separação destas classes, desde que as matrizes covariância sejam suficientemente distintas. Neste caso, o problema de natureza prática que surge é o da estimação dos parâmetros que caracterizam a distribuição de cada classe. Na medida em que a dimensionalidade dos dados cresce, aumenta o número de parâmetros a serem estimados, especialmente na matriz covariância. Contudo, é sabido que, no mundo real, a quantidade de amostras de treinamento disponíveis, é freqüentemente muito limitada, ocasionando problemas na estimação dos parâmetros necessários ao classificador, degradando portanto a acurácia do processo de classificação, na medida em que a dimensionalidade dos dados aumenta. O Efeito de Hughes, como é chamado este fenômeno, já é bem conhecido no meio científico, e estudos vêm sendo realizados com o objetivo de mitigar este efeito. Entre as alternativas propostas com a finalidade de mitigar o Efeito de Hughes, encontram-se as técnicas de regularização da matriz covariância. Deste modo, técnicas de regularização para a estimação da matriz covariância das classes, tornam-se um tópico interessante de estudo, bem como o comportamento destas técnicas em ambientes de dados de imagens digitais de alta dimensionalidade em sensoriamento remoto, como por exemplo, os dados fornecidos pelo sensor AVIRIS. Neste estudo, é feita uma contextualização em sensoriamento remoto, descrito o sistema sensor AVIRIS, os princípios da análise discriminante linear (LDA), quadrática (QDA) e regularizada (RDA) são apresentados, bem como os experimentos práticos dos métodos, usando dados reais do sensor. Os resultados mostram que, com um número limitado de amostras de treinamento, as técnicas de regularização da matriz covariância foram eficientes em reduzir o Efeito de Hughes. Quanto à acurácia, em alguns casos o modelo quadrático continua sendo o melhor, apesar do Efeito de Hughes, e em outros casos o método de regularização é superior, além de suavizar este efeito. Esta dissertação está organizada da seguinte maneira: No primeiro capítulo é feita uma introdução aos temas: sensoriamento remoto (radiação eletromagnética, espectro eletromagnético, bandas espectrais, assinatura espectral), são também descritos os conceitos, funcionamento do sensor hiperespectral AVIRIS, e os conceitos básicos de reconhecimento de padrões e da abordagem estatística. No segundo capítulo, é feita uma revisão bibliográfica sobre os problemas associados à dimensionalidade dos dados, à descrição das técnicas paramétricas citadas anteriormente, aos métodos de QDA, LDA e RDA, e testes realizados com outros tipos de dados e seus resultados.O terceiro capítulo versa sobre a metodologia que será utilizada nos dados hiperespectrais disponíveis. O quarto capítulo apresenta os testes e experimentos da Análise Discriminante Regularizada (RDA) em imagens hiperespectrais obtidos pelo sensor AVIRIS. No quinto capítulo são apresentados as conclusões e análise final. A contribuição científica deste estudo, relaciona-se à utilização de métodos de regularização da matriz covariância, originalmente propostos por Friedman [FRI 89] para classificação de dados em alta dimensionalidade (dados sintéticos, dados de enologia), para o caso especifico de dados de sensoriamento remoto em alta dimensionalidade (imagens hiperespectrais). A conclusão principal desta dissertação é que o método RDA é útil no processo de classificação de imagens com dados em alta dimensionalidade e classes com características espectrais muito próximas.

Escritórios de projetos na área de tecnologia de informação: um modelo discriminante do contexto para a sua criação

Escritórios de Projetos (EP) são entidades organizacionais a quem são atribuídas diversas responsabilidades relacionadas ao gerenciamento de projetos da organização. Em virtude da aceleração dos investimentos em tecnologia de informação (TI) e do aumento da importância estratégica destes investimentos, a criação destas entidades começou a se intensificar na década de 90 fora do contexto das empresas orientadas a projetos. Muito embora grandes empresas tenham criado um EP em sua área de TI (EP-TI), outras optaram por não fazer isso, o que sugere a seguinte questão de pesquisa: quais são as condições organizacionais que justificam e que não justificam a criação de EP-TI ? O método de pesquisa usado para abordar esta questão consistiu em desenvolver e testar um modelo conceitual dos direcionadores da decisão de criação de EP-TI. O modelo foi desenvolvido indutivamente a partir dos motivadores para criar ou não criar EP relatados na literatura e encontrados em quatro estudos de casos de grandes empresas brasileiras, privadas, não orientadas a projetos. Este modelo foi então testado empiricamente aplicando-se análise discriminante a dados coletados em 40 grandes empresas brasileiras. Constatou-se que apenas dois dos quatro direcionadores previstos no modelo inicial são estatisticamente significantes, a saber, a satisfação com o controle do portfolio de projetos de TI e a opinião favorável da direção da empresa sobre EP em geral. O modelo reduzido, representado pela função discriminante, resultou estatisticamente significante, com uma taxa de acerto na classificação de novas observações bastante satisfatória. Este estudo contribui para o desenvolvimento da teoria de gerenciamento de projetos através do aumento da compreensão do contexto que leva as empresas o tomar a decisão de criar ou não criar um EP-TI. Para a prática, a regra derivada da função discriminante pode ser um elemento muito útil para executivos que estão considerando se devem ou não criar um EP-TI em suas empresas, ajudando-os a tomar decisões mais eficazes.

Metodologias estatísticas aplicadas a dados de análises químicas da água produzida em um campo maduro de petróleo

Produced water is characterized as one of the most common wastes generated during exploration and production of oil. This work aims to develop methodologies based on comparative statistical processes of hydrogeochemical analysis of production zones in order to minimize types of high-cost interventions to perform identification test fluids - TIF. For the study, 27 samples were collected from five different production zones were measured a total of 50 chemical species. After the chemical analysis was applied the statistical data, using the R Statistical Software, version 2.11.1. Statistical analysis was performed in three steps. In the first stage, the objective was to investigate the behavior of chemical species under study in each area of production through the descriptive graphical analysis. The second step was to identify a function that classify production zones from each sample, using discriminant analysis. In the training stage, the rate of correct classification function of discriminant analysis was 85.19%. The next stage of processing of the data used for Principal Component Analysis, by reducing the number of variables obtained from the linear combination of chemical species, try to improve the discriminant function obtained in the second stage and increase the discrimination power of the data, but the result was not satisfactory. In Profile Analysis curves were obtained for each production area, based on the characteristics of the chemical species present in each zone. With this study it was possible to develop a method using hydrochemistry and statistical analysis that can be used to distinguish the water produced in mature fields of oil, so that it is possible to identify the zone of production that is contributing to the excessive elevation of the water volume.

Classificador Fisherface Fuzzy para o reconhecimento de faces

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Gestão de estoque no setor de varejo calçadista: abordagem via análise multivariada e teoria do controle ótimo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Metodologias estatísticas aplicadas a dados de análises químicas da água produzida em um campo maduro de petróleo

Produced water is characterized as one of the most common wastes generated during exploration and production of oil. This work aims to develop methodologies based on comparative statistical processes of hydrogeochemical analysis of production zones in order to minimize types of high-cost interventions to perform identification test fluids - TIF. For the study, 27 samples were collected from five different production zones were measured a total of 50 chemical species. After the chemical analysis was applied the statistical data, using the R Statistical Software, version 2.11.1. Statistical analysis was performed in three steps. In the first stage, the objective was to investigate the behavior of chemical species under study in each area of production through the descriptive graphical analysis. The second step was to identify a function that classify production zones from each sample, using discriminant analysis. In the training stage, the rate of correct classification function of discriminant analysis was 85.19%. The next stage of processing of the data used for Principal Component Analysis, by reducing the number of variables obtained from the linear combination of chemical species, try to improve the discriminant function obtained in the second stage and increase the discrimination power of the data, but the result was not satisfactory. In Profile Analysis curves were obtained for each production area, based on the characteristics of the chemical species present in each zone. With this study it was possible to develop a method using hydrochemistry and statistical analysis that can be used to distinguish the water produced in mature fields of oil, so that it is possible to identify the zone of production that is contributing to the excessive elevation of the water volume.

Aplicação de redes neuronais artificiais para aproximar o comportamento de estruturas

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Esclonamento de máquinas de cogeração utilzando programação inteira mista

As centrais termoelétricas convencionais convertem apenas parte do combustível consumido na produção de energia elétrica, sendo que outra parte resulta em perdas sob a forma de calor. Neste sentido, surgiram as unidades de cogeração, ou Combined Heat and Power (CHP), que permitem reaproveitar a energia dissipada sob a forma de energia térmica e disponibilizá-la, em conjunto com a energia elétrica gerada, para consumo doméstico ou industrial, tornando-as mais eficientes que as unidades convencionais Os custos de produção de energia elétrica e de calor das unidades CHP são representados por uma função não-linear e apresentam uma região de operação admissível que pode ser convexa ou não-convexa, dependendo das caraterísticas de cada unidade. Por estas razões, a modelação de unidades CHP no âmbito do escalonamento de geradores elétricos (na literatura inglesa Unit Commitment Problem (UCP)) tem especial relevância para as empresas que possuem, também, este tipo de unidades. Estas empresas têm como objetivo definir, entre as unidades CHP e as unidades que apenas geram energia elétrica ou calor, quais devem ser ligadas e os respetivos níveis de produção para satisfazer a procura de energia elétrica e de calor a um custo mínimo. Neste documento são propostos dois modelos de programação inteira mista para o UCP com inclusão de unidades de cogeração: um modelo não-linear que inclui a função real de custo de produção das unidades CHP e um modelo que propõe uma linearização da referida função baseada na combinação convexa de um número pré-definido de pontos extremos. Em ambos os modelos a região de operação admissível não-convexa é modelada através da divisão desta àrea em duas àreas convexas distintas. Testes computacionais efetuados com ambos os modelos para várias instâncias permitiram verificar a eficiência do modelo linear proposto. Este modelo permitiu obter as soluções ótimas do modelo não-linear com tempos computationais significativamente menores. Para além disso, ambos os modelos foram testados com e sem a inclusão de restrições de tomada e deslastre de carga, permitindo concluir que este tipo de restrições aumenta a complexidade do problema sendo que o tempo computacional exigido para a resolução do mesmo cresce significativamente.

Classificação de tumores de cancro na mama através de radar de banda ultra-larga de microondas

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica

Análise multivariada de Argissolos da faixa atlântica brasileira

A faixa atlântica brasileira possui extrema diversidade ambiental, onde é expressiva a ocorrência de Argissolos, descritos e identifcados em diversos estudos, sem que tenham sido exauridas as possibilidades de interpretações. O objetivo deste estudo foi avaliar, por meio da análise multivariada, as principais diferenças nos atributos físicos e químicos de Argissolos da faixa atlântica brasileira. Foram analisados 91 perfis de solos oriundos de levantamentos pedológicos realizados pelo Projeto RADAMBRASIL, agrupados em três domínios geomorfológicos distintos: Planaltos Soerguidos, Planaltos Rebaixados e Tabuleiros Costeiros, por meio da análise de componentes principais e análise de função discriminante. Para isso, foram selecionadas 14 variáveis para identificar as peculiaridades de cada grupo geomorfológico e suas principais diferenças. A análise dos componentes principais demonstrou que os cinco primeiros componentes respondem por aproximadamente 70 % da variação dos dados. A análise integrada confirmou que os Argissolos dos Planaltos Soerguidos são mais rasos, associando maiores taxas de erosão com menor espessura dos horizontes Bt, e são quimicamente pobres, embora mais rejuvenescidos e rasos. Já os Argissolos nos Planaltos Rebaixados, submetidos a um clima mais seco e, ou, sazonal que os situados nos Planaltos Soerguidos e Tabuleiros Costeiros, mostram-se menos intemperizados e com maior CTC. As análises realizadas (componentes principais e análise discriminante) permitem melhor entender as relações geomorfopedológicas dos Argissolos nos diferentes domínios estudados.

A MORTE PRECOCE DO PESSEGUEIRO ASSOCIADA À FERTILIDADE DO SOLO

RESUMO A morte precoce do pessegueiro é uma síndrome caracterizada por um colapso das plantas ao final do período de dormência, cujas causas envolvem diversos fatores bióticos e abióticos. Objetivou-se avaliar a associação da morte precoce do pessegueiro com à fertilidade do solo. Amostraram-se a rizosfera, para análise química, sob a copa de plantas sintomáticas e assintomáticas, com idade entre dois e oito anos, em nove pomares comerciais localizados nos municípios de Pelotas e Canguçu, no Rio Grande do Sul, totalizando 108 amostras. De acordo com os resultados, a obtenção de uma função discriminante para classificar as plantas em duas categorias, como sintomáticas ou assintomáticas, não proporcionou resultado satisfatório, pois a taxa de classificação errônea superou 40%. A análise de variância individual mostrou que, univariadamente, não existe diferença significativa na fertilidade do solo entre os dois grupos de plantas amostradas. Embora a fertilidade do solo, na maioria dos pomares amostrados, esteja aquém do recomendado para a cultura do pessegueiro, a ocorrência da morte precoce do pessegueiro não apresentou relação com os atributos químicos de fertilidade do solo. O resultado sugere que outros fatores, como os aspectos físicos do solo e o uso de misturas varietais de cultivares-copa como porta-enxerto, possam estar envolvidos na ocorrência de morte precoce do pessegueiro.