1000 resultados para distribuição de probabilidades
Resumo:
O uso das ferramentas da geoestatística, aliadas à agricultura de precisão permitem o acompanhamento das áreas agrícolas produtoras de soja, estabelecendo as relações de dependência espacial entre os pontos amostrados. A modelagem da estrutura de variabilidade espacial possibilita a construção de mapas temáticos dos atributos estudados, utilizando como método de interpolação a krigagem. Porém, a presença de valores atípicos entre os elementos amostrais pode influenciar na construção e interpretação desses mapas. A distribuição de probabilidades t-Student tem sido utilizada na tentativa de diminuir a influência dos valores atípicos durante a estimativa dos parâmetros de dependência espacial, por ter caudas mais pesadas que a distribuição normal. A detecção dos valores influentes na área em estudo, por meio da análise de diagnósticos de influência local, confere maior confiabilidade na utilização dos mapas gerados, corroborando a aplicação de insumos. Deste modo, o objetivo deste trabalho foi aplicar as técnicas de influência local em dados espacialmente referenciados, com os modelos de perturbação aditiva e utilizando a matriz escala, considerando a distribuição t-Student n-variada. Foi utilizado um modelo espacial linear para o estudo de dados da produtividade da soja em função da altura média de plantas e do número médio de vagens por planta. As técnicas de influência local foram eficientes para detectar pontos que influenciam na escolha do modelo geoestatístico, nas estimativas dos parâmetros e na construção do mapa temático.
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O conhecimento do modelo de distribuição espacial de pragas na cultura é fundamental para estabelecer um plano adequado de amostragem seqüencial e, assim, permitir a correta utilização das estratégias de controle e a otimização das técnicas de amostragem. Esta pesquisa objetivou estudar a distribuição espacial de lagartas de Alabama argillacea (Hübner) na cultura do algodoeiro, cultivar CNPA ITA-90. A coleta de dados ocorreu durante o ano agrícola de 1998/99 na Fazenda Itamarati Sul S.A., localizada no município de Ponta Porã, MS, em três diferentes áreas de 10.000 m² cada uma. Cada área amostral foi composta de 100 parcelas com 100 m² cada. Foi realizada semanalmente a contagem das lagartas pequenas, médias e grandes, encontradas em cinco plantas por parcela. Os índices de agregação (razão variância/média e índice de Morisita), o teste de qui-quadrado com o ajuste dos valores encontrados e esperados às distribuições teóricas de freqüência (Poisson, binomial positiva e binomial negativa), mostraram que todos os estádios das lagartas estão distribuídos de acordo com o modelo de distribuição contagiosa, ajustando-se ao padrão da Distribuição Binomial Negativa durante todo o período de infestação.
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Pós-graduação em Agronomia (Produção Vegetal) - FCAV
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Educação Física
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A erosividade das chuvas é um dos principais agentes causadores da erosão do solo, no sul de Minas Gerais. Por essa razão, objetivou-se, com este trabalho, aplicar cinco distribuições de probabilidades aos valores de erosividades, mensais e anual, e estimar o tempo de recorrência desses valores, com base na melhor distribuição de probabilidades ajustada para a região de Lavras, MG. A série de precipitações estudada foi de 1961 a 2004 e as distribuições de probabilidades utilizadas foram: Gumbel, Gama, Log-normal 2 e 3 parâmetros e Normal, ajustadas pelo método da Máxima Verossimilhança. Verificou-se que as distribuições Gama e Gumbel produziram o menor número de séries não adequadas, registrando-se apenas uma, para o mês de agosto. As demais distribuições produziram maiores números de séries não adequadas, especialmente, a distribuição Log-normal 2 parâmetros. Sendo assim, recomenda-se, para o cálculo de erosividade, que seja feita uma verificação prévia da melhor distribuição para cada período da série estudada, apesar de os dados apontarem um desempenho considerável da distribuição Gumbel.
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O objetivo deste trabalho foi identificar, no Brasil, regiões homogêneas quanto à distribuição de probabilidades de chuva e assim contribuir para estudos de riscos climáticos na agricultura. As regiões foram delimitadas mediante aplicação da análise de agrupamento hierárquica, com variáveis classificatórias definidas pela proporção de pêntadas secas e por medidas de posição, escala e forma das distribuições de freqüências da quantidade de chuva. A análise de agrupamento permitiu identificar 25 zonas pluviometricamente homogêneas em todo o território brasileiro.
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O objetivo deste trabalho foi estimar a duração dos subperíodos fenológicos e do ciclo de desenvolvimento da soja, de acordo com grupos de maturidade e datas de semeadura, e determinar as funções de distribuição de probabilidades que melhor caracterizam a distribuição destes dados. Foram avaliadas as funções exponencial, gama, lognormal, normal e Weibull, tendo-se verificado a de melhor ajuste aos dados de desenvolvimento simulado da cultura, de acordo com dados meteorológicos diários coletados de outubro de 1968 a julho de 2012, na estação climatológica principal de Santa Maria, RS. A simulação do desenvolvimento da cultura foi feita para diferentes datas de semeadura, com os grupos de maturidade (GM): 5.9-6.8, ciclo precoce/semiprecoce; 6.9-7.3, ciclo médio; e 7.4-8.0, ciclo semitardio/tardio. A função lognormal é a que melhor se ajusta à duração dos subperíodos e do ciclo da soja. Esta duração varia conforme a data de semeadura, com ciclo maior nas semeaduras antecipadas (outubro) e menor nas tardias (dezembro).
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Contaminação da confiança é um caso especial de incerteza Knightiana ou ambiguidade na qual o tomador de decisões está diante de não apenas uma única distribuição de probabilidades, mas sim de um conjunto de distribuições de probabilidades. A primeira parte desta tese tem o propósito de fornecer uma caracterização da contaminação da confiança e então apresentar um conjunto de axiomas comportamentais simples sob os quais as preferências de um tomador de decisões é representada pela utilidade esperada de Choquet com contaminação da confiança. A segunda parte desta tese apresenta duas aplicações econômicas de contaminação da confiança: a primeira delas generaliza o teorema de existência de equilíbrio de Nash de Dow e Werlang (o que permite apresentar uma solução explícita para o paradoxo segundo o qual os jogadores de um jogo do dilema dos prisioneiros com um número infinito de repetições não agem de acordo com o esperado pelo procedimento da indução retroativa) e a outra estuda o impacto da contaminação da confiança na escolha de portfolio.
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Ising and m-vector spin-glass models are studied, in the limit of infinite-range in-teractions, through the replica method. First, the m-vector spin glass, in the presence of an external uniform magnetic field, as well as of uniaxial anisotropy fields, is consi-dered. The effects of the anisotropics on the phase diagrams, and in particular, on the Gabay-Toulouse line, which signals the transverse spin-glass ordering, are investigated. The changes in the Gabay-Toulouse line, due to the presence of anisotropy fields which favor spin orientations along the Cartesian axes (m = 2: planar anisotropy; m = 3: cubic anisotropy), are also studied. The antiferromagnetic Ising spin glass, in the presence of uniform and Gaussian random magnetic fields, is investigated through a two-sublattice generalization of the Sherrington-Kirpaktrick model. The effects of the magnetic-field randomness on the phase diagrams of the model are analysed. Some confrontations of the present results with experimental observations available in the literature are discussed
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In this work we have studied the effects of random biquadratic and random fields in spin-glass models using the replica method. The effect of a random biquadratic coupling was studied in two spin-1 spin-glass models: in one case the interactions occur between pairs of spins, whereas in the second one the interactions occur between p spins and the limit p > oo is considered. Both couplings (spin glass and biquadratic) have zero-mean Gaussian probability distributions. In the first model, the replica-symmetric assumption reveals that the system presents two pha¬ses, namely, paramagnetic and spin-glass, separated by a continuous transition line. The stability analysis of the replica-symmetric solution yields, besides the usual instability associated with the spin-glass ordering, a new phase due to the random biquadratic cou¬plings between the spins. For the case p oo, the replica-symmetric assumption yields again only two phases, namely, paramagnetic and quadrupolar. In both these phases the spin-glass parameter is zero. Besides, it is shown that they are stable under the Almeida-Thouless stability analysis. One of them presents negative entropy at low temperatures. We developed one step of replica simmetry breaking and noticed that a new phase, the biquadratic glass phase, emerge. In this way we have obtained the correct phase diagram, with.three first-order transition lines. These lines merges in a common triple point. The effects of random fields were studied in the Sherrington-Kirkpatrick model consi¬dered in the presence of an external random magnetic field following a trimodal distribu¬tion {P{hi) = p+S(hi - h0) +Po${hi) +pS(hi + h0))- It is shown that the border of the ferromagnetic phase may present, for conveniently chosen values of p0 and hQ, first-order phase transitions, as well as tricritical points at finite temperatures. It is verified that the first-order phase transitions are directly related to the dilution in the fields: the extensions of these transitions are reduced for increasing values of po- In fact, the threshold value pg, above which all phase transitions are continuous, is calculated analytically. The stability analysis of the replica-symmetric solution is performed and the regions of validity of such a solution are identified
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
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A Pesquisa Operacional (PO) oferece ferramentas, usando modelos matemáticos, que descrevem situações do mundo real das empresas e do governo. Estes modelos permitem otimizar lucros ou minimizar custos através da Programação Linear (PL), considerada a maior descoberta da matemática aplicada do século XX. Sua aplicabilidade é imensa e a programação computacional é simples. Por exemplo, o uso de software como o Excel, garante encontrar a solução para problemas que podem envolver um número grande de variáveis e assim auxiliar os agentes na tomada de decisão. Vários Prêmios Nobel em Economia tiveram a PL envolvido em seu conteúdo, por exemplo, os prêmios dados a Leonid Kantorovich, Leonid Hurwicz, Tjalling Koopmans Kenneth, Kenneth J. Arrow e Robert Dorfman, Paul Samuelson e Robert Solow. A Teoria das Filas, utilizada neste trabalho, é uma ferramenta da PO que envolve distribuição de probabilidades e permite investigar a chegada e atendimento de clientes, a partir de certos números de canais disponíveis. O caso em análise é uma fila do caixa rápido do supermercado Oba Hortifruti, localizado na cidade de Indaiatuba - São Paulo. A fila possui característica M/M/1, no qual o primeiro M denota que a chegada de clientes à fila segue uma distribuição de Poisson, o segundo M denota que o tempo de atendimento dos clientes segue a distribuição Exponencial e o 1 significa que há apenas um canal de atendimento. A aplicação desta ferramenta sugere uma otimização do serviço para que o mesmo se torne estável (objetivo qualitativo), gerando assim uma maior satisfação do cliente com o atendimento, podendo elevar a margem de lucro do estabelecimento em estudo (objetivo quantitativo)
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This study aimed to model a equation for the demand of automobiles and light commercial vehicles, based on the data from February 2007 to July 2014, through a multiple regression analysis. The literature review consists of an information collection of the history of automotive industry, and it has contributed to the understanding of the current crisis that affects this market, which consequence was a large reduction in sales. The model developed was evaluated by a residual analysis and also was used an adhesion test - F test - with a significance level of 5%. In addition, a coefficient of determination (R2) of 0.8159 was determined, indicating that 81.59% of the demand for automobiles and light commercial vehicles can be explained by the regression variables: interest rate, unemployment rate, broad consumer price index (CPI), gross domestic product (GDP) and tax on industrialized products (IPI). Finally, other ten samples, from August 2014 to May 2015, were tested in the model in order to validate its forecasting quality. Finally, a Monte Carlo Simulation was run in order to obtain a distribution of probabilities of future demands. It was observed that the actual demand in the period after the sample was in the range that was most likely to occur, and that the GDP and the CPI are the variable that have the greatest influence on the developed model