909 resultados para estimador Kernel


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INTRODUÇÃO: O vírus da dengue é transmitido pela picada do mosquito Aedes aegypti e, o atual programa de controle não atinge o objetivo de impedir sua transmissão. Este trabalho objetivou analisar a relação entre a distribuição espaço-temporal de casos de dengue e os indicadores larvários no município de Tupã, de janeiro de 2004 a dezembro de 2007. MÉTODOS: Foram construídos indicadores larvários por quarteirão e totalidade do município. Utilizou-se o método cross-lagged correlation para avaliar a correlação entre casos de dengue e indicadores larvários. Foi utilizado estimador kernel para análise espacial. RESULTADOS: A correlação cruzada defasada entre casos de dengue e indicadores larvários foi significativa. Os mapas do estimador Kernel da positividade de recipientes indicam uma distribuição heterogênea, ao longo do período estudado. Nos dois anos de transmissão, a epidemia ocorreu em diferentes regiões. CONCLUSÕES: Não ficou evidenciada relação espacial entre infestação larvária e ocorrência de dengue. A incorporação de técnicas de geoprocessamento e análise espacial no programa, desde que utilizados imediatamente após a realização das atividades, podem contribuir com as ações de controle, indicando os aglomerados espaciais de maior incidência.

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As técnicas de sensoriamento remoto e o uso dos Sistemas de Informações Geográficas (SIG) facilitam a elaboração de mapas temáticos. Mapas com informações detalhadas são importantes instrumentos para que os municípios conheçam melhor sua realidade. O trabalho foi desenvolvido no município de Bandeirantes, Estado do Paraná, Brasil, visando a analisar sua estrutura fundiária, baseada nas classes de tamanho dos imóveis rurais. A partir de mapas de imóveis rurais e de cartas topográficas do IBGE, obteve-se o mapa fundiário digital do município. Imagens orbitais e fotografias aéreas foram utilizadas para o ajuste das linhas divisórias dos imóveis, cuja validação se deu por incursões a campo. O número e o tamanho dos imóveis de 1950 foram comparados com dados de 2006, e a distribuição e concentração dos imóveis foram analisadas utilizando o estimador de intensidade Kernel. Os imóveis com área menor que o módulo rural se concentram nas microbacias mais distantes da sede do município e correspondem a 60% do total. Dos demais, 31% são pequenas, 7% médias e 2% grandes propriedades, que ocupam, respectivamente, 16%, 27%, 25% e 32% da área do município.

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INTRODUÇÃO: O vírus da dengue é transmitido pela picada do mosquito Aedes aegypti e, o atual programa de controle não atinge o objetivo de impedir sua transmissão. Este trabalho objetivou analisar a relação entre a distribuição espaço-temporal de casos de dengue e os indicadores larvários no município de Tupã, de janeiro de 2004 a dezembro de 2007. MÉTODOS: Foram construídos indicadores larvários por quarteirão e totalidade do município. Utilizou-se o método cross-lagged correlation para avaliar a correlação entre casos de dengue e indicadores larvários. Foi utilizado estimador kernel para análise espacial. RESULTADOS: A correlação cruzada defasada entre casos de dengue e indicadores larvários foi significativa. Os mapas do estimador Kernel da positividade de recipientes indicam uma distribuição heterogênea, ao longo do período estudado. Nos dois anos de transmissão, a epidemia ocorreu em diferentes regiões. CONCLUSÕES: Não ficou evidenciada relação espacial entre infestação larvária e ocorrência de dengue. A incorporação de técnicas de geoprocessamento e análise espacial no programa, desde que utilizados imediatamente após a realização das atividades, podem contribuir com as ações de controle, indicando os aglomerados espaciais de maior incidência.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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INTRODUÇÃO: O vírus da dengue é transmitido pela picada do mosquito Aedes aegypti e, o atual programa de controle não atinge o objetivo de impedir sua transmissão. Este trabalho objetivou analisar a relação entre a distribuição espaço-temporal de casos de dengue e os indicadores larvários no município de Tupã, de janeiro de 2004 a dezembro de 2007. MÉTODOS: Foram construídos indicadores larvários por quarteirão e totalidade do município. Utilizou-se o método cross-lagged correlation para avaliar a correlação entre casos de dengue e indicadores larvários. Foi utilizado estimador kernel para análise espacial. RESULTADOS: A correlação cruzada defasada entre casos de dengue e indicadores larvários foi significativa. Os mapas do estimador Kernel da positividade de recipientes indicam uma distribuição heterogênea, ao longo do período estudado. Nos dois anos de transmissão, a epidemia ocorreu em diferentes regiões. CONCLUSÕES: Não ficou evidenciada relação espacial entre infestação larvária e ocorrência de dengue. A incorporação de técnicas de geoprocessamento e análise espacial no programa, desde que utilizados imediatamente após a realização das atividades, podem contribuir com as ações de controle, indicando os aglomerados espaciais de maior incidência.

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[cat] Es presenta un estimador nucli transformat que és adequat per a distribucions de cua pesada. Utilitzant una transformació basada en la distribució de probabilitat Beta l’elecció del paràmetre de finestra és molt directa. Es presenta una aplicació a dades d’assegurances i es mostra com calcular el Valor en Risc.

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[cat] Es presenta un estimador nucli transformat que és adequat per a distribucions de cua pesada. Utilitzant una transformació basada en la distribució de probabilitat Beta l’elecció del paràmetre de finestra és molt directa. Es presenta una aplicació a dades d’assegurances i es mostra com calcular el Valor en Risc.

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In this work we studied the consistency for a class of kernel estimates of f f (.) in the Markov chains with general state space E C Rd case. This study is divided into two parts: In the first one f (.) is a stationary density of the chain, and in the second one f (x) v (dx) is the limit distribution of a geometrically ergodic chain

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Objective: We carry out a systematic assessment on a suite of kernel-based learning machines while coping with the task of epilepsy diagnosis through automatic electroencephalogram (EEG) signal classification. Methods and materials: The kernel machines investigated include the standard support vector machine (SVM), the least squares SVM, the Lagrangian SVM, the smooth SVM, the proximal SVM, and the relevance vector machine. An extensive series of experiments was conducted on publicly available data, whose clinical EEG recordings were obtained from five normal subjects and five epileptic patients. The performance levels delivered by the different kernel machines are contrasted in terms of the criteria of predictive accuracy, sensitivity to the kernel function/parameter value, and sensitivity to the type of features extracted from the signal. For this purpose, 26 values for the kernel parameter (radius) of two well-known kernel functions (namely. Gaussian and exponential radial basis functions) were considered as well as 21 types of features extracted from the EEG signal, including statistical values derived from the discrete wavelet transform, Lyapunov exponents, and combinations thereof. Results: We first quantitatively assess the impact of the choice of the wavelet basis on the quality of the features extracted. Four wavelet basis functions were considered in this study. Then, we provide the average accuracy (i.e., cross-validation error) values delivered by 252 kernel machine configurations; in particular, 40%/35% of the best-calibrated models of the standard and least squares SVMs reached 100% accuracy rate for the two kernel functions considered. Moreover, we show the sensitivity profiles exhibited by a large sample of the configurations whereby one can visually inspect their levels of sensitiveness to the type of feature and to the kernel function/parameter value. Conclusions: Overall, the results evidence that all kernel machines are competitive in terms of accuracy, with the standard and least squares SVMs prevailing more consistently. Moreover, the choice of the kernel function and parameter value as well as the choice of the feature extractor are critical decisions to be taken, albeit the choice of the wavelet family seems not to be so relevant. Also, the statistical values calculated over the Lyapunov exponents were good sources of signal representation, but not as informative as their wavelet counterparts. Finally, a typical sensitivity profile has emerged among all types of machines, involving some regions of stability separated by zones of sharp variation, with some kernel parameter values clearly associated with better accuracy rates (zones of optimality). (C) 2011 Elsevier B.V. All rights reserved.

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Asymmetric discrete triangular distributions are introduced in order to extend the symmetric ones serving for discrete associated kernels in the nonparametric estimation for discrete functions. The extension from one to two orders around the mode provides a large family of discrete distributions having a finite support. Establishing a bridge between Dirac and discrete uniform distributions, some different shapes are also obtained and their properties are investigated. In particular, the mean and variance are pointed out. Applications to discrete kernel estimators are given with a solution to a boundary bias problem. (C) 2010 Elsevier B.V. All rights reserved.

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This study aimed to establish the optimum level of palm kernel meal in the diet of Santa Ines lambs based on the sensorial characteristics and fatty acid profile of the meat. We used 32 lambs with a starting age of 4 to 6 months and mean weight of 22 2.75 kg, kept in individual stalls. The animals were fed with Tifton-85 hay and a concentrate mixed with 0.0, 6.5, 13.0 or 19.5% of palm kernel meal based on the dry mass of the complete diet. These levels formed the treatments. Confinement lasted 80 days and on the last day the animals were fasted and slaughtered. After slaughter, carcasses were weighed and sectioned longitudinally, along the median line, into two antimeres. Half-carcasses were then sliced between the 12th and 13th ribs to collect the loin (longissimus dorsi), which was used to determine the sensorial characteristics and fatty acid profile of the meat. For sensorial evaluation, samples of meat were given to 54 judges who evaluated the tenderness, juiciness, appearance, aroma and flavor of the meat using a hedonic scale. Fatty acids were determined by gas chromatography. The addition of palm kernel meal to the diet had no effect on the sensorial characteristics of meat juiciness, appearance, aroma or flavor. However, tenderness showed a quadratic relationship with the addition of the meal to the diet. The concentration of fatty acids C12:0, C14:0 and C16:0 increased with the addition of palm kernel meal, as did the sum of medium-chain fatty acids and the atherogenicity index. Up to of 19.5% of the diet of Santa Ines lambs can be made up of palm kernel meal without causing significant changes in sensorial characteristics. However, the fatty acid profile of the meat was altered.

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It was previously published by the authors that granules can either coalesce through Type I (when granules coalesce by viscous dissipation in the surface liquid layer before their surfaces touch) or Type II (when granules are slowed to a halt during rebound, after their surfaces have made contact) (AIChE J. 46 (3) (2000) 529). Based on this coalescence mechanism, a new coalescence kernel for population balance modelling of granule growth is presented. The kernel is constant such that only collisions satisfying the conditions for one of the two coalescence types are successful. One constant rate is assigned to each type of coalescence and zero is for the case of rebound. As the conditions for Types I and II coalescence are dependent on granule and binder properties, the coalescence kernel is thus physically based. Simulation results of a variety of binder and granule materials show good agreement with experimental data. (C) 2002 Elsevier Science Ltd. All rights reserved.

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Raw macadamia kernel pieces were immersed in water (specific gravity 1.00 g/cm(3)), brine (SG 1.02 g/cm(3)) or ethanol solution (SG 0.97 g/cm(3)) for 30 or 60 s, then re-dried to below 1.5% moisture (wet basis) and stored under vacuum for 0, 4 and 12 months. Flotation in water had no effect on the quality or shelf life of the kernel pieces over 12 months storage, as measured by sensory evaluation of the kernels and chemical analysis of the kernel oil. Immersion in a salt solution caused unacceptable changes in quality during storage, increasing as storage time increased. Flotation in dilute ethanol also caused unacceptable quality changes during storage. Therefore, only flotation of macadamia kernel pieces in water can be recommended for commercial operations. Microbiological concerns with such a process still need to be addressed.