Similaridade genética entre raças bovinas brasileiras

A similaridade genética entre animais de duas raças bovinas brasileiras (Crioulo Lageano e Junqueira) foi estimada pela análise de polimorfismo de DNA amplificado ao acaso (RAPD), tendo como referência (outgroups) animais de raças comerciais das espécies Bos taurus e B. indicus. Estas duas raças possuem grande similaridade fenotípica, sugerindo uma origem genética comum. Uma matriz de similaridade genética baseada em polimorfismo de DNA foi obtida e representada graficamente por um dendrograma, definido após processo estatístico de reamostragem bootstrap. Ao contrário do que era previsto com base nas semelhanças morfológicas das duas raças, os animais das raças Crioulo Lageano e Junqueira não apresentaram similaridade elevada entre si quando comparados com animais de outras raças comerciais. Os dados indicam que as duas raças sofreram contribuições genéticas distintas no processo de formação racial.

Tamanho de amostra para estimação do coeficiente de correlação linear de Pearson entre caracteres de milho

O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho de amostra para a estimação do coeficiente de correlação linear de Pearson entre caracteres de três híbridos de milho. Para as análises, foram tomadas aleatoriamente 361, 373 e 416 plantas, respectivamente, de híbridos simples, triplo e duplo. Para cada planta, os seguintes caracteres foram mensurados: diâmetro maior e menor do colmo, altura da planta e altura, peso, comprimento e diâmetro da espiga, número de fileiras por espiga, peso e diâmetro de sabugo, massa de cem grãos, número de grãos por espiga, comprimento e produtividade de grãos. Para cada um dos 91 pares de caracteres e híbridos, foi determinado o tamanho de amostra a partir de "bootstrap", com reposição de 1.000 amostras, de cada tamanho de amostra simulado. Na estimação do coeficiente de correlação linear de Pearson com a mesma precisão, o tamanho de amostra (número de plantas) aumenta na direção de pares de caracteres com menor intensidade de relação linear, independentemente do tipo de híbrido. Para os 91 pares de caracteres estudados, 252 plantas são suficientes para a estimação do coeficiente de correlação linear de Pearson, no intervalo de confiança de "bootstrap" de 95%, igual a 0,30

Estabilidade em análise de agrupamento: estudo de caso em ciência florestal

Objetivou-se, neste trabalho, propor uma sistemática para o estudo e interpretação da estabilidade dos métodos de análise de agrupamento, através de vários algoritmos de agrupamento em dados de vegetação. Utilizaram-se dados provenientes de levantamento na Mata da Silvicultura, da Universidade Federal de Viçosa ,em Viçosa, MG. Para a análise de agrupamento, foram estimadas as matrizes de distância de Mahalanobis com base nos dados originais e via reamostragem "bootstrap", bem como aplicados os métodos da ligação simples, ligação completa e médias das distâncias, do centróide, da mediana e do Ward. Para a detecção de associação entre os métodos, foi aplicado o teste Qui-Quadrado (chi2) a 1 e 5% de probabilidade. Para os diversos métodos de agrupamento foi obtida a correlação cofenética. Os resultados de associação dos métodos foram semelhantes, indicando, em princípio, que qualquer algoritmo de agrupamento estudado está estabilizado e existem, de fato, grupos entre os indivíduos observados. No entanto, verificou-se que os métodos são coincidentes, exceto os métodos do centróide e Ward e os métodos do centróide e mediana, em comparação com o de Ward, respectivamente, com base nas matrizes de Mahalanobis a partir dos dados originais e "bootstrap". A sistemática proposta é promissora para o estudo e interpretação da estabilidade dos métodos de análise de agrupamento em dados de vegetação.

Orthogonal projections and bootstrap resampling procedures in the study of infraspecific variation

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

Métodos de bootstrap e aplicações em problemas biológicos

Pós-graduação em Matemática Universitária - IGCE

Precision of distances and ordering of microsatellite markers in consensus linkage maps of chromosomes 1, 3 and 4 from two reciprocal chicken populations using bootstrap sampling

Some factors complicate comparisons between linkage maps from different studies. This problem can be resolved if measures of precision, such as confidence intervals and frequency distributions, are associated with markers. We examined the precision of distances and ordering of microsatellite markers in the consensus linkage maps of chromosomes 1, 3 and 4 from two F 2 reciprocal Brazilian chicken populations, using bootstrap sampling. Single and consensus maps were constructed. The consensus map was compared with the International Consensus Linkage Map and with the whole genome sequence. Some loci showed segregation distortion and missing data, but this did not affect the analyses negatively. Several inversions and position shifts were detected, based on 95% confidence intervals and frequency distributions of loci. Some discrepancies in distances between loci and in ordering were due to chance, whereas others could be attributed to other effects, including reciprocal crosses, sampling error of the founder animals from the two populations, F(2) population structure, number of and distance between microsatellite markers, number of informative meioses, loci segregation patterns, and sex. In the Brazilian consensus GGA1, locus LEI1038 was in a position closer to the true genome sequence than in the International Consensus Map, whereas for GGA3 and GGA4, no such differences were found. Extending these analyses to the remaining chromosomes should facilitate comparisons and the integration of several available genetic maps, allowing meta-analyses for map construction and quantitative trait loci (QTL) mapping. The precision of the estimates of QTL positions and their effects would be increased with such information.

Método de Bootstrap e teoria da credibilidade na estimativa das provisões para sinistros

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Matemática e Aplicações, no ramo Actuariado, Estatística e Investigação Operacional

Dealing with frame imperfections in a business survey: an empirical study using without replacement bootstrap

This paper approaches issues related to frame problems and nonresponse in surveys. These nonsampling errors affect the accuracy of the estimates whereas the estimators became biased and less precise. We analyse some estimation methods that deal with those problems and give an especial focus to post-stratification procedures.

Bootstrap performance profiles in stochastic algorithms assessment

Optimization with stochastic algorithms has become a relevant research field. Due to its stochastic nature, its assessment is not straightforward and involves integrating accuracy and precision. Performance profiles for the mean do not show the trade-off between accuracy and precision, and parametric stochastic profiles require strong distributional assumptions and are limited to the mean performance for a large number of runs. In this work, bootstrap performance profiles are used to compare stochastic algorithms for different statistics. This technique allows the estimation of the sampling distribution of almost any statistic even with small samples. Multiple comparison profiles are presented for more than two algorithms. The advantages and drawbacks of each assessment methodology are discussed.

Forecasting time series combining Holt-Winters and bootstrap approaches

Publicado em "AIP Conference Proceedings", Vol. 1648

A metodologia Bootstrap associada ao método de Holt-Winters na previsão de séries temporais

Os métodos de alisamento exponencial são muito utilizados na modelação e previsão de séries temporais, devido à sua versatilidade e opção de modelos que integram. Na estatística computacional, a metodologia Bootstrap é muito aplicada em inferência estatística no âmbito de séries temporais. Este estudo teve como principal objectivo analisar o desempenho do método de Holt-Winters associado à metodologia Bootstrap, como um processo alternativo na modelação e previsão de séries temporais.

A Bootstrap Neural Network Based Heterogeneous Panel Unit Root Test: Application to Exchange Rates

This paper proposes a bootstrap artificial neural network based panel unit root test in a dynamic heterogeneous panel context. An application to a panel of bilateral real exchange rate series with the US Dollar from the 20 major OECD countries is provided to investigate the Purchase Power Parity (PPP). The combination of neural network and bootstrapping significantly changes the findings of the economic study in favour of PPP.

A Consistent Nonparametric Bootstrap Test of Exogeneity

This paper proposes a novel way of testing exogeneity of an explanatory variable without any parametric assumptions in the presence of a "conditional" instrumental variable. A testable implication is derived that if an explanatory variable is endogenous, the conditional distribution of the outcome given the endogenous variable is not independent of its instrumental variable(s). The test rejects the null hypothesis with probability one if the explanatory variable is endogenous and it detects alternatives converging to the null at a rate n..1=2:We propose a consistent nonparametric bootstrap test to implement this testable implication. We show that the proposed bootstrap test can be asymptotically justi.ed in the sense that it produces asymptotically correct size under the null of exogeneity, and it has unit power asymptotically. Our nonparametric test can be applied to the cases in which the outcome is generated by an additively non-separable structural relation or in which the outcome is discrete, which has not been studied in the literature.

Método convencional e "bootstrap" para estimar o número de observações na determinação dos parâmetros da função K(Θ)

A variabilidade natural do solo dificulta a obtenção de valores que representem adequadamente as propriedades do solo em determinada área. O conhecimento do número mínimo de observações, que devem ser realizadas para representar, com um erro aceitável, uma propriedade ou característica do solo, é fundamental para que os resultados experimentais possam ser aplicados com segurança. No presente trabalho, comparou-se o método convencional (teste-t) com o método "bootstrap", com vistas em estimar o número de observações necessárias para calcular os parâmetros que caracterizam a relação entre a condutividade hidráulica e o teor de água do solo, determinada pelo método do perfil instantâneo. Realizou-se um experimento de drenagem num Latossolo Vermelho-Amarelo em Piracicaba (SP), numa parcela experimental com 45 pontos de observação distanciados de 1 m entre si. Observaram-se a umidade (com TDR) e o potencial mátrico (com tensiômetros) durante três semanas de redistribuição da água. Após processamento dos dados, o conjunto de valores mostrou uma distribuição não-normal, fazendo-se necessária a eliminação de "outliers" para a aplicação do método convencional, normalizando a distribuição. Assim, o uso do método tradicional só é recomendado após a confirmação da pertinência da eliminação dos "outliers". Ambos os métodos de análise requerem grande número de repetições, reafirmando que determinações da função condutividade hidráulica com poucas repetições não podem ser extrapoladas para áreas maiores.