Ciências Exatas e da Terra

In this paper we analyze the extremal events using generalized Pareto distributions (GPD),
allowing the parameters of GPD to vary with time. We use a mixture model that combines
a nonparametric approach for the center and a GPD for the tail of distributions, in which the
uncertainty about the threshold is explicitly considered. We introduce the use of dynamic
linear model (DLM), a very general class of time series models, to model the shape and
scale parameters changes across time. Posterior inference is performed through Markov
Chain Monte Carlo (MCMC) methods. Simulations are carried out in order to analyze
the performance of our proposed model. We also apply the proposed model to three real
financial time series: the Brazilian Vale do Rio Doce, Petrobrás and BOVESPa index, all of
which exhibit several extreme events.

O estudo das causas de morte é de vital importância para se conhecer as características epidemiológicas de uma região, tendo em vista que estas, aliadas ao nível e ao padrão de mortalidade são fortes ferramentas no acompanhamento das condições de vida de uma sociedade. O presente trabalho busca identificar os ganhos na esperança de vida, caso fossem eliminadas as causas externas no município de João Pessoa de forma total e parcialmente. Para tanto, foi utilizado o método proposto por Chiang para a construção das Tábuas de Vida de Múltiplo Decremento. Após a retirada total das mortes por causas externas, a esperança de vida ao nascer masculina teve um ganho de 2,95 anos de vida e as mulheres, um ganho de 0,43. As mortes por agressões apresentaram-se como as principais causas de morte deste grupo, principalmente para os homens entre os 10 e 49 anos. A eliminação parcial das causas de morte mostrou-se vantajosa, no que se refere a ganhos reais na esperança de vida, quando a causa do óbito é a agressão para o sexo masculino. As demais causas de morte apresentaram mais modestos.

Neste trabalho apresentamos uma abordagem bayesiana para modelos de sobrevivência com fração de cura na presença de covariáveis. Neste contexto perspectiva, a modelagem é uma extensão direta do modelo de longa duração (Chen et al., 1999). Este modelo é considerado flexível no sentido de que os efeitos das covariáveis são medidos localmente, utilizando o modelo de partição bayesiana desenvolvido por Holmes et al. (1999). O modelo de partição bayesiana é uma abordagem genérica para problemas de classificação e regressão, em que o espaço das covariáveis é dividido em regiões disjuntas definidas por uma estrutura de tesselação. A extensão para modelagem local mantém a estrutura de riscos proporcionais, que é intrínseca ao modelo de longa duração (tempo de promoção) (Rodrigues et al., 2009) .Aplicações desta teoria aparecem em várias áreas, como por exemplo, em Finanças, Biologia, Engenharia, Economia e Medicina.

A Região Administrativa de Presidente Prudente, situada no extremo oeste do Estado de São Paulo, é a quarta maior em extensão territorial, com seus 23.952 km², ocupando 9,6% do território paulista, sobre os quais se localizam 53 municípios. A indústria regional baseia-se na produção de alimentícios, bebidas, líquidos alcoólicos, vinagre e frigoríficos.
Esse trabalho procura caracterizar as fruticulturas por município, ao passo que analisa como a dispersão ou a concentração de determinada prática de fruticultura em determinada localidade pode explicar a ausência ou presença de outras fruticulturas na mesma, e dessa forma, conceber visibilidade ao comportamento das produções consideradas e as possíveis deficiências ou possibilidades de produção para os municípios, fazendo-o através da técnica multivariada de tratamento e análise de dados.
Verifica-se na região do Oeste Paulista, a estagnação das atividades agropecuárias, principalmente das lavouras tradicionais, provocando a descapitalização e expropriação dos pequenos produtores rurais, a atividade frutícola pode ser vista como o escape impulsor para tais carências e meio de levar a região a uma condição de maior “presença de mercado” no que tange a agricultura.
Dentre as vantagens do desenvolvimento da atividade em pequenas unidades produtivas está a possibilidade de absorção da mão-de-obra familiar e geração de empregos temporários e/ou permanentes. Outro aspecto que pode ser ressaltado consiste no elevado rendimento médio gerado pela fruticultura em pequenas extensões territoriais.

Neste trabalho é utilizado o modelo GLARMA Poisson para
descrever os delitos comumentes registrados na Região da Grande Vitória,
ES, Brasil, pelo CIODES.Com base no trabalho de Davis et al. (1999),
que provém uma revisão de modelos para séries temporais com distribuição de Poisson, procedimentos de identicação e análise residual do
modelo GLARMA são considerados.Os resultados do ajuste indicaram
que o modelo GLARMA é bastante apropriado para modelar os dados
observados.

A Região Administrativa de Araçatuba localiza-se no noroeste do Estado de São Paulo, com mais de 722 mil habitantes, em 2008, a região abrigava 1,8% da população do Estado. Dos 43 municípios da região, que ocupam 23.952 km², o que representa 7,5% do território paulista, 4 concentravam mais de 55% to total da população regional, nesse ano, e são: Araçatuba, com 181 mil hab., Birigui, com 104 mil hab., Penápolis e Andradina, ambas com 57 mil hab.
O termo OLERICULTURA é derivado do latim: olus (=hortaliça) e colere (=cultivar) e, portanto, é utilizado para designar o cultivo de certas plantas de consistência herbácea, geralmente de ciclo curto e tratos culturais intensivos, cujas partes comestíveis são diretamente utilizadas na alimentação humana, sem exigir industrialização prévia.
A classificação mais usada é a que se baseia no agrupamento de produtos de acordo com a parte vegetal mais utilizada economicamente. Assim, segundo esta classificação, existem três grupos de olerícolas:
1- Olerícolas folhosos - que também possuem flor ou haste;
2- Olerícolas de frutos;
3- Olerícolas de raiz, bulbo, tubérculo ou rizoma.
Nota-se que a olericultura necessita de muita mão-de-obra e conseqüentemente gera empregos, portanto há uma necessidade de conhecer o perfil dos municípios que produzem olerícolas na Região Administrativa de Araçatuba.
A produção de olerícolas no agronegócio tem a sua importância e esse estudo irá analisar, através de técnicas descritivas, o seu comportamento relacionando-a com a escala da população rural.

A família dos modelos gaussianos latentes é adaptável a uma grande quantidade de aplicações que requerem modelagem complexa. Em particular, dados espaço-temporais estão entre as mais desafiadoras para modelagem estatística. O objetivo deste artigo foi revisar algumas possíveis estratégias de modelagem para dados deste tipo, incluindo interações espaço-temporal. A inferência nesta classe de modelos é comumente realizada usando métodos computacionalmente intensivos, tais como, os algoritmos MCMC \textit{Markov Chain Monte Carlo}. Entretanto implementações rotineiras de tais algoritmos em problemas espaciais e/ou temporais não estão livres de problemas Assim novos métodos e algoritmos para inferência nesta família de modelos têm sido propostos. Este artigo revisou a abordagem 'INLA' '\textit{Integrated Nested Laplace Approximations}' proposta por RUE, MARTINO e CHOPIN (2009), que se mostrou eficiente para ajustar modelos altamente estruturados em diversas situações práticas. A nova metodologia de inferência foi aplicada a três problemas com diferentes objetivos e estruturas no conjunto de dados. Sempre que possível os modelos ajustados pelo INLA, foram confrontados com ajustes de modelos aditivos generalizados para veri\-ficar a concordância entre as abordagens, principalmente no que diz respeito ao modo como captam os efeitos espaciais e temporais. Os conjuntos de dados foram selecionados de modo a cobrir os modelos mais comumente usados na literatura. Nos três exemplos, medidas de concordância entre as observações e os modelos foram tomadas, foram elas: erro quadrático médio, erro absoluto médio, correlação entre observados e preditos e taxa de cobertura. Por estas medidas em todos os exemplos analisados a abordagem INLA se mostrou mais flexível e adequada apresentando melhores resultados.

Abstract: In this article we compute three corrected score statistic versions: the Bartlett-type correction and the monotone corrected score statistics proposed by Kakizawa (1996) and Cordeiro et al. (1998). These corrected statistics are used to test the null hypothesis concerning some parameter of
interest of an ARMA model, assumed to be Gaussian, stationary and
invertible. We also consider the situations where nuisance
parameters are present. The formulas are written in matrix form,
appropriate for the use of symbolic or numerical languages. Some
simulation results are also presented for the AR(1), MA(1)
and ARMA(1,1) models.

Key words: ARMA models; Bartlett-type correction;
chi-square distribution; score statistics; monotone correction; time series.

Kakizawa, Y. (1996) Higher
order monotone Bartlett-type adjustment for some multivariate test statistics.
Biometrika, 83, 4, 923-927.

Cordeiro, G. M., Ferrari S.L.P. and Cysneiros A.H.M.A. (1998) A
formula to improve score test statistics. Journal of
Statistical Computation and Simulation, 62, 123-136.

We propose a winsorized adaptative signed rank test for the location alternative for samples coming from asymmetric distributions. We give conditions under which the proposed test can have either greater or smaller acceptance breakdown, than the acceptance breakdown of a recently appeared adaptative rank test for location under asymmetry. Moreover, when symmetry of the sampled distribution can be justified the proposed test has greater acceptance breakdown than the winsorized signed rank test.

A comparação de duas ou mais funções de regressão é um assunto bastante discutido. Os métodos clássicos utilizam modelos paramétricos para a função de regressão e comparam os parâmetros resultantes dos modelos. A desvantagem desta abordagem e que ela exige a especificação de um modelo matemático, que nem sempre e possível obter. Em estudos recentes têm sido propostos vários testes para igualdade de funções de regressão usando método do Núcleo Estimador. O nosso trabalho e baseado no método proposto por Dette e Neumeyer (2001), no qual os autores desenvolveram um teste bootstrap baseado na diferença entre um estimador não paramétrico de variância na amostra combinada, e uma combinação convexa dos estimadores não paramétricos das variâncias das amostras individuais. Porém a escolha da janela, h, é um ponto fundamental para se obter uma boa estimativa da função de regressão de interesse. A opção por valores inadequados podem obscurecer a relação das variáveis do modelo e, consequentemente prejudicar a qualidade do ajuste. Assim, o objetivo principal deste trabalho e testar o efeito da escolha da janela na comparação de funções de regressão. A motivação para este trabalho se situa no fato de que, ao estudarmos a literatura sobre a comparação de curvas de regressão, não encontramos um método automático para a seleção do parâmetro de suavização. Para ilustrar o impacto da escola do parâmetro de suavização utilizamos dados de homicídios de algumas cidades da região metropolitana de Belo Horizonte.