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Neste trabalho utilizamos a técnica de agrupamento por mistura de distribuições normais para identificar os padrões existentes entre os sinais cerebrais referentes a diferentes estímulos visuais. Para a estimação dos parâmetros foi utilizado o algoritmo EM. O vetor que associa cada observação com o estímulo visual foi tratado como desconhecido. O estudo apresentou resultados positivos, gerando grupos com alta taxa de acerto para 3 estímulos estudados. O pacote estatístico utilizado foi o MCLUST, implementado no software livre R.

Esta dissertação tem como objetivo principal introduzir uma formulação de modelo não-linear multivariado, a qual combina o modelo STVAR (Smooth Transition Vector Autoregressive) com a metodologia CART (Classification and Regression Tree) a fim de utilizá-lo para geração de cenários e de previsões. O modelo resultante é um Modelo Vetorial Auto-Regressivo com Transição Suave Estruturado por Árvores, denominado STVAR-Tree e tem como base o conceito de múltiplos regimes, definidos por árvore binária. A especificação do modelo é feita através do teste LM. Desta forma, o crescimento da árvore é condicionado à existência de não-linearidade nas séries, que aponta a divisão do nó e a variável de transição correspondente. Em cada divisão, são estimados os parâmetros lineares, por Mínimos Quadrados Multivariados, e os parâmetros não-lineares, por Mínimos Quadrados Não-Lineares. Como forma de avaliação do modelo STVAR-Tree, foram realizados diversos experimentos de Monte Carlo com o objetivo de constatar a funcionalidade tanto do teste LM quanto da estimação do modelo. Bons resultados foram obtidos para amostras médias e grandes. Além dos experimentos, o modelo STVAR-Tree foi aplicado às séries brasileiras de Vazão de Rios e Preço Spot de energia elétrica. No primeiro estudo, o modelo foi comparado estatisticamente com o Periodic Autoregressive (PAR) e apresentou um desempenho muito superior ao concorrente. No segundo caso, a comparação foi com a modelagem Neuro-Fuzzy e ganhou em uma das quatro séries. Somando os resultados dos experimentos e das duas aplicações conclui-se que o modelo STVAR-Tree pode ser utilizado na solução de problemas reais, apresentando bom desempenho.

Neste trabalho foram analisados métodos e resultados empíricos das formas de cálculo do valor de risco (VaR, Value at Risk) de uma carteira de ativos, a fim de comparar e verificar a eficácia dos modelos estudados, além de deixar uma contribuição àqueles que trabalham no mercado financeiro, na qual o conhecimento prévio do valor de risco é incontestavelmente essencial para a sua sobrevivência nesse mercado competitivo e mutável.

Estudos de modelagem hidráulica permitem obter informações que subsidiam os processos de implantação e operação dos empreendimentos hidráulicos, de maneira a agilizar as decisões e permitir a criação de normas de dimensionamento seguras, minimizando os custos. Para isto é necessário que se tenha um conhecimento adequado dos processos físicos que condicionam os sistemas hidráulicos, o qual é atingido com o emprego de técnicas de medição e análise de informações adequadas. A complexidade das condições de contorno e das leis que regem os fenômenos envolvidos quando da implantação de estruturas hidráulicas faz com que os estudos devam ser executados baseados em dados obtidos em modelos reduzidos ou em protótipos, exigindo a utilização de técnicas modernas de medição e análise, de maneira a permitir a visualização do fenômeno e fornecer subsídios para uma generalização do mesmo. Desta forma, o objetivo deste trabalho consiste na análise da distribuição das pressões longitudinais registradas a jusante de comportas tipo Tainter invertida, tal qual utilizado nos sistemas de enchimento e esvaziamento de eclusas de navegação. Os resultados encontrados, considerando a abertura da comporta de 10% para diferentes vazões, a partir da análise da função de autocorrelação indicaram que as séries analisadas apresentaram um comportamento não aleatório ao longo do tempo, havendo, uma correlação temporal entre as observações de uma mesma série. A análise dos dados de pressão considerando outras aberturas da comporta permitirá concluir para quais condições de escoamento ocorrem às situações mais críticas de cavitação.

Este trabalho apresenta os resultados da aplicação de planejamento de experimentos com k fatores (variáveis independentes) na análise dos dados de variáveis climáticas medidas na cidade de Fortaleza/CE. Planejamento de experimentos fatoriais são recursos técnicos estatísticos adequados para estudar o comportamento de dados de variáveis deste tipo e também para identificar efeito dos fatores e suas interações sobre estas. Neste trabalho foram analisadas estatisticamente três variáveis climáticas: temperatura do ar, umidade relativa e velocidade (intensidade) do vento. Para atender os requisitos em planejamentos de experimentos, neste trabalho de pesquisa foram realizadas varias medições das variáveis de forma planejada, levando em consideração os níveis dos fatores: período de medição, ponto de medição e hora. A aplicação do modelo fatorial mostrou-se adequado para estudar o efeito dos fatores e suas interações na variabilidade das variáveis de estudo. Os resultados desses estudos estatísticos poderão subsidiar projetos de uso e ocupação do solo em planejamento urbano do município de Fortaleza/CE.

Processos industriais em bateladas são empregados com freqüência na produção de certos itens. Tais processos disponibilizam uma estrutura de dados peculiar; diante disso, existe um crescente interesse no desenvolvimento de gráficos de controle multivariados mais apropriados para seu monitoramento. Investiga-se aqui uma abordagem recente que utiliza gráficos de controle baseados no método Statis. O Statis constitui-se em uma técnica exploratória que permite avaliar similaridade entre matrizes de dados. Entretanto, essa técnica avalia a similaridade em um contexto linear, investigando estruturas de correlação lineares nos dados. Propõe-se neste artigo a utilização de gráficos de controle baseados no Statis em conjunto com kernels para monitoramento de processos com presença de não-linearidades fortes. Através dos kernels, definem-se funções não-lineares dos dados para melhor representação da estrutura a ser caracterizada pelo método Statis. Essa nova abordagem, denominada Kernel-Statis, é desenvolvida e avaliada utilizando dados de um processo simulado.

Consideramos técnicas de predição baseadas em modelos de tempo de falha acelerado com efeito aleatório para dados de sobrevivência correlacionados. Além do enfoque bayesiano através do Estimador de Bayes Empírico, também discutimos sobre o uso de um preditor clássico, o Melhor Preditor Linear Não Enviesado Empírico (EBLUP). Para ilustrar a utilização desses preditores, fazemos aplicações a um conjunto de dados reais envolvendo tempos entre falhas de equipamentos de poços petrolíferos da Bacia Potiguar. Nesse contexto, o objetivo é predizer os riscos/probabilidades de falha com a finalidade de subsidiar programas de manutenção preventiva. Os resultados obtidos mostram que ambos os métodos são adequados para prever falhas futuras, proporcionando decisões corretas em relação ao emprego e economia de recursos para manutenção preventiva.

Statistical models for recurrent events are of great interest in repairable systems reliability and maintenance. The adopted model under minimal repair maintenance is frequently a Nonhomogeneous Poisson Process with the Power Law Process (PLP) intensity function. Although inference for the PLP is generally based on maximum likelihood theory, some advantages of the Bayesian approach have been reported in the literature. In this paper it is proposed that the PLP intensity be reparametrized in terms of ($\beta;\eta$), where $\beta$ is the elasticity of the mean number of events with respect to time and $\eta$ is the mean number of events for the period in which the sistem was actually observed.
It is shown that $\beta$ and $\eta$ are orthogonal and that the likelihood becomes proportional
to a product of Gamma densities. Therefore, the family of natural conjugate priors is
also a product of Gammas. The idea is extended to the case that several realizations of
the same PLP are observed along overlapping periods of time. The results are applied
to a real problem concerning the determination of the optimal periodicity of preventive
maintenance for a set of power transformers. Some Monte Carlo simulations are provided
to study the frequentist behavior of the Bayesian estimates and to compare them with
the maximum likelihood estimates.

O padrão de transmissão da TV Digital escolhido no Brasil foi o Integrated System Digital Broadiccasting–Terrestrial (ISDB-TB) que embora tenha como base um sistema utilizado no Japão, é mais atualizado. A TV Digital brasileira teve as transmissões oficiais iniciadas no final de 2007, sendo importante o estudo dos fatores que possam influenciar seu desempenho. Este artigo visa apresentar os fatores que possam vir a degradar a recepção de um sinal da TV Digital, em uma análise de um canal de comunicação. As seguintes variáveis que afetam na recepção de um sinal são estudadas neste artigo: multipercurso, ruído branco Gaussiano, ruído impulsivo e intensidade do sinal, tendo como referência a norma ABNT NBR 15604:2007. Para tanto foram realizados experimentos com o canal de comunicação, interferindo-se nas variáveis acima citadas. Foram também coletadas variáveis meteorológicas para serem relacionadas com a qualidade da recepção no sinal, sendo estas o nível de intensidade de sinal e relação C/N. Este artigo investiga possíveis fatores que influenciam as características de desempenho de recepção na TV digital terrestre e determina possíveis configurações que favoreçam seu desempenho.

Experimentos com misturas são usados em diversas áreas da ciência e da indústria, especialmente nas indústrias química e farmacêutica. A obtenção de desenhos ótimos em experimentos com misturas é de grande importância, pois permitem a estimação eficiente dos parâmetros dos modelos considerados, além de economizarem tempo e dinheiro. Nas situações onde os desenhos ótimos tradicionais, comumente aplicados em experimentos com misturas, não puderem ser usados, por exemplo, em alguns problemas de misturas com restrição, desenhos ótimos, obtidos com a ajuda de computadores, devem ser utilizados. Existem poucos pacotes estatísticos que permitem a obtenção de experimentos ótimos nessas situações, sendo todos eles comerciais. O objetivo deste trabalho é apresentar uma função
desenvolvida em R para obtenção do desenho D_ótimo em experimentos de misturas com restrição. O software estatístico R é uma linguagem orientada a objetos e faz parte de um projeto de software livre e gratuito. A função, intitulada D.otimo.mix, foi desenvolvida originalmente em Fortran e posteriormente convertida em uma biblioteca do R. Devido à sua praticidade, facilidade de uso e por poder ser adicionada à biblioteca de um software livre e gratuito, acredita-se que essa função possa ser de grande utilidade para
pesquisadores e profissionais que necessitem conduzir experimentos que envolvam misturas.