Estatística Aplicada em Engenharia e Ciências Exatas

O uso de dados espaciais é cada vez mais crescente em diversas áreas do conhecimento. Em especial, o uso de imagens de satélite no auxílio do entendimento de dados espacialmente referenciados tem se mostrado de grande importância em vários estudos como, por exemplo, os de Saúde Pública e Ecologia. O crescente desenvolvimento tecnológico e científico do Sensoriamento Remoto Orbital torna cada vez mais fácil o acesso às imagens de satélite e aos softwares que as manipulam. Este trabalho tem o objetivo de orientar a construção de um banco de dados que possibilite associar dados espaciais a imagens de satélite. Como exemplo, adotaremos a construção de um banco de dados para estimação de populações humanas via imagens de satélite. No caso da estimação de populações via imagens de satélite, o banco de dados é construído a partir de dados de contagem populacional nas unidades de análise escolhidos (ex., setores censitários) e das imagens do sensor escolhido.

A determinação técnica do valor de um bem imóvel (casas, terrenos, entre outros) é de extrema importância para a tomada de decisão em diversos segmentos da sociedade e em muitos órgãos governamentais e privados. Cabe à Engenharia de Avaliações, enquanto ciência do valor, coletar, tratar e analisar dados e estimar modelos que expliquem, de maneira satisfatória, a variabilidade observada nos preços, no mercado em que se estuda.

Entretanto, não-normalidade, heteroscedasticidade e heterogeneidade espacial e estrutural são bastante comuns em dados imobiliários, razão pela qual o uso de modelos tradicionais, como o modelo normal de regressão linear clássico (CNLRM) e os modelos lineares generalizados (GLM), pode sofrer limitações. Diante disto e com base numa amostra de 2109 observações de terrenos urbanos situados na cidade de Aracaju-SE, relativas aos anos de 2005, 2006 e 2007, estimamos a função de preços hedônicos mediante uso da classe de modelos de regressão proposta por Rigby & Stasinopoulos (2005), denominada de modelos aditivos generalizados para posição, escala e forma (GAMLSS), a qual permite o ajuste de uma ampla família de distribuições para a variável resposta e possibilita a modelagem direta, utilizando funções paramétricas e/ou não-paramétricas, da estrutura de regressão da variável de interesse. Neste sentido, a presente dissertação descreve e caracteriza os modelos GAMLSS, bem como compara os ajustes realizados entre os modelos estimados via CNLRM, GLM e GAMLSS para o mesmo conjunto de dados. Na análise empírica consideramos como variável resposta o preço unitário do terreno e como variáveis independentes as características estruturais, locacionais e econômicas inerentes ao imóvel. Devido à exibilidade da estrutura de regressão GAMLSS, modelamos de forma não-paramétrica (utilizando suavizadores splines) algumas covariáveis (por exemplo, as coordenadas geográficas referentes à localização do terreno), assim como modelamos os parâmetros de posição e escala da variável resposta. Os resultados obtidos mostraram que os modelos GAMLSS forneceram um ajuste superior àqueles obtidos via CNLRM e GLM, segundo as análises grácas e numéricas dos resíduos e os critérios de Akaike e Schwarz, indicando que a classe de modelos GAMLSS aparenta ser mais apropriada para a estimação dos parâmetros da função de preços hedônicos.

Numa linha de produção, todo processo está sujeito a ocorrências de causas que venham a aparecer causando perdas na qualidade do produto e conseqüentemente prejuízos ao fabricante. O sistema de controle on-line consiste na inspeção periódica de um item a cada m produzidos e, uma vez que este item seja julgado como não conforme, admite-se que ocorreu uma mudança da fração de itens conformes e o processo é parado para ajuste. Este trabalho tem como objetivo fazer uma análise de sensibilidade do Ajuste preventivo versus ajuste corretivo no controle on-line do número de não conformidades num item inspecionado.

Este trabalho apresenta a proposta de utilização das técnicas de Planejamento de Experimentos em projeto de serviços. É apresentado um experimento Fatorial com 2 fatores e 2 níveis realizado em uma agência de viagens. Discute-se a consistência dos resultados, verifica-se os pressupostos do modelo e propõe-se a continuidade da pesquisa com futuros experimentos.

Este trabalho objetivou verificar a viabilidade do uso da Geoestatística no estudo dos padrões de variabilidade das propriedades da madeira (dureza, densidade aparente e umidade) em 4 peças de Hevea brasiliensis (seringueira). As dimensões das peças analisadas são de, aproximadamente, 120x12x2,5 cm, sendo que as três primeiras foram retiradas da posição externa e a última da parte interna da tora. As tábuas foram divididas em malhas regulares proporcionais às suas dimensões. A determinação da dureza da madeira foi realizada com base no método de Janka, com a carga sendo aplicada no centro de cada célula. Em seguida, foram produzidos corpos-de-prova de cada célula para a determinação da densidade aparente (12%) e umidade. Os dados obtidos foram submetidos à análise geoestatística, através de semivariogramas, verificação de dependência espacial e krigagem, mapas de isolinhas. As propriedades força e umidade apresentam-se estruturadas espacialmente, sendo o modelo esférico o que melhor se ajustou aos dados, diagnóstico feito pela validação cruzada. Já a densidade aparente não apresentou continuidade espacial.

O objetivo deste trabalho é realizar uma análise da produção de etanol combustível no Brasil, considerando tanto o etanol anidro, que é o etanol misturado na gasolina, quanto o etanol hidratado, que é o etanol utilizado em veículos 100% a álcool. Para tal, é feita uma análise retrospectiva do etanol no Brasil, avaliando as altas e baixas do combustível no país, o Programa Nacional do Álcool e o papel do Governo, seguido de uma análise retrospectiva do mercado automobilístico brasileiro, desde o primeiro automóvel até a criação dos motores bicombustíveis. Uma análise qualitativa destas retrospectivas é complementada por uma análise quantitativa das séries temporais da produção de etanol anidro e hidratado. Após a modelagem destas séries seremos capazes de calcular uma estimativa da produção de etanol necessária para os próximos anos. Para a modelagem via séries temporais foi considerado o modelo ARIMA, sendo feito também um estudo no ajuste do modelo.

Falhas em dados observacionais é um problema frequente em estatística, aparecendo na análise de dados de diversas áreas do conhecimento e exigindo muitas vezes modelos complexos para preenchimento dessas falhas. No campo de hidro-climatologia, é comum observar falhas (ausências) em dados históricos de precipitação obtidos de estações pluviométricas. Com a crescente demanda pela água e sinais de esgotamento global desse recurso, torna-se necessário o preenchimento dessas falhas para um melhor entendimento dos padrões espaço-temporais de oferta hídrica e para que se possa prever com melhor confiabilidade e menor incerteza o comportamento futuro desse recurso natural. Dessa forma, é apresentado neste trabalho um modelo estatístico baseado em máquinas de vetor de suporte (SVM) para o preenchimento de falhas em dados de chuva diária de diversas estações pluviométricas. Os dados utilizados são binários, sendo que 0 representa um dia sem chuva ou estado seco, e 1 representa um dia chuvoso, ou estado úmido. A título de comparação, utilizou-se também o método dos vizinhos (knn) e regressão logística para o problema analisado. Os modelos foram testados a partir dos dados de chuva diária de 504 estações pluviométricas localizadas no Nordeste Brasileiro, que é uma região caracterizada por um complexo padrão espaço-temporal de chuva. As taxas de acerto obtidas a partir de validação cruzada mostram uma melhor performance do método SVM para preenchimento de falhas em dados binários de chuva. Assim, identificam-se novos caminhos para a disseminação e uso de técnicas inovadoras como SVM na análise de dados hidro-climatológicos.

O procedimento de controle on-line de processos por atributos, proposto por Taguchi et al. (1989), consiste em inspecionar um item a cada m produzidos para averiguar se o mesmo é ou não conforme. Caso o item inspecionado seja não-conforme, pára-se o processo para ajuste; Caso contrário, o processo continua. Ho et al. (2007) propuseram uma modelagem para o caso de contagem de número de não-conformidades no item inspecionado com modelagem via distribuição de Poisson e, neste trabalho, propomos uma extensão onde é incluída uma regra adicional de decisão para a parada do processo, baseada nas últimas h inspeções. Utilizando-se das propriedades de uma cadeia de Markov ergódica, foi obtida uma expressão do custo médio do sistema de controle, que pode ser minimizada por quatro parâmetros: Intervalo entre inspeções (m), limite de alarme (W), limite de controle (C) e o tamanho da seqüência dos valores na zona amarela (h).

Uma abordagem geométrica em termos de subespaços vetoriais e projetores lineares é utilizada para abordar a teoria das inversas generalizadas de Moore-Penrose. Suas principais propriedades são obtidas por este método. Uma generalização desta interpretação geométrica é aplicada para as inversas reflexivas em geral.

A análise multivariada, de uma maneira geral, refere-se a todos os métodos estatísticos que, de forma simultânea, analisam múltiplas variáveis em relação aos objetos em investigação. Dentre esses métodos, destaca-se a análise de cluster ou agrupamento, que se aplica em diversas áreas. As técnicas de análise de cluster têm a função de organizar, em grupos disjuntos, os objetos em estudo, de forma que os mesmos apresentem semelhanças entre si – dentro de cada grupo. Essas técnicas dividem-se em hierárquicas e não-hierárquicas, sendo que não existe uma técnica “ótima”, pois ambas apresentam vantagens e desvantagens. Com o interesse em suprir essa falha, é proposto nesse trabalho uma nova abordagem para agrupamentos, unindo-se as características das duas técnicas na forma de um algoritmo híbrido chamado de Raio de Influência. Um exemplo clássico usado na literatura foi testado, verificando-se e comparando-se os seus resultados com os outros métodos já conhecidos. As comparações feitas são expostas na forma de um gráfico, chamado Dendograma que mostra o layout do agrupamento.