Academic literature on the topic 'Regresión polinomial'


 Objetivo: Caracterizar el comportamiento de las curvas de casos, muertes y personas recuperadas por el COVID-19 en Colombia, en esta investigación se propuso como aporte el uso del enfoque de regresión polinomial para el modelar el comportamiento de los datos. Metodología: Se obtuvieron los datos a partir de los reportes proporcionados por el Ministerio de Salud de Colombia. En primera instancia, se estudió el procedimiento empleado para la obtención de la regresión polinomial mediante la regresión lineal múltiple, en segunda instancia, se diseñó e implementó una herramienta para la aplicación del procedimiento estudiado sobre el conjunto de datos recolectado, y finalmente, se realizó el análisis de los resultados. Resultados: Se obtuvo para los tres estudios considerados (casos, muertes y personas recuperadas) 20 polinomios en conjunto con el error medio cuadrático (RMSE) y el nivel de determinación (R2) asociados a cada uno. Así mismo, se obtuvo un conjunto de predicciones basadas en las regresiones lineales obtenidas para cada estudio. Conclusiones: La volatilidad de los polinomios con valores futuros, las ecuaciones polinómicas son más útiles para evaluar el comportamiento de la curva del COVID-19 hasta el día de captura de los datos, it means, pueden ser usadas para determinar el impacto de las medidas gubernamentales en un periodo determinado de tiempo. Igualmente, las librerías de machine learning provistas por el lenguaje Python, demostraron ser de gran apoyo a la estimación de la regresión polinomial.

Los modelos de regresión aleatoria (MRA) son utilizados para estudiar las curvas de lactancia individuales como desvíos de la media, mediante el uso de polinomios ordinarios de funciones lineales. Fueron analizados 5.386 registros para La PDC de 1.546 primeras lactancias de búfalas mestizas, hijas de 30 toros y 446 búfalas, entre 1998 y 2005. Los componentes de varianza fueron estimados utilizando el paquete estadístico WOMBAT. El modelo incluyó como aleatorios los efectos genéticos aditivo y de ambiente permanente, como efectos fijos los grupos contemporáneos (mes y año del control) y edad de la búfala al parto (efecto lineal y cuadrático). Las varianzas residuales fueron modeladas utilizando clases de varianza con 4 clases residuales. Los resultados de los criterios de información de Akaike y de Bayesiano de Schwarz, sugirieron que el modelo que considero el 7 orden del polinomio de Legendre para el efecto aditivo y el 6 orden polinomial para el efecto de ambiente permanente fue el mejor. Las heredabilidades variaron desde 0,10 hasta 0,33 a lo largo de la lactancia. En conclusión, los MRA son apropiados para estudiar la curva de lactancia en búfalos lecheros en este rebaño.

Se propone el uso y se evalúa el desempeño de varias estrategias muestrales en la estimación dela tasa de favoritismo de cierto candidato en las elecciones presidenciales de 2006, con estimadores basados en Regresión Local Polinomial en la primera etapa de selección. Se utilizan los resultados del comicio 2002 como información auxiliar. Por métodos no analíticos se estima la esperanza y la varianza de cada estimador para luego ser comparados.

Con el objetivo de hacer parte de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico, OCDE, Colombia ha generado diversas políticas públicas para reducir indicadores de pobreza, salud, educación, entre otros. Uno de los indicadores que evidencia calidad de la salud pública, es la tasa de mortalidad infantil, es por esto que se han fortalecido algunas estrategias en pro de su reducción, sin embargo, se considera importante a su vez evaluar la desigualdad social como variable explicativa de la tasa de mortalidad infantil en Colombia. En esta investigación se realizó un análisis espacial de dicha tasa en Colombia para el año 2016, en la cual se busca determinar si existe dependencia espacial, tomando como regiones delimitadas los municipios de Colombia, dicha relación es analizada mediante el Índice de Morán global y local, encontrando clúster que determinan dependencia espacial a nivel municipal. Finalmente se estiman modelos de regresión polinomial local y ponderado geográficamente usando como covariables la tasa de prematuridad, porcentaje de afiliados al régimen de salud y el Índice de Pobreza Multidimensional. La implementación de estos modelos logró determinar diferencias marcadas a nivel municipal lo que permite reconocer zonas de alto riesgo; pudiéndose generar programas que permitan la reducción de mortalidad infantil en dichas zonas.

Se modelaron cinco funciones no segmentadas de conicidad para Tectona grandis, especie forestal que ha incrementado notoriamente su área plantada en la zona costera ecuatoriana y donde se desconocen formulaciones de este tipo. Se realizó un proceso de regresión no lineal por el método de máxima verosimilitud a una muestra de 125 árboles y se evaluó su ajuste. Posteriormente, se hizo un proceso de validación independiente, se aplicaron pruebas no paramétricas y un análisis por altura relativa, para identificar fortalezas y debilidades en cada parte del fuste. La función polinomial de quinto grado presentó el mejor ajuste (Sesgo Absoluto = 1.009, Índice de Ajuste = 0.962), por ello se calculó la forma integrada de esta ecuación. Se espera que estos modelos desarrollados y sus bondades de aplicación puedan ser de utilidad para la comunidad forestal ecuatoriana.

Se modelaron cinco funciones no segmentadas de conicidad para Tectona grandis, especie forestal que ha incrementado notoriamente su área plantada en la zona costera ecuatoriana y donde se desconocen formulaciones de este tipo. Se realizó un proceso de regresión no lineal por el método de máxima verosimilitud a una muestra de 125 árboles y se evaluó su ajuste. Posteriormente, se hizo un proceso de validación independiente, se aplicaron pruebas no paramétricas y un análisis por altura relativa, para identificar fortalezas y debilidades en cada parte del fuste. La función polinomial de quinto grado presentó el mejor ajuste (Sesgo Absoluto = 1.009, Índice de Ajuste = 0.962), por ello se calculó la forma integrada de esta ecuación. Se espera que estos modelos desarrollados y sus bondades de aplicación puedan ser de utilidad para la comunidad forestal ecuatoriana.

Se modelaron cinco funciones no segmentadas de conicidad para Tectona grandis, especie forestal que ha incrementado notoriamente su área plantada en la zona costera ecuatoriana y donde se desconocen formulaciones de este tipo. Se realizó un proceso de regresión no lineal por el método de máxima verosimilitud a una muestra de 125 árboles y se evaluó su ajuste. Posteriormente, se hizo un proceso de validación independiente, se aplicaron pruebas no paramétricas y un análisis por altura relativa, para identificar fortalezas y debilidades en cada parte del fuste. La función polinomial de quinto grado presentó el mejor ajuste (Sesgo Absoluto = 1.009, Índice de Ajuste = 0.962), por ello se calculó la forma integrada de esta ecuación. Se espera que estos modelos desarrollados y sus bondades de aplicación puedan ser de utilidad para la comunidad forestal ecuatoriana.

En este estudio, se investigaron los efectos interactivos de las variables del proceso: concentración de ácido nítrico, la cantidad de zinc disuelta en la batería y el tiempo de reacción sobre la eficiencia de la disolución de zinc metálico en soluciones de ácido nítrico aplicando la metodología de superficie de respuesta (RSM). Se encontró que la eficiencia de disolución aumentaba al aumentar la concentración de ácido nítrico y el tiempo de reacción y disminuía al hacerlo la cantidad de zinc. Se aplicó el análisis de regresión múltiple a los datos experimentales para observar los efectos interactivos de los parámetros experimentales. Se obtuvo la ecuación polinomial de segundo orden. Las condiciones experimentales óptimas se determinaron mediante el uso del módulo de optimización en el software Design-Expert, y se encontraron diferentes puntos de solución.

El presente trabajo se centró en la producción de dispersiones acuosas de poliuretano empleando el método de emulsificación por inversión de fases. Para la síntesis fueron empleados dos polioles: uno comercial tipo poliéster y el otro es aceite de castor maleinizado (MACO); dos diisocianatos, uno aromático Toluen diisocianato (TDI) y otro alifático Hexametilen diisocianato (HDI), siendo poco comunes para esta aplicación. Como emulsificante interno se empleó ácido cítrico el cual es muy económico y de fácil adquisición. Como factores se evaluaron la cantidad de ácido cítrico y la relación molar de grupos isocianato a hidroxilos (NCO/OH), generando un diseño de experimentos factorial 3² y minimizando el contenido de sólidos sedimentados. Mediante la metodología de superficie de respuesta, se obtuvo una ecuación polinomial cuadrática por un análisis de regresión múltiple. Los poliuretanos formados fueron evaluados en cuanto a sus propiedades adhesivas y mecánicas (pegajosidad tack, pegajosidad en cinta loop tack, cohesión hold, pelado peel), lo que permitió clasificar el adhesivo como reposicionable, para emplearlo en etiquetas.

El objetivo del estudio fue determinar el nivel óptimo de orégano (Origanun vulgare) en la dieta alimenticia sobre el rendimiento productivo del pollo de engorde. Se utilizaron 120 pollos machos de un día de edad de la línea Cobb-500, distribuidos al azar en cuatro tratamientos: 0, 0.5, 1.0 y 1.5% de orégano seco y molido en las dietas. Se determinó el peso vivo final, consumo de alimento y conversión alimenticia. Para el análisis de los datos se utilizó el análisis de la varianza de un diseño completamente al azar y para la comparación de medias, la prueba de Tukey. La regresión polinomial y la derivada de una función cuadrática fueron utilizadas para hallar el nivel óptimo de orégano en las variables. Los niveles de orégano empleados influyeron en el peso vivo final, consumo de alimento y conversión alimenticia (p<0.05), observándose un efecto cuadrático. En promedio, el nivel óptimo de orégano en la dieta fue de 0.71%.

[ES] Las labores de documentación de arte rupestre son arduas y delicadas, donde el color desempeña un papel fundamental, proporcionando información vital a nivel descriptivo, técnico y cuantitativo . Tradicionalmente los métodos de documentación en arqueología quedaban restringidos a procedimientos estrictamente subjetivos. Sin embargo, esta metodología conlleva limitaciones prácticas y técnicas, afectando a los resultados obtenidos en la determinación del color. El empleo combinado de técnicas geomáticas, como la fotogrametría o el láser escáner, junto con técnicas de procesamiento de imágenes digitales, ha supuesto un notable avance. El problema es que, aunque las imágenes digitales permiten capturar el color de forma rápida, sencilla, y no invasiva, los datos RGB registrados por la cámara no tienen un sentido colorimétrico riguroso. Se requiere la aplicación de un proceso riguroso de tranformación que permita obtener datos fidedignos del color a través de imágenes digitales. En esta tesis se propone una solución científica novedosa y de vanguardia, en la que se persigue integrar el análisis espectrofotométrico y colorimétrico como complemento a técnicas fotogramétricas que permitan una mejora en la identificación del color y representación de pigmentos con máxima fiabilidad en levantamientos, modelos y reconstrucciones tridimensionales (3D). La metodología propuesta se basa en la caracterización colorimétrica de sensores digitales, que es de novel aplicación en pinturas rupestres. La caracterización pretende obtener las ecuaciones de transformación entre los datos de color registrados por la cámara, dependientes del dispositivo, y espacios de color independientes, de base física, como los establecidos por la Commission Internationale de l'Éclairage (CIE). Para el tratamiento de datos colorimétricos y espectrales se requiere disponer de un software de características técnicas muy específicas. Aunque existe software comercial, lo cierto es que realizan por separado el tratamiento digital de imágenes y las operaciones colorimétricas. No existe software que integre ambas, ni que además permita llevar a cabo la caracterización. Como aspecto fundamental, presentamos en esta tesis el software propio desarrollado, denominado pyColourimetry, siguiendo las recomendaciones publicadas por la CIE, de código abierto, y adaptado al flujo metodológico propuesto, de modo que facilite la independencia y el progreso científico sin ataduras comerciales, permitiendo el tratamiento de datos colorimétricos y espectrales, y confiriendo al usuario pleno control del proceso y la gestión de los datos obtenidos. Adicinalmente, en este estudio se expone el análisis de los principales factores que afectan a la caracterización tales como el sensor empleado, los parámetros de la cámara durante la toma, la iluminación, el modelo de regresión, y el conjunto de datos empleados como entrenamiento del modelo. Se ha aplicado un modelo de regresión basado en procesos Gaussianos, y se ha comparado con los resultados obtenidos mediante polinomios. También presentamos un nuevo esquema de trabajo que permite la selección automática de muestras de color, adaptado al rango cromático de la escena, que se ha denominado P-ASK, basado en el algoritmo de clasificación K-means. Los resultados obtenidos en esta tesis demuestran que el proceso metodológico de caracterización propuesto es altamente aplicable en tareas de documentación y preservación del patrimonio cultural en general, y en arte rupestre en particular. Se trata de una metodología de bajo coste, no invasiva, que permite obtener el registro colorimétrico de escenas completas. Una vez caracterizada, una cámara digital convencional puede emplearse para la determinación del color de forma rigurosa, simulando un colorímetro, lo que permitirá trabajar en un espacio de color de base física, independiente del dispositivo y comparable con<br>[CA] Les tasques de documentació gràfica d'art rupestre són àrdues i delicades, on el color compleix un paper fonamental, proporcionant informació vital a nivell descriptiu, t\`ecnic i quantitatiu.Tradicionalment els mètodes de documentació en arqueologia quedaven restringits a procediments estrictament subjectius, comportant limitacions pràctiques i tècniques, afectant els resultats obtinguts en la determinació de la color. L'ús combinat de tècniques geomàtiques, com la fotogrametria o el làser escàner, juntament amb tècniques de processament i realç d'imatges digitals, ha suposat un notable avanç. Tot i que les imatges digitals permeten capturar el color de forma ràpida, senzilla, i no invasiva, les dades RGB proporcionades per la càmera no tenen un sentit colorimètric rigorós. Es requereix l'aplicació d'un procés rigorós de transformació que permeti obtenir dades fidedignes de la color a través d'imatges digitals. En aquesta tesi es proposa una solució científica innovadora i d'avantguarda, en la qual es persegueix integrar l'anàlisi espectrofotomètric i colorimètric com a complement a tècniques fotogramètriques que permetin una millora en la identificació de la color i representació de pigments amb màxima fiabilitat en aixecaments, models i reconstruccions tridimensionals 3D. La metodologia proposada es basa en la caracterització colorimètrica de sensors digitals, que és de novell aplicació en pintures rupestres. La caracterització pretén obtenir les equacions de transformació entre les dades de color registrats per la càmera, dependents d'el dispositiu, i espais de color independents, de base física, com els establerts per la Commission Internationale de l'Éclairage (CIE). Per al tractament de dades colorimètriques i espectrals de forma rigorosa es requereix disposar d'un programari de característiques tècniques molt específiques. Encara que hi ha programari comercial, fan per separat el tractament digital d'imatges i les operacions colorimètriques. No hi ha programari que integri totes dues, ni que permeti dur a terme la caracterització. Com a aspecte addicional i fonamental, vam presentar el programari propi que s'ha desenvolupat, denominat pyColourimetry, segons les recomanacions publicades per la CIE, de codi obert, i adaptat al flux metodológic proposat, de manera que faciliti la independència i el progrés científic sense lligams comercials, permetent el tractament de dades colorimètriques i espectrals, i conferint a l'usuari ple control del procés i la gestió de les dades obtingudes. A més, s'exposa l'anàlisi dels principals factors que afecten la caracterització tals com el sensor emprat, els paràmetres de la càmera durant la presa, il¿luminació, el model de regressió, i el conjunt de dades emprades com a entrenament d'el model. S'ha aplicat un model de regressió basat en processos Gaussians, i s'han comparat els resultats obtinguts mitjançant polinomis. També vam presentar un nou esquema de treball que permet la selecció automàtica de mostres de color, adaptat a la franja cromàtica de l'escena, que s'ha anomenat P-ASK, basat en l'algoritme de classificació K-means. Els resultats obtinguts en aquesta tesi demostren que el procés metodològic de caracterització proposat és altament aplicable en tasques de documentació i preservació de el patrimoni cultural en general, i en art rupestre en particular. Es tracta d'una metodologia de baix cost, no invasiva, que permet obtenir el registre colorimètric d'escenes completes. Un cop caracteritzada, una càmera digital convencional pot emprar-se per a la determinació de la color de forma rigorosa, simulant un colorímetre, el que permetrà treballar en un espai de color de base física, independent d'el dispositiu i comparable amb dades obtingudes mitjançant altres càmeres que tambè estiguin caracteritzades.<br>[EN] Cultural heritage documentation and preservation is an arduous and delicate task in which color plays a fundamental role. The correct determination of color provides vital information on a descriptive, technical and quantitative level. Classical color documentation methods in archaeology were usually restricted to strictly subjective procedures. However, this methodology has practical and technical limitations, affecting the results obtained in the determination of color. Nowadays, it is frequent to support classical methods with geomatics techniques, such as photogrammetry or laser scanning, together with digital image processing. Although digital images allow color to be captured quickly, easily, and in a non-invasive way, the RGB data provided by the camera does not itself have a rigorous colorimetric sense. Therefore, a rigorous transformation process to obtain reliable color data from digital images is required. This thesis proposes a novel technical solution, in which the integration of spectrophotometric and colorimetric analysis is intended as a complement to photogrammetric techniques that allow an improvement in color identification and representation of pigments with maximum reliability in 3D surveys, models and reconstructions. The proposed methodology is based on the colorimetric characterization of digital sensors, which is of novel application in cave paintings. The characterization aims to obtain the transformation equations between the device-dependent color data recorded by the camera and the independent, physically-based color spaces, such as those established by the Commission Internationale de l'Éclairage (CIE). The rigorous processing of color and spectral data requires software packages with specific colorimetric functionalities. Although there are different commercial software options, they do not integrate the digital image processing and colorimetric computations together. And more importantly, they do not allow the camera characterization to be carried out. Therefore, as a key aspect in this thesis is our in-house pyColourimetry software that was developed and tested taking into account the recommendations published by the CIE. pyColourimetry is an open-source code, independent without commercial ties; it allows the treatment of colorimetric and spectral data and the digital image processing, and gives full control of the characterization process and the management of the obtained data to the user. On the other hand, this study presents a further analysis of the main factors affecting the characterization, such as the camera built-in sensor, the camera parameters, the illuminant, the regression model, and the data set used for model training. For computing the transformation equations, the literature recommends the use of polynomial equations as a regression model. Thus, polynomial models are considered as a starting point in this thesis. Additionally, a regression model based on Gaussian processes has been applied, and the results obtained by means of polynomials have been compared. Also, a new working scheme was reported which allows the automatic selection of color samples, adapted to the chromatic range of the scene. This scheme is called P-ASK, based on the K-means classification algorithm. The results achieved in this thesis show that the proposed framework for camera characterization is highly applicable in documentation and conservation tasks in general cultural heritage applications, and particularly in rock art painting. It is a low-cost and non-invasive methodology that allows for the colorimetric recording from complete image scenes. Once characterized, a conventional digital camera can be used for rigorous color determination, simulating a colorimeter. Thus, it is possible to work in a physical color space, independent of the device used, and comparable with data obtained from other cameras that are also characterized.<br>Thanks to the Universitat Politècnica de València for the FPI scholarship<br>Molada Tebar, A. (2020). Colorimetric and spectral analysis of rock art by means of the characterization of digital sensors [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/160386<br>TESIS

En esta investigación se hace un estudio preliminar de la regresión en general y sus tipos para luego centrarse en el estudio teórico del Modelo de Regresión no Paramétrico Spline, que es un polinomio cúbico por secciones o trozos, demostrándose sus bondades y ductilidad con respecto a los polinomios en general. Al unir dos polinomios para obtener un polinomio por secciones mayormente el punto de unión no es suave o simplemente no se unen, lo que deriva en cambios bruscos, pero si se utilizan polinomios Spline que es un caso particular de los polinomios por secciones, y que tiene como una de sus propiedades que la primera derivada de la función Spline hace que la unión no sea brusca y la segunda derivada permite la concavidad al unir dos polinomios, lográndose una curva suavizada de tendencia continua. En las últimas décadas investigadores están utilizando modelos de regresión no paramétricos para suavizar curvas correspondientes a un conjunto de pares de datos, en demografía para hacer aproximaciones de la tendencia de los componentes demográficos tales como la fecundidad, mortalidad y la población propiamente dicha, por ello en la presente investigación se aplica el modelo de regresión no paramétrico Spline en la suavización la curva correspondiente a la estructura de mortalidad por sexo y edad utilizando datos de las defunciones de 14 las Estadísticas Vitales del año 2007 y Censo Nacional de Población del 2007, correspondientes al departamento de Lima. Se concluye que la suavización de la estructura de la mortalidad con el Spline es adecuado y se sugiere su utilización como una forma alternativa de suavizamiento de dicha estructura.<br>Tesis

Made available in DSpace on 2017-07-10T17:37:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vanessa Decker.pdf: 973220 bytes, checksum: 860f5c5a689313e236f31c29b7b9fbfc (MD5) Previous issue date: 2008-07-16<br>Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior<br>The study objective was to evaluate the effects of light intensities upon the initial development of Leucaena leucocephala seedlings. The study was conducted inside a preservation area around a drinking water well used to supply Marechal Cândido Rondon residents from September, 11st to November, 20st . Seeds collected from mature leucaena trees located on adjacent county (Toledo) were scarifyed and sown in vases. The vases were distributed in the area obeying a entirely randomized design with 13 light intensities (treatments) and 10 replications (vases) totalizing 130 vases. Five and two seedlings per vase were left after thinning executed 10 and 20 daysafter sowing, respectively. Sixty days after the sowing, seedlings were collected for measurements of stem diameter, plant height, number and area of leaves, as well as root, stem and leaves biomasses. Results indicated to exist a polynomial relationship of fourth order between biometric parametersand light intensity; highest significances were calculated for intensities of 643 and 2273 Lux indicating that leucaena can be considered pioneering and tolerant to direct sunlight<br>O presente trabalho teve por objetivo avaliar o efeito de diferentes intensidades luminosas, proporcionadas por sombreamento natural em área de preservação permanente, no desenvolvimento inicial de mudas de leucena. O experimento foi conduzido na área de Captação 1 do Serviço Autônomo de Água e Esgoto de Marechal Candido Rondon PR, no período de 11 de setembro a 20 de novembro de 2007. As sementes, coletadas de árvores matrizes provenientes de um distrito de Toledo de Toledo PR foram submetidas a quebra de dormência com água a 80°C e semeadas em número de dez por vaso. Os vasos foram distribuídos na área obedecendo a um delineamento inteiramente ao acaso com 13 tratamentos correspondentes às intensidades luminosas e 10 repetições (vasos), totalizando 130 vasos. Após 10 e 20 dias da semeadura foram realizados desbastes, deixando-se 5 e 2 plântulas por vaso, respectivamente. Sessenta dias após a semeadura, as mudas foram coletadas para avaliações biométricas como: diâmetro do caule, altura da planta, número de folhas, área foliar, Massa seca da raiz, caule e folha, além do Índice de Velocidade de Emergência. Os dados foram analisados por meio de análise de variância seguida de teste F e análise de regressão. Os resultados da análise demonstraram existir uma relação polinomial de quarta ordem dos parâmetros biométricos com a intensidade luminosa, em que a resposta da leucena foi mais significativa para intensidades iguais a 643 e 2273Lux. A resposta para menor intensidade luminosa parece demonstrar ser a espécie, secundária e invasora. A resposta para 2273Lux reforça a informação de que é uma espécie que também pode ser considerada pioneira e tolerante ao sol

Resumo: Parâmetros genéticos para o fluxo lácteo medido no dia do controle (FLDC) de primeiras lactações de vacas da raça Holandesa foram estimados utilizando modelos de dimensão finita (TDM) e modelos de regressão aleatória. Para os TDM foram analisadas 10 características por meio de modelos uni e bi e multi-características e de repetibilidade, que continham como aleatórios, o efeito genético aditivo e o efeito residual e, como efeitos fixos, o grupo de contemporâneos e as covariáveis idade da vaca ao parto. A variável número de dias em lactação foi incluída somente no modelo de repetibilidade. Para os MRA, foram considerados os efeitos aleatórios genético aditivo direto, de ambiente permanente e o residual. Foram considerados como efeitos fixos, o grupo de contemporâneos, os efeitos linear e quadrático da covariável idade da vaca ao parto e a curva média de lactação da população, modelada por meio de polinômios ortogonais de Legendre de quarta ordem. Os efeitos aleatórios genético aditivo e de ambiente permanente foram modelados por meio de regressão aleatória sobre polinômios ortogonais de Legendre e por meio de funções b-splines. Diferentes estruturas de variâncias residuais foram testadas, por meio de classes contendo 1, 7, 10, 20 e 43 variâncias residuais, para os MRA modelados por meio de polinômios de Legendre. Já, para os MRA modelados por funções b-splines, a estrutura residual foi considerada heterogênea, contendo 7 classes de variâncias. Os MRA foram comparados usando o teste de razão de verossimilhança, o critério de informação de Akaike e o critério de informação de Bayesiano de Schwarz. As estimativas de herdabilidade (h2) para os FLDC variaram de 0,23 a 0,32 nas análises unicaracterísticas, de 0,24 a 0,32 nas bi-características e de 0,28 a 0,37 nas multicaracterísticas. Os valores de h2 estimados variaram no decorrer da... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)<br>Abstract: Flow milk genetic parameters to the first lactation test-day milk yields of Holstein cattle were estimated using Test-day models (TDM) and Random regression models (RRM). Ten TDM differents traits were analyzed using uni, bi and multi-trait and repeatability animal models, that included the additive genetic as random effect and the fixed effects of contemporary group, age of cow (linear and quadratic) as covariables. The days in milk (linear) variable was included only at repeatability model. To RRM were included the additive genetic, permanent environmental and residual as random effects, the fixed effects of contemporary group, age of cow as covariable (linear and quadratic effects) and a 4th-order Legendre orthogonal polynomials of days in milk, to model the mean trend. The additive genetic and permanent environmental effects were fitted by Legendre orthogonal polynomials and b-splines functions. Different structures of residual variances were used, through the variances classes containing 1, 7, 10, 20, and e 43 residual variances, to the models fitted by Legendre orthogonal polynomials. Moreover, for the RRM fitted by b-splines-functions, the residual estructure was considered heterogeneous, having 7 variance classes. The RRM were compared by Likelihood ratio test, Bayesian and Akaike's information criteria. The heritability estimated ranged from 0.23 to 0.32 by uni-trait analyses, from 0.24 to 0.32 by bi-traits analyses and from 0.28 to 0.37 by multi-trait analyses. The h2 estimates varied during the lactation being the highest estimate at the fourth month. The estimate obtained by the repeatability model was 0.27, and a repeatability estimate of 0.66. For the MRA fitted by Legendre orthogonal polynomials, related to the residual variance, the best model the one that deemed 7 residual classes. For the additive and permanent environmental effects, the having 3th-order... (Complete abstract click electronic access below)<br>Orientadora: Lúcia Galvão de Albuquerque<br>Coorientadora: Lenira El Faro Zadra<br>Banca: Laila Talarico Dias Teixeira<br>Banca: Anibal Eugênio Vercesi Filho<br>Banca: Humberto Tonhati<br>Banca: Henrique Nunes de Oliveira<br>Doutor

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico<br>The objective of this study was to evaluate the optimum addition level of arginine and the relationship of antagonism between amino acids arginine and lysine in diets for juvenile south brazilin catfish (Rhamdia quelen) for variables that were studied live performance, composition and nutrient retention, biochemical parameters , liver and digestive. The first trial lasted 45 days, was conducted in the fish farming Laboratory of Federal University of Santa Maria, in water recirculation system, using 24 280 l tanks, each equipped with two experimental units (cages with useful volume of 15 l), each unit was populated with 12 fish (initial weight of 2.00 ± 0.04 g). The experimental design was completely randomized in a factorial arrangement of two for six, and to 4.5% and 5.1% lysine were used following arginine levels: 2.5, 3.0, 3.6, 4, 3, 5.0 and 5.6%, totaling 12 treatments with 4 replicates. The second experiment lasted 49 days, following the same methodology as the first varying levels of inclusions arginine, lysine content keeping fixed at 6.65% of the protein fraction, testing six increasing levels of arginine: 4.20, 4.65, 5.0, 5.35, 5.65 and 6.00% each with four replications. Each unit was populated with 15 fish (mean weight 0.3 ± 3.00 g). In the first study based on the results obtained by polynomial regression equations, we conclude that the combination of 5.1% to 4.6% lysine with arginine provided better performance associated with greater carcass yield and lower body fat deposition. The second study that remained fixed in 6.65% lysine (protein), found better response to the inclusion of 5.8% arginine in the protein fraction of the diet.<br>O objetivo deste trabalho foi avaliar o nível ótimo de inclusão de arginina e a relação de antagonismo entre os aminoácidos lisina e arginina em dietas para juvenis de jundiá (Rhamdia quelen), e para isso foram estudadas variáveis de desempenho zootécnico, composição e retenção de nutrientes, parâmetros bioquímicos, hepáticos e digestivos. O primeiro experimento teve duração de 45 dias, foi conduzido no Laboratório de Piscicultura da Universidade Federal de Santa Maria, em sistema de recirculação de água, utilizando-se 24 tanques de 280 L, cada qual equipado com duas unidades experimentais (tanques-rede com volume útil de 15 L), cada unidade foi povoada com 12 peixes (peso inicial de 2,00 ± 0,04 g). O delineamento experimental foi inteiramente casualizado, em arranjo fatorial dois por seis, sendo que para 4,5% e 5,1% de lisina foram utilizados os seguintes níveis de arginina: 2,5, 3,0, 3,6, 4,3, 5,0 e 5,6% (da fração proteica), totalizando 12 tratamentos com 4 repetições. O segundo experimento teve duração de 49 dias, seguindo a mesma metodologia do primeiro variando os níveis de inclusões de arginina e mantendo o teor de lisina fixo em 6,65% da fração proteica, testando seis níveis crescentes de arginina: 4,20, 4,65, 5,0, 5,35, 5,65 e 6,00% cada um com 4 repetições. Cada unidade foi povoada com 15 peixes (peso médio 3,00±0,3 g). No primeiro estudo com base nos resultados obtidos pelas equações de regressão polinomial, concluímos que a combinação de 5,1% de lisina com 4,6% de arginina proporcionou melhor desempenho associado a maior rendimento de carcaça e menor deposição de gordura corporal. Já o segundo estudo que manteve lisina fixa em 6,65% (proteína), encontrou-se melhor resposta à inclusão de arginina em 5,8% da fração proteica das dietas.

Causal models have been used in different areas of knowledge in order to comprehend the causal associations between variables. Over the past decades, the amount of studies using these models have been growing a lot, especially those related to biological systems where studying and learning causal relationships among traits are essential for predicting the consequences of interventions in such system. Graph analysis (GA) and structural equation modeling (SEM) are tools used to explore such associations. While GA allows searching causal structures that express qualitatively how variables are causally connected, fitting SEM with a known causal structure allows to infer the magnitude of causal effects. Also SEM can be viewed as multiple regression models in which response variables can be explanatory variables for others. In quantitative genetics studies, SEM aimed to study the direct and indirect genetic effects associated to individuals through information related to them, beyond the observed characteristics, such as the kinship relations. In those studies typically the assumptions of linear relationships among traits are made. However, in some scenarios, nonlinear relationships can be observed, which make unsuitable the mentioned assumptions. To overcome this limitation, this paper proposes to use a mixed effects polynomial structural equation model, second or superior degree, to model those nonlinear relationships. Two studies were developed, a simulation and an application to real data. The first study involved simulation of 50 data sets, with a fully recursive causal structure involving three characteristics in which linear and nonlinear causal relations between them were allowed. The second study involved the analysis of traits related to dairy cows of the Holstein breed. Phenotypic relationships between traits were calving difficulty, gestation length and also the proportion of perionatal death. We compare the model of multiple traits and polynomials structural equations models, under different polynomials degrees in order to assess the benefits of the SEM polynomial of second or higher degree. For some situations the inappropriate assumption of linearity results in poor predictions of the direct, indirect and total of the genetic variances and covariance, either overestimating, underestimating, or even assign opposite signs to covariances. Therefore, we conclude that the inclusion of a polynomial degree increases the SEM expressive power.<br>Modelos causais têm sido muitos utilizados em estudos em diferentes áreas de conhecimento, a fim de compreender as associações ou relações causais entre variáveis. Durante as últimas décadas, o uso desses modelos têm crescido muito, especialmente estudos relacionados à sistemas biológicos, uma vez que compreender as relações entre características são essenciais para prever quais são as consequências de intervenções em tais sistemas. Análise do grafo (AG) e os modelos de equações estruturais (MEE) são utilizados como ferramentas para explorar essas relações. Enquanto AG nos permite buscar por estruturas causais, que representam qualitativamente como as variáveis são causalmente conectadas, ajustando o MEE com uma estrutura causal conhecida nos permite inferir a magnitude dos efeitos causais. Os MEE também podem ser vistos como modelos de regressão múltipla em que uma variável resposta pode ser vista como explanatória para uma outra característica. Estudos utilizando MEE em genética quantitativa visam estudar os efeitos genéticos diretos e indiretos associados aos indivíduos por meio de informações realcionadas aos indivíduas, além das característcas observadas, como por exemplo o parentesco entre eles. Neste contexto, é tipicamente adotada a suposição que as características observadas são relacionadas linearmente. No entanto, para alguns cenários, relações não lineares são observadas, o que torna as suposições mencionadas inadequadas. Para superar essa limitação, este trabalho propõe o uso de modelos de equações estruturais de efeitos polinomiais mistos, de segundo grau ou seperior, para modelar relações não lineares. Neste trabalho foram desenvolvidos dois estudos, um de simulação e uma aplicação a dados reais. O primeiro estudo envolveu a simulação de 50 conjuntos de dados, com uma estrutura causal completamente recursiva, envolvendo 3 características, em que foram permitidas relações causais lineares e não lineares entre as mesmas. O segundo estudo envolveu a análise de características relacionadas ao gado leiteiro da raça Holandesa, foram utilizadas relações entre os seguintes fenótipos: dificuldade de parto, duração da gestação e a proporção de morte perionatal. Nós comparamos o modelo misto de múltiplas características com os modelos de equações estruturais polinomiais, com diferentes graus polinomiais, a fim de verificar os benefícios do MEE polinomial de segundo grau ou superior. Para algumas situações a suposição inapropriada de linearidade resulta em previsões pobres das variâncias e covariâncias genéticas diretas, indiretas e totais, seja por superestimar, subestimar, ou mesmo atribuir sinais opostos as covariâncias. Portanto, verificamos que a inclusão de um grau de polinômio aumenta o poder de expressão do MEE.