Navegando por Autor "Ribeiro, Marcelo Carlos"

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Análise de variância corrigida para a produção de matéria seca ao longo do tempo.
(2016) Moreira, Juracy Mendes; Melo, Aurélio Ferreira; Oliveira, Jose Marcelo de; Ataides, Daniela Silva; Ribeiro, Marcelo Carlos; Bortolini, Juliano
Técnicas de análises de experimentos que utilizam medidas repetidas ao longo do tempo devem considerar a estrutura de correlação entre tempos e dentro de tempos. Neste trabalho foi analisado à produção de matéria seca com o uso de nutrientes de alta e baixa concentração, no qual foi constatado por meio do teste de Mauchly que a matriz de covariância do modelo proposto, não satisfaz ao critério de esfericidade, não possuindo variâncias iguais e correlações nulas. Esse fato pode tornar inválidos os testes F da análise de variância aplicados as fontes de variações presentes na subparcela, portanto foi utilizado duas formas de corrigir os respectivos graus de liberdade, e com isso garantir que a distribuição F seja exata. No estudo da produção matéria seca, ficou constatado que indefere o uso dos nutrientes na produção da matéria seca e este fato foi confirmado pela análise clássica de variância, bem como na análise de variância corrigida.
Estudo da variabilidade espacial da concentração de cobre e cádmio ao longo da margem do rio Meuse.
(2017) Manuel, Lourenço; Scalon, João Domingos; Humada Gonzalez, Guido Gustavo; Moreira, Juracy Mendes; Ribeiro, Marcelo Carlos; Melo, Aurélio Ferreira
O conhecimento dos níveis de concentração de metais pesados no ambiente e sua disseminação no solo e nas águas são de primordial importância em estudos ambientais, por constituir um dos indicadores de “medição” do equilíbrio da biodiversidade e da estabilidade dos ecossistemas. O presente trabalho teve como objetivo, estudar a distribuição espacial de dois metais pesados (Cobre e Cádmio) ao longo das margens do rio Meuse, por forma a medir os níveis de contaminação por esses metais. Foram usados dados da concentração de Cd e Cu amostrados em 155 pontos georeferenciados. Estes dados foram obtidos no programa R no pacote “gstat” cuja base de dados denomina-se “Meuse”. A metodologia de análise dos dados consistiu em ajustar semivariogramas para análise da dependência espacial, e foram ajustados os modelos esféricos e gaussiano para a concentração de Cobre e Cádmio, respectivamente. O grau de dependência espacial foi classificado como forte para a concentração de Cobre e moderada para a concentração de Cádmio. A estimação da concentração destes metais pesados em pontos não amostrados, foi feita usando o método de krigagem produzindo mapas de distribuição espacial da concentração de Cobre e Cádmio que apresentaram um padrão similar entre si. Verificou-se que dentre os dois metais pesados, o Cobre apresenta concentrações muito altas que chegam a atingir os 130 mg/Kg de solo.
Food and behavior profile of children with autism spectrum disorder (ASD) in city of Ouro Preto/MG.
(2023) Santos, Késia Regina Ferreira; Gomes, Bruna Letícia Oliveira; Vieira, Silvia Mendonça; Ribeiro, Marcelo Carlos; Pereira, Patrícia Aparecida Pimenta
Autism is a developmental disorder that affects communication, behavior, and social interaction. Autism symptoms may include delayed language development, difficulty making eye contact, repetitive movements or behaviors, and sensitivity to certain sensory stimuli. Therefore, the objective of this study was to evaluate the dietary and behavioral profile of children with Autism Spectrum Disorder (ASD) in city of Ouro Preto/MG. For this, the medical records of 11 children/young people assisted by the Association of Parents and Friends of the Exceptional (APAE) and the Psychosocial Care Center (CAPSij) in Ouro Preto/MG were evaluated. In addition, the responses obtained by parents and/or guardians about the dietary and behavioral profile of these individuals assisted by the institutions were evaluated using a questionnaire. The results were analyzed using word clouds and frequency analysis. In view of this, it is concluded that the dietary profile of children/young people with ASD is marked by food selectivity and that the main sensory aspect related to selectivity is texture, and that the foods most consumed by this group are industrialized foods, sugary foods and foods with low nutritional value. The least consumed are vegetables and fruits. In addition, the overload of mothers of children/young people with ASD was evident, being related to the great dependence of individuals on the mother.
Parcela ótima para a cultura do cafeeiro obtido por simulação de dados com variâncias conhecidas.
(2016) Moreira, Juracy Mendes; Melo, Aurélio Ferreira; Oliveira, Jose Marcelo de; Ataides, Daniela Silva; Ribeiro, Marcelo Carlos; Bortolini, Juliano
Diversos métodos têm sido empregados por pesquisadores para determinar o tamanho ótimo de parcela experimental e o controle do erro experimental. Os mais difundidos são: método empírico de Smith; método da inspeção visual da curvatura máxima, método da curvatura máxima do coeficiente de variação. Recentemente foram propostos métodos do ajuste de modelo segmentado (linear com platô) para determinação do tamanho ótimo de parcela. Todos os métodos citados anteriormente utilizam dados provenientes de ensaios de uniformidade para medir a variabilidade entre os possíveis tamanhos de parcela. Os dados utilizados neste trabalho foram obtidos através de simulação computacional de dados de um ensaio de uniformidade. O objetivo proposto neste trabalho consiste em utilizar técnicas estatísticas para determinar o tamanho ótimo de amostra. Conclui-se o tamanho ótimo de parcela foi conseguido através do método de máxima curvatura do coeficiente de variação que apresentou um R2 de 0,9818.
Simulação do tamanho ótimo de amostra em duas fases para um custo fixo de amostragem.
(2016) Moreira, Juracy Mendes; Melo, Aurélio Ferreira; Oliveira, Jose Marcelo de; Ataides, Daniela Silva; Ribeiro, Marcelo Carlos; Bortolini, Juliano
As pesquisas genéticas na cultura do café, têm tido grande expansão e, na maioria dos casos, as amostras são constituídas da coleta de folhas ou de frutos em diferentes plantas constituindo amostragem em mais de um estágio. Na amostragem em dois estágios ou sub amostragem, designada amostragem hierárquica, a população é constituída por 𝑁1 unidades primárias e cada unidade primária por 𝑁2 indivíduos. São selecionadas 𝑛1 unidades primárias e, de cada uma delas, selecionados 𝑛2 indivíduos. Para a determinação do tamanho ótimo da amostra biológica é necessário que se tenha dados obtidos de experimentos bem conduzidos e que expressem fielmente a variabilidade entre plantas de café e entre frutos, nas plantas, para condições que possam variar de acordo com os genes pesquisados. Em geral, o tamanho da amostra biológica utilizado pode estar sendo subestimado em função principalmente da relação entre as variâncias e da relação de custos.
A weighted non-connectivity penalty for detection and inference of irregularly shaped clusters.
(2017) Duarte, Anderson Ribeiro; Silva, Spencer Barbosa da; Oliveira, Fernando Luiz Pereira de; Ribeiro, Marcelo Carlos; Cançado, André Luiz Fernandes; Moura, Flávio dos Reis
Methods for the detection and inference of irregularly shaped geographic clusters with count data are important tools in disease surveillance and epidemiology. Recently, several methods were developed which combine Kulldorff’s Spatial Scan Statistic with some penalty function to control the excessive freedom of shape of spatial clusters. Different penalty functions were conceived based on the cluster geometric shape or on the adjacency structure and non-connectivity of the cluster associated graph. Those penalty function were also implemented using the framework of multi-objective optimization methods. In particular, the non-connectivity penalty was shown to be very effective in cluster detection. Basically, the non-connectivity penalty function relies on the adjacency structure of the cluster’s associated graph but it does not take into account the population distribution within the cluster. Here we introduce a modification of the non-connectivity penalty function, introducing weights in the components of the penalty function according to the cluster population distribution. Our methods is able to identify multiple clusters in the study area. We show through numerical simulations that our weighted non-connectivity penalty function outperforms the original non-connectivity function in terms of power of detection, sensitivity and positive predictive value, also being computationally fast. Both single-objective and multi-objective versions of the algorithm are implemented and compared.