The importance of understanding spatial variability of soils is connected to crop management planning. This understanding makes it possible to treat soil not as a uniform, but a variable entity, and it enables site-specific management to increase production efficiency, which is the target of precision agriculture. Questions remain as the optimum soil sampling interval needed to make site-specific fertilizer recommendations in Brazil. The objectives of this study were: i) to evaluate the spatial variability of the main attributes that influence fertilization recommendations, using georeferenced soil samples arranged in grid patterns of different resolutions; ii) to compare the spatial maps generated with those obtained with the standard sampling of 1 sample ha-1, in order to verify the appropriateness of the spatial resolution. The attributes evaluated were phosphorus (P), potassium (K), organic matter (OM), base saturation (V%) and clay. Soil samples were collected in a 100 × 100 m georeferenced grid. Thinning was performed in order to create a grid with one sample every 2.07, 2.88, 3.75 and 7.20 ha. Geostatistical techniques, such as semivariogram and interpolation using kriging, were used to analyze the attributes at the different grid resolutions. This analysis was performed with the Vesper software package. The maps created by this method were compared using the kappa statistics. Additionally, correlation graphs were drawn by plotting the observed values against the estimated values using cross-validation. P, K and V%, a finer sampling resolution than the one using 1 sample ha-1 is required, while for OM and clay coarser resolutions of one sample every two and three hectares, respectively, may be acceptable.

Currently, Treatment Planning Systems (TPS) are essential software tools in radiotherapy.They simulate dose distributions delivered by the linear accelerator during patient treatment. Therefore, it is crucial to select a TPS with the necessary characteristics and ensure that the provided information accurately represents the actual performance of the linear accelerator.The Ethos Treatment Management (ETM) is a TPS that focuses on adaptive radiotherapy and is one of the systems available at the University Medical Center Mannheim. However,ETM provides a reduced range of options for developing a plan on a TPS. Consequently, to enhance the performance of the system and the workflow around Quality Assurance(QA), the implementation of a complementary TPS was considered.The objective of this dissertation is to evaluate Eclipse as a complementary tool for ETM,combining dosimetric analysis and workflow evaluation to comprehensively assess Eclipse in the context of adaptive radiotherapy. Comparative validation will be conducted between Eclipse, ETM, measurement data, and a secondary dose calculation engine, utilizing dose simulations such as three-dimensional dose distributions. To enhance the robustness of the analysis, various phantoms were utilized, and QA fields and patient plans were used to map the adaptive treatment plans. In addition to the dosimetric analysis, the treatment planning workflow was examined to identify where Eclipse should be integrated. This includes evaluating its role in treatment planning, quality assurance, offline review, and adaptive planning verification.Considering both dosimetric accuracy and workflow efficiency, Eclipse can be considered a good complement to ETM, but it still requires fine-tuning before implementation.

The nonparametric estimation of probability density functions has been widely studied in recent decades, with emphasis on the kernel estimator method. The kernel estimator depends fundamentally on two parameters: the kernel, denoted by K, and bandwidth, represented by h. However, the choice of bandwidth is particularly relevant to the performance of the estimator and will therefore be the main aspect of our approach. In the literature, different methods for bandwidth selection stand out, including the plug-in method, originally proposed by Woodroofe, and the cross-validation method, developed by Rudemo and Bowman. In this dissertation, we will focus on the cross-validation method and a variant of this method, called bootstrap aggregation or bagging cross-validation (Bagging). This variant introduced by Hall and Robinson presents small modifications with the aim of improving the choice of the bandwidth parameter and, consequently, the estimation performance. Initially, definitions and fundamental properties of nonparametric estimation are presented, with emphasis on the kernel estimator and the asymptotically optimal choice of the bandwidth. Then, the cross-validation method and the Bagging method are addressed, as well as the binned technique, used to improve the computational efficiency in the implementation of the analyzed methods. Subsequently, a simulation study is carried out in which the different methods of bandwidth selection are compared, allowing the effectiveness of the proposed approaches to be evaluated. The results indicate that, in most of the cases analyzed, the Bagging method does not present significant advantages over the cross-validation method. Finally, a practical example of the application of the methods discussed is presented, using a set of observations corresponding to the logarithmic returns of the shares of the companies META, Johnson & Johnson and Walmart, belonging to the S&P500 index. It should be noted that the objective of this example is not to evaluate the performance of the bandwidth selection methods, but rather to illustrate their application in estimating the probability density.

O entendimento associado à continuidade espacial da umidade do solo é imprescindível para compreensão e predição de fenômenos relacionados aos processos hidrológicos. A metodologia geoestatística tem sido empregada muitas vezes, para estudos desta natureza. Neste contexto, o semivariograma é utilizado para modelar a continuidade espacial de uma variável para, seu posterior mapeamento. O objetivo no presente estudo foi modelar a continuidade espacial da umidade do solo em uma bacia hidrográfica experimental na região da Serra da Mantiqueira, Minas Gerais, e posteriormente o mapeamento da umidade do solo ao longo do tempo. Os modelos de semivariograma exponencial, esférico e gaussiano, foram ajustados por Mínimos Quadrados Ordinários, Mínimos Quadrados Ponderados e Máxima Verossimilhança, testando sua aderência pelo grau de dependência espacial e validação cruzada. O modelo exponencial apresentou melhor ajuste em 59% dos casos. O grau de dependência espacial médio foi de 88%, conferindo forte grau de dependência à estrutura de continuidade espacial. O mapeamento da umidade do solo mostrou comportamento fortemente associado ao uso do solo e condições topográficas.

O conhecimento da estrutura de continuidade espacial dos atributos fisico-hídricos de solos é uma importante ferramenta para o manejo solo em sub-bacias hidrográficas. No entanto, o mapeamento produzido não pode apresentar-se enviesado, com tendências, como acontece com aqueles puramente geométricos. Desta forma, neste trabalho, objetivou-se avaliar modelos de semivariogramas, bem como, métodos de ajuste, para volume total de poros (VTP), condutividade hidráulica do solo saturado (k o), porosidade drenável (m), umidade volumétrica na capacidade de campo (qcc), umidade volumétrica no ponto de murcha permanente (qpmp) e capacidade total de armazenamento de água (CTA), em uma sub-bacia hidrográfica na cabeceira do Rio Grande, na Serra da Mantiqueira. Para isto, foram feitas amostragens em 198 pontos na camada de 0-0,15m em grids de 300m x 300m, 60m x 60m e 20m x 20m. Foram ajustados os modelos de semivariogramas esférico, exponencial e gaussiano ao semivariograma experimental, pelos métodos dos mínimos quadrados ponderados (MQP) e máxima verossimilhança (MV). A análise variográfica mostrou que todos os atributos estudados apresentaram-se estruturados espacialmente. A maioria dos atributos apresentou melhor ajuste pela metodologia dos MQP, exceção feita aos atributos porosidade drenável e qpmp. Não houve predominância de nenhum modelo específico de semivariogramas para os atributos avaliados.

A estabilidade da estrutura fatorial de uma escala de clima organizacional com 66 itens foi investigada. A amostra de 61.349 respondentes foi dividida aleatoriamente em duas partes, a primeira para identificação da estrutura fatorial, a segunda para verificação da sua replicabilidade. O critério adotado para identificar o número de fatores resultou na extração de sete fatores. Para obter uma estrutura fatorial satisfatória 23 itens foram eliminados. Uma segunda análise fatorial dos 43 itens restantes indicou sete fatores explicando 63,4% da variância. Uma análise fatorial de segunda ordem revelou um fator geral explicando 55,5% da variância. Para verificar a estabilidade da estrutura fatorial, os mesmos procedimentos e critérios foram empregados na segunda amostra. Os resultados indicam uma grande estabilidade da estrutura fatorial hierárquica da escala de clima organizacional, com sete fatores de primeira ordem e um fator geral de segunda ordem.

The problem of unpaid bank debts is becoming increasingly important in developed countries. Many empirical works are being published in an attempt to find a model capable of determining as accurately as possible whether an individual requesting a loan will be able to pay it back. This paper analyses the predicting capability of one non-parametric and two parametric models. As regards the former, the often-overlooked problem of overlearning is also tackled using the cross-validation technique. Furthermore, a three-level grading of loan applications is proposed depending on their likely performance: grant, refuse, or doubtful hence subject to manual consideration by bank staff.

Diferentes equações antropométricas têm sido desenvolvidas e validadas para uso em populações distintas, a partir de modelos multicompartimentais. A absortometria radiológica de dupla energia (DEXA) é uma alternativa multicompartimental de avaliação da composição corporal, ainda pouco utilizada no Brasil para validação e desenvolvimento de equações antropométricas, sobretudo para predição da massa muscular (MM). Assim, o objetivo deste estudo foi validar equações antropométricas para estimativa da MM a partir da DEXA, em universitários brasileiros do sexo masculino. Para tanto, 131 adultos entre 18 e 36 anos (73,9 ± 9,7kg; 177,6 ± 6,4cm; MM = 32,1 ± 3,6kg) foram avaliados por meio da DEXA e de medidas antropométricas (massa corporal, estatura, circunferências e espessura de dobras cutâneas), e analisados mediante utilização de quatro equações preditivas da MM. Foram utilizadas as seguintes análises: estatística descritiva, procedimentos de validação cruzada e análise de concordância (CCI e Bland e Altman). A equação 3 [MM (kg) = E.(0,00744.CBrC² + 0,00088.CCxC² + 0,00441.CPantC²) + 2,4.S - 0,048.Id + R + 7,8] de Lee et al. (Am J Clin Nutr 2000;72:796-803) apresentou validade concorrente, para a avaliação da MM (t = 1,13; r = 0,83; EPE = 2,08; diferença média [d] = 0,21). Além desta, a equação 4, dos mesmos autores [MM (kg) = 0,244.MC + 7,8.E + 6,6.S - 0,098.Id + R - 3,3], com baixos valores de EPE (2,20), erro constante (- 0,72), erro total (2,72) e d (- 0,77) e boas concordâncias (moderada a alta) foi sugerida para utilização na amostra estudada. Novos estudos de validação são sugeridos em amostras diferentes, mediante o uso de DEXA como método de referência. Da mesma forma, sugere-se maior utilização de equações antropométricas para avaliação da MM, sobretudo para o monitoramento das alterações na massa muscular em relação aos processos de crescimento, desenvolvimento e envelhecimento e na avaliação do treinamento físico e esportivo.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência do método ssGBLUP quanto à seleção e à associação genômica ampla, com atribuição de pesos a marcadores genéticos e uso de informações de genótipos e fenótipos, com ou sem informações de pedigree, com diferentes coeficientes de herdabilidade. A população estudada foi obtida por simulação de dados com 8.150 animais, 5.850 dos quais eram genotipados. Utilizou-se o método ssGBLUP para a análise dos dados, com duas matrizes de relacionamento - com ou sem informações de pedigree -, e pesos para os marcadores genéticos obtidos em cada iteração. O aumento do coeficiente de herdabilidade melhorou os resultados de seleção e associação genômica. O melhor desempenho quanto à habilidade preditiva foi obtido quando não se utilizaram informações de pedigree. O tipo de matriz de relacionamento utilizada não influenciou a identificação de regiões associadas a características de interesse. O método ssGBLUP é eficiente tanto para a seleção quanto para a identificação de regiões associadas às características estudadas.