Banca de DEFESA: NATIELE DE ALMEIDA GONZAGA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: NATIELE DE ALMEIDA GONZAGA
DATA: 30/04/2025
HORA: 13:00
LOCAL: On Line
TÍTULO:

Análise da secagem de grãos de milho por modelos não lineares: uma abordagem frequentista e bayesiana

PALAVRAS-CHAVES:

Secagem de grãos, modelos não lineares. inferência bayesiana. pontos influentes.

PÁGINAS: 112
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Probabilidade e Estatística
SUBÁREA: Estatística
ESPECIALIDADE: Regressão e Correlação
RESUMO:

A análise da cinética de secagem de grãos é amplamente adotada em estudos aplicados, pela sua relevância como etapa fundamental para garantir a qualidade dos grãos e reduzir perdas pós-colheita. Modelos matemáticos são empregados para descrever a cinética de secagem, que representam a perda de umidade ao longo do tempo. Nesta tese, foram realizados dois ensaios com o objetivo de analisar a secagem de grãos de milho, com foco especial em estimativas dos parâmetros envolvidos, a partir tanto de métodos frequentistas quanto bayesianos, bem como analisar detalhadamente pontos influentes nas curvas de secagem. No primeiro ensaio, o estudo propôs a utilização de três modelos de regressão não linear para descrever a secagem de grãos de milho, com base em dados experimentais coletados em condições controladas. A estimação dos parâmetros dos modelos foi realizada por meio da abordagem bayesiana, que permite incorporar informações prévias. Para isso, foram adotadas distribuições a priori baseadas no princípio da máxima entropia, com o objetivo de representar o conhecimento prévio disponível. A obtenção das distribuições a posteriori dos parâmetros foi realizada por meio do método de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC), que viabiliza a realização de inferências mesmo em situações de alta complexidade computacional. No segundo ensaio, adotou-se a abordagem frequentista para a estimação dos parâmetros de cinco modelos de secagem. Além disso, foi conduzida uma análise detalhada com o objetivo de identificar os pontos influentes nas curvas de decrescimento ajustadas por cada modelo, propondo uma abordagem para identificação e interpretação de pontos influentes em curvas de decrescimento associadas à secagem, como ponto de inflexão, ponto de máxima aceleração, desaceleração assintótica e foi proposto um novo ponto influente, o P₁. A identificação desses pontos foi realizada com base na análise das derivadas das funções ajustadas, permitindo captar mudanças relevantes na dinâmica da perda de umidade. Para isso, foram construídos intervalos de confiança por meio do método bootstrap. Os resultados obtidos dessa tese evidenciam que a aplicação de modelos não lineares, aliados a métodos estatísticos robustos, permite descrever com precisão o processo de secagem, além de oferecer subsídios relevantes para a tomada de decisões no controle e na otimização desse processo.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - ADRIELE APARECIDA PEREIRA - UNIFAL (Suplente)
Externo à Instituição - ALESSANDRA QUERINO DA SILVA - FUFGD (Membro)
Interno - EDILSON MARCELINO SILVA - UFRRJ (Membro)
Externo à Instituição - ELIAS SILVA DE MEDEIROS - FUFGD (Membro)
Presidente - JOEL AUGUSTO MUNIZ (Membro)
Interno - MARCELO ANGELO CIRILLO (Suplente)
Externo à Instituição - SILVIO DE CASTRO SILVEIRA - FEOL (Membro)