METABOLISMO HEPÁTICO, RENAL Y MUSCULAR A NIVEL BASAL EN DEPORTISTAS UNIVERSITARIOS DE FÚTBOL Y VOLEIBOL

El propósito del estudio fue establecer valores basales de parámetros bioquímicos a nivel hepático, renal y muscular en deportistas universitarios de fútbol y voleibol. Participaron 54 deportistas hombres, 33 futbolistas y 21 voleibolistas. Las muestras sanguíneas fueron tomadas en ayunas tras 48 horas de reposo. Las medidas antropométricas y la determinación del consumo máximo de oxígeno (VO2máx) se realizaron acorde a los lineamientos internacionales; para el VO2máx, fue empleado el test de Course Navette y para las variables bioquímicas se utilizaron kits comerciales. Se comprobaron los supuestos y se aplicó la prueba t de student para muestras independientes, teniendo en cuenta un nivel de significancia <0.05. Los resultados a nivel antropométrico, de condición física y perfil lipídico ubican a ambos grupos de deportistas dentro de los rangos considerados como normales. La creatina quinasa (CK), catalasa (CAT), glutámico pirúvica transaminasa (GPT) y el porcentaje de hemólisis fueron mayores en futbolistas con respecto a los voleibolistas, la capacidad antioxidante total, el factor de necrosis tumoral alfa (TNFα), la glutámico oxaloacético transaminasa (GOT) y la creatinina fueron mayores en los voleibolistas. Los datos muestran que, a pesar del constante entrenamiento, durante un reposo de 48 horas la función hepática, muscular y renal puede recuperarse

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Nos estudos de Ecologia freqüentemente é necessário estimar a densidade (D) de populações biológicas (animais ou plantas), definida como o número de elementos por unidade de área. Entre outros, a densidade é considerada como um parâmetro importante em pesquisas sobre a extinção da espécie e também para entidades governamentais que controlam a derrubada de árvores e caça e pesca de animais. Neste trabalho são apresentados estimadores da densidade populacional nos métodos amostrais linhas transectas e pontos transectos. A análise de dados obtidos por esses métodos de amostragem é ilustrada em dados de uma população com distribuição espacial uniforme, gerados via simulação e é apresentada uma comparação entre os estimadores sob os dois métodos.not availabl

Análise bayesiana de modelos de regressão para dados de proporções na presença de zeros e uns

Orientador: Víctor Hugo Lachos DávilaTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação CientíficaResumo: Dados no intervalo (0,1) geralmente representam proporções, taxas ou índices. Porém, é possível observar situações práticas onde as proporções sejam zero e/ou um, representando ausência ou presença total da característica de interesse. Nesses casos, os modelos que analisam o efeito de covariáveis, tais como a regressão beta, beta retangular e simplex não são convenientes. Com o intuito de abordar este tipo de situações, considera-se como alternativa aumentar os valores zero e/ou um ao suporte das distribuições previamente mencionadas. Nesta tese, são propostos modelos de regressão de efeitos mistos para dados de proporções aumentados de zeros e uns, os quais permitem analisar o efeito de covariáveis sobre a probabilidade de observar ausência ou presença total da característica de interesse, assim como avaliar modelos com respostas correlacionadas. A estimação dos parâmetros de interesse pode ser via máxima verossimilhança ou métodos Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC). Nesta tese, será adotado o enfoque Bayesiano, o qual apresenta algumas vantagens em relação à inferência clássica, pois não depende da teoria assintótica e os códigos são de fácil implementação, através de softwares como openBUGS e winBUGS. Baseados na distribuição marginal, é possível calcular critérios de seleção de modelos e medidas Bayesianas de divergência q, utilizadas para detectar observações discrepantesAbstract: Continuous data in the unit interval (0,1) represent, generally, proportions, rates or indices. However, zeros and/or ones values can be observed, representing absence or total presence of a carachteristic of interest. In that case, regression models that analyze the effect of covariates such as beta, beta rectangular or simplex are not appropiate. In order to deal with this type of situations, an alternative is to add the zero and/or one values to the support of these models. In this thesis and based on these models, we propose the mixed regression models for proportional data augmented by zero and one, which allow analyze the effect of covariates into the probabilities of observing absence or total presence of the interest characteristic, besides of being possivel to deal with correlated responses. Estimation of parameters can follow via maximum likelihood or through MCMC algorithms. We follow the Bayesian approach, which presents some advantages when it is compared with classical inference because it allows to estimate the parameters even in small size sample. In addition, in this approach, the implementation is straightforward and can be done using software as openBUGS or winBUGS. Based on the marginal likelihood it is possible to calculate selection model criteria as well as q-divergence measures used to detect outlier observationsDoutoradoEstatisticaDoutora em Estatístic

A Mixed-effect model for positive responses augmented by zeros

FAPESP - FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULOCAPES - COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DE PESSOAL E NÍVEL SUPERIORCNPQ - CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICOIn this research article, we propose a class of models for positive and zero responses by means of a zero-augmented mixed regression model. Under this class, we are particularly interested in studying positive responses whose distribution accommodates skewness. At the same time, responses can be zero, and therefore, we justify the use of a zero-augmented mixture model. We model the mean of the positive response in a logarithmic scale and the mixture probability in a logit scale, both as a function of fixed and random effects. Moreover, the random effects link the two random components through their joint distribution and incorporate within-subject correlation because of the repeated measurements and between-subject heterogeneity. A Markov chain Monte Carlo algorithm is tailored to obtain Bayesian posterior distributions of the unknown quantities of interest, and Bayesian case-deletion influence diagnostics based on the q-divergence measure is performed. We apply the proposed method to a dataset from a 24hour dietary recall study conducted in the city of SAo Paulo and present a simulation study to evaluate the performance of the proposed methods. Copyright (c) 2015John Wiley & Sons, Ltd.In this research article, we propose a class of models for positive and zero responses by means of a zero‐augmented mixed regression model. Under this class, we are particularly interested in studying positive responses whose distribution accommodates skewness. At the same time, responses can be zero, and therefore, we justify the use of a zero‐augmented mixture model. We model the mean of the positive response in a logarithmic scale and the mixture probability in a logit scale, both as a function of fixed and random effects. Moreover, the random effects link the two random components through their joint distribution and incorporate within‐subject correlation because of the repeated measurements and between‐subject heterogeneity. A Markov chain Monte Carlo algorithm is tailored to obtain Bayesian posterior distributions of the unknown quantities of interest, and Bayesian case‐deletion influence diagnostics based on the q‐divergence measure is performed. We apply the proposed method to a dataset from a 24hour dietary recall study conducted in the city of São Paulo and present a simulation study to evaluate the performance of the proposed methods.341017611778FAPESP - FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULOCAPES - COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DE PESSOAL E NÍVEL SUPERIORCNPQ - CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICOFAPESP - FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULOCAPES - COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DE PESSOAL E NÍVEL SUPERIORCNPQ - CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICOFAPESP [2014/02211-1, 14/02938-9]CNPq [305054/2011-2, 485117/2013-4, 473100/2009-6, 306029/2011]FAPESP [2011/10628-1, 2009/15831-0]2014/02211-1;14/02938-9; 2011/10628-1; 2009/15831-0sem informação305054/2011; 485117/2013-4; 473100/2009-6; 306029/201