http://hdl.handle.net/10183/26438 2026-11-12T18:29:18Z 2026-11-12T18:29:18Z Silva, Eduardo Filipe Avila http://hdl.handle.net/10183/309013 2026-07-08T11:04:25Z 2025-01-01T00:00:00Z

Detecção de padrões anormais de herança genética em testes de paternidade por meio de redes bayesianas orientadas a objetos Silva, Eduardo Filipe Avila A análise de resultados de testes de paternidade é baseada na premissa de que a maior parte das incompatibilidades observadas entre o perfil genético do filho e seus pais possui uma origem paterna. Além disso, um grande número dessas inconsistências é tratado como resultado de um evento mutacional, suposição esta considerada durante a etapa de avaliação estatística dos resultados. Estudos recentes baseados em genotipagem de alta densidade do DNA sugerem que a dissomia uniparental (DUP) possui uma frequência de ocorrência mais alta do que originalmente suposto. Assim, a probabilidade de ocorrência de DUP deve ser considerada quando da avaliação das razões de verossimilhança utilizadas na avaliação das hipóteses de paternidade, especialmente nos casos de incompatibilidade das alterações alélicas com o modelo de mutação stepwise dos microssatélites. Este trabalho propõe um arcabouço probabilístico para a avaliação de resultados de testes genéticos de trios de paternidade baseado em Redes Bayesianas Orientadas a Objetos (OOBN) Este modelo considera simultaneamente a possibilidade de determinados padrões anormais de herança genética, como mutações e DUP. Uma OOBN foi desenhada para esta tarefa utilizando o software GeNIe Academic e uma ferramenta computacional foi programada na linguagem python, empregando o pacote pmgpy como backend. Três milhões de casos de paternidade simulados foram avaliados, incluindo todos os tipos de padrões de herança genética considerados. Estes casos foram empregados para avaliar a capacidade da rede proposta em identificar e distinguir eventos de mutação e DUP. O método proposto pondera as hipóteses concorrentes de paternidade através de um LR, incluindo o tratamento estatístico das hipóteses de mutação e DUP. Para casos de DUP, marcadores localizados em um único cromossomo resultam em um único valor para o Índice de Paternidade (PI), evitando estimativas erradas das chances de paternidade. O modelo fornece ainda um LR adicional, que permite decidir entre as hipóteses de ocorrência de DUP ou outro padrão de transmissão genética. Todos os três diferentes tipos de DUP estão incluídos na rede, e sua probabilidade de ocorrência é fornecida, dada a evidência genética. Por fim, a ferramenta computacional desenvolvida pode ser utilizada no processamento de grandes bases de dados, permitindo a escalabilidade do processo nas etapas de análise e inclusão da evidência genética. O modelo proposto fornece um método útil na avaliação de parentesco biológico quando discrepâncias são observadas nos dados. Os resultados são não viesados quanto à origem paterna destas incompatibilidades.; Current methods of analysis in paternity testing are often based on the assumption that most incompatibilities observed between the child and the parents genetic profiles has a paternal origin. In addition, a large number of inconsistencies are commonly treated as a result of mutational events, and this premise is considered during the evaluation of the statistical result. Recent high-density genotype data suggest that uniparental disomy (UPD) has a higher frequency of occurrence than previously believed. Therefore, the possibility of UPD must be considered when likelihood ratios (LR) for paternity hypotheses are calculated, especially in cases where mutation events are incompatible with stepwise STR mutation models. This work proposes a statistical framework for the evaluation of paternity trio results based on Object-Oriented Bayesian Networks (OOBN) models, simultaneously considering the possibility of abnormal inheritance patterns such as mutational events and UPD. An OOBN was designed for this task using the software GeNIe Academic. A computational tool was then programmed using the python language, using pmgpy package as backend. Three million simulated paternity trios evidence, comprising all inheritance patterns modeled by the network, where used to test the model and evaluate its capacity to identify and distinguish mutation and UPD events. The proposed method can successfully assess LR values for paternity hypotheses, including statistical treatment of mutation and UPD events. For UPD occurrences, STR markers located on a single chromosome account for a unique Paternity Index (PI) value, avoiding the underestimation of paternity probability resulting from multiple mutation events. The model provides LRs to estimate the probability of occurrence of mutation or UPD based on population frequencies and case-related genetic data. All three types of UPD are included in the model, and the probability of each is provided, given the evidence. Finally, the developed computational tool can be used to process large datasets, allowing scalability of evidence inclusion and evaluation process.The proposed model provides a useful method to evaluate genetic parentage testing data when discrepancies in observed evidence might be a result of atypical inheritance situations. The statistical results are unbiased towards the paternal origin of incompatibilities, and are particularly useful when results are not compatible with commonly adopted STR stepwise mutation models.

2025-01-01T00:00:00Z Dossa, Kpèdé Djidjoho Rodnel Jean-Patern http://hdl.handle.net/10183/303642 2026-04-18T11:05:36Z 2025-01-01T00:00:00Z

Previsão da inadimplência bancária nacional PJ com e sem macroeconomia : uma análise considerando a resolução 4966/21 Dossa, Kpèdé Djidjoho Rodnel Jean-Patern Este estudo avalia metodologias de previsão da taxa de inadimplência para o público Pessoa Jurídica no sistema bancário brasileiro, considerando as exigências prospectivas da IFRS 9 e da Resolução CMN nº 4.966/2021. Foram comparados os modelos SARIMA, SARIMAX e ARDL, com base em dados mensais da inadimplência e variáveis macroeconômicas (Selic, IPCA e Desemprego). Os resultados mostram que, apesar do SARIMAX com a Selic defasada ter melhor ajuste no treino, o SARIMA apresentou o melhor desempenho no teste, indicando maior capacidade de generalização. As regressões lineares dinâmicas tiveram desempenho inferior, sobretudo fora da amostra. Conclui-se que, no horizonte analisado (jan/2017 à dez/2022), modelos univariados são mais eficazes para a previsão da taxa de inadimplência PJ, enquanto a incorporação de variáveis macroeconômicas, embora relevante do ponto de vista normativo, não gerou ganhos preditivos consistentes.; This study evaluates methodologies for forecasting default rates for corporate clients in the brazilian banking system, considering the prospective requirements of IFRS 9 and CMN Resolution nº 4.966/2021. The SARIMA, SARIMAX, and ARDL were compared based on monthly default data and macroeconomic variables (Selic rate, IPCA and Unemployment). The results show that, although SARIMAX with lagged Selic had a better fit in training, SARIMA performed better in testing, indicating greater generalization capacity. Dynamic linear regressions performed worse, especially outside the sample. It is concluded that, in the analyzed horizon (Jan/2017 to Dec/2022), univariate models are more effective for forecasting the PJ default rate, while the incorporation of macroeconomic variables, although relevant from a normative point of view, did not generate consistent predictive gains.; Cette étude évalue des méthodologies de prévision du taux de défaut des entreprises (Personnes Juridiques) dans le système bancaire brésilien, en tenant compte des exigences prospectives de l’ IFRS 9 et de la Résolution CMN n° 4.966/2021. Les modèles SARIMA, SARIMAX et ARDL ont été comparés à partir de données mensuelles de taux de défaut et de variables macroéconomiques (taux d’intérêt de base, inflation et taux de chômage). Les résultats montrent que, bien que le modèle SARIMAX avec la Selic décalée ait présenté le meilleur ajustement pendant la phase d’entraînement, le modèle SARIMA a obtenu la meilleure performance en phase de test, indiquant une plus grande capacité de généralisation. Les régressions linéaires dynamiques ont présenté des performances inférieures, surtout hors échantillon. Il est conclu que, pour l’horizon analysé (janv./2017 à déc./2022), les modèles univariés sont plus efficaces pour la prévision du taux de défaut des entreprises, tandis que l’incorporation de variables macroéconomiques, bien que pertinente du point de vue normatif, n’a pas produit d’améliorations prédictives consistantes.

2025-01-01T00:00:00Z Dessimon, Yuri http://hdl.handle.net/10183/303631 2026-04-18T11:05:29Z 2025-01-01T00:00:00Z

Modelagem geoestatística de extremos de precipitação : comparação entre o estimador de máxima verossimilhança e redes neurais de grafo Dessimon, Yuri A predição de variáveis climáticas enfrenta desafios devido à complexidade e nãoestacionariedade dos fenômenos atmosféricos, limitações que frequentemente desafiam a geoestatística clássica. Este trabalho investiga o desempenho da NN-GLS, uma arquitetura híbrida que une a flexibilidade das redes neurais para modelar tendências não-lineares à estrutura de correlação espacial. O objetivo principal foi avaliar sua capacidade preditiva em comparação ao método do estimador de máxima verossimilhança (EMV). A metodologia utilizou dados meteorológicos reais e simulações de Monte Carlo. Os resultados indicaram que, em cenários estacionários e simples, o método EMV permanece superior e mais estável. A NN-GLS apresentou tendência de subestimar o erro aleatório dos dados. No entanto, a rede apresentou melhora nos resultados conforme a não linearidade das simulações aumenta.; The prediction of climatic variables faces challenges due to the complexity and nonstationarity of atmospheric phenomena, limitations that often defy classical geostatistics. This work investigates the performance of NN-GLS, a hybrid architecture that combines the flexibility of neural networks for modeling non-linear trends with spatial correlation structures. The main objective was to evaluate its predictive capacity compared to the Maximum Likelihood Estimator (MLE) method. The methodology employed real meteorological data and Monte Carlo simulations. The results indicated that, in simple and stationary scenarios, the MLE method remains superior and more stable. The NN-GLS showed a tendency to underestimate the random error of the data. However, the network demonstrated improved results as the non-linearity of the simulations increased.

2025-01-01T00:00:00Z Gonçalves, Tânia Cristina Bispo http://hdl.handle.net/10183/303627 2026-04-18T11:05:26Z 2025-01-01T00:00:00Z

Decomposição de taxas com o método de Das Gupta : conceitos e aplicações na avaliação dos determinantes sociais do diabetes mellitus na população adulta brasileira Gonçalves, Tânia Cristina Bispo Este estudo aplica o método de decomposição de Das Gupta para investigar a contribuição de determinantes sociais na variação das taxas de prevalência de diabetes mellitus na população adulta brasileira entre 2013 e 2019. Utilizando dados da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), foram estimadas taxas de prevalência específicas e padronizadas e, em seguida, aplicada a decomposição considerando os fatores idade, sexo, raça/cor, escolaridade e renda, organizados em estrutura de classificação cruzada, permitindo separar a diferença total entre efeitos estruturais e efeitos das taxas específicas. Os resultados evidenciaram que o envelhecimento populacional foi o principal responsável pelo aumento da prevalência de diabetes, contribuindo com a maior parte da variação observada em todos os cenários analisados. Fatores como escolaridade e renda atuaram no sentido oposto, reduzindo parte do crescimento esperado. A implementação computacional foi realizada em R, com códigos reproduzíveis incluídos nos apêndices. O estudo demonstra a utilidade de considerar múltiplos fatores simultaneamente para compreender suas influências e mostra que o método de Das Gupta é uma ferramenta confiável e aplicável à avaliação de desigualdades em saúde.; This study applies the Das Gupta decomposition method to investigate the contribution of social determinants to the variation in prevalence rates of diabetes mellitus in the Brazilian adult population between 2013 and 2019. Using data from the National Health Survey (PNS), specific and standardized prevalence rates were estimated, and then decomposition was applied considering the factors age, sex, race/color, education, and income, organized in a cross-classification structure, allowing the separation of the total difference between structural effects and the effects of specific rates. The results showed that population aging was the main driver of the increase in diabetes prevalence, contributing most of the variation observed in all scenarios analyzed. Factors such as education and income acted in the opposite direction, reducing part of the expected growth. The computational implementation was performed in R, with reproducible code included in the appendices. The study demonstrates the usefulness of considering multiple factors simultaneously to understand their influences and shows that the Das Gupta method is a reliable and applicable tool for evaluating health inequalities.

2025-01-01T00:00:00Z