Dados históricos de precipitação máxima são utilizados para realizar previsões de chuvas extremas, cujo conhecimento é de grande importância na elaboração de projetos agrícolas e de engenharia hidráulica. A distribuição generalizada de valores extremos (GEV) tem sido aplicada com freqüência nesses tipos de estudos, porém, algumas dificuldades na obtenção de estimativas confiáveis sobre alguma medida dos dados têm ocorrido devido ao fato de que, na maioria das situações, tem-se uma quantidade escassa de dados. Uma alternativa para obter melhorias na qualidade das estimativas seria utilizar informações dos especialistas de determinada área em estudo. Sendo assim, objetiva-se neste trabalho analisar a aplicação da Inferência Bayesiana com uma distribuição a priori baseada em quantis extremos, que facilite a incorporação dos conhecimentos fornecidos por especialistas, para obter as estimativas de precipitação máxima para os tempos de retorno de 10 e 20 anos e seus respectivos limites superiores de 95%, para o período anual e para os meses da estação chuvosa em Jaboticabal (SP). A técnica Monte Carlo, via Cadeias de Markov (MCMC), foi empregada para inferência a posteriori de cada parâmetro. A metodologia Bayesiana apresentou resultados mais acurados e precisos, tanto na estimação dos parâmetros da distribuição GEV, como na obtenção dos valores de precipitação máxima provável para a região de Jaboticabal, apresentando-se como uma boa alternativa na incorporação de conhecimentos a priori no estudo de dados extremos.

Historical maximum rainfall data are used to forecast extreme rainfall, which is important to elaborate agricultural and hydraulic engineering projects. Generalized Extreme Value Distribution (GEV) has been applied in such type of studies. Since those values are extracted from the upper (or lower) tail of the original distribution, a scarce amount of data is obtained in most cases, which may be a problem acquiring reliable estimates about some measure of interest. An alternative to overcome this potential problem would be the use of information available from experts in the area. Therefore, this paper intended to analyze the application of the Bayesian Inference using a priori distribution based on extreme quantiles, which facilitates the incorporation of the information supplied by the experts in order to determine the punctual and the 95% upper limit estimates of the probable maximum precipitation for return periods of 10 and 20 years, yearly and monthly in Jaboticabal, São Paulo State, Brazil. Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods were used to a posterior inference of each parameter. Bayesian inference yielded more suitable and accurate results in the estimation of the parameters of the GEV distribution as well as in the determination of the values of the probable maximum precipitation estimates for Jaboticabal. It turned out as an interesting way of incorporating prior knowledge to the study of extreme data.

Vários tipos de resíduos têm sido propostos para modelos de sobrevivência, sendo os mais adequados resultado dos resíduos generalizados de Cox e Snell (1968). O objetivo com este trabalho é avaliar a adequacidade de modelos por meio de gráficos de diagnósticos gerados a partir dos resíduos generalizados de Cox-Snell. Para ilustrar a teoria, foram feitas três aplicações. A primeira aplicação visou a ilustrar a lógica existente entre a plotagem dos resíduos ordenados de três distribuições, normal (0,1), logística (0,1) e valor extremo (0,1) versus as estatísticas de ordem esperadas desses resíduos de acordo com as distribuições assumidas. Para a segunda aplicação, foram utilizados dados de tempo de vida de isolantes, obtidos em Nelson (1990). A partir da verificação por meio dos gráficos de diagnósticos utilizando-se os resíduos generalizados de Cox-Snell, encontrou-se que o modelo apropriado para o tempo de vida dos isolantes era o log-normal. Para a terceira aplicação, foram analisados dados censurados referentes ao tempo de vida de pacientes, obtidos em Collett (1994). Avaliou-se a adequacidade de vários modelos por meio dos resíduos de Cox-Snell adaptados para dados de sobrevivência. Pelos resultados constatou-se que o modelo Weibull foi o mais adequado.

Several kinds of residuals have been proposed for survival models, the most suitable for this purpose are Cox and Snell (1968) generalized residuals. The objective of this work was to evaluate the adequacy of models by graphical diagnostics using Cox-Snell generalized residuals. To illustrate the theory three applications were considered. The first application sought to illustrate the heuristics by plotting ordered residuals from three distributions: normal (0,1), logistics (0,1) and extreme value (0,1), versus the expected order statistics of these residuals in consonance with the assumed distributions. The second application consisted of lifetime data of electric insulating, obtained by Nelson (1990). Starting from graphical diagnostics using Cox-Snell generalized residuals, it was found that the model appropriate for lifetime of electric insulating was log-normal. The third application referred to censored data of lifetime of patients, obtained by Collett (1994). The adequacy of several models was evaluated by Cox-Snell generalized residuals adapted for survival data. The results show that Weibull model was the most appropriate.

Apesar da grande quantidade de pesquisas e trabalhos publicados sobre o tempo de vida na área da entomologia, não é comum encontrar algum que tenha utilizado as técnicas de Análise de Sobrevivência. Com este trabalho, objetivou-se avaliar a possibilidade de aplicar mecanismos de censura em dados entomológicos e estudar a viabilidade da aplicação do teste log-rank. Foram utilizados dados reais entomológicos sem censura de machos e fêmeas da Ceraeochrysa cubana e, a partir deles, montou-se uma sub-rotina em SAS®, na qual, por meio de simulação, introduziram-se as censuras aleatória e do tipo I, aplicando, assim, o teste log-rank para comparação das curvas resultantes e para diferentes porcentagens de censura. Utilizando os dados reais e os gerados por simulação, foi detectado que, com um aumento da presença de censura, a precisão do teste log-rank foi diminuindo.

In spite of the great amount of research and works published about the lifetime in the area of entomology, it is not common to find some which had utilized techniques of Survival Analysis. This work has the objectives to evaluate the possibility of applying censoring mechanisms in the entomological data and to study the viability of the application of log-rank test. Real entomological data without censoring of males and females of Ceraeochrysa cubana were utilized. By means of simulation a sub-routine was set up in SAS® in which, the random and type I censoring were introduced. Applying the log-rank test for comparing the resulting curves, this for different percentage of censure. Utilizing the real and simulation the data, it was detected with an increase of censoring presence, the accuracy of the log-rank test has been decreasing.