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We propose in this paper a general class of nonlinear beta regression models with measurement errors. The motivation for proposing this model arose from a real problem we shall discuss here. The application concerns a usual oil refinery process where the main covariate is the concentration of a typically measured in error reagent and the response is a catalyst’s percentage of crystallinity involved in the process. Such data have been modeled by nonlinear beta and simplex regression models. Here we propose a nonlinear beta model with the possibility of the chemical reagent concentration being measured with error. The model parameters are estimated by different methods. We perform Monte Carlo simulations aiming to evaluate the performance of point and interval estimators of the model parameters. Both results of simulations and the application favors the method of estimation by maximum pseudo-likelihood approximation.

Background: Statistical models for analysis of correlated count data are important for answering epidemiological questions that involve taking individual count measurements repeatedly over time through the use of longitudinal studies. Conventional regression models for this type of data are inadequate, leading to improper conclusions and inference. An important application of longitudinal studies in Public Health is the evaluation and monitoring of patients with infectious diseases, such as HIV/AIDS, to determine their health status, to verify the treatment effects, and to make prognosis concerning the evolution of the disease, including interdependencies of clinical manifestations. The purpose of this article is to characterize different statistical strategies for analysis of longitudinal count data, emphasizing how to choose the most suitable model for the data and how to interpret the results. Methods:We illustrate their applicability by evaluating the effect of associated factors on lymphocyte CD4+T cell count in HIV seropositive patients in Salvador/Bahia - Brazil. We describe Poisson and Negative Binomial models using multilevel (ML) approach and generalized estimations equations (GEE) for analysis of longitudinal count data. Results: It is worth noting that the interpretation of the results from ML and GEE differs and they should not be compared directly. Conclusion: We believe that the statistical methodology for analysis of longitudinal studies with correlated count data can be useful to address several important questions in public health, particularly by helping to monitor patients and checking the effectiveness of treatments.

Com objetivo de determinar a diversidade de fungos micorrízicos arbusculares (FMA) em cultivo de mandioca, sob dois métodos de preparo do solo, na presença e na ausência de adubação, foi realizado um experimento na Fazenda Bomba, município de Cândido Sales, Bahia, em delineamento em blocos casualizados, com cinco repetições, em parcelas subdivididas. Nas parcelas foram alocados os métodos de preparo do solo, manual e mecanizado e nas subparcelas, os níveis de adubação, sem e com. O plantio foi realizado em novembro de 2016 e as coletas de solo e de raízes realizadas em setembro de 2017. Feita a contagem e identificação das espécies de FMA, foi determinada a riqueza de espécies, o índice de diversidade Shannon–Wiener, o índice de dominância de Simpson, a taxa de colonização radicular, além da análise química do solo. Os dados foram submetidos à análise de variância e as médias comparadas pelo Teste F, a 5% de probabilidade. Utilizou-se ainda a análise de correlação de Spearman e a Análise de Correlação Canônica. As espécies de FMA de maior incidência foram Glomus sp1, Acaulospora mellea e Glomus macrocarpum. Em presença de adubação foi observado maior número de esporos de Acaulospora mellea, maior número total de esporos e maior colonização radicular. As espécies de FMA variaram com os diferentes teores de elementos químicos no solo.

Este trabalho sobre a ludicidade no processo de ensino e aprendizagem justifica-se pela relevância da reflexão acerca do uso de metodologias lúdicas no enfrentamento das dificuldades históricas, referente à aprendizagem de matemática. O objetivo deste artigo é apresentar um Estudo de Caso que envolve a aprendizagem dos conteúdos matemáticos, dos estudantes do ensino médio do Colégio Estadual de Matina-BA. Em uma abordagem quali-quantitativa, a investigação estabeleceu uma comparação entre as metodologias tradicionais e lúdicas e analisou estatisticamente os resultados dessas estratégias no processo de ensino aprendizagem, desvelando o grau de facilidade ou dificuldade em cada atividade. Para tanto, o aporte teórico sob a ótica de Saviani foi eleito como possibilidade de diálogo crítico-reflexivo com outros autores da área. Os resultados da comparação utilizando o teste t pareado mostraram que existe uma melhora no aprendizado após os jogos lúdicos para o ensino da Matemática. Além disso, percebeu-se, através do teste de Kruskal-Wallis, que há diferença entre os postos dos acertos em relação às turmas, ao nível de 10% de significância. Esse estudo revelou que o uso de metodologias lúdicas torna o ensino da Matemática mais eficiente e eficaz e a aprendizagem mais significativa e prazerosa. Contudo, para além da ludicidade, a reflexão sobre práticas educativas inovadoras se faz necessária, pois em uma sociedade de classes é fundamental garantir que os estudantes se apropriem do saber historicamente construído a fim de se instrumentalizar a classe trabalhadora para a sua emancipação social.