A interiorização dos casos confirmados de COVID-19 no estado de Pernambuco trouxe preocupação a população. Sendo assim analisou-se os dados oficiais disponibilizados pelos boletins diários das secretarias municipais de saúde dos municípios, no período de 23/04/2020 a 25/06/2020, coletados semanalmente e objetivou-se ajustar diferentes modelos não lineares na análise de  casos / 10 mil habitantes de COVID - 19 nos municípios pernambucanos de Lajedo, Bom Conselho e Garanhuns, além de verificar o ponto de inflexão da doença, o período que informa sobre a diminuição da evolução dos casos.  Para comparação entre os modelos empregaram-se o coeficiente de determinação ajustado, desvio médio absoluto e critério de informação de Akaike. A verificação dos pressupostos dos resíduos foi realizada por meio dos testes de Shapiro-Wilk para a normalidade, de Durbin-Watson para a independência e o de Breush-Pagan para a homocedasticidade, os pressupostos foram atendidos. Os melhores ajustes foram o Von Bertalanffy para os municípios de Garanhuns e Bom Conselho e o Gompertz para o município de Lajedo, apesar de superestimarem o número de casos no limite assintótico. No cálculo da taxa de crescimento absoluto (TCA) verificou-se que os pontos de inflexões de todos os modelos ocorreram dentro do período de 64 dias após o início da pandemia. Todavia, não é possível realizar previsões seguras de quando os números de casos confirmados minimizarão por razão de estar-se em um estágio inicial da interiorização. No entanto, esses resultados podem ser importantes no controle da propagação, norteando as autoridades e a população aos cuidados de prevenção

The objective was the genetic selection of cassava (Manihot esculenta crantz) to formation of groups. Initially, 23 quantitative variables from 28 genotypes were used. After principal-components analysis, this number was reduced to 7 variables (stalk diameter, number of maniva-seed per plant, root length, root diameter, leaf water potential in the morning, leaf water potential in the midday and produtivity of aerial part. A cluster analysis using Chebyshev distance and Mcquitty connection methods were used to generate a dendrogram whose validation was based from cophenetic coefficient of 0.8. Two groups composed of 24 and 4 cassava genotypes were formed. These were indicated in the dendrogram using Ratkowsky, McClain and KL indexes. The second group formed by the tussuma, Caititi, Poti Branca and mulatinha genotypes showed higher frequency of the variables that describe an upper part of cassava. This information is important for the creation of database for rustic species and their improvement.

A Zona da Mata Pernambucana se destaca por oferecer solos ricos para a plantação da cana-de-açúcar, devido sua grande importância social, econômica e ambiental para o país. A alta representatividade da cana-de-açúcar no valor da produção comparada aos demais produtos das lavouras temporárias, corroboram para a importância econômica na microrregião. Dispondo de dados provenientes do site da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), a presente pesquisa teve como objetivo, analisar se houve diferença significativa quanto à produção de cana-de-açúcar, em toneladas/ha, entre os períodos de 1990-2003 e 2004-2017, na microrregião de Vitória de Santo Antão/PE, Brasil. Para a análise, foi necessário que se avaliasse, de forma independente, os dois períodos. Assim, utilizou-se o software estatístico IBM SPSS STATISTICS 23, a fim de avaliar a normalidade dos dados através do teste de Shapiro-Wilk, o qual indicou que os dados não seguem normalidade ao nível de significância de 0,05. Em conseguinte, foi aplicado o teste de Mann-Whitney, por ser um teste não paramétrico e considerar a independência dos anos. Os resultados obtidos pelo teste, com significância exata de 0,94 indicaram que não há uma diferença significativa entre os períodos, ou seja, a microrregião mantém uma produção média de 326,54 toneladas de cana-de-açúcar a cada período, o que torna viável a permanência do cultivo de cana-de-açúcar para a mesma.

Com o objetivo avaliar se o período (seco- chuvoso) interfere no valor nutricional e selecionar o melhor modelo que descrever os valores dos gases acumulados em dez genótipos de amendoim forrageiro (Arachis pintoi): 13251, 15121, 15598, 30333, 31135, 31496, 31534, 31828, cv. Itabela e cv. RIO em duas épocas (período seco e período chuvoso). O delineamento experimental utilizado foi o de blocos ao acaso, com dez tratamentos (genótipos) e três repetições. Avaliou-se: a produção de matéria seca kg ha-1; os teores de proteína bruta, fibra em detergente neutro, fibra em detergente ácido, proteína insolúvel em detergente ácido e produção acumuladas de gases ajustadas aos modelos: Gompertz, Logístico, Brody, Von Bertalanffy e o Logístico Bicompartimental. A qualidade de ajuste dos modelos foi medida por meio do quadrado médio do resíduo , critério de informação de Akaike , critério de informação Bayesiano  e coeficiente de determinação ajustado . A análise multivariada utilizada foi a análise de agrupamentos com coeficiente de correlação cofenética e o índice de Rand para verificar a qualidade do ajuste e a quantidade de grupos. No período de maior precipitação pluviométrica os genótipos 15121, 15598, 30333 e 31496 foram considerados os de melhor produtividade e de valor nutricional. Já no período de menor precipitação, os genótipos 31828 e Itabela se destacaram como os melhores genótipos. O melhor modelo ajustado para ambos os genótipos foi o modelo Logístico Bicomportamental, por apresentar menor AIC e BIC.

The Corruption is a global problem, causing the public coffers to worsen, but it also damages social and quality aspects of the population. Analyzing this scenario, the NGO - Transparency International, since 1995, annually discloses the Corruption Perception Index (IPC), the main global indicator of corruption. In this sense, this research sought, by means of a quantitative and exploratory analysis, to verify indicators of the 12 (twelve) countries of South America: Human Development Index (HDI), GDP per in habitant, Literacy rate, Gini Index, Index Gini's Index of Quality and Access to Health Services (QASS), life expectancy and economic freedom index and compare them with the IPC data for 2019, in order to calculate Pearson's correlation; subsequently, the cluster analysis was performed, with the variables that showed significant correlation. For this, the following multivariate statistical techniques were used: Euclidean distance, to generate a distance matrix between countries, and the Average Hierarchical Agglomerate method to obtain the dendogram. The results indicated the formation of three groups with different characteristics in relation to corruption. Therefore, it can be said that the analyzed indicators can influence data on corruption in South America.