Avaliação de métodos de estimação da variância em amostras complexas

A necessidade de conhecer uma população impulsiona um processo de recolha e análise de informação. Usualmente é muito difícil ou impossível estudar a totalidade da população, daí a importância do estudo com recurso a amostras. Conceber um estudo por amostragem é um processo complexo, desde antes da recolha dos dados até a fase de análise dos mesmos. Na maior parte dos estudos utilizam-se combinações de vários métodos probabilísticos de amostragem para seleção de uma amostra, que se pretende representativa da população, denominado delineamento de amostragem complexo. O conhecimento dos erros de amostragem é necessário à correta interpretação dos resultados de inquéritos e à avaliação dos seus planos de amostragem. Em amostras complexas, têm sido usadas aproximações ajustadas à natureza complexa do plano da amostra para a estimação da variância, sendo as mais utilizadas: o método de linearização Taylor e as técnicas de reamostragem e replicação. O principal objetivo deste trabalho é avaliar o desempenho dos estimadores usuais da variância em amostras complexas. Inspirado num conjunto de dados reais foram geradas três populações com características distintas, das quais foram sorteadas amostras com diferentes delineamentos de amostragem, na expectativa de obter alguma indicação sobre em que situações se deve optar por cada um dos estimadores da variância. Com base nos resultados obtidos, podemos concluir que o desempenho dos estimadores da variância da média amostral de Taylor, Jacknife e Bootstrap varia com o tipo de delineamento e população. De um modo geral, o estimador de Bootstrap é o menos preciso e em delineamentos estratificados os estimadores de Taylor e Jackknife fornecem os mesmos resultados; Evaluation of variance estimation methods in complex samples ABSTRACT: The need to know a population drives a process of collecting and analyzing information. Usually is to hard or even impossible to study the whole population, hence the importance of sampling. Framing a study by sampling is a complex process, from before the data collection until the data analysis. Many studies have used combinations of various probabilistic sampling methods for selecting a representative sample of the population, calling it complex sampling design. Knowledge of sampling errors is essential for correct interpretation of the survey results and evaluation of the sampling plans. In complex samples to estimate the variance has been approaches adjusted to the complex nature of the sample plane. The most common are: the linearization method of Taylor and techniques of resampling and replication. The main objective of this study is to evaluate the performance of usual estimators of the variance in complex samples. Inspired on real data we will generate three populations with distinct characteristics. From this populations will be drawn samples using different sampling designs. In the end we intend to get some lights about in which situations we should opt for each one of the variance estimators. Our results show that the performance of the variance estimators of sample mean Taylor, Jacknife and Bootstrap varies with the design and population. In general, the Bootstrap estimator is less precise and in stratified design Taylor and Jackknife estimators provide the same results.

Modelos estocásticos de crescimento individual e desenvolvimento de software de estimação e previsão

Os modelos de crescimento individual são geralmente adaptações de modelos de crescimento de populações. Inicialmente estes modelos eram apenas determinísticos, isto é, não incorporavam as flutuações aleatórias do ambiente. Com o desenvolvimento da teoria do cálculo estocástico podemos adicionar um termo estocástico, que representa a aleatoriedade ambiental que influencia o processo em estudo. Actualmente, o estudo do crescimento individual em ambiente aleatório é cada vez mais importante, não apenas pela vertente financeira, mas também devido às suas aplicações nas áreas da saúde e da pecuária, entre outras. Problemas como o ajustamento de modelos de crescimento individual, estimação de parâmetros e previsão de tamanhos futuros são tratados neste trabalho. São apresentadas novas aplicações do modelo estocástico monomolecular generalizado e um novo software de aplicação deste e de outros modelos. ABSTRACT: Individual growth models are usually adaptations of growth population models. Initially these models were only deterministic, that is, they did not incorporate the random fluctuations of the environment. With the development of the theory of stochastic calculus, we can add a stochastic term that represents the random environmental influences in the process under study. Currently, the study of individual growth in a random environment is increasingly important, not only by the financial scope but also because of its applications in health care and livestock production, among others. Problems such as adjustment of an individual growth model, estimation of parameters and prediction of future sizes are treated in this work. New applications of the generalized stochastic monomolecular model and a new software applied to this and other models are presented.

Método LNEC para avaliação e classificação da qualidade acústica de edifícios habitacionais: ferramenta de estimação de custos médios de transição entre classes acústicas

O conforto acústico na habitação é essencial para permitir um repouso tranquilo e regenerativo. Este conforto é obtido principalmente pela redução do ruído e aumento do isolamento sonoro dos elementos de compartimentação. Para a qualificação deste conforto é necessário efetuar uma análise global do edifício, onde são considerados os fatores internos e externos à habitação, ou seja, considerando a acústica da envolvente (Vizinhança), do edifício (Edifício) e da fração (Habitação). Para este efeito foi produzido o “Método LNEC para avaliação e classificação da qualidade acústica de edifícios habitacionais”, o qual permite fazer uma avaliação global do conforto acústico na habitação. Este método inovador em Portugal origina uma Classe Acústica LNEC que permite representar com razoável fiabilidade o conforto acústico realmente sentido e a qualidade acústica da habitação. Este método pode ser aplicado a edifícios novos e a edifícios a reabilitar. De modo a permitir uma estimação dos custos médios necessários para transitar entre determinadas classes (e alcançar respetivo conforto acústico) é necessário possuir uma ferramenta de cálculo apropriada. Deste modo apresenta-se nesta comunicação uma ferramenta para estimar os custos de transição entre classes acústicas. Esta metodologia permite fazer escolhas mais fundamentadas nos processos de obtenção de determinado conforto acústico. Abstract The acoustic comfort in dwellings is essential to a peaceful and regenerative sleep. The achievement of this comfort is primarily obtained by reducing noise and increasing sound insulation of separating elements. To classify this comfort is necessary to conduct a comprehensive analysis of the habitation. This global analysis assesses the internal and external factors of the habitation, evaluating the acoustics of the environment (Vicinity), of the building (Building) and of the dwelling place (Lodging). Recently in Portugal was developed the “LNEC method for evaluation and acoustic quality classification of residential buildings” that allows an overall evaluation of the acoustic comfort in dwellings, resulting also in a “LNEC Acoustic Class” that portrays the real acoustic comfort sensed. Since this method can be applied to evaluate the acoustic comfort of new and of restored buildings, it is necessary a tool that gives an estimation of the needed investment to upgrade to a specific “LNEC Acoustic Class” (and achieve the respective acoustic comfort). In this communication is presented a tool that allows the estimation of that upgrade costs.

Áquila Earthquake (2009): influence of seismic source model and structure to modeling the strong ground motions

O sismo, ocorrido em 6 de Abril de 2009 (Mw 6,3) junto à cidade de Áquila (Itália), provocou uma grande destruição. Uma das consequências deste evento foi o impacto na opinião pública em torno da capacidade científica para a estimação da perigosidade sísmica e a necessidade de criação de sistemas de alerta sísmico. A determinação dos mecanismos de fonte sísmica de eventos sísmicos ocorridos e registados permite melhores caracterizações dos movimentos sísmicos para uma determinada área de estudo e consequentemente melhores cenários de risco. Se a região em estudo possuir propriedades físicas específicas e muito distintas de local para local, capazes de provocar alterações locais dos movimentos sísmicos (efeitos de sítio), torna-se imperativo uma caracterização bem definida do meio de propagação das ondas sísmicas de forma a poder sintetizar informação capaz de contribuir para a boa estimação da perigosidade sísmica. No âmbito deste trabalho pretende-se estudar a influência do mecanismo de fonte sísmica e da estrutura na modelação de movimentos sísmicos no caso de Áquila. A metodologia adoptada consiste na determinação da distribuição de deslizamentos sobre o plano de falha e utilização desta informação na modelação de sismogramas sintéticos (com recurso ao algoritmo E3D). Será igualmente estabelecida uma comparação de resultados considerando-se um meio com e sem bacia e considerando-se uma fonte pontual e uma fonte extensa.