Analyzing Multiple Outcomes: Is it Really Worth the use of Multivariate Linear Regression?

In health related research it is common to have multiple outcomes of interest in a single study. These outcomes are often analysed separately, ignoring the correlation between them. One would expect that a multivariate approach would be a more efficient alternative to individual analyses of each outcome. Surprisingly, this is not always the case. In this article we discuss different settings of linear models and compare the multivariate and univariate approaches. We show that for linear regression models, the estimates of the regression parameters associated with covariates that are shared across the outcomes are the same for the multivariate and univariate models while for outcome-specific covariates the multivariate model performs better in terms of efficiency.

Comparing the performance of geostatistical models with additional information from covariates for sewage plume characterization

In this work, kriging with covariates is used to model and map the spatial distribution of salinity measurements gathered by an autonomous underwater vehicle in a sea outfall monitoring campaign aiming to distinguish the effluent plume from the receiving waters and characterize its spatial variability in the vicinity of the discharge. Four different geostatistical linear models for salinity were assumed, where the distance to diffuser, the west-east positioning, and the south-north positioning were used as covariates. Sample variograms were fitted by the Mat`ern models using weighted least squares and maximum likelihood estimation methods as a way to detect eventual discrepancies. Typically, the maximum likelihood method estimated very low ranges which have limited the kriging process. So, at least for these data sets, weighted least squares showed to be the most appropriate estimation method for variogram fitting. The kriged maps show clearly the spatial variation of salinity, and it is possible to identify the effluent plume in the area studied. The results obtained show some guidelines for sewage monitoring if a geostatistical analysis of the data is in mind. It is important to treat properly the existence of anomalous values and to adopt a sampling strategy that includes transects parallel and perpendicular to the effluent dispersion.

Effects of home environment and center-based child care quality on children’s

This study examined the joint effects of home environment and center-based child care quality on children’s language, communication, and early literacy development, while also considering prior developmental level. Participants were 95 children (46 boys), assessed as toddlers (mean age = 26.33 months;Time 1) and preschoolers (mean age = 68.71 months; Time 2) and their families. At both times, children attended center-based child care classrooms in the metropolitan area of Porto, Portugal. Results from hierarchical linear models indicated that home environment and preschool quality, but not center-based toddler child care quality, were associated with children’s language and literacy outcomes at Time 2. Moreover, the quality of preschool classrooms moderated the association between home environment quality and children’s language and early literacy skills – but not communication skills – at Time 2, suggesting the positive cumulative effects of home environment and preschool quality. Findings further support the existence of a detrimental effect of low preschool quality on children’s language and early literacy outcomes: positive associations among home environment quality and children’s developmental outcomes were found to reduce substantially when children attended low-quality preschool classrooms.

Osteoporotic hip fractures: Bisphosphonates sales and observed turning point in trend. A population-based retrospective study

The aim is to examine the temporal trends of hip fracture incidence in Portugal by sex and age groups, and explore the relation with anti-osteoporotic medication. From the National Hospital Discharge Database, we selected from 1st January 2000 to 31st December 2008, 77,083 hospital admissions (77.4% women) caused by osteoporotic hip fractures (low energy, patients over 49 years-age), with diagnosis codes 820.x of ICD 9-CM. The 2001 Portuguese population was used as standard to calculate direct age-standardized incidence rates (ASIR) (100,000 inhabitants). Generalized additive and linear models were used to evaluate and quantify temporal trends of age specific rates (AR), by sex. We identified 2003 as a turning point in the trend of ASIR of hip fractures in women. After 2003, the ASIR in women decreased on average by 10.3 cases/100,000 inhabitants, 95% CI (− 15.7 to − 4.8), per 100,000 anti-osteoporotic medication packages sold. For women aged 65–69 and 75–79 we identified the same turning point. However, for women aged over 80, the year 2004 marked a change in the trend, from an increase to a decrease. Among the population aged 70–74 a linear decrease of incidence rate (95% CI) was observed in both sexes, higher for women: − 28.0% (− 36.2 to − 19.5) change vs − 18.8%, (− 32.6 to − 2.3). The abrupt turning point in the trend of ASIR of hip fractures in women is compatible with an intervention, such as a medication. The trends were different according to gender and age group, but compatible with the pattern of bisphosphonates sales.

Modelação e reforço de vigas de betão armado com laminados de fibra de carbono

Com o atual estado da construção em Portugal, a reabilitação urbana é uma realidade. Com muitos dos edifícios a necessitarem de reforço, procurou-se abordar o comportamento real das estruturas, indo além da típica análise linear elástica. Desta forma, pretendeu-se aumentar o conhecimento acerca da modelação numérica não-linear de estruturas de betão armado, expondo modelos de cálculo relativamente simples e de fácil compreensão, com o objetivo de servir de base a uma avaliação da capacidade de carga de um elemento estrutural. O modelo de cálculo foi validado com recurso ao trabalho experimental de Bresler e Scordelis (1963). Analisou-se o comportamento até à rotura de três vigas ensaiadas à flexão. Posteriormente, foi realizado um estudo paramétrico de algumas propriedades do betão com vista à discussão do melhor de ajuste. Em seguida, já no campo do reforço estrutural, simulou-se numericamente vigas reforçadas com CFRP, com recurso à técnica EBR e NSM. Comparam-se os resultados numéricos com os ensaios experimentais de Cruz et al. (2011a). Avaliou-se ainda o desempenho de soluções alternativas com variações na área e comprimento dos laminados. Para finalizar, foi desenvolvida uma campanha experimental com diferentes áreas de reforço. Conceberam-se e executaram-se três vigas de betão armado sobre as quais se instalaram laminados de CFRP. Os resultados experimentais são apresentados e discutidos à luz dos resultados do respetivo modelo numérico. No cômputo geral, o presente trabalho permitiu aferir a validade de modelos não-lineares na previsão do comportamento efetivo das estruturas até à rotura. Assinala-se a concordância em vários resultados experimentais analisados. Ficaram também patentes os principais fenómenos ligados ao reforço de vigas com CFRP, focados nos respetivos modelos de cálculo e nos resultados experimentais apresentados.

Multiple Linear Regression and Artificial Neural Networks to Predict Time and Efficiency of Soil Vapor Extraction

The prediction of the time and the efficiency of the remediation of contaminated soils using soil vapor extraction remain a difficult challenge to the scientific community and consultants. This work reports the development of multiple linear regression and artificial neural network models to predict the remediation time and efficiency of soil vapor extractions performed in soils contaminated separately with benzene, toluene, ethylbenzene, xylene, trichloroethylene, and perchloroethylene. The results demonstrated that the artificial neural network approach presents better performances when compared with multiple linear regression models. The artificial neural network model allowed an accurate prediction of remediation time and efficiency based on only soil and pollutants characteristics, and consequently allowing a simple and quick previous evaluation of the process viability.

Aplicação de um modelo de programação linear inteira mista (PLIM) na expansão da rede de distribuição de energia elétrica em Angola

Em Angola, apenas cerca de 30% da população tem acesso à energia elétrica, nível que decresce para valores inferiores a 10% em zonas rurais mais remotas. Este problema é agravado pelo facto de, na maioria dos casos, as infraestruturas existentes se encontrarem danificadas ou não acompanharem o desenvolvimento da região. Em particular na capital angolana, Luanda que, sendo a menor província de Angola, é a que regista atualmente a maior densidade populacional. Com uma população de cerca de 5 milhões de habitantes, não só há frequentemente problemas relacionados com a falha do fornecimento de energia elétrica como há ainda uma percentagem considerável de municípios onde a rede elétrica ainda nem sequer chegou. O governo de Angola, no seu esforço de crescimento e aproveitamento das suas enormes potencialidades, definiu o setor energético como um dos fatores críticos para o desenvolvimento sustentável do país, tendo assumido que este é um dos eixos prioritários até 2016. Existem objetivos claros quanto à reabilitação e expansão das infraestruturas do setor elétrico, aumentando a capacidade instalada do país e criando uma rede nacional adequada, com o intuito não só de melhorar a qualidade e fiabilidade da rede já existente como de a aumentar. Este trabalho de dissertação consistiu no levantamento de dados reais relativamente à rede de distribuição de energia elétrica de Luanda, na análise e planeamento do que é mais premente fazer relativamente à sua expansão, na escolha dos locais onde é viável localizar novas subestações, na modelação adequada do problema real e na proposta de uma solução ótima para a expansão da rede existente. Depois de analisados diferentes modelos matemáticos aplicados ao problema de expansão de redes de distribuição de energia elétrica encontrados na literatura, optou-se por um modelo de programação linear inteira mista (PLIM) que se mostrou adequado. Desenvolvido o modelo do problema, o mesmo foi resolvido por recurso a software de otimização Analytic Solver e CPLEX. Como forma de validação dos resultados obtidos, foi implementada a solução de rede no simulador PowerWorld 8.0 OPF, software este que permite a simulação da operação do sistema de trânsito de potências.

Kalman tracking linear predictor for vowel intelligibility enhancement on european portuguese HMM based speech synthesis

The recent developments on Hidden Markov Models (HMM) based speech synthesis showed that this is a promising technology fully capable of competing with other established techniques. However some issues still lack a solution. Several authors report an over-smoothing phenomenon on both time and frequencies which decreases naturalness and sometimes intelligibility. In this work we present a new vowel intelligibility enhancement algorithm that uses a discrete Kalman filter (DKF) for tracking frame based parameters. The inter-frame correlations are modelled by an autoregressive structure which provides an underlying time frame dependency and can improve time-frequency resolution. The system’s performance has been evaluated using objective and subjective tests and the proposed methodology has led to improved results.