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.

Multiple linear and principal component regressions for modelling ecotoxicity bioassay response

The ecotoxicological response of the living organisms in an aquatic system depends on the physical, chemical and bacteriological variables, as well as the interactions between them. An important challenge to scientists is to understand the interaction and behaviour of factors involved in a multidimensional process such as the ecotoxicological response.With this aim, multiple linear regression (MLR) and principal component regression were applied to the ecotoxicity bioassay response of Chlorella vulgaris and Vibrio fischeri in water collected at seven sites of Leça river during five monitoring campaigns (February, May, June, August and September of 2006). The river water characterization included the analysis of 22 physicochemical and 3 microbiological parameters. The model that best fitted the data was MLR, which shows: (i) a negative correlation with dissolved organic carbon, zinc and manganese, and a positive one with turbidity and arsenic, regarding C. vulgaris toxic response; (ii) a negative correlation with conductivity and turbidity and a positive one with phosphorus, hardness, iron, mercury, arsenic and faecal coliforms, concerning V. fischeri toxic response. This integrated assessment may allow the evaluation of the effect of future pollution abatement measures over the water quality of Leça River.

Milk intake is inversely related to body mass index and body fat in girls

Dairy foods comprise a range of products with varying nutritional content. The intake of dairy products (DPs) has been shown to have beneficial effects on body weight and body fat. This study aimed to examine the independent association between DP intake, body mass index (BMI), and percentage body fat (%BF) in adolescents. A cross-sectional, school-based study was conducted with 1,001 adolescents (418 boys), ages 15–18 years, from the Azorean Archipelago, Portugal. Anthropometric measurements were recorded (weight and height), and %BF was assessed using bioelectric impedance analysis. Adolescent food intake was measured using a self-administered, semiquantitative food frequency questionnaire. Data were analyzed separately for girls and boys, and separate multiple linear regression analysis was used to estimate the association between total DP, milk, yogurt, and cheese intake, BMI, and %BF, adjusting for potential confounders. For boys and girls, respectively, total DP consumption was 2.6 ± 1.9 and 2.9 ± 2.5 servings/day (P = 0.004), while milk consumption was 1.7 ± 1.4 and 2.0 ± 1.7 servings/day (P = 0.001), yogurt consumption was 0.5 ± 0.6 and 0.4 ± 0.7 servings/day (P = 0.247), and cheese consumption was 0.4 ± 0.6 and 0.5 ± 0.8 servings/day (P = 0.081). After adjusting for age, birth weight, energy intake, protein, total fat, sugar, dietary fiber, total calcium intake, low-energy reporters, parental education, pubertal stage, and physical activity, only milk intake was negatively associated with BMI and %BF in girls (respectively, girls: β = −0.167, P = 0.013; boys: β = −0.019, P = 0.824 and girls: β = −0.143, P = 0.030; boys: β = −0.051, P = 0.548). Conclusion: We found an inverse association between milk intake and both BMI and %BF only in girls.

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.

Quantification of endocrine disruptors and pesticides in water by gas chromatography–tandem mass spectrometry. Method validation using weighted linear regression schemes

Amulti-residue methodology based on a solid phase extraction followed by gas chromatography–tandem mass spectrometry was developed for trace analysis of 32 compounds in water matrices, including estrogens and several pesticides from different chemical families, some of them with endocrine disrupting properties. Matrix standard calibration solutions were prepared by adding known amounts of the analytes to a residue-free sample to compensate matrix-induced chromatographic response enhancement observed for certain pesticides. Validation was done mainly according to the International Conference on Harmonisation recommendations, as well as some European and American validation guidelines with specifications for pesticides analysis and/or GC–MS methodology. As the assumption of homoscedasticity was not met for analytical data, weighted least squares linear regression procedure was applied as a simple and effective way to counteract the greater influence of the greater concentrations on the fitted regression line, improving accuracy at the lower end of the calibration curve. The method was considered validated for 31 compounds after consistent evaluation of the key analytical parameters: specificity, linearity, limit of detection and quantification, range, precision, accuracy, extraction efficiency, stability and robustness.

Analysis and Visualisation of Crowd-sourced Tourism Data

C3S2E '16 Proceedings of the Ninth International C* Conference on Computer Science & Software Engineering

Optimization of the Ion Source-Mass Spectrometry Parameters in Non-Steroidal Anti-Inflammatory and Analgesic Pharmaceuticals Analysis by a Design of Experiments Approach

The flow rates of drying and nebulizing gas, heat block and desolvation line temperatures and interface voltage are potential electrospray ionization parameters as they may enhance sensitivity of the mass spectrometer. The conditions that give higher sensitivity of 13 pharmaceuticals were explored. First, Plackett-Burman design was implemented to screen significant factors, and it was concluded that interface voltage and nebulizing gas flow were the only factors that influence the intensity signal for all pharmaceuticals. This fractionated factorial design was projected to set a full 2(2) factorial design with center points. The lack-of-fit test proved to be significant. Then, a central composite face-centered design was conducted. Finally, a stepwise multiple linear regression and subsequently an optimization problem solving were carried out. Two main drug clusters were found concerning the signal intensities of all runs of the augmented factorial design. p-Aminophenol, salicylic acid, and nimesulide constitute one cluster as a result of showing much higher sensitivity than the remaining drugs. The other cluster is more homogeneous with some sub-clusters comprising one pharmaceutical and its respective metabolite. It was observed that instrumental signal increased when both significant factors increased with maximum signal occurring when both codified factors are set at level +1. It was also found that, for most of the pharmaceuticals, interface voltage influences the intensity of the instrument more than the nebulizing gas flowrate. The only exceptions refer to nimesulide where the relative importance of the factors is reversed and still salicylic acid where both factors equally influence the instrumental signal. Graphical Abstract ᅟ.

Mass spectrometry parameters optimization for the 46 multiclass pesticides determination in strawberries with gas chromatography ion-trap tandem mass spectrometry

Multiclass analysis method was optimized in order to analyze pesticides traces by gas chromatography with ion-trap and tandem mass spectrometry (GC-MS/MS). The influence of some analytical parameters on pesticide signal response was explored. Five ion trap mass spectrometry (IT-MS) operating parameters, including isolation time (IT), excitation voltage (EV), excitation time (ET),maximum excitation energy or “q” value (q), and isolationmass window (IMW) were numerically tested in order to maximize the instrument analytical signal response. For this, multiple linear regression was used in data analysis to evaluate the influence of the five parameters on the analytical response in the ion trap mass spectrometer and to predict its response. The assessment of the five parameters based on the regression equations substantially increased the sensitivity of IT-MS/MS in the MS/MS mode. The results obtained show that for most of the pesticides, these parameters have a strong influence on both signal response and detection limit.Using the optimized method, a multiclass pesticide analysis was performed for 46 pesticides in a strawberry matrix. Levels higher than the limit established for strawberries by the European Union were found in some samples.

Modelo de avaliação de risco de crédito - rating - uma abordagem

Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto Superior de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do Grau de Mestre em Auditoria, sob a orientação de Mestre Adalmiro Álvaro Malheiro de Castro Andrade Pereira

A estruturação dos determinantes relevantes no processo de decisão do investimento direto estrangeiro em Portugal e em Espanha

Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Contabilidade e Finanças, sob orientação do Dr. Luís Pereira Gomes

Cultura organizacional e desempenho: o impacto da cultura organizacional no desempenho financeiro

Esta dissertação visa o estudo da influência da cultura organizacional no desempenho financeiro das organizações. Nesse contexto, procuramos analisar qual a cultura predominante das organizações, de forma a estabelecer posteriormente uma relação entre a cultura e o desempenho das empresas. Para isso a metodologia seguida foi a realização de um inquérito por questionário a empresas da região Douro de Portugal no sentido de obter, através de uma adaptação ao instrumento desenvolvido por Cameron e Quinn (2006), a cultura predominante da empresa, os indicadores financeiros necessários ao nosso estudo assim como, uma caracterização da amostra recolhida. Para análise e tratamento dos dados recolhidos através do inquérito por questionário foi utilizada a ferramenta estatística SPSS que nos permitiu retirar ilações sobre as características da amostra, assim como sobre a relação existente entre cultura organizacional e desempenho financeiro, esta relação foi avaliada através de testes de correlação e regressão linear múltipla. Os resultados sugerem que as variáveis culturais, cultura adocrática, mercado e hierárquica e o número de colaboradores explicam em cerca de 20% o resultado líquido ajustado. Também se verificou um efeito positivo da cultura adocrática e de mercado, embora o efeito da cultura de mercado seja mais forte que o da adocrática, e o efeito negativo da cultura hierárquica, ainda que estes resultados não sejam estatisticamente significativos. Não existem evidências que os tipos de cultura analisados (adocrática, de mercado e hierárquica) estão significativamente associados ao desempenho financeiro, avaliado pelos resultados líquidos ajustados, das empresas analisadas, quer pelos testes de correlação quer pelos resultados da estimação do modelo de regressão linear múltipla.

O papel das agências de rating e a dívida pública portuguesa

Durante as últimas décadas observou-se o crescimento da importância das avaliações fornecidas pelas agências de rating, sendo este um fator decisivo na tomada de decisão dos investidores. Também os emitentes de dívida são largamente afetados pelas alterações das classificações atribuídas por estas agências. Esta investigação pretende, por um lado, compreender se estas agências têm poder para conseguirem influenciar a evolução da dívida pública e qual o seu papel no mercado financeiro. Por outro, pretende compreender quais os fatores determinantes da dívida pública portuguesa, bem como a realização de uma análise por percentis com o objetivo de lhe atribuir um rating. Para a análise dos fatores que poderão influenciar a dívida pública, a metodologia utilizada é uma regressão linear múltipla estimada através do Método dos Mínimos Quadrados (Ordinary Least Squares – OLS), em que num cenário inicial era composta por onze variáveis independentes, sendo a dívida pública a variável dependente, para um período compreendido entre 1996 e 2013. Foram realizados vários testes ao modelo inicial, com o objetivo de encontrar um modelo que fosse o mais explicativo possível. Conseguimos ainda identificar uma relação inversa entre o rating atribuído por estas agências e a evolução da dívida pública, no sentido em que para períodos em que o rating desce, o crescimento da dívida é mais acentuado. Não nos foi, no entanto, possível atribuir um rating à dívida pública através de uma análise de percentis.

Relação entre qualidade da quditoria e manipulação de resultados

A presente dissertação tem como objetivo analisar se existe relação entre a manipulação de resultados e a qualidade da auditoria, baseado no estudo do comportamento de determinados “accruals” nas empresas portuguesas não cotadas. Nos diversos estudos existentes sobre o tema “Relação da Qualidade da Auditoria e Manipulação de Resultados”, surgem abordados muitos aspetos, nomeadamente no que respeita às motivações, às formas de manipulação e métodos de deteção que se verifica no campo da auditoria e, este trabalho, pretende abordar se o processo da auditoria é, ou não, eficaz na deteção destas práticas efetuadas pelos gestores, pois isso influencia a confiança naqueles que utilizam a informação financeira. Desta forma, o trabalho pretende basear-se nestas abordagens e complementar visões e conclusões. Neste âmbito, surgem perspetivas e informações que alertam para comportamentos de risco, assim como a sua origem, ou seja, as motivações que provocam esta prática, tanto por parte dos gestores como dos administradores. É nesta perspetiva que este trabalho se enquadra, numa sociedade contemporânea que continuadamente dá exemplos reais e concretos destas práticas. Um ponto é comum, que é o facto de a manipulação dos resultados surgir principalmente pelo motivo dos interesses e motivações por parte dos gestores em conseguirem benefícios. Na tese são abordados os incentivos que levam à manipulação no contexto português, que parecem estar relacionados com o contexto económico e fiscal, onde é desenvolvida a atividade dos agentes económicos. Outra abordagem importante no trabalho é a referência às principais metodologias de detenção da manipulação de resultados, nomeadamente os modelos baseados nos accruals e na distribuição de resultados. O modelo empírico deste estudo consiste numa regressão linear múltipla, com o objetivo de explicar a relação, entre a variável accruals discricionários e as variáveis Big4, a dimensão da empresa, o endividamento, o volume de negócios e a rendibilidade. Para complementar este estudo a análise empírica incidiu sobre 4723 empresas portuguesas não cotadas, a amostra usada foi baseada na base de dados SABI, para um período de análise entre 2011 a 2013. Os resultados encontrados sugerem que existe relação entre a qualidade da auditoria e a manipulação dos resultados concluindo que as empresas auditadas pelas Big4 apresentam accruals discricionários inferiores às restantes empresas.

Elaboração e estruturação de um modelo de rating interno

Temos vindo a assistir nos últimos anos a uma evolução no que respeita à avaliação do risco de crédito. As constantes alterações de regulamentação bancária, que resultam dos Acordos de Basileia, têm vindo a impor novas normas que condicionam a quantidade e a qualidade do risco de crédito que as Instituições de Crédito podem assumir nos seus balanços. É de grande importância as Instituições de Crédito avaliarem o risco de crédito, as garantias e o custo de capital, pois têm um impacto direto na sua gestão nomeadamente quanto à afetação de recursos e proteção contra perdas. Desta forma, pretende-se com o presente trabalho elaborar e estruturar um modelo de rating interno através de técnicas estatísticas, assim como identificar as variáveis estatisticamente relevantes no modelo considerado. Foi delineada uma metodologia de investigação mista, considerando na primeira parte do trabalho uma pesquisa qualitativa e na segunda parte uma abordagem quantitativa. Através da análise documental, fez-se uma abordagem dos conceitos teóricos e da regulamentação que serve de base ao presente trabalho. No estudo de caso, o modelo de rating interno foi desenvolvido utilizando a técnica estatística designada de regressão linear múltipla. A amostra considerada foi obtida através da base de dados SABI e é constituída por cem empresas solventes, situadas na zona de Paredes, num horizonte temporal de 2011-2013. A nossa análise baseou-se em três cenários, correspondendo cada cenário aos dados de cada ano (2011, 2012 e 2013). Para validar os pressupostos do modelo foram efetuados testes estatísticos de Durbin Watson e o teste de significância - F (ANOVA). Por fim, para obtermos a classificação de rating de cada variável foi aplicada a técnica dos percentis. Pela análise dos três cenários considerados, verificou-se que o cenário dois foi o que obteve maior coeficiente de determinação. Verificou-se ainda que as variáveis independentes, rácio de liquidez geral, grau de cobertura do ativo total pelo fundo de maneio e rácio de endividamento global são estatisticamente relevantes.

Proposta de metodologia usando regressões lineares no cálculo dos efeitos vibratórios do rebentamento de explosivos

Este trabalho apresenta o estudo das leis de propagação das velocidades de vibração resultantes do uso de explosivo em diferentes maciços. Foram efectuados estudos para três tipos de maciços diferentes, granito, quartzito e calcário. Efectuaram-se campanhas de monitorização e registo dos dados em cada uma das situações. Caracterizando e utilizando duas leis de propagação de velocidades no maciço, a de Johnson e Langefors, calculou-se as suas variáveis por método estatístico de regressões lineares múltiplas. Com a obtenção das variáveis fizeram-se estudos de previsão dos valores de vibração a obter utilizando a carga explosiva aplicada nos desmontes. Através dos valores de vibração obtidos em cada pega de fogo para cada tipo de maciço comparou-se quais das duas leis apresentam o valor de velocidade de vibração menor desviado do real. Conforme ficou verificado neste estudo, a equação de Langefors garante uma mais-valia da sua aplicação na previsão das velocidades de vibração pois joga favoravelmente a nível da segurança assim como apresenta um menor desvio face à equação de Johnson quando comparada com o valor real de vibração obtido. Com isto o método de utilização de regressões lineares múltiplas como cálculo dos efeitos vibratórios é extremamente vantajoso a nível de prevenção de danos e cálculo de velocidades de vibração inferiores ao imposto pela Norma.