1000 resultados para Modelo de regressão linear múltipla
Resumo:
This study aimed to model a equation for the demand of automobiles and light commercial vehicles, based on the data from February 2007 to July 2014, through a multiple regression analysis. The literature review consists of an information collection of the history of automotive industry, and it has contributed to the understanding of the current crisis that affects this market, which consequence was a large reduction in sales. The model developed was evaluated by a residual analysis and also was used an adhesion test - F test - with a significance level of 5%. In addition, a coefficient of determination (R2) of 0.8159 was determined, indicating that 81.59% of the demand for automobiles and light commercial vehicles can be explained by the regression variables: interest rate, unemployment rate, broad consumer price index (CPI), gross domestic product (GDP) and tax on industrialized products (IPI). Finally, other ten samples, from August 2014 to May 2015, were tested in the model in order to validate its forecasting quality. Finally, a Monte Carlo Simulation was run in order to obtain a distribution of probabilities of future demands. It was observed that the actual demand in the period after the sample was in the range that was most likely to occur, and that the GDP and the CPI are the variable that have the greatest influence on the developed model
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This study aimed to model a equation for the demand of automobiles and light commercial vehicles, based on the data from February 2007 to July 2014, through a multiple regression analysis. The literature review consists of an information collection of the history of automotive industry, and it has contributed to the understanding of the current crisis that affects this market, which consequence was a large reduction in sales. The model developed was evaluated by a residual analysis and also was used an adhesion test - F test - with a significance level of 5%. In addition, a coefficient of determination (R2) of 0.8159 was determined, indicating that 81.59% of the demand for automobiles and light commercial vehicles can be explained by the regression variables: interest rate, unemployment rate, broad consumer price index (CPI), gross domestic product (GDP) and tax on industrialized products (IPI). Finally, other ten samples, from August 2014 to May 2015, were tested in the model in order to validate its forecasting quality. Finally, a Monte Carlo Simulation was run in order to obtain a distribution of probabilities of future demands. It was observed that the actual demand in the period after the sample was in the range that was most likely to occur, and that the GDP and the CPI are the variable that have the greatest influence on the developed model
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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil, Reabilitação de Edifícios
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Este trabalho teve por objetivo estimar equações de regressão linear múltipla tendo, como variáveis explicativas, as demais características avaliadas em experimento de milho e, como variáveis principais, a diferença mínima significativa em percentagem da média (DMS%) e quadrado médio do erro (QMe), para peso de grãos. Com 610 experimentos conduzidos na Rede de Ensaios Nacionais de Competição de Cultivares de Milho, realizados entre 1986 e 1996 (522 experimentos) e em 1997 (88 experimentos), estimaram-se duas equações de regressão, com os 522 experimentos, validando estas pela análise de regressão simples entre os valores reais e os estimados pelas equações, com os 88 restantes, observando que, para a DMS% a equação não estimava o mesmo valor que a fórmula original e, para o QMe, a equação poderia ser utilizada na estimação. Com o teste de Lilliefors, verificou-se que os valores do QMe aderiam à distribuição normal padrão e foi construída uma tabela de classificação dos valores do QMe, baseada nos valores observados na análise da variância dos experimentos e nos estimados pela equação de regressão.
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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, Programa de Pós-Graduação em Agronegócios, 2016.
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Nesse artigo, tem-se o interesse em avaliar diferentes estratégias de estimação de parâmetros para um modelo de regressão linear múltipla. Para a estimação dos parâmetros do modelo foram utilizados dados de um ensaio clínico em que o interesse foi verificar se o ensaio mecânico da propriedade de força máxima (EM-FM) está associada com a massa femoral, com o diâmetro femoral e com o grupo experimental de ratas ovariectomizadas da raça Rattus norvegicus albinus, variedade Wistar. Para a estimação dos parâmetros do modelo serão comparadas três metodologias: a metodologia clássica, baseada no método dos mínimos quadrados; a metodologia Bayesiana, baseada no teorema de Bayes; e o método Bootstrap, baseado em processos de reamostragem.
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Existem diversas equações para predição do VO2máx a partir de variáveis dentro do teste ergométrico em vários ergômetros, no entanto equação semelhante utilizando os limiares ventilatórios na ergoespirometria em teste sub-máximo no cicloergômetro não está disponível. O objetivo do presente estudo foi avaliar a precisão de modelos de predição do VO2máx com base em indicadores de esforço sub-máximo. Neste sentido foram testados em protocolo incremental máximo no cicloergômetro 7.877 voluntários, sendo 4640 indivíduos do sexo feminino e 3147 do sexo masculino, todos saudáveis não atletas, com idades acima de 20 anos, divididos randomicamente em dois grupos: A de estimação e B de validação. A partir das variáveis independentes massa corporal (MC) em kg, carga de trabalho no limiar 2 (WL2) e freqüência cardíaca no limiar 2 (FCL2) foi possível construir um modelo de regressão linear múltipla para predição do VO2máx. Os resultados demonstram que em indivíduos saudáveis não atletas de ambos os sexos é possível predizer o VO2máx com um erro mínimo (EPE = 1,00%) a partir de indicadores submáximos obtidos em teste incremental. O caráter multidisciplinar do trabalho pôde ser caracterizado pelo emprego de técnicas que envolveram pneumologia, educação física, fisiologia e estatística
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The production of roof tiles in the state of Rio Grande do Norte accounts for around 60% of the total of ceramic pieces produced. There is a need for investment to improve quality and productivity, thereby promoting technological innovations. Accordingly, the aim of this study is to determine the effect of kaolin, potassium feldspar and quartz in two standard formulations, as well as the effect of sintering temperature on the technological properties of linear firing shrinkage, water absorption and bending rupture stress, by fitting the statistical model and using multiple linear regression to assess the relationship between technological properties and independent variables. The raw materials were characterized using the following techniques: X-ray fluorescence (XRF), X-ray diffraction (XRF), rational analysis (RA), differential thermal analysis (DTA) and granulometric analysis (GA). The test specimens were compacted by uniaxial pressure (25 MPa), dried in a stove at 110 ºC for 24 hours and sinterized at 850 ºC, 950 ºC and 1050 ºC and held isothermal for 30 minutes. The results obtained indicate that the addition of kaolin to two standard formulations (M and R) promoted a reduction in water absorption values and an increase in bending rupture stress values. The sintering temperatures for group M that resulted in the lowest linear firing shrinkage and water absorption values were 850 ºC and 950 ºC, respectively, and the highest bending rupture stress values were reached at a temperature of 950 ºC. In the case of group R, the sintering temperature that obtained the lowest water absorption and linear firing shrinkage values was 850 ºC, and the highest bending rupture stress values were attained at a temperature of 1050 ºC. This work explains the statistical approach used to fit the model that describes the relationship between the technological properties and percentage of kaolin, quartz and feldspar, as well as the models that enable predictions, provided that the lower and upper limits of the percentage of clay minerals, flux and quartz used in this study are respected. Statistica 6 software was used and results were obtained by stepwise forward regression
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O objetivo do presente estudo foi verificar os fatores determinantes do índice de massa corporal (IMC) de adolescentes matriculados nas escolas públicas de Piracicaba, São Paulo. A amostra foi constituída por 328 adolescentes de ambos os sexos, com idade mínima de dez anos. Verificou-se peso, estatura, maturação sexual, atividade física e consumo alimentar. Foi usado um modelo de regressão linear múltipla para verificar a associação entre as variáveis independentes e o IMC. Enquanto as meninas consideradas fisicamente ativas apresentaram maior média de IMC do que as insuficientemente ativas, a média do IMC dos meninos não apresentou diferença estatística quando comparada entre meninos ativos e insuficientemente ativos. A maturação sexual foi determinante do IMC, para ambos os sexos, reforçando a ideia de que é fundamental levar em consideração essa variável em estudos que avaliam o estado nutricional em adolescentes. Acredita-se que os métodos utilizados no presente estudo, os quais são normalmente utilizados em pesquisas semelhantes, apresentaram importantes limitações para avaliar a influência do nível de atividade física e do consumo alimentar sobre o IMC dos adolescentes. Dessa forma, ressalta-se a necessidade de aprimoramento desses métodos para adoção em futuros estudos.
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Esta investigação empírica tem como objetivo principal analisar o nível de divulgação de informação voluntária sobre o capital humano das empresas cotadas na Euronext Lisbon de 2008 a 2012, bem como identificar os seus fatores determinantes. Estudamos os relatórios anuais de contas consolidadas recorrendo à técnica de análise de conteúdo, numa amostra composta por 46 empresas. Para determinar o nível de divulgação de informação sobre o capital humano desenvolvemos um índice de divulgação (IDVCH), composto por 45 indicadores, baseado no estudo de Silva et al. (2012). Os dados recolhidos para a construção do índice foram codificados de forma binária: 0 para “não divulga” e 1 para “divulga”. Os resultados obtidos apontam para um nível médio de divulgação de informação sobre o capital humano de 0,46, verificando-se uma evolução positiva e estatisticamente significativa do IDVCH durante os cincos anos. Os setores de atividade que apresentam maiores índices de divulgação são o setor financeiro, o setor de telecomunicações e o setor público. Identificámos através da análise univariada e multivariada que os fatores que influenciam positivamente o nível de divulgação de informação sobre o capital humano são: a rendibilidade, a dimensão do conselho de administração, a dispersão geográfica dos colaboradores, e a integração da sociedade no índice PSI-20. Não se obteve significância estatística para se concluir sobre os resultados das variáveis independentes: a dimensão da organização, o endividamento, o tipo de auditor, o setor de atividade e a idade da organização. O modelo de regressão linear múltipla, (em que considerámos o IDVCH como variável dependente), é explicado na ordem dos 40% pelas variáveis independentes que analisámos. A originalidade desta dissertação incide no facto de tratarmos isoladamente a componente do capital humano, e de apurarmos quais os fatores que influenciam o seu nível de divulgação nas empresas cotadas em Portugal.
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OBJETIVO: Investigar associação entre alguns indicadores de nível socioeconômico e mortalidade de adultos por doenças cardiovasculares no Brasil. MÉTODOS: Foram analisados os óbitos de adultos (35 a 64 anos), ocorridos entre 1999 a 2001, por doenças cardiovasculares, e pelos subgrupos das doenças isquêmicas do coração e doenças cerebrovasculares-hipertensivas, obtidos no Sistema de Informação sobre Mortalidade. Foram selecionados para análise 98 municípios brasileiros, com melhor qualidade de informação. Para analisar a associação entre indicadores socioeconômicos e a mortalidade por doenças cardiovasculares, foi utilizada a regressão linear simples e múltipla. RESULTADOS: Na análise univariada, verificou-se associação negativa para a mortalidade por doenças cardiovasculares e o subgrupo das cerebrovasculares-hipertensivas com renda e escolaridade, e associação direta com taxa de pobreza e condições precárias de moradia. Quanto às doenças isquêmicas, houve associação inversa com taxa de pobreza e escolaridade, e direta com condições precárias de moradia. A escolaridade, após ajuste pelo modelo de regressão linear múltipla, permaneceu associada à mortalidade pela doença investigada e seus subgrupos. A cada ponto percentual de aumento na proporção de adultos com alta escolaridade, a taxa de mortalidade por doenças cardiovasculares diminui em 3,25 por 100.000 habitantes. CONCLUSÕES: A análise da mortalidade dos municípios mostrou que a associação entre doenças cardiovasculares e fatores socioeconômicos é inversa, destacando-se a escolaridade. É provável que melhor escolaridade possibilite melhores condições de vida e, conseqüentemente, impacto positivo na mortalidade precoce.
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Tese de Doutoramento em Ciências Económicas e Empresariais, especialidade em Desenvolvimento Regional.
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OBJETIVO: Analisar a epidemia de dengue em relação ao contexto socioeconômico segundo áreas geográficas. MÉTODOS: Foi realizado estudo ecológico no município do Rio de Janeiro (RJ), em áreas delimitadas como bairros, a partir de informações de casos de dengue notificados em residentes no município. Foi calculada a taxa de incidência média de dengue entre as semanas epidemiológicas: 48ª de 2001 a 20ª de 2002. A ocorrência de dengue foi correlacionada com variáveis socioeconômicas utilizando-se o coeficiente de correlação de Pearson. Utilizou-se o Índice de Moran global e local para avaliar a autocorrelação espacial da dengue e das variáveis correlacionadas significativamente com a doença. O modelo de regressão linear múltipla e o modelo espacial condicional auto-regressivo foram usados para analisar a relação entre dengue e contexto socioeconômico. RESULTADOS: Os bairros da zona oeste do município apresentaram elevadas taxas de incidência média de dengue. Apresentaram correlação significativa as variáveis: percentual de domicílios ligados à rede sanitária geral, domicílios com lavadora de roupas e densidade populacional por área urbana. O índice de autocorrelação espacial Moran revelou dependência espacial entre a dengue e variáveis selecionadas. Os modelos utilizados apontaram o percentual de domicílios ligados à rede sanitária geral como única variável associada significativamente à doença. Os resíduos de ambos os modelos revelaram autocorrelação espacial significativa, com índice de Moran positivo (p<0,001) para o de regressão e negativo (p=0,005) para o espacial condicional auto-regressivo. CONCLUSÕES: Problemas relacionados ao saneamento básico contribuem decisivamente para o aumento do risco da doença.
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Dissertação de Mestrado, Gestão de Empresas (MBA), 19 de Fevereiro de 2016, Universidade dos Açores.
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A epilepsia é uma das patologias neurológicas mais comuns em todo o mundo, com repercussões importantes na Qualidade de Vida (QDV) dos indivíduos. Deste modo, o objetivo do tratamento ultrapassa a remissão total das crises epiléticas, dado que também prioriza a QDV do indivíduo com epilepsia. A QDV tem vindo a ser associada a alguns fatores modificáveis, importantes para a sua promoção. Assim, pretende-se com o presente estudo identificar se a Adesão à Terapêutica, as Estratégias de Coping e a Espiritualidade são preditores da QDV de indivíduos com epilepsia. O SF-36 v1.0, a Medida de Adesão aos Tratamentos, o COPE-R e a Escala de Avaliação de Espiritualidade em Contextos de Saúde foram administrados a 94 indivíduos com diagnóstico de epilepsia entre quatro e 49 anos. A relação entre as variáveis foi analisada através do modelo de regressão linear múltipla. Os resultados revelam que a Adesão à Terapêutica, a Esperança/Otimismo predizem positivamente a QDV. Já as estratégias de Coping Desinvestimento Comportamental, Expressão de Sentimentos e Religião predizem-na negativamente. Estes resultados são importantes para os profissionais de saúde, na medida em que a identificação de preditores modificáveis da QDV sugere pistas para intervenções que promovam a QDV de indivíduos com epilepsia.