998 resultados para Análise de sobrevivência. Modelos de longa duração. Método deLaplace. MCMC
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Cosmic radiation has been identi ed as one of the main hazard to crew, aircraft and sensitive equipments involved in long-term missions and even high-altitude commercial ights. Generally, shields are used in spatial units to avoid excessive exposure, by holding the incident radiation. Unfortunatelly, shielding in space is problematic, especially when high-energy cosmic particles are considered, due to the production of large number of secondary particles, mainly neutrons, protons and alpha particles, caused by spallation reactions and quasi-elastic processes of the corpuscular radiation with the shield. Good parameters for checking the secondary particle production at target material are diferential cross section and energy deposited in the shield. Addition experiments, some computer codes based on Monte Carlo method show themselves a suitable tool to calculate shield parameters, due to have evaluated nuclear data libraries implemented on the algorithm. In view of this, the aim of this work is determining the parameters evaluated in shielding materials, by using MCNPX code, who shows good agreement with experimental data from literature. Among the materials, Aluminium had lower emission and production of secondary particles
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Pós-graduação em Saúde Coletiva - FMB
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Modelos de apreçamento de ativos têm sido um tema sob constante investigação em finanças. Desde o capital asset pricing model (CAPM) proposto por Sharpe (1964), tais modelos relacionam, geralmente de maneira linear, a taxa de retorno esperada de um ativo ou carteira de ativos com fatores de risco sistêmico. Esta pesquisa apresenta um teste de um modelo de apreçamento, com dados brasileiros, introduzindo em sua formulação fatores de risco baseados em comomentos estatísticos. O modelo proposto é uma extensão do CAPM original acrescido da coassimetria e da cocurtose entre as taxas de retorno das ações das empresas que compõem a amostra e as taxas de retorno da carteira de mercado. Os efeitos de outras variáveis, como o valor de mercado sobre valor contábil, a alavancagem financeira e um índice de negociabilidade em bolsa, serviram de variáveis de controle. A amostra foi composta de 179 empresas brasileiras não financeiras negociadas na BM&FBovespa e com dados disponíveis entre os anos de 2003 a 2007. A metodologia consistiu em calcular os momentos sistêmicos anuais a partir de taxas de retornos semanais e em seguida testá-los em um modelo de apreçamento, a fim de verificar se há um prêmio pelo risco associado a cada uma dessas medidas de risco. Foi empregada a técnica de análise de dados em painel, estimada pelo método dos momentos generalizado (GMM). O emprego do GMM visa lidar com potenciais problemas de determinação simultânea e endogeneidade nos dados, evitando a ocorrência de viés nas estimações. Os resultados das estimações mostram que a relação das taxas de retorno dos ativos com a covariância e a cocurtose são estatisticamente significantes. Os resultados se mostraram robustos a especificações alternativas do modelo. O artigo contribui para a literatura por apresentar evidências empíricas brasileiras de que há um prêmio pelo risco associado aos momentos sistêmicos.
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O objetivo deste estudo foi verificar como se constitui a formação tecnológica para o Secretariado no Brasil e em Portugal, identificando as características da educação formal e a oferta de cursos superiores para esse público, compondo uma análise comparativa do panorama dessa formação nos dois países. Com o embasamento em legislações educacionais e para o trabalho e, ainda, em referenciais sobre o ensino superior no âmbito brasileiro e internacional, a pesquisa se constitui como um estudo de caso, associado ao método comparativo. Os resultados apontam para a tendência da formação tecnológica para os secretários, em detrimento aos de longa duração, trazendo como desafios a ambos os países o acompanhamento dos debates e tendências para o ensino superior, a observação e articulação das demandas à preparação de novos profissionais e a identificação das influências nas expectativas e escolhas de carreira da população jovem.
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Dissertação para obtenção do grau de Mestre no Instituto Superior de Ciências da Saúde Egas Moniz
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No estudo de séries temporais, os processos estocásticos usuais assumem que as distribuições marginais são contínuas e, em geral, não são adequados para modelar séries de contagem, pois as suas características não lineares colocam alguns problemas estatísticos, principalmente na estimação dos parâmetros. Assim, investigou-se metodologias apropriadas de análise e modelação de séries com distribuições marginais discretas. Neste contexto, Al-Osh and Alzaid (1987) e McKenzie (1988) introduziram na literatura a classe dos modelos autorregressivos com valores inteiros não negativos, os processos INAR. Estes modelos têm sido frequentemente tratados em artigos científicos ao longo das últimas décadas, pois a sua importância nas aplicações em diversas áreas do conhecimento tem despertado um grande interesse no seu estudo. Neste trabalho, após uma breve revisão sobre séries temporais e os métodos clássicos para a sua análise, apresentamos os modelos autorregressivos de valores inteiros não negativos de primeira ordem INAR (1) e a sua extensão para uma ordem p, as suas propriedades e alguns métodos de estimação dos parâmetros nomeadamente, o método de Yule-Walker, o método de Mínimos Quadrados Condicionais (MQC), o método de Máxima Verosimilhança Condicional (MVC) e o método de Quase Máxima Verosimilhança (QMV). Apresentamos também um critério automático de seleção de ordem para modelos INAR, baseado no Critério de Informação de Akaike Corrigido, AICC, um dos critérios usados para determinar a ordem em modelos autorregressivos, AR. Finalmente, apresenta-se uma aplicação da metodologia dos modelos INAR em dados reais de contagem relativos aos setores dos transportes marítimos e atividades de seguros de Cabo Verde.
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Uma avaliação das metodologias de análise e recolha de dados aplicadas pelo Programa NOCTUAPortugal é de extrema importância para se apurar se estas são as mais indicadas em estudos de citizen science. Comparou-se os resultados de diferentes metodologias analíticas de estimação das tendências populacionais das espécies de aves noturnas durante o período de realização do Programa NOCTUA-Portugal (análise gráfica simples, modelos lineares generalizados (GLM-Poisson e GLMM), modelos aditivos generalizados (GAM-LOESS e GAM-mgcv) e software TRIM). Analisou-se a metodologia de censo de modo a avaliar o número de registos face à duração dos pontos de escuta, comparar a eficiência do ponto de deteção com outros estudos, variação das respostas ao longo da noite e efeito da época do ano, vento, nebulosidade e luminosidade da lua. Os resultados mostraram que a metodologia analítica mais indicada era o GLMM e que não era necessário realizar nenhum ajuste em particular na metodologia de censo; Trends in nocturnal birds in Portugal Methods and analysis of a volunteer-based monitoring program ABSTRACT: An evaluation of the methodologies of analysis and data collection applied by NOCTUA-Portugal Program is extremely important to determine whether these are the most suitable in citizen science studies. We compared the results of different analytical methodologies to estimate population trends of the species of nocturnal birds during the period of the NOCTUA-Portugal Program (simple graphical analysis, generalized linear models (GLM-Poisson and GLMM), generalized additive models (GAM-LOESS and GAMmgcv) and software TRIM). We analyzed the field methodology to assess the effect of point duration on the number of records, compared the point count efficiency with other sources, the variation of responses throughout the night, the effect of time of year, wind, cloud cover and moon luminosity. The results showed that the most suitable analytical methodology was the GLMM and it was not necessary to make any particular adjustment in the field methodology.
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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Biológicas, Programa de Pós-Graduação em Ecologia, 2016.
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No estudo de séries temporais, os processos estocásticos usuais assumem que as distribuições marginais são contínuas e, em geral, não são adequados para modelar séries de contagem, pois as suas características não lineares colocam alguns problemas estatísticos, principalmente na estimação dos parâmetros. Assim, investigou-se metodologias apropriadas de análise e modelação de séries com distribuições marginais discretas. Neste contexto, Al-Osh and Alzaid (1987) e McKenzie (1988) introduziram na literatura a classe dos modelos autorregressivos com valores inteiros não negativos, os processos INAR. Estes modelos têm sido frequentemente tratados em artigos científicos ao longo das últimas décadas, pois a sua importância nas aplicações em diversas áreas do conhecimento tem despertado um grande interesse no seu estudo. Neste trabalho, após uma breve revisão sobre séries temporais e os métodos clássicos para a sua análise, apresentamos os modelos autorregressivos de valores inteiros não negativos de primeira ordem INAR (1) e a sua extensão para uma ordem p, as suas propriedades e alguns métodos de estimação dos parâmetros nomeadamente, o método de Yule-Walker, o método de Mínimos Quadrados Condicionais (MQC), o método de Máxima Verosimilhança Condicional (MVC) e o método de Quase Máxima Verosimilhança (QMV). Apresentamos também um critério automático de seleção de ordem para modelos INAR, baseado no Critério de Informação de Akaike Corrigido, AICC, um dos critérios usados para determinar a ordem em modelos autorregressivos, AR. Finalmente, apresenta-se uma aplicação da metodologia dos modelos INAR em dados reais de contagem relativos aos setores dos transportes marítimos e atividades de seguros de Cabo Verde.
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Ao longo dos u´ltimos anos tem existido um interesse crescente em estudar o tempo at´e `a ocorrˆencia de va´rios acontecimentos, os quais podem ser observados mais do que uma vez para um mesmo indiv´ıduo. Os dados respeitantes a acontecimentos mu´ltiplos tˆem como principal caracter´ıstica o facto de se registar mais do que um tempo de vida para cada indiv´ıduo, o que inviabiliza a aplica¸ca˜o direta do modelo de regress˜ao de Cox. Assim, surgiu a necessidade de desenvolver novas extenso˜es deste modelo, sendo que as mais utilizadas na pra´tica foram sugeridas por: Prentice, Williams e Peterson (PWP); Andersen e Gill (AG); Wei, Lin e Weissfeld (WLW); e Lee, Wei e Amato (LWA). Um dos maiores obst´aculos na aplicac¸˜ao destes modelos ´e a forte possibilidade de existir correla¸c˜ao intraindiv´ıduos. Neste ponto, os quatro modelos referidos anteriormente sa˜o classificados como modelos marginais, uma vez que o vetor de paraˆmetros de regress˜ao ´e estimado com base no ajustamento de um modelo que ignora a correla¸ca˜o entre acontecimentos. Para compensar esse facto, nestes modelos ´e usado um estimador robusto da matriz de covariˆancia, o qual permite efetuar a correc¸˜ao necessa´ria na estimativa da variaˆncia usual. Apo´s realizar uma descric¸˜ao detalhada de cada modelo marginal procedeu-se a` respetiva implementa¸c˜ao atrav´es do software estat´ıstico R. Para o efeito, recorreu-se a` simula¸ca˜o de dados relativos a acontecimentos mu´ltiplos do mesma natureza, isto ´e, a acontecimentos recorrentes. Os resultados obtidos permitiram real¸car e confirmar as caracter´ısticas dos modelos estudados.
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Ao longo dos últimos anos tem existido um interesse crescente em estudar o tempo até à ocorrência de vários acontecimentos, os quais podem ser observados mais do que uma vez para um mesmo indivíduo. Os dados respeitantes a acontecimentos múltiplos têm como principal característica o facto de se registar mais do que um tempo de vida para cada indivíduo, o que inviabiliza a aplicação direta do modelo de regressão de Cox. Assim, surgiu a necessidade de desenvolver novas extensões deste modelo, sendo que as mais utilizadas na prática foram sugeridas por: Prentice, Williams e Peterson (PWP); Andersen e Gill (AG); Wei, Lin e Weissfeld (WLW); e Lee, Wei e Amato (LWA). Um dos maiores obstáculos na aplicação destes modelos é a forte possibilidade de existir correlação intraindivíduos. Neste ponto, os quatro modelos referidos anteriormente são classificados como modelos marginais, uma vez que o vetor de parâmetros de regressão é estimado com base no ajustamento de um modelo que ignora a correlação entre acontecimentos. Para compensar esse facto, nestes modelos é usado um estimador robusto da matriz de covariância, o qual permite efetuar a correção necessária na estimativa da variância usual. Após realizar uma descrição detalhada de cada modelo marginal procedeu-se à respetiva implementação através do software estatístico R. Para o efeito, recorreu-se à simulação de dados relativos a acontecimentos múltiplos do mesma natureza, isto é, a acontecimentos recorrentes. Os resultados obtidos permitiram realçar e confirmar as características dos modelos estudados.
Resumo:
Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Educação Física
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Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Educação Física