Aplicação de modelos de regressão aleatória utilizando diferentes estruturas de dados

A total of 3.035 lactations of Holstein cows from four farms in the Southeast, to check the influence of data structure of milk yield on the genetic parameters. Four dataset with different structures were tested, weekly controls (CW) with 122.842 controls, monthly controls (CM) 30.883, bimonthly controls (CB) with 15,837 and quarterly controls (CQ) with 12,702. The random regression model was used and was considered as random additive genetic and permanent environment effects, fixed effects of the contemporary groups (herd-year-month of test-day) and age of cow (linear and quadratic effects). Heritability estimates showed similar trends among the data files analyzed, with the greatest similarity between dataset CS, CM and CB. The dataset submitted all the CB estimates of genetic parameters analyzed with the same trend and similar magnitude to the CS and CM dataset, allowing the claim that there was no influence of the data structure on estimates of covariance components for the dataset CS, CM and CB. Thus, milk recording could be accomplished in a CB structure.

Modelo deposicional de carbonatos albianos da Formação Quissamã: análise faciológica, diagenética e estratigráfica de um campo de óleo na porção meridional da Bacia de Campos

Pós-graduação em Geologia Regional - IGCE

A avaliação da efetividade de um modelo de intervenção breve (método BASICS) para o uso de risco de álcool em estudantes do ensino médio

Pós-graduação em Saúde Coletiva - FMB

Aplicação de regressão baseada no uso do solo para predizer a concentração de material particulado inalável no município de São Paulo, Brasil

O estudo teve por objetivo construir um modelo de regressão baseada no uso do solo para predizer a concentração material particulado inalável (MP10) no município de São Paulo, Brasil. O estudo se baseou na média de MP10 de 2007 de 9 estações de monitoramento. Obtiveram-se dados demográficos, viários e de uso do solo em círculos concêntricos de 250 a 1.000 m para compor o modelo. Calculou-se regressão linear simples para selecionar as variáveis mais robustas e sem colinearidade. Quatro variáveis entraram no modelo de regressão múltipla. Somente tráfego leve em círculos concêntricos <250 m permaneceu no modelo final, que explicou 63,8% da variância de MP10. Verificou-se que o método de regressão baseada no uso do solo é rápido, de fácil execução. Entretanto, este modelo se baseou em medições de MP10 de poucos locais.

A nova família de distribuições odd log-logística: teoria e aplicações

Neste trabalho, foi proposta uma nova família de distribuições, a qual permite modelar dados de sobrevivência quando a função de risco tem formas unimodal e U (banheira). Ainda, foram consideradas as modificações das distribuições Weibull, Fréchet, half-normal generalizada, log-logística e lognormal. Tomando dados não-censurados e censurados, considerou-se os estimadores de máxima verossimilhança para o modelo proposto, a fim de verificar a flexibilidade da nova família. Além disso, um modelo de regressão locação-escala foi utilizado para verificar a influência de covariáveis nos tempos de sobrevida. Adicionalmente, conduziu-se uma análise de resíduos baseada nos resíduos deviance modificada. Estudos de simulação, utilizando-se de diferentes atribuições dos parâmetros, porcentagens de censura e tamanhos amostrais, foram conduzidos com o objetivo de verificar a distribuição empírica dos resíduos tipo martingale e deviance modificada. Para detectar observações influentes, foram utilizadas medidas de influência local, que são medidas de diagnóstico baseadas em pequenas perturbações nos dados ou no modelo proposto. Podem ocorrer situações em que a suposição de independência entre os tempos de falha e censura não seja válida. Assim, outro objetivo desse trabalho é considerar o mecanismo de censura informativa, baseado na verossimilhança marginal, considerando a distribuição log-odd log-logística Weibull na modelagem. Por fim, as metodologias descritas são aplicadas a conjuntos de dados reais.

Modelo de alta capacidade de inovação para PMEs

Sob as condições presentes de competitividade global, rápido avanço tecnológico e escassez de recursos, a inovação tornou-se uma das abordagens estratégicas mais importantes que uma organização pode explorar. Nesse contexto, a capacidade de inovação da empresa enquanto capacidade de engajar-se na introdução de novos processos, produtos ou ideias na empresa, é reconhecida como uma das principais fontes de crescimento sustentável, efetividade e até mesmo sobrevivência para as organizações. No entanto, apenas algumas empresas compreenderam na prática o que é necessário para inovar com sucesso e a maioria enxerga a inovação como um grande desafio. A realidade não é diferente no caso das empresas brasileiras e em particular das Pequenas e Médias Empresas (PMEs). Estudos indicam que o grupo das PMEs particularmente demonstra em geral um déficit ainda maior na capacidade de inovação. Em resposta ao desafio de inovar, uma ampla literatura emergiu sobre vários aspectos da inovação. Porém, ainda considere-se que há poucos resultados conclusivos ou modelos compreensíveis na pesquisa sobre inovação haja vista a complexidade do tema que trata de um fenômeno multifacetado impulsionado por inúmeros fatores. Além disso, identifica-se um hiato entre o que é conhecido pela literatura geral sobre inovação e a literatura sobre inovação nas PMEs. Tendo em vista a relevância da capacidade de inovação e o lento avanço do seu entendimento no contexto das empresas de pequeno e médio porte cujas dificuldades para inovar ainda podem ser observadas, o presente estudo se propôs identificar os determinantes da capacidade de inovação das PMEs a fim de construir um modelo de alta capacidade de inovação para esse grupo de empresas. O objetivo estabelecido foi abordado por meio de método quantitativo o qual envolveu a aplicação da análise de regressão logística binária para analisar, sob a perspectiva das PMEs, os 15 determinantes da capacidade de inovação identificados na revisão da literatura. Para adotar a técnica de análise de regressão logística, foi realizada a transformação da variável dependente categórica em binária, sendo grupo 0 denominado capacidade de inovação sem destaque e grupo 1 definido como capacidade de inovação alta. Em seguida procedeu-se com a divisão da amostra total em duas subamostras sendo uma para análise contendo 60% das empresas e a outra para validação (holdout) com os 40% dos casos restantes. A adequação geral do modelo foi avaliada por meio das medidas pseudo R2 (McFadden), chi-quadrado (Hosmer e Lemeshow) e da taxa de sucesso (matriz de classificação). Feita essa avaliação e confirmada a adequação do fit geral do modelo, foram analisados os coeficientes das variáveis incluídas no modelo final quanto ao nível de significância, direção e magnitude. Por fim, prosseguiu-se com a validação do modelo logístico final por meio da análise da taxa de sucesso da amostra de validação. Por meio da técnica de análise de regressão logística, verificou-se que 4 variáveis apresentaram correlação positiva e significativa com a capacidade de inovação das PMEs e que, portanto diferenciam as empresas com capacidade de inovação alta das empresas com capacidade de inovação sem destaque. Com base nessa descoberta, foi criado o modelo final de alta capacidade de inovação para as PMEs composto pelos 4 determinantes: base de conhecimento externo (externo), capacidade de gestão de projetos (interno), base de conhecimento interno (interno) e estratégia (interno).

Modelos de dispersão para extremos de precipitação. Estudo de caso: o nordeste do Brasil

In this thesis used four different methods in order to diagnose the precipitation extremes on Northeastern Brazil (NEB): Generalized Linear Model s via logistic regression and Poisson, extreme value theory analysis via generalized extre me value (GEV) and generalized Pareto (GPD) distributions and Vectorial Generalized Linea r Models via GEV (MVLG GEV). The logistic regression and Poisson models were used to identify the interactions between the precipitation extremes and other variables based on the odds ratios and relative risks. It was found that the outgoing longwave radiation was the indicator variable for the occurrence of extreme precipitation on eastern, northern and semi arid NEB, and the relative humidity was verified on southern NEB. The GEV and GPD distribut ions (based on the 95th percentile) showed that the location and scale parameters were presented the maximum on the eastern and northern coast NEB, the GEV verified a maximum core on western of Pernambuco influenced by weather systems and topography. The GEV and GPD shape parameter, for most regions the data fitted by Weibull negative an d Beta distributions (ξ < 0) , respectively. The levels and return periods of GEV (GPD) on north ern Maranhão (centerrn of Bahia) may occur at least an extreme precipitation event excee ding over of 160.9 mm /day (192.3 mm / day) on next 30 years. The MVLG GEV model found tha t the zonal and meridional wind components, evaporation and Atlantic and Pacific se a surface temperature boost the precipitation extremes. The GEV parameters show the following results: a) location ( ), the highest value was 88.26 ± 6.42 mm on northern Maran hão; b) scale ( σ ), most regions showed positive values, except on southern of Maranhão; an d c) shape ( ξ ), most of the selected regions were adjusted by the Weibull negative distr ibution ( ξ < 0 ). The southern Maranhão and southern Bahia have greater accuracy. The level period, it was estimated that the centern of Bahia may occur at least an extreme precipitatio n event equal to or exceeding over 571.2 mm/day on next 30 years.

Fatores que influenciam a intenção de compra online: aplicação de um modelo adaptado de aceitação da tecnologia para o comércio eletrônico

This research aims to understand the factors that influence intention to online purchase of consumers, and to identify between these factors those that influence the users and the nonusers of electronic commerce. Thus, it is an applied, exploratory and descriptive research, developed in a quantitative model. Data collection was done through a questionnaire administered to a sample of 194 graduate students from the Centre for Applied Social Sciences of UFRN and data analysis was performed using descriptive statistics, confirmatory factorial analysis and simple and multiple linear regression analysis. The results of descriptive statistics revealed that respondents in general and users of electronic commerce have positive perceptions of ease of use, usefulness and social influence about buying online, and intend to make purchases on Internet over the next six months. As for the non-users of electronic commerce, they do not trust the Internet to transact business, have negative perceptions of risk and social influence over purchasing online, and does not intend to make purchases on Internet over the next six months. Through confirmatory factorial analysis six factors were set up: behavioral intention, perceived ease of use, perceived usefulness, perceived risk, trust and social influence. Through multiple regression analysis, was observed that all these factors influence online purchase intentions of respondents in general, that only the social influence does not influence the intention to continue buying on the Internet from users of electronic commerce, and that only trust and social influence affect the intention to purchase online from non-users of electronic commerce. Through simple regression analysis, was found that trust influences perceptions of ease of use, usefulness and risk of respondents in general and users of electronic commerce, and that trust does not influence the perceptions of risk of non-users of electronic commerce. Finally, it was also found that the perceived ease of use influences perceived usefulness of the three groups. Given this scenario, it was concluded that it is extremely important that organizations that work with online sales know the factors that influence consumers purchasing intentions in order to gain space in their market

A satisfação dos clientes internos e o comprometimento organizacional: um estudo à luz do modelo ASH nas indústrias alimentícias do RN

Currently the organizations are passing for continuous cycles of changes due to necessity of survival in the work market. The administration of the future points a way to the organizations of today and tomorrow, the search of the competitiveness from loyalty and motivation of its staff. Of this form, the model of the Auditoria do Sistema Humano (ASH), developed for Spanish researchers and that now it is being applied in Brazil, contemplates a series of dimensions about Human Resources management quality in the companies and the organizational effectiveness, such as the environment where the company is inserted, the strategies, the organizational drawing, the psychological and psychosocial processes, e the reached results. In this direction, the present research analyzed the factors of job satisfaction and organizational commitment, making, also, a relation of causality between the same ones. The quantitative-descriptive research had as population the employees of twenty three nourishing industries of the State of Rio Grande do Norte (Brazil), registered in the Federacy of the Industries of the state. The collection of the data occurred for the months of October of 2005 and March of 2006, by means of the application of questionnaire of model ASH. The sample was composed for 197 employees, however it was observed presence of five outliers, that they had been excluded from the analysis of the data. To extract the dimensions of the satisfaction and the commitment and identification the factorial analysis was used, with extraction method of principal components, rotation Varimax and normalization Kaiser. The gotten dimensions had been evaluated with the calculation of the coefficient Alpha of Cronbach. The factorial analysis of the pointers of the organizational commitment and identification had extracted ten factors. Of these, four had gotten significance of the analyses inside: affective commitment, values commitment, continuance commitment and necessity commitment. The result of the analysis of the pointers of job satisfaction indicated four factors: extrinsic, motivations, relation with the friends and auto-accomplishment. To deal with the data the relation between job satisfaction and organizational commitment it was used technique of multiple regression. The correlation between commitment and satisfaction was satisfactory, detaching the affective commitment with bigger index of correlation, followed of the affective one

Motivação e satisfação à luz do modelo ASH: estudo de caso em indústria de alimentos

Neste estudo, foram examinadas as relações existentes entre a motivação e a satisfação do trabalhador no espaço laboral. O estudo empírico foi conduzido em uma única etapa, por meio da qual buscou-se conhecer as dimensões latentes identificadas e, a partir das dimensões validadas, buscou-se estabelecer relações com características motivacionais, como antecedentes, e satisfação pelo trabalho realizado, como conseqüência do atendimento das necessidades manifestadas pelo trabalhador. Foram entrevistados 38 (trinta e oito) funcionários da empresa Água Mineral Cristalina, incluindo-se os que ocupam cargos de chefia. Como instrumento de coleta de dados, foi utilizada parte do complexo da Auditoria do Sistema Humano ASH, criado por Quijano (1999), que se trata de um modelo de pesquisa na área de Psicologia Social, incluindo a Administração de Recursos Humanos, que analisa os processos psicológicos e psicossociais nas organizações. Para esta pesquisa, foram utilizados dois formulários sugeridos pelo autor citado, (anexos 01 e 02). O primeiro denomina-se condições para a motivação , com 15 (quinze) questões do tipo likert. O segundo, "trabalho bem feito e satisfação de necessidades", tem 22 (vinte e duas) questões, também do tipo likert. O instrumento foi respondido por colaboradores, independente da posição hierárquica, em aproximadamente 10 (dez) a 15 (quinze) minutos. A aplicação foi realizada diretamente pelo pesquisador nas unidades de produção e de administração da empresa. Por meio de modelagem de equações estruturais, foi estabelecido um modelo de relações causais entre as dimensões latentes relacionadas à motivação e o desempenho do empregado quando tem satisfeitas as suas necessidades. Quanto ao tratamento dos dados, este ocorreu de forma quantitativa. Quanto à análise, aconteceu após os dados terem sido tratados. Nesta pesquisa, os dados foram analisados por meio de estatísticas descritivas, atualizando-se os recursos de softwares específicos como Statistic ou SPSS Statistic Package for Social Sciences. Usou-se a técnica de Análise de Regressão, na qual foi utilizado o método STEPWISE que inclui na equação de explicação de uma variável dependente somente aquelas que auxiliam ou incrementam sua explicação. Como variáveis dependentes, foram utilizadas as variáveis do formulário "trabalho bem feito e satisfação de necessidades" e como variável independe as variáveis do questionário "condições para motivação". Sob o ponto de vista prático, este estudo mostrou que um determinado conjunto de características motivacionais influi positivamente na satisfação do trabalhador, que poderá realizar um trabalho bem feito; do lado teórico, a pesquisa verificou explicitamente a hipótese de que os aspectos motivacionais contribuem para que o empregado, sentindo-se satisfeito, desempenhe melhor as atribuições que lhe são conferidas

Modelo de Scoring para o Crédito à Habitação: Um estudo de caso em Portugal

Mestrado em Contabilidade e Gestão das Instituições Financeiras

Desenvolvimento e aplicação de modelo de calibração multivariada para determinação de açúcares e ácidos orgânicos em bebidas comerciais utilizando espectroscopia no infravermelho

The routine analysis for quantization of organic acids and sugars are generally slow methods that involve the use and preparation of several reagents, require trained professional, the availability of special equipment and is expensive. In this context, it has been increasing investment in research whose purpose is the development of substitutive methods to reference, which are faster, cheap and simple, and infrared spectroscopy have been highlighted in this regard. The present study developed multivariate calibration models for the simultaneous and quantitative determination of ascorbic acid, citric, malic and tartaric and sugars sucrose, glucose and fructose, and soluble solids in juices and fruit nectars and classification models for ACP. We used methods of spectroscopy in the near infrared (Near Infrared, NIR) in association with the method regression of partial least squares (PLS). Were used 42 samples between juices and fruit nectars commercially available in local shops. For the construction of the models were performed with reference analysis using high-performance liquid chromatography (HPLC) and refractometry for the analysis of soluble solids. Subsequently, the acquisition of the spectra was done in triplicate, in the spectral range 12500 to 4000 cm-1. The best models were applied to the quantification of analytes in study on natural juices and juice samples produced in the Paraná Southwest Region. The juices used in the application of the models also underwent physical and chemical analysis. Validation of chromatographic methodology has shown satisfactory results, since the external calibration curve obtained R-square value (R2) above 0.98 and coefficient of variation (%CV) for intermediate precision and repeatability below 8.83%. Through the Principal Component Analysis (PCA) was possible to separate samples of juices into two major groups, grape and apple and tangerine and orange, while for nectars groups separated guava and grape, and pineapple and apple. Different validation methods, and pre-processes that were used separately and in combination, were obtained with multivariate calibration models with average forecast square error (RMSEP) and cross validation (RMSECV) errors below 1.33 and 1.53 g.100 mL-1, respectively and R2 above 0.771, except for malic acid. The physicochemical analysis enabled the characterization of drinks, including the pH working range (variation of 2.83 to 5.79) and acidity within the parameters Regulation for each flavor. Regression models have demonstrated the possibility of determining both ascorbic acids, citric, malic and tartaric with successfully, besides sucrose, glucose and fructose by means of only a spectrum, suggesting that the models are economically viable for quality control and product standardization in the fruit juice and nectars processing industry.

Fatores que influenciam a intenção de compra online: aplicação de um modelo adaptado de aceitação da tecnologia para o comércio eletrônico

This research aims to understand the factors that influence intention to online purchase of consumers, and to identify between these factors those that influence the users and the nonusers of electronic commerce. Thus, it is an applied, exploratory and descriptive research, developed in a quantitative model. Data collection was done through a questionnaire administered to a sample of 194 graduate students from the Centre for Applied Social Sciences of UFRN and data analysis was performed using descriptive statistics, confirmatory factorial analysis and simple and multiple linear regression analysis. The results of descriptive statistics revealed that respondents in general and users of electronic commerce have positive perceptions of ease of use, usefulness and social influence about buying online, and intend to make purchases on Internet over the next six months. As for the non-users of electronic commerce, they do not trust the Internet to transact business, have negative perceptions of risk and social influence over purchasing online, and does not intend to make purchases on Internet over the next six months. Through confirmatory factorial analysis six factors were set up: behavioral intention, perceived ease of use, perceived usefulness, perceived risk, trust and social influence. Through multiple regression analysis, was observed that all these factors influence online purchase intentions of respondents in general, that only the social influence does not influence the intention to continue buying on the Internet from users of electronic commerce, and that only trust and social influence affect the intention to purchase online from non-users of electronic commerce. Through simple regression analysis, was found that trust influences perceptions of ease of use, usefulness and risk of respondents in general and users of electronic commerce, and that trust does not influence the perceptions of risk of non-users of electronic commerce. Finally, it was also found that the perceived ease of use influences perceived usefulness of the three groups. Given this scenario, it was concluded that it is extremely important that organizations that work with online sales know the factors that influence consumers purchasing intentions in order to gain space in their market

Modelagem univariada e regressão múltipla na análise da oferta e do preço do boi gordo no mercado brasileiro

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, Programa de Pós-Graduação em Agronegócios, 2016.

A satisfação dos clientes internos e o comprometimento organizacional: um estudo à luz do modelo ASH nas indústrias alimentícias do RN

Currently the organizations are passing for continuous cycles of changes due to necessity of survival in the work market. The administration of the future points a way to the organizations of today and tomorrow, the search of the competitiveness from loyalty and motivation of its staff. Of this form, the model of the Auditoria do Sistema Humano (ASH), developed for Spanish researchers and that now it is being applied in Brazil, contemplates a series of dimensions about Human Resources management quality in the companies and the organizational effectiveness, such as the environment where the company is inserted, the strategies, the organizational drawing, the psychological and psychosocial processes, e the reached results. In this direction, the present research analyzed the factors of job satisfaction and organizational commitment, making, also, a relation of causality between the same ones. The quantitative-descriptive research had as population the employees of twenty three nourishing industries of the State of Rio Grande do Norte (Brazil), registered in the Federacy of the Industries of the state. The collection of the data occurred for the months of October of 2005 and March of 2006, by means of the application of questionnaire of model ASH. The sample was composed for 197 employees, however it was observed presence of five outliers, that they had been excluded from the analysis of the data. To extract the dimensions of the satisfaction and the commitment and identification the factorial analysis was used, with extraction method of principal components, rotation Varimax and normalization Kaiser. The gotten dimensions had been evaluated with the calculation of the coefficient Alpha of Cronbach. The factorial analysis of the pointers of the organizational commitment and identification had extracted ten factors. Of these, four had gotten significance of the analyses inside: affective commitment, values commitment, continuance commitment and necessity commitment. The result of the analysis of the pointers of job satisfaction indicated four factors: extrinsic, motivations, relation with the friends and auto-accomplishment. To deal with the data the relation between job satisfaction and organizational commitment it was used technique of multiple regression. The correlation between commitment and satisfaction was satisfactory, detaching the affective commitment with bigger index of correlation, followed of the affective one