Estimativas de (co) varância genética de pesos do nascimento até a maturidade em rebanhos da raça Nelore usando modelos de regressão aleatória e de características múltiplas

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Modelos de regressão aplicado no absenteísmo em uma empresa do setor sucroalcooleiro

Pós-graduação em Engenharia de Produção - FEB

Identificação precoce de neoplasia trofoblástica pós-molar pela curva de regressão normal da gonadotrofina coriônica humana

Pós-graduação em Ginecologia, Obstetrícia e Mastologia - FMB

Risco de crédito: uma abordagem utilizando análise discriminante, regressão logística e redes neurais artificiais

Considering the relevance of researches concerning credit risk, model diversity and the existent indicators, this thesis aimed at verifying if the Fleuriet Model contributes in discriminating Brazilian open capital companies in the analysis of credit concession. We specifically intended to i) identify the economic-financial indicators used in credit risk models; ii) identify which economic-financial indicators best discriminate companies in the analysis of credit concession; iii) assess which techniques used (discriminant analysis, logistic regression and neural networks) present the best accuracy to predict company bankruptcy. To do this, the theoretical background approached the concepts of financial analysis, which introduced themes relative to the company evaluation process; considerations on credit, risk and analysis; Fleuriet Model and its indicators, and, finally, presented the techniques for credit analysis based on discriminant analysis, logistic regression and artificial neural networks. Methodologically, the research was defined as quantitative, regarding its nature, and explanatory, regarding its type. It was developed using data derived from bibliographic and document analysis. The financial demonstrations were collected by means of the Economática ® and the BM$FBOVESPA website. The sample was comprised of 121 companies, being those 70 solvents and 51 insolvents from various sectors. In the analyses, we used 22 indicators of the Traditional Model and 13 of the Fleuriet Model, totalizing 35 indicators. The economic-financial indicators which were a part of, at least, one of the three final models were: X1 (Working Capital over Assets), X3 (NCG over Assets), X4 (NCG over Net Revenue), X8 (Type of Financial Structure), X9 (Net Thermometer), X16 (Net Equity divided by the total demandable), X17 (Asset Turnover), X20 (Net Equity Profitability), X25 (Net Margin), X28 (Debt Composition) and X31 (Net Equity over Asset). The final models presented setting values of: 90.9% (discriminant analysis); 90.9% (logistic regression) and 97.8% (neural networks). The modeling in neural networks presented higher accuracy, which was confirmed by the ROC curve. In conclusion, the indicators of the Fleuriet Model presented relevant results for the research of credit risk, especially if modeled by neural networks.

Regressão Simplex aplicada a delineamentos de mistura e utilização do Algoritmo Boosting

In the composition of this work are present two parts. The first part contains the theory used. The second part contains the two articles. The first article examines two models of the class of generalized linear models for analyzing a mixture experiment, which studied the effect of different diets consist of fat, carbohydrate, and fiber on tumor expression in mammary glands of female rats, given by the ratio mice that had tumor expression in a particular diet. Mixture experiments are characterized by having the effect of collinearity and smaller sample size. In this sense, assuming normality for the answer to be maximized or minimized may be inadequate. Given this fact, the main characteristics of logistic regression and simplex models are addressed. The models were compared by the criteria of selection of models AIC, BIC and ICOMP, simulated envelope charts for residuals of adjusted models, odds ratios graphics and their respective confidence intervals for each mixture component. It was concluded that first article that the simplex regression model showed better quality of fit and narrowest confidence intervals for odds ratio. The second article presents the model Boosted Simplex Regression, the boosting version of the simplex regression model, as an alternative to increase the precision of confidence intervals for the odds ratio for each mixture component. For this, we used the Monte Carlo method for the construction of confidence intervals. Moreover, it is presented in an innovative way the envelope simulated chart for residuals of the adjusted model via boosting algorithm. It was concluded that the Boosted Simplex Regression model was adjusted successfully and confidence intervals for the odds ratio were accurate and lightly more precise than the its maximum likelihood version.

Efeito de tratamentos com progesterona e/ou estradiol na incidência de regressão prematura do corpo lúteo após a primeira ovulação em vacas nelore pós-parto

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Comparação entre os estimadores de mínimos quadrados ordinários e mínimos desvios absolutos em modelos de regressão linear simples -: uma aplicação na energia na agricultura

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Modelagem da produção acumulada de biogás em biodigestores tipo batelada segundo a porcentagem de inóculo adicionada utilizando os modelos de regressão não-linear de Gompertz e expoencial

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Modelos de regressão aleatória para a estimação de parâmetros genéticos da produção e constituintes do leite de búfalas

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Modelos de regressão aleatória, análise multivariada e redes neurais artificiais na avaliação genética da produção de leite de vacas Holandesas

Pós-graduação em Zootecnia - FCAV

Estimação da contribuição de múltiplas fontes harmônicas utilizando regressão não paramétrica

Este trabalho apresenta uma nova metodologia para estimar a contribuição harmônica de múltiplas cargas geradoras de harmônicos na distorção de tensão de um sistema elétrico. Essa metodologia cria modelos estatísticos que descrevem o comportamento da tensão harmônica de um sistema elétrico qualquer em função da corrente harmônica das cargas presentes nele, de tal forma, que seja possível avaliar o impacto das cargas geradoras de harmônicos nos níveis de distorção harmônica de tensão do sistema elétrico em análise. A criação desses modelos é realizada com base no método estatístico chamado de regressão polinomial local de kernel, que é um método de regressão não paramétrica, cuja característica principal é criar modelos não condicionados a uma família específica de curvas de regressão, ou seja, os dados são os únicos responsáveis pelo formato do modelo. Uma vez criado o modelo, estima-se a tensão harmônica que as cargas provocaram no período em análise e, por fim, avalia-se seu valor em relação à medida.

Uso de modelo de regressão aleatória na análise de produção de leite em bubalinos

Dados referentes a 1.719 controles de produção de leite de 357 fêmeas predominantemente da raça Murrah, filhas de 110 reprodutores, com partos distribuídos entre os anos de 1974 e 2004, obtidos do Programa de Melhoramento Genético de Bubalinos (PROMEBUL) com adição de registros do rebanho pertencente à EMBRAPA Amazônia Oriental - EAO, localizada em Belém, Pará. Os registros foram usados para comparar modelos de regressão aleatória na estimação de componentes de variância e predição de valores genéticos dos reprodutores utilizando a. função polinomial de Legendre, variando de segunda à quarta ordem. O modelo de regressão aleatória incluiu os efeitos de rebanho-ano, mês de parto, coeficientes de regressão para idade da fêmea (para descrever a parte fixa da curva de lactação) e coeficientes de regressão relacionados ao efeito genético direto e de ambiente permanente. A comparação entre modelos foram realizadas por meio do Critério de Informação de Akaike. O modelo de regressão aleatória que utilizou a terceira ordem de polinômio de Legendre, com quatro classes de resíduo para o ambiente temporário, foi o que melhor descreveu a variação genética aditiva da produção de leite. A herdabilidade estimada variou entre 0,08 a 0,40. A correlação genética entre produções mais próximas foram próximas da unidade, mas em idades mais distantes a correlação foi baixa. A correlação de Spearman e de Pearson entre os valores genéticos preditos em todas as situações foram próximas da unidade.

Modelo de regressão logística aplicado ao estudo epidemiológico do HIV/AIDS na cidade de Campinas-SP

A compreensão da epidemia do HIV e da AIDS em suas diferentes dimensões socioeconômica, cultural, biológica e política entre outras, representa um grande desafio para a Saúde Pública no Brasil e no mundo, desde o seu surgimento a cerca de duas décadas. Tanto na magnitude da propagação do HIV quanto na mortalidade por AIDS, reflete-se a crescente desigualdade entre países desenvolvidos e em desenvolvimento. Na medida em que se acentuam as diferenças de acesso ao tratamento, diminui a mortalidade por AIDS nos países mais ricos e aumenta nos países mais pobres, exceção feita ao Brasil, um dos poucos países que adotaram a política de distribuição gratuita de anti-retrovirais. Segue, no desenvolvimento deste trabalho, a análise do perfil epidemiológico da doença no município de Campinas-SP de acordo com a evolução do tratamento disponibilizado pelo Sistema Único de Saúde (SUS), utilizando o método de Regressão Logística segundo variáveis consideradas relevantes para o estudo e com base em parâmetros estimados a partir dessas variáveis

Modelo de conjuntos fuzzy e de regressão logística para dados de obesidade

Obesidade e comumente definida como um excesso de gordura corporal, porém diante da dificuldade em mensurar tal gordura diretamente, esta tem sido definida como um excesso de peso mais do que um excesso de gordura corporal, que tem como desdobramento a ocorrência de doenças associadas e/ou prejuízos a saúde do indivíduo (4). Atualmente, o excesso de massa corpórea e verificado por meio de um Indice de Massa Corpórea (IMC), que considera o quociente entre o peso corporal (kg) e a estatura elevada ao quadrado (m2). Indivíduos com sobrepeso apresentam IMC de 25 at e 29; 9 kg=m2, e com obesidade apresentam IMC de 30 Kg=m2 ou mais, de acordo com a OMS (1). A identificação das causas da obesidade não é trivial e objetiva. Especialistas reconhecem que a obesidade e uma doença crônica, de difícil tratamento, denominada multifatorial, envolvendo em sua gênese diversos aspectos, entre eles: o consumo alimentar, aspectos ambientais, genéticos, psicossociais, entre outros. objetivo deste trabalho foi desenvolver um modelo baseado em teoria dos conjuntos Fuzzy para a classificação de obesidade levando em consideração as suas causas, e compará-lo com um modelo de regressão logística através da curva ROC. Para estudar as causas da obesidade na população de moradores da região do Distrito Sul de Campinas, foram coletados dados de uma amostra aleatória de 651 indivíuos, por meio de entrevista domiciliar. No primeiro estágio amostral, a partir do cadastro de domicílios residenciais dos agentes comunitários de saúde, foram aleatoriamente sorteados 920 domicílios (15% a mais do inicialmente previsto para cobrir perdas). Foram coletados dados de identificação geral, como: nome, idade, sexo, anos de escolaridade, tipo de ocupação e dados de consumo alimentar. O diagnóstico foi observado através do IMC. Num estudo preliminar, no modelo fuzzy foram consideradas como variáveis... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)

Fatores associados com a regressão da hipertrofia esquerda em diálise e impacto com mortalidade cardiovascular

Pós-graduação em Fisiopatologia em Clínica Médica - FMB