C??mo obtener un Modelo de Regresi??n Log??stica Binaria con SPSS

Resumen basado en el de la publicaci??n

The log-exponentiated Weibull regression model for interval-censored data

In interval-censored survival data, the event of interest is not observed exactly but is only known to occur within some time interval. Such data appear very frequently. In this paper, we are concerned only with parametric forms, and so a location-scale regression model based on the exponentiated Weibull distribution is proposed for modeling interval-censored data. We show that the proposed log-exponentiated Weibull regression model for interval-censored data represents a parametric family of models that include other regression models that are broadly used in lifetime data analysis. Assuming the use of interval-censored data, we employ a frequentist analysis, a jackknife estimator, a parametric bootstrap and a Bayesian analysis for the parameters of the proposed model. We derive the appropriate matrices for assessing local influences on the parameter estimates under different perturbation schemes and present some ways to assess global influences. Furthermore, for different parameter settings, sample sizes and censoring percentages, various simulations are performed; in addition, the empirical distribution of some modified residuals are displayed and compared with the standard normal distribution. These studies suggest that the residual analysis usually performed in normal linear regression models can be straightforwardly extended to a modified deviance residual in log-exponentiated Weibull regression models for interval-censored data. (C) 2009 Elsevier B.V. All rights reserved.

Deviance residuals in generalised log-gamma regression models with censored observations

In this article, we compare three residuals based on the deviance component in generalised log-gamma regression models with censored observations. For different parameter settings, sample sizes and censoring percentages, various simulation studies are performed and the empirical distribution of each residual is displayed and compared with the standard normal distribution. For all cases studied, the empirical distributions of the proposed residuals are in general symmetric around zero, but only a martingale-type residual presented negligible kurtosis for the majority of the cases studied. These studies suggest that the residual analysis usually performed in normal linear regression models can be straightforwardly extended for the martingale-type residual in generalised log-gamma regression models with censored data. A lifetime data set is analysed under log-gamma regression models and a model checking based on the martingale-type residual is performed.

Influence diagnostics for linear models with first-order autoregressive elliptical errors

We introduce in this paper the class of linear models with first-order autoregressive elliptical errors. The score functions and the Fisher information matrices are derived for the parameters of interest and an iterative process is proposed for the parameter estimation. Some robustness aspects of the maximum likelihood estimates are discussed. The normal curvatures of local influence are also derived for some usual perturbation schemes whereas diagnostic graphics to assess the sensitivity of the maximum likelihood estimates are proposed. The methodology is applied to analyse the daily log excess return on the Microsoft whose empirical distributions appear to have AR(1) and heavy-tailed errors. (C) 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.

Local Influence Analysis for Skew-Normal Linear Mixed Models

In this article, we consider local influence analysis for the skew-normal linear mixed model (SN-LMM). As the observed data log-likelihood associated with the SN-LMM is intractable, Cook`s well-known approach cannot be applied to obtain measures of local influence. Instead, we develop local influence measures following the approach of Zhu and Lee (2001). This approach is based on the use of an EM-type algorithm and is measurement invariant under reparametrizations. Four specific perturbation schemes are discussed. Results obtained for a simulated data set and a real data set are reported, illustrating the usefulness of the proposed methodology.

Solução de um problema não linear do tipo reação-difusão na modelagem dispersão de insetos

Neste trabalho tratamos da solução de um problema não linear do tipo tração-difusão, na modelagem de dispersão de insetos. Começamos estabelecendo uma lei de conservação e a partir desta, deduzimos algumas equações importantes para o desenvolvimento do nosso estudo, tais como a equação de convecção, de difusão e simultaneamente convecção e difusão. Se considerarmos uma escala de tempo que possibilite a adição ou retirada de indivíduos no meio, conforme seja considerada reprodução, migração ou morte, podemos acrescentar ao processo difusivo um termo de reação, obtendo então, a equação do tipo reação-difusão. Se o temp de reação for deendendee da densidade populacional e do tipo logístico, obtém-se a equação de Fischer. Dessa equação abordamos alguns aspectos, tais como, determinação dos estados estacionários, análise da estabillidade dos mesmos, representação gráfica no plano de fase e por último investigamos a existência de solução do tipo onda viajante. Abordamos, também, alguns exemplos apresentados na literatura, envolvendo equação da difusão com coeficiente constante e com coeficiente dependente da densidade populacional. Além disso, apresentamos o resultados obtidos com a modelagem em tempo discreto, a partir de um trabalho experimental com besouros marcados para o experimento e depois liberados Banks et al (1985) , em que os autores admitiram uma variação temporal e a partir dos dados obtidos fizeram uma estimativa para o coeficiente de difusão D (t), bem como para o coeficiente de decaimento α(t) do termo de reação linear em u. Construimos curvas que se ajustam a essas alternativas e apresentamos esses coeficientes em versão continua D (t) e α(t), dependentes da variável tempo t. Através de uma abordagem numérica, os modelos foram comparadas da variável tempo t. Através de uma abordagem numérica, os modelos foram comparados para diversos casos, usando diferentes combinação de D constante e D variando no tempo, a constante e a variando no tempo. Além disso, analisamos tambén, o efeito da substituição do coeficiente de difusão D constante por D(t) na equação de Fisher.

Estudo sobre modelos de fissuração de peças de concreto armado via método dos elementos finitos

o objetivo desta tese é apresentar dois modelos distintos para representar as fissuras em peças de concreto armado: um do tipo distribuído e outro do tipo incorporado. Os modelos de fissura incorporada se baseiam no conceito de descontinuidades incorporadas dentro do campo de deslocamento do elemento finito padrão. Já nos modelos de fissura distribuída a descontinuidade do campo de deslocamentos causada pela fissura é espalhada ao longo do elemento. O modelo distribuído proposto apresenta um diagrama tensão-deformação multilinear e sua calibragem é feita, segundo o Código Modelo CEB-FIP 1990, através de ensaios de tirantes de concreto armado. O modelo incorporado implementado é baseado no modelo de Dvorlcin, CuiMo e Gioia, o qual não inclui a contribuição da armadura no equilíbrio interno de forças do elemento. A inclusão da parcela da armadura é feita através de um modelo de transferência de tensão por aderência, conforme Russo, Zingone e Romano, Russo e Romano e FIE - Bulletin 10. Para representar o comportamento do concreto intacto, utiliza-se o modelo constitutivo de Ottosen. Trata-se de um modelo elástico não-linear, tridimensional, que utiliza valores secantes dos parâmetros do material. Já para simular o comportamento das barras de aço da armadura, emprega-se o modelo incorporado desenvolvido por Elwi e Hrudey. Neste modelo, permite-se uma disposição arbitrária das barras de aço no interior dos elementos de concreto. O modelo constitutivo adotado para a armadura é do tipo elasto-plástico com endurecimento. Por fim, alguns exemplos numéricos são analisados com o objetivo de comprovar a eficácia dos dois modelos propostos.

Modelos de escoragem de crédito aplicados à empréstimo pessoal com cheque

A motivação deste trabalho é relacionar a teoria da estatística com uma clássica aplicação prática na indústria, mais especificamente no mercado financeiro brasileiro. Com o avanço de hardware, sistemas de suporte à decisão se tornaram viáveis e desempenham hoje papel fundamental em muitas áreas de interesse como logística, gestão de carteiras de ativos, risco de mercado e risco de crédito. O presente trabalho tem como objetivos principais propor uma metodologia de construção de modelos de escoragem de crédito e mostrar uma aplicação prática em operações de empréstimo pessoal com pagamento em cheques. A parte empírica utiliza dados reais de instituição financeira e duas metodologias estatísticas, análise de regressão linear múltipla e análise de regressão probit. São comparados os resultados obtidos a partir da aplicação de modelos de escoragem de crédito desenvolvidos com cada metodologia com os resultados obtidos sem a utilização de modelos. Assim, demonstra-se o incremento de resultado da utilização de modelos de escoragem e conclui-se se há ou não diferenças significativas entre a utilização de cada metodologia. A metodologia de construção de modelos de escoragem é composta basicamente por duas etapas, definição das relações e da equação para cálculo do escore e a definição do ponto de corte. A primeira consiste em uma busca por relações entre as variáveis cadastrais e de comportamento do cliente, variáveis da operação e o risco de crédito caracterizado pela inadimplência. A segunda indica o ponto em que o risco deixa de ser interessante e o resultado esperado da operação passa a ser negativo. Ambas as etapas são descritas com detalhes e exemplificadas no caso de empréstimos pessoais no Brasil. A comparação entre as duas metodologias, regressão linear e regressão probit, realizada no caso de empréstimos pessoais, considerou dois aspectos principais dos modelos desenvolvidos, a performance estatística medida pelo indicador K-S e o resultado incremental gerado pela aplicação do modelo. Foram obtidos resultados similares com ambas as metodologias, o que leva à conclusão de que a discussão de qual das duas metodologias utilizar é secundária e que se deve tratar a gestão do modelo com maior profundidade.

Modelos de estimativa de radiação solar para elaboração de mapas solarimétricos

O objetivo fundamental desta dissertação foi desenvolver modelos de estimativa da radiação solar no intuito de complementar a base de dados visando o traçado de mapas de radiação solar para o Rio Grande do Sul. Inicialmente foi realizada uma pesquisa na literatura sobre as metodologias desenvolvidas para a estimativa da radiação solar para locais onde inexistem dados medidos desta variável. Foi feito um levantamento das técnicas estatísticas utilizadas na previsão de valores de variáveis. As metodologias pesquisadas foram aplicadas ao banco de dados SAMSON (Solar and Meteorological Surface Observational Network). Entre as variáveis deste banco de dados estão a radiação solar, a umidade relativa, a temperatura, a latitude, a altitude e a nebulosidade. A metodologia dos modelos de estimativa aplicada neste trabalho baseia-se no Método dos Mínimos Quadrados. Foram realizadas correlações mensais e anuais entre as variáveis acima citadas e seus resultados validados através de validação cruzada. Resultou apropriada, na disponibilidade de dados climatológicos, a aplicação de modelos com parâmetros mensais de regressão linear múltipla envolvendo as variáveis explicativas: insolação, temperatura média e umidade relativa. Este modelo, entre outros, foi aplicado aos dados do Rio Grande do Sul. A metodologia acima descrita aplicada aos dados medidos no Rio Grande do Sul, resultou eficaz. Foram pesquisadas técnicas de interpolação para traçado de mapas e estabelecidas regras para o traçado dos mesmos. Foram utilizados dados periféricos para a Argentina, Uruguai e Santa Catarina. Foram feitos mapas mensais de médias mensais de radiação solar global horizontal diária bem como um mapa da média anual de radiação solar global horizontal diária. Observou-se que o modelo de Ångström–Prescott apresenta bons resultados quando se dispõe apenas da insolação Os mapas serão úteis para a pesquisa e implementação de sistemas empregando Energia Solar no Estado do Rio Grande do Sul. Finalmente, a principal conclusão é a de que modelos de correlações obtidos com dados de cada mês e produzindo parâmetros mensais são mais adequados do que um único modelo de correlação com parâmetros de validade anual utilizado nas estimativas mensais.

Dois modelos espacializados do potencial financeiro para produtos de supermercados em municípios do Estado de São Paulo

Neste trabalho, o potencial para produtos de supermercados em municípios do Estado de São Paulo é modelado por meio da aplicação de modelos lineares hierárquicos em dois níveis (município e microrregião) e em três níveis (município, micro e mesorregião). Os modelos lineares hierárquicos acomodam bem as relações espaciais de vizinhança e hierarquia que estruturam o mercado, produzindo resíduos normais, homocedásticos e não autocorrelacionados espacialmente (enquanto os modelos de regressão linear convencionais não permitem incorporar os conceitos de estrutura geográfica e têm seus pressupostos de homocedasticidade e independência violados). A metragem de loja e a densidade populacional são propostas como variáveis proxi para, respectivamente, a demanda de mercado e a hierarquia de uma localidade.

Análise da decomposição do desempenho de empresas brasileiras utilizando modelos lineares mistos e de componentes de variância

A determinação e a mensuração da importância das principais fontes de vantagem competitiva, ainda é um tema em discussão na área de Estratégia. Uma linha de pesquisa, iniciada em meados dos anos 80, tem seu foco principal na determinação e quantificação da importância dos fatores que poderiam explicar as diferenças no desempenho de um grupo de empresas, utilizando a decomposição da variância dos valores do desempenho através das técnicas de Regressão Linear ou de Componentes de Variância. Nesta linha de pesquisa, desenvolveram-se uma série de trabalhos empíricos cujo propósito principal é quantificar, entre outros fatores, qual a importância do setor industrial em que a empresa atua, qual a importância do ano, qual a importância de se fazer parte de um grupo econômico e qual a importância dos fatores idiossincráticos da empresa na explicação do desempenho apresentado em determinados períodos. Dos resultados destes trabalhos surgiram discussões importantes sobre o papel da estratégia corporativa e sobre a importância relativa de tais fatores na determinação da vantagem competitiva. Este trabalho se insere nesta linha de pesquisa, cujo objetivo é, utilizando uma base de dados brasileira muito mais abrangente e completa que os estudos anteriores, quer nacionais e internacionais, primeiramente verificar se a realidade apontada nos estudos internacionais se assemelha à do Brasil. Em segundo lugar, contribuir com um refinamento teórico, refazendo estas análises utilizando modelos lineares mistos, mais apropriados para estes conjuntos de dados, que os modelos de componentes de variância. Em terceiro lugar, utilizando dois tipos de matriz de covariância, verifica se o desempenho de um determinado ano influi no desempenho dos anos imediatamente subseqüentes, verificando, assim, a possível existência de medidas repetidas para a variável ano. Finalmente, analisa se parte da variabilidade do desempenho das empresas brasileiras pode ser atribuído ao fato da empresa se localizar em determinada Unidade da Federação

Alocação de carteiras de ações através da utilização de modelos de lógica Fuzzy

Este trabalho tem por objetivo propor uma carteira composta por posições compradas e vendidas de ações que supere os principais Índices de mercado. O resultado é obtido através de um modelo de Lógica Fuzzy, que é um modelo de inteligência artificial que trata os dados de maneira lógica, ou seja, sem relacionar as variáveis através de modelos matemáticos convencionais. Para esse estudo utilizamos como variáveis de entrada os múltiplos Preço/Lucro Esperado e Preço/Valor Patrimonial da Empresa de cada ação considerada. Foram estudadas as ações do mercado americano pertencentes ao índice S&P 500, do ano de 2000 até 2007. Com o intuito de comparar a eficiência do Modelo de Lógica Fuzzy, utilizamos o modelo de Regressão Linear Multivariada e os índices de mercado S&P 500 e o S&P 500 com uma modificação para se adequar aos dados escolhidos para o estudo. O modelo proposto produziu resultados satisfatórios. Para quase todos os anos estudados o retorno da carteira obtida foi muito superior ao dos Índices de mercado e do modelo linear convencional. Através de testes adequados comprovamos estatisticamente a eficiência do modelo em comparação aos Índices de mercado e ao modelo linear convencional.

Desenvolvimento de uma ferramenta para obtenção de modelos empíricos

O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma ferramenta de regressão multivariável apropriada para abordar o problema da modelagem de propriedades relacionadas à qualidade final de produtos em processos industriais. No caso geral, dados provenientes de sistemas físicos e químicos típicos do meio industrial são caracterizados pela presença de relação não linear entre as variáveis, podendo, ainda, apresentar outros problemas que dificultam o processo de modelagem empírica, como baixa disponibilidade de observações experimentais, presença de ruído excessivo nas medidas e a presença de colinearidade entre os termos explicativos. Foi feita uma revisão de diferentes métodos de regressão multivariável tais como regressão linear múltipla (MLR), regressão não linear baseada em transformações das variáveis explicativas e métodos de redução de dimensionalidade (PCA, PLS, QPLS e BTPLS). Também foram propostas novas metodologias para a abordagem das questões da seleção de variáveis e estimação das incertezas dos modelos. Posteriormente, utilizando as metodologias revisadas e propostas, foi sugerida uma sistemática para o tratamento da questão da modelagem empírica de dados industriais, que constitui a base para a implementação da ferramenta desejada. A aplicabilidade da ferramenta desenvolvida foi ilustrada através de alguns estudos de caso retirados da literatura, onde modelos para a predição de propriedades relativas à qualidade de produtos produzidos em quatro tipos de processos industriais diferentes são obtidos.

Abordagem probabilística em um modelo de programação linear aplicado ao planejamento mineiro

Neste trabalho é discutido o impacto causado pelos parâmetros de processo com comportamento estocástico em um modelo de otimização, aplicado ao planejamento mineiro. Com base em um estudo de caso real, construiu-se um modelo matemático representando o processo produtivo associado à mineração, beneficiamento e comercialização de carvão mineral. Este modelo foi otimizado com a técnica de programação linear, sendo a solução ótima perturbada pelo comportamento estocástico de um dos principais parâmetros envolvidos no processo produtivo. A análise dos resultados permitiu avaliar o risco associado à decisão ótima, sendo com isto proposta uma metodologia para avaliação do risco operacional.

Análise teórico-experimental de uma laje nervurada em modelo reduzido sujeita a um carregamento linear

Resumo não disponível.