931 resultados para multiple linear regression analysis
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The estimation of prediction quality is important because without quality measures, it is difficult to determine the usefulness of a prediction. Currently, methods for ligand binding site residue predictions are assessed in the function prediction category of the biennial Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction (CASP) experiment, utilizing the Matthews Correlation Coefficient (MCC) and Binding-site Distance Test (BDT) metrics. However, the assessment of ligand binding site predictions using such metrics requires the availability of solved structures with bound ligands. Thus, we have developed a ligand binding site quality assessment tool, FunFOLDQA, which utilizes protein feature analysis to predict ligand binding site quality prior to the experimental solution of the protein structures and their ligand interactions. The FunFOLDQA feature scores were combined using: simple linear combinations, multiple linear regression and a neural network. The neural network produced significantly better results for correlations to both the MCC and BDT scores, according to Kendall’s τ, Spearman’s ρ and Pearson’s r correlation coefficients, when tested on both the CASP8 and CASP9 datasets. The neural network also produced the largest Area Under the Curve score (AUC) when Receiver Operator Characteristic (ROC) analysis was undertaken for the CASP8 dataset. Furthermore, the FunFOLDQA algorithm incorporating the neural network, is shown to add value to FunFOLD, when both methods are employed in combination. This results in a statistically significant improvement over all of the best server methods, the FunFOLD method (6.43%), and one of the top manual groups (FN293) tested on the CASP8 dataset. The FunFOLDQA method was also found to be competitive with the top server methods when tested on the CASP9 dataset. To the best of our knowledge, FunFOLDQA is the first attempt to develop a method that can be used to assess ligand binding site prediction quality, in the absence of experimental data.
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An analysis of the attribution of past and future changes in stratospheric ozone and temperature to anthropogenic forcings is presented. The analysis is an extension of the study of Shepherd and Jonsson (2008) who analyzed chemistry-climate simulations from the Canadian Middle Atmosphere Model (CMAM) and attributed both past and future changes to changes in the external forcings, i.e. the abundances of ozone-depleting substances (ODS) and well-mixed greenhouse gases. The current study is based on a new CMAM dataset and includes two important changes. First, we account for the nonlinear radiative response to changes in CO2. It is shown that over centennial time scales the radiative response in the upper stratosphere to CO2 changes is significantly nonlinear and that failure to account for this effect leads to a significant error in the attribution. To our knowledge this nonlinearity has not been considered before in attribution analysis, including multiple linear regression studies. For the regression analysis presented here the nonlinearity was taken into account by using CO2 heating rate, rather than CO2 abundance, as the explanatory variable. This approach yields considerable corrections to the results of the previous study and can be recommended to other researchers. Second, an error in the way the CO2 forcing changes are implemented in the CMAM was corrected, which significantly affects the results for the recent past. As the radiation scheme, based on Fomichev et al. (1998), is used in several other models we provide some description of the problem and how it was fixed.
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BACKGROUND: Genetic polymorphisms of transcription factor 7-like 2 (TCF7L2) have been associated with type 2 diabetes and BMI. OBJECTIVE: The objective was to investigate whether TCF7L2 HapA is associated with weight development and whether such an association is modulated by protein intake or by the glycemic index (GI). DESIGN: The investigation was based on prospective data from 5 cohort studies nested within the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition. Weight change was followed up for a mean (±SD) of 6.8 ± 2.5 y. TCF7L2 rs7903146 and rs10885406 were successfully genotyped in 11,069 individuals and used to derive HapA. Multiple logistic and linear regression analysis was applied to test for the main effect of HapA and its interaction with dietary protein or GI. Analyses from the cohorts were combined by random-effects meta-analysis. RESULTS: HapA was associated neither with baseline BMI (0.03 ± 0.07 BMI units per allele; P = 0.6) nor with annual weight change (8.8 ± 11.7 g/y per allele; P = 0.5). However, a previously shown positive association between intake of protein, particularly of animal origin, and subsequent weight change in this population proved to be attenuated by TCF7L2 HapA (P-interaction = 0.01). We showed that weight gain becomes independent of protein intake with an increasing number of HapA alleles. Substitution of protein with either fat or carbohydrates showed the same effects. No interaction with GI was observed. CONCLUSION: TCF7L2 HapA attenuates the positive association between animal protein intake and long-term body weight change in middle-aged Europeans but does not interact with the GI of the diet.
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We analysed single nucleotide polymorphisms (SNPs) tagging the genetic variability of six candidate genes (ATF6, FABP1, LPIN2, LPIN3, MLXIPL and MTTP) involved in the regulation of hepatic lipid metabolism, an important regulatory site of energy balance for associations with body mass index (BMI) and changes in weight and waist circumference. We also investigated effect modification by sex and dietary intake. Data of 6,287 individuals participating in the European prospective investigation into cancer and nutrition were included in the analyses. Data on weight and waist circumference were followed up for 6.9 ± 2.5 years. Association of 69 tagSNPs with baseline BMI and annual changes in weight as well as waist circumference were investigated using linear regression analysis. Interactions with sex, GI and intake of carbohydrates, fat as well as saturated, monounsaturated and polyunsaturated fatty acids were examined by including multiplicative SNP-covariate terms into the regression model. Neither baseline BMI nor annual weight or waist circumference changes were significantly associated with variation in the selected genes in the entire study population after correction for multiple testing. One SNP (rs1164) in LPIN2 appeared to be significantly interacting with sex (p = 0.0003) and was associated with greater annual weight gain in men (56.8 ± 23.7 g/year per allele, p = 0.02) than in women (-25.5 ± 19.8 g/year per allele, p = 0.2). With respect to gene-nutrient interaction, we could not detect any significant interactions when accounting for multiple testing. Therefore, out of our six candidate genes, LPIN2 may be considered as a candidate for further studies.
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The class of symmetric linear regression models has the normal linear regression model as a special case and includes several models that assume that the errors follow a symmetric distribution with longer-than-normal tails. An important member of this class is the t linear regression model, which is commonly used as an alternative to the usual normal regression model when the data contain extreme or outlying observations. In this article, we develop second-order asymptotic theory for score tests in this class of models. We obtain Bartlett-corrected score statistics for testing hypotheses on the regression and the dispersion parameters. The corrected statistics have chi-squared distributions with errors of order O(n(-3/2)), n being the sample size. The corrections represent an improvement over the corresponding original Rao`s score statistics, which are chi-squared distributed up to errors of order O(n(-1)). Simulation results show that the corrected score tests perform much better than their uncorrected counterparts in samples of small or moderate size.
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Regression models for the mean quality-adjusted survival time are specified from hazard functions of transitions between two states and the mean quality-adjusted survival time may be a complex function of covariates. We discuss a regression model for the mean quality-adjusted survival (QAS) time based on pseudo-observations, which has the advantage of directly modeling the effect of covariates in the QAS time. Both Monte Carlo Simulations and a real data set are studied. Copyright (C) 2009 John Wiley & Sons, Ltd.
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Accurate speed prediction is a crucial step in the development of a dynamic vehcile activated sign (VAS). A previous study showed that the optimal trigger speed of such signs will need to be pre-determined according to the nature of the site and to the traffic conditions. The objective of this paper is to find an accurate predictive model based on historical traffic speed data to derive the optimal trigger speed for such signs. Adaptive neuro fuzzy (ANFIS), classification and regression tree (CART) and random forest (RF) were developed to predict one step ahead speed during all times of the day. The developed models were evaluated and compared to the results obtained from artificial neural network (ANN), multiple linear regression (MLR) and naïve prediction using traffic speed data collected at four sites located in Sweden. The data were aggregated into two periods, a short term period (5-min) and a long term period (1-hour). The results of this study showed that using RF is a promising method for predicting mean speed in the two proposed periods.. It is concluded that in terms of performance and computational complexity, a simplistic input features to the predicitive model gave a marked increase in the response time of the model whilse still delivering a low prediction error.
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The main purpose of this study is identify and select the assessment indicators for Brand Equity (BE), in the fuels segment. Within this perspective, we have chosen to assess the influences based on the following attributes: Brand Loyalty (Lealdade à Marca ( LM), Brand Recognition (Conhecimento da Marca ( CM), Perceived Quality (Qualidade Percebida ( QP) and Brand Associations (Associações à Marca ( AM), through perception of consumers in Rio de Janeiro and São Paulo States. Based on deep interviews in the qualitative phase and in surveys, in the quantitative phase, we began the data analysis through Multiple Linear Regression, according to Atilgan et al. (2005) model and Ha (1996). In the first model, the (CM) was considered non-explanatory to (BE¿, and we¿ve chosen to remove it from the following study model. In the final model, besides remaining variables, demographic variables were included, such as: Family Income (Renda Familiar ( RF) and Federation State (Estado da Federação ( EF), as independent variables. The main relevant findings, through perception of consumers, indicated that the (BE) of company analyzed was better ranked in Rio de Janeiro than in São Paulo and, as for the income, higher level classes tend to have less understanding on the value of (BE) of Petrobras BR. The study finish with mentions the contribution of the research and management implication, as well as limitations and suggestions to further researchers.
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A poluição figura como a principal causadora dos altos impactos ambientais provocando danos à sociedade, à fauna e a flora com degradação e comprometimento do meio ambiente. Somado a esse fato, existe outra fundamental consideração quanto à utilização e desperdício de recursos naturais advindos da produção de bens que visa expandir-se sempre uma vez que busca a ampliação dos mercados e consequentemente do consumo. As organizações industriais são apontadas como grandes responsáveis pela contribuição e acirramento desses problemas. Entretanto, com a inclusão de variáveis sociais e ambientais na condução das atividades empresariais, nota-se uma adoção de práticas diferenciadas para uma prevenção à poluição, maior eficiência e diminuição do uso de recursos naturais. Esta pesquisa tem como principal objetivo identificar em que etapas de gestão se encontram as empresas industriais brasileiras dos segmentos de transformação e os fatores indutores que as levam a adotar a gestão diferenciada, como a produção mais limpa. A investigação se deu mediante survey com posterior Análise Fatorial por Componentes Principais para destacar as variáveis mais relevantes e aplicada Regressão Linear Múltipla para verificar a evolução da gestão ambiental, os fatores motivadores mais influentes e a percepção dos gestores quanto às pressões sofridas, segundo preceitos da Teoria Institucional. Foi possível constatar que as empresas evoluíram positivamente sobre os entendimentos do meio ambiente nas atividades gerenciais nos últimos anos, e que a pressão coercitiva é um fator relevante na gestão das empresas gaúchas e fluminenses. Contudo, o meio ambiente ainda não é abordado de forma estruturada e sistematizada por tais empresas.
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O trabalho a seguir objetivou o desenvolvimento de um meta-modelo de análise para estudo do fenômeno da resistência durante a implementação de um sistema de gerenciamento eletrônico de documentos (GED). O estudo foi conduzido por meio de uma abordagem quantitativa e explanatória e buscou elencar os principais expoentes da literatura acadêmica no tema da resistência. A partir de suas concepções, os fatores mais relevantes no campo da resistência contextualizada a um sistema de gerenciamento eletrônico de documentos foram evidenciados. O meta-modelo gerado, o qual serviu de base para a análise estatística, identificou os seguintes antecedentes ao comportamento de resistência: características pessoais, sistemas e interação. Este, por sua vez, divide-se na interação poder e política e na interação sócio-técnica. A partir da identificação desses vetores e montagem do meta-modelo, foi elaborado um questionário de investigação, o qual foi distribuído via Internet. Foram colhidas 133 respostas de usuários que tivessem vivenciado pelo menos uma experiência de implantação de um sistema de gerenciamento eletrônico de documentos. Os dados foram então submetidos a tratamento estatístico na ferramenta SPSS por meio de análise fatorial e regressão linear múltipla. Os resultados obtidos permitiram identificar os fatores de maior influência no comportamento de resistência e confirmar/refutar as hipóteses originalmente propostas. O meta-modelo gerado também promoveu a discussão dos resultados com base na teoria utilizada, gerando novos insights para o entendimento do comportamento de resistência no contexto do GED.
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A literatura de marketing aponta que os indivíduos diferem quanto à necessidade de tocar os objetos. A informação obtida fazendo uso das mãos – ou informação háptica – é relevante na avaliação dos produtos. Este estudo buscar avaliar se a necessidade de tocar (NFT, do inglês need for touch) afeta a confiança na avaliação do produto à venda, na sua qualidade percebida e no risco percebido com a compra, considerando duas diferentes situações de compra: quando o produto é comprado para uso próprio e quando o produto é comprado como um presente para outra pessoa. Esta pesquisa também examina o efeito moderador do gênero e do conhecimento prévio sobre a categoria de produto. Um experimento foi conduzido usando amostra por conveniência composta de 171 homens e 153 mulheres estudantes de graduação. As escalas foram testadas com análise fatorial confirmatória e atingiram adequação satisfatória. As hipóteses foram testadas usando regressão linear múltipla. A confiança na avaliação foi influenciada positivamente pelo conhecimento do produto e pela situação de compra, sendo maior quando o produto é para uso próprio. A qualidade percebida sofreu os efeitos do conhecimento do produto e do gênero – as mulheres percebem menor qualidade do que os homens. O risco percebido foi influenciado de forma significativa pela situação de compra, sendo maior quando a compra é para presente. Os resultados mostraram que NFT não tem impacto direto no risco percebido, mas por meio da sua interação com o gênero. Portanto, este estudo não encontrou influência direta da NFT nas variáveis dependentes, sugerindo que outros aspectos podem prevalecer sobre os efeitos da NFT nos processos de decisão de compra.
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Durante a recente crise da dívida soberana europeia, os fundos soberanos demonstraram seu peso na esfera financeira global. Contribuíram para salvar o sistema financeiro dos países desenvolvidos, distribuindo créditos que as entidades financeiras tradicionais do Norte não podiam mais providenciar. Em 2012, os ativos totais desses fundos atingiram USD 4.620 bilhões, comparado aos USD 3.355 bilhões de antes da crise, no final de 2007 (Preqin, 2012). Sendo quase todos criados por economias em desenvolvimento ou subdesenvolvidas, os fundos soberanos podem então ser vistos como o símbolo de um recente reequilíbrio do poder a favor desses países (Santiso, 2008). Além disso, em um futuro próximo, espera-se que os fundos soberanos afastem-se dos países desenvolvidos para investir mais em países em desenvolvimento. Nesse contexto, os países africanos estão cada vez mais alvos de investimentos dos fundos (Triki & Faye, 2011). O estudo subjacente analisa dois fundos, o IFC ALAC e o Mubadala Development Company, para entender como, de acordo com as percepções dos seus gestores, os fundos soberanos podem ajudar no desenvolvimento dos países beneficiários. Mais precisamente, trata-se definir, através de um estudo de casos múltiplos, quais são os mecanismos pelos quais os fundos soberanos podem impactar o desenvolvimento da África ocidental. Os resultados sugerem que, segundo os gestores, os fundos soberanos podem desempenhar um papel significativo no desenvolvimento dos países beneficiários. Eles investem em alguns setores-chave da economia (bancos, infraestruturas etc.), criando condições favoráveis ao desenvolvimento local. Além disso, através de um efeito multiplicador, os investimentos dos fundos soberanos alavancam novos investimentos do setor privado local ou global, fortalecendo o tecido industrial e produtivo do país beneficiário. Porém, parece que as empresas beneficiárias não ajudam nas transferências de conhecimento e de tecnologia, embora sejam essenciais para o desenvolvimento econômico, e se limitam a programas de treinamento específico e de RSE. Além disso, apesar dos investimentos de fundos soberanos impulsionarem o crescimento da região, eles também podem agravar a dependência dessas economias à exportação de commodities. Finalmente, os impactos positivos dos fundos soberanos sobre a economia regional são muitas vezes reduzidos devido a conflitos políticos e barreiras estruturais exigindo reformas profundas e de longo prazo.
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O mercado de securitização através de Fundos de Investimento em Direitos Creditórios (FIDCs) no Brasil ainda não é tão desenvolvido quando comparado aos mercados internacionais. O desenvolvimento desse mercado facultaria a bancos e empresas acesso a fontes de financiamento além da sua geração de caixa ou da emissão de novas ações. Bancos e empresas devem manter a busca por formas alternativas de financiamento, obtendo, assim, diversificação de suas fontes de recursos. O objetivo desse trabalho é avaliar como as características dos FIDCs afetam a taxa de captação de suas cotas sênior. Para isso foram avaliadas 151 séries de cotas, emitidas entre 2002 e 2014. Na análise foram usadas análises multivariadas através da regressão linear múltipla, usando o método de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), para avaliar o efeito das variáveis sobre o spread das cotas. Os resultados apontaram que o volume de emissão afeta a forma como outras variáveis afetam o spread. Os fundos com tamanho de oferta maior têm seu spread influenciado por características de seus cedentes e por características de sua estruturação, enquanto que fundos menores são apreçados por negociações entre emissor e investidores.
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This study examines the factors that influence public managers in the adoption of advanced practices related to Information Security Management. This research used, as the basis of assertions, Security Standard ISO 27001:2005 and theoretical model based on TAM (Technology Acceptance Model) from Venkatesh and Davis (2000). The method adopted was field research of national scope with participation of eighty public administrators from states of Brazil, all of them managers and planners of state governments. The approach was quantitative and research methods were descriptive statistics, factor analysis and multiple linear regression for data analysis. The survey results showed correlation between the constructs of the TAM model (ease of use, perceptions of value, attitude and intention to use) and agreement with the assertions made in accordance with ISO 27001, showing that these factors influence the managers in adoption of such practices. On the other independent variables of the model (organizational profile, demographic profile and managers behavior) no significant correlation was identified with the assertions of the same standard, witch means the need for expansion researches using such constructs. It is hoped that this study may contribute positively to the progress on discussions about Information Security Management, Adoption of Safety Standards and Technology Acceptance Model