965 resultados para linear calibration model


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In various attempts to relate the behaviour of highly-elastic liquids in complex flows to their rheometrical behaviour, obvious candidates for study have been the variation of shear viscosity with shear rate, the two normal stress differences N(1) and N(2), especially N(1), the extensional viscosity, and the dynamic moduli G` and G ``. In this paper, we shall confine attention to `constant-viscosity` Boger fluids, and, accordingly, we shall limit attention to N(1), eta(E), G` and G ``. We shall concentrate on the ""splashing"" problem (particularly that which arises when a liquid drop falls onto the free surface of the same liquid). Modern numerical techniques are employed to provide the theoretical predictions. We show that high eta(E) can certainly reduce the height of the so-called Worthington jet, thus confirming earlier suggestions, but other rheometrical influences (steady and transient) can also have a role to play and the overall picture may not be as clear as it was once envisaged. We argue that this is due in the main to the fact that splashing is a manifestly unsteady flow. To confirm this proposition, we obtain numerical simulations for the linear Jeffreys model. (C) 2010 Elsevier B.V. All rights reserved.

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Assuming that nuclear matter can be treated as a perfect fluid, we study the propagation of perturbations in the baryon density. The equation of state is derived from a relativistic mean field model, which is a variant of the non-linear Walecka model. The expansion of the Euler and continuity equations of relativistic hydrodynamics around equilibrium configurations leads to differential equations for the density perturbation. We solve them numerically for linear and spherical perturbations and follow the propagation of the initial pulses. For linear perturbations we find single soliton solutions and solutions with one or more solitons followed by ""radiation"". Depending on the equation of state a strong damping may occur. We consider also the evolution of perturbations in a medium without dispersive effects. In this case we observe the formation and breaking of shock waves. We study all these equations also for matter at finite temperature. Our results may be relevant for the analysis of RHIC data. They suggest that the shock waves formed in the quark gluon plasma phase may survive and propagate in the hadronic phase. (C) 2009 Elseiver. B.V. All rights reserved.

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Assuming that nuclear matter can be treated as a perfect fluid, we study the propagation of perturbations in the baryon density at high temperature. The equation of state is derived from the non-linear Walecka model. The expansion of the Euler and continuity equations of relativistic hydrodynamics around equilibrium configurations lead to the breaking wave equation for the density perturbation. We solve it numerically for this perturbation and follow the propagation of the initial pulses.

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Mixed models may be defined with or without reference to sampling, and can be used to predict realized random effects, as when estimating the latent values of study subjects measured with response error. When the model is specified without reference to sampling, a simple mixed model includes two random variables, one stemming from an exchangeable distribution of latent values of study subjects and the other, from the study subjects` response error distributions. Positive probabilities are assigned to both potentially realizable responses and artificial responses that are not potentially realizable, resulting in artificial latent values. In contrast, finite population mixed models represent the two-stage process of sampling subjects and measuring their responses, where positive probabilities are only assigned to potentially realizable responses. A comparison of the estimators over the same potentially realizable responses indicates that the optimal linear mixed model estimator (the usual best linear unbiased predictor, BLUP) is often (but not always) more accurate than the comparable finite population mixed model estimator (the FPMM BLUP). We examine a simple example and provide the basis for a broader discussion of the role of conditioning, sampling, and model assumptions in developing inference.

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Successful coupling of electrochemical preconcentration (EPC) to capillary electrophoresis (CE) with contactless conductivity detection (C(4)D) is reported for the first time. The EPC-CE interface comprises a dual glassy carbon electrode (GCE) block, a spacer and an upper block with flow inlet and outlet, pseudo-reference electrode and a fitting for the CE silica column, consisting of an orifice perpendicular to the surface of a glassy carbon electrode with a bushing inside to ensure a tight press fit. The end of the capillary in contact with the GCE is slant polished, thus defining a reproducible distance from the electrode surface to the column bore. First results with EPC-CE-C(4)D are very promising, as revealed by enrichment factors of two orders of magnitude for Tl, Cu, Pb and Cd ion peak area signals. Detection limits for 10 min deposition time fall around 20 nmol L(-1) with linear calibration curves over a wide range. Besides preconcentration, easy matrix exchange between accumulation and stripping/injection favors procedures like sample cleanup and optimization of pH, ionic strength and complexing power. This was demonstrated for highly saline samples by using a low conductivity buffer for stripping/injection to improve separation and promote field-enhanced sample stacking during electromigration along the capillary. (C) 2010 Elsevier B.V. All rights reserved.

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Electrodeposition of bismuth on gold microelectrodes for determination of Pb(II) by square wave anodic stripping voltammetry (SWASV) was accomplished by an in situ procedure in alkaline solution. A linear calibration plot for Pb(II) in the concentration range 40 to 6700 nmol L(-1) (r=0.998) was obtained, the detection limit was found to be 12.5 nmol L(-1) (S/N = 3) and the relative standard deviation in Solutions containing 1 mu mol L(-1) Pb(II) was 4% (n = 12). The analytical performance of the proposed sensor wits tested by measuring the Pb(II) concentration in a wine sample. The result Was in good agreement with the one obtained by GFAAS.

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A cathodically pretreated boron-doped diamond electrode was used for the simultaneous anodic determination of ascorbic acid (AA) and caffeine (CAF) by differential pulse voltammetry Linear calibration curves (r = 0 999) were obtained from 1 9 x 10(-5) to 2 I x 10(-4) mol L(-1) for AA and from 9 7 x 10(-6) to 1 1 x 10-4 mol L(-1) for CAF. with detection limits of 19 wool L(-1) and 7 0 mu nol L(-1). respectively This method was successfully applied for the determination of AA and CAF in pharmaceutical formulations. with results equal to those obtained using a HPLC reference method

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This thesis develops and evaluates statistical methods for different types of genetic analyses, including quantitative trait loci (QTL) analysis, genome-wide association study (GWAS), and genomic evaluation. The main contribution of the thesis is to provide novel insights in modeling genetic variance, especially via random effects models. In variance component QTL analysis, a full likelihood model accounting for uncertainty in the identity-by-descent (IBD) matrix was developed. It was found to be able to correctly adjust the bias in genetic variance component estimation and gain power in QTL mapping in terms of precision.  Double hierarchical generalized linear models, and a non-iterative simplified version, were implemented and applied to fit data of an entire genome. These whole genome models were shown to have good performance in both QTL mapping and genomic prediction. A re-analysis of a publicly available GWAS data set identified significant loci in Arabidopsis that control phenotypic variance instead of mean, which validated the idea of variance-controlling genes.  The works in the thesis are accompanied by R packages available online, including a general statistical tool for fitting random effects models (hglm), an efficient generalized ridge regression for high-dimensional data (bigRR), a double-layer mixed model for genomic data analysis (iQTL), a stochastic IBD matrix calculator (MCIBD), a computational interface for QTL mapping (qtl.outbred), and a GWAS analysis tool for mapping variance-controlling loci (vGWAS).

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A disseminação do formato mp3 como padrão para arquivos de música, aliada ao crescimento da Internet, fez surgir uma poderosa rede de distribuição de música online. A extrema disponibilidade, diversidade de escolha e facilidade de acesso para quem possui banda larga em seus computadores fez crescer o download de músicas pela Internet, revolucionando o mundo fonográfico. O objetivo geral deste estudo é identificar quais fatores, na perspectiva do consumidor, têm maior influência no download gratuito de música pela Internet através de uma pesquisa exploratória de duas fases. Na primeira fase, qualitativa, foram realizadas entrevistas não estruturadas com usuários e consumidores de redes peer-to-peer de download de música pela Internet e entrevista semi-estruturada com um ex-executivo da indústria fonográfica. Na fase seguinte, quantitativa, foram aplicados questionários estruturados a pessoas que efetuam download de música pela Internet. Adotou-se a regressão linear múltipla como modelo para interpretar os dados colhidos junto à amostra e testar as hipóteses relacionadas as variáveis: acessibilidade ao produto, percepção de injustiça no preço e faixa etária. Os resultados sugerem a não rejeição das três hipóteses estudadas.

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In this paper we construct common-factor portfolios using a novel linear transformation of standard factor models extracted from large data sets of asset returns. The simple transformation proposed here keeps the basic properties of the usual factor transformations, although some new interesting properties are further attached to them. Some theoretical advantages are shown to be present. Also, their practical importance is confirmed in two applications: the performance of common-factor portfolios are shown to be superior to that of asset returns and factors commonly employed in the finance literature.

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A tese apresenta três ensaios empíricos sobre os padrões decisórios de magistrados no Brasil, elaborados à partir de bases de dados inéditas e de larga escala, que contém detalhes de dezenas de milhares de processos judiciais na primeira e na segunda instância. As bases de dados são coletadas pelo próprio autor através de programas-robô de coleta em massa de informações, aplicados aos "links" de acompanhamento processual de tribunais estaduais no Brasil (Paraná, Minas Gerais e Santa Catarina). O primeiro artigo avalia - com base em modelo estatístico - a importância de fatores extra-legais sobre os resultados de ações judiciais, na Justiça Estadual do Paraná. Isto é, se os juízes favorecem sistematicamente a parte hipossuficiente (beneficiária de Assistência Judiciária Gratuita). No segundo artigo, estuda-se a relação entre a duração de ações cíveis no primeiro grau e a probabilidade de reforma da sentença, utilizando-se dados da Justiça Estadual de Minas Gerais. O objetivo é avaliar se existe um dilema entre a duração e a qualidade das sentenças. Dito de outra forma, se existe um dilema entre a observância do direito ao devido processo legal e a celeridade processual. O último artigo teste a hipótese - no âmbito de apelações criminais e incidentes recursais no Tribunal de Justiça de Santa Catarina - de que as origens profissionais dos desembargadores influenciam seus padrões decisórios. Isto é, testa-se a hipótese de que desembargadores/relatores oriundos da carreira da advocacia são mais "garantistas" ( e desembargadores oriundos da carreira do Ministério Público são menos "garantistas") relativamente aos seus pares oriundos da carreira da magistratura. Testam-se as hipóteses com base em um modelo estatístico que explica a probabilidade de uma decisão recursal favorável ao réu, em função da origem de carreira do relator do recurso, além de um conjunto de características do processo e do órgão julgador.

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This paper constructs an indicator of Brazilian GDP at the monthly ftequency. The peculiar instability and abrupt changes of regimes in the dynamic behavior of the Brazilian business cycle were explicitly modeled within nonlinear ftameworks. In particular, a Markov switching dynarnic factor model was used to combine several macroeconomic variables that display simultaneous comovements with aggregate economic activity. The model generates as output a monthly indicator of the Brazilian GDP and real time probabilities of the current phase of the Brazilian business cycle. The monthly indicator shows a remarkable historical conformity with cyclical movements of GDP. In addition, the estimated filtered probabilities predict ali recessions in sample and out-of-sample. The ability of the indicator in linear forecasting growth rates of GDP is also examined. The estimated indicator displays a better in-sample and out-of-sample predictive performance in forecasting growth rates of real GDP, compared to a linear autoregressive model for GDP. These results suggest that the estimated monthly indicator can be used to forecast GDP and to monitor the state of the Brazilian economy in real time.

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Este trabalho avalia as previsões de três métodos não lineares — Markov Switching Autoregressive Model, Logistic Smooth Transition Autoregressive Model e Autometrics com Dummy Saturation — para a produção industrial mensal brasileira e testa se elas são mais precisas que aquelas de preditores naive, como o modelo autorregressivo de ordem p e o mecanismo de double differencing. Os resultados mostram que a saturação com dummies de degrau e o Logistic Smooth Transition Autoregressive Model podem ser superiores ao mecanismo de double differencing, mas o modelo linear autoregressivo é mais preciso que todos os outros métodos analisados.

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A escolha da cidade do Rio de Janeiro como sede de grandes eventos esportivos mundiais, a Copa do Mundo de Futebol de 2014 e os Jogos Olímpicos de 2016, colocou-a no centro de investimentos em infraestrutura, mobilidade urbana e segurança pública, com consequente impacto no mercado imobiliário, tanto de novos lançamentos de empreendimentos, quanto na revenda de imóveis usados. Acredita-se que o preço de um imóvel dependa de uma relação entre suas características estruturais como quantidade de quartos, suítes, vagas de garagem, presença de varanda, tal como sua localização, proximidade com centros de trabalho, entretenimento e áreas valorizadas ou degradadas. Uma das técnicas para avaliar a contribuição dessas características para a formação do preço do imóvel, conhecido na Econométrica como Modelagem Hedônica de Preços, é uma aplicação de regressão linear multivariada onde a variável dependente é o preço e as variáveis independentes, as respectivas características que deseja-se modelar. A utilização da regressão linear implica em observar premissas que devem ser atendidas para a confiabilidade dos resultados a serem analisados, tais como independência e homoscedasticidade dos resíduos e não colinearidade entre as variáveis independentes. O presente trabalho objetiva aplicar a modelagem hedônica de preços para imóveis localizados na cidade do Rio de Janeiro em um modelo de regressão linear multivariada, em conjunto com outras fontes de dados para a construção de variáveis de acessibilidade e socioambiental a fim de verificar a relação de importância entre elas para a formação do preço e, em particular, exploramos brevemente a tendência de preços em função da distância a favelas. Em atenção aos pré-requisitos observados para a aplicação de regressão linear, verificamos que a premissa de independência dos preços não pode ser atestada devido a constatação da autocorrelação espacial entre os imóveis, onde não apenas as características estruturais e de acessibilidade são levadas em consideração para a precificação do bem, mas principalmente a influência mútua que os imóveis vizinhos exercem um ao outro.

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This work assesses the forecasts of three nonlinear methods | Markov Switching Autoregressive Model, Logistic Smooth Transition Auto-regressive Model, and Auto-metrics with Dummy Saturation | for the Brazilian monthly industrial production and tests if they are more accurate than those of naive predictors such as the autoregressive model of order p and the double di erencing device. The results show that the step dummy saturation and the logistic smooth transition autoregressive can be superior to the double di erencing device, but the linear autoregressive model is more accurate than all the other methods analyzed.