Computational tools for comparing asymmetric GARCH models via Bayes factors

In this paper we use Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods in order to estimate and compare GARCH models from a Bayesian perspective. We allow for possibly heavy tailed and asymmetric distributions in the error term. We use a general method proposed in the literature to introduce skewness into a continuous unimodal and symmetric distribution. For each model we compute an approximation to the marginal likelihood, based on the MCMC output. From these approximations we compute Bayes factors and posterior model probabilities. (C) 2012 IMACS. Published by Elsevier B.V. All rights reserved.

The geometric Birnbaum-Saunders regression model with cure rate

In this paper, we propose a cure rate survival model by assuming the number of competing causes of the event of interest follows the Geometric distribution and the time to event follow a Birnbaum Saunders distribution. We consider a frequentist analysis for parameter estimation of a Geometric Birnbaum Saunders model with cure rate. Finally, to analyze a data set from the medical area. (C) 2011 Elsevier B.V. All rights reserved.

Assessment of variance components in nonlinear mixed-effects elliptical models

The issue of assessing variance components is essential in deciding on the inclusion of random effects in the context of mixed models. In this work we discuss this problem by supposing nonlinear elliptical models for correlated data by using the score-type test proposed in Silvapulle and Silvapulle (1995). Being asymptotically equivalent to the likelihood ratio test and only requiring the estimation under the null hypothesis, this test provides a fairly easy computable alternative for assessing one-sided hypotheses in the context of the marginal model. Taking into account the possible non-normal distribution, we assume that the joint distribution of the response variable and the random effects lies in the elliptical class, which includes light-tailed and heavy-tailed distributions such as Student-t, power exponential, logistic, generalized Student-t, generalized logistic, contaminated normal, and the normal itself, among others. We compare the sensitivity of the score-type test under normal, Student-t and power exponential models for the kinetics data set discussed in Vonesh and Carter (1992) and fitted using the model presented in Russo et al. (2009). Also, a simulation study is performed to analyze the consequences of the kurtosis misspecification.

The polysurvival model with long-term survivors

Long-term survival models have historically been considered for analyzing time-to-event data with long-term survivors fraction. However, situations in which a fraction (1 - p) of systems is subject to failure from independent competing causes of failure, while the remaining proportion p is cured or has not presented the event of interest during the time period of the study, have not been fully considered in the literature. In order to accommodate such situations, we present in this paper a new long-term survival model. Maximum likelihood estimation procedure is discussed as well as interval estimation and hypothesis tests. A real dataset illustrates the methodology.

A General Latent Class Model for Performance Evaluation of Diagnostic Tests in the Absence of a Gold Standard: An Application to Chagas Disease

We propose a new general Bayesian latent class model for evaluation of the performance of multiple diagnostic tests in situations in which no gold standard test exists based on a computationally intensive approach. The modeling represents an interesting and suitable alternative to models with complex structures that involve the general case of several conditionally independent diagnostic tests, covariates, and strata with different disease prevalences. The technique of stratifying the population according to different disease prevalence rates does not add further marked complexity to the modeling, but it makes the model more flexible and interpretable. To illustrate the general model proposed, we evaluate the performance of six diagnostic screening tests for Chagas disease considering some epidemiological variables. Serology at the time of donation (negative, positive, inconclusive) was considered as a factor of stratification in the model. The general model with stratification of the population performed better in comparison with its concurrents without stratification. The group formed by the testing laboratory Biomanguinhos FIOCRUZ-kit (c-ELISA and rec-ELISA) is the best option in the confirmation process by presenting false-negative rate of 0.0002% from the serial scheme. We are 100% sure that the donor is healthy when these two tests have negative results and he is chagasic when they have positive results.

Comparison between the complete Bayesian method and empirical Bayesian method for ARCH models using Brazilian financial time series

In this work we compared the estimates of the parameters of ARCH models using a complete Bayesian method and an empirical Bayesian method in which we adopted a non-informative prior distribution and informative prior distribution, respectively. We also considered a reparameterization of those models in order to map the space of the parameters into real space. This procedure permits choosing prior normal distributions for the transformed parameters. The posterior summaries were obtained using Monte Carlo Markov chain methods (MCMC). The methodology was evaluated by considering the Telebras series from the Brazilian financial market. The results show that the two methods are able to adjust ARCH models with different numbers of parameters. The empirical Bayesian method provided a more parsimonious model to the data and better adjustment than the complete Bayesian method.

Análise do erro de previsão de vazões mensais com diferentes horizontes de previsão

Este trabalho aborda o problema de previsão para séries de vazões médias mensais, no qual denomina-se de horizonte de previsão (h), o intervalo de tempo que separa a última observação usada no ajuste do modelo de previsão e o valor futuro a ser previsto. A análise do erro de previsão é feita em função deste horizonte de previsão. Estas séries possuem um comportamento periódico na média, na variância e na função de autocorrelação. Portanto, considera-se a abordagem amplamente usada para a modelagem destas séries que consiste inicialmente em remover a periodicidade na média e na variância das séries de vazões e em seguida calcular uma série padronizada para a qual são ajustados modelos estocásticos. Neste estudo considera-se para a série padronizada os modelos autorregressivos periódicos PAR (p m). As ordens p m dos modelos ajustados para cada mês são determinadas usando os seguintes critérios: a análise clássica da função de autocorrelação parcial periódica (FACPPe); usando-se o Bayesian Information Criterion (BIC) proposto em (MecLeod, 1994); e com a análise da FACPPe proposta em (Stedinger, 2001). Os erros de previsão são calculados, na escala original da série de vazão, em função dos parâmetros dos modelos ajustados e avaliados para horizontes de previsão h variando de 1 a 12 meses. Estes erros são comparados com as estimativas das variâncias das vazões para o mês que está sendo previsto. Como resultado tem-se uma avaliação da capacidade de previsão, em meses, dos modelos ajustados para cada mês.

Análise genética da produção in vitro de embriões em bovinos Guzerá

O objetivo dessa pesquisa foi avaliar aspectos genéticos que relacionados à produção in vitro de embriões na raça Guzerá. O primeiro estudo focou na estimação de (co) variâncias genéticas e fenotípicas em características relacionadas a produção de embriões e na detecção de possível associação com a idade ao primeiro parto (AFC). Foi detectada baixa e média herdabilidade para características relacionadas à produção de oócitos e embriões. Houve fraca associação genética entre características ligadas a reprodução artificial e a idade ao primeiro parto. O segundo estudo avaliou tendências genéticas e de endogamia em uma população Guzerá no Brasil. Doadoras e embriões produzidos in vitro foram considerados como duas subpopulações de forma a realizar comparações acerca das diferenças de variação anual genética e do coeficiente de endogamia. A tendência anual do coeficiente de endogamia (F) foi superior para a população geral, sendo detectado efeito quadrático. No entanto, a média de F para a sub- população de embriões foi maior do que na população geral e das doadoras. Foi observado ganho genético anual superior para a idade ao primeiro parto e para a produção de leite (305 dias) entre embriões produzidos in vitro do que entre doadoras ou entre a população geral. O terceiro estudo examinou os efeitos do coeficiente de endogamia da doadora, do reprodutor (usado na fertilização in vitro) e dos embriões sobre resultados de produção in vitro de embriões na raça Guzerá. Foi detectado efeito da endogamia da doadora e dos embriões sobre as características estudadas. O quarto (e último) estudo foi elaborado para comparar a adequação de modelos mistos lineares e generalizados sob método de Máxima Verossimilhança Restrita (REML) e sua adequação a variáveis discretas. Quatro modelos hierárquicos assumindo diferentes distribuições para dados de contagem encontrados no banco. Inferência foi realizada com base em diagnósticos de resíduo e comparação de razões entre componentes de variância para os modelos em cada variável. Modelos Poisson superaram tanto o modelo linear (com e sem transformação da variável) quanto binomial negativo à qualidade do ajuste e capacidade preditiva, apesar de claras diferenças observadas na distribuição das variáveis. Entre os modelos testados, a pior qualidade de ajuste foi obtida para o modelo linear mediante transformação logarítmica (Log10 X +1) da variável resposta.

Modelos não lineares resultantes da soma de regressões lineares ponderadas por funções distribuição acumulada

Os controladores eletrônicos de pulverização visam minimizar a variação das taxas de insumos aplicadas no campo. Eles fazem parte de um sistema de controle, e permitem a compensação da variação de velocidade de deslocamento do pulverizador durante a operação. Há vários tipos de controladores eletrônicos de pulverização disponíveis no mercado e uma das formas de selecionar qual o mais eficiente nas mesmas condições, ou seja, em um mesmo sistema de controle, é quantificar o tempo de resposta do sistema para cada controlador específico. O objetivo desse trabalho foi estimar os tempos de resposta para mudanças de velocidade de um sistema eletrônico de pulverização via modelos de regressão não lineares, estes, resultantes da soma de regressões lineares ponderadas por funções distribuição acumulada. Os dados foram obtidos no Laboratório de Tecnologia de Aplicação, localizado no Departamento de Engenharia de Biossistemas da Escola Superior de Agricultura \"Luiz de Queiroz\", Universidade de São Paulo, no município de Piracicaba, São Paulo, Brasil. Os modelos utilizados foram o logístico e de Gompertz, que resultam de uma soma ponderada de duas regressões lineares constantes com peso dado pela função distribuição acumulada logística e Gumbell, respectivamente. Reparametrizações foram propostas para inclusão do tempo de resposta do sistema de controle nos modelos, com o objetivo de melhorar a interpretação e inferência estatística dos mesmos. Foi proposto também um modelo de regressão não linear difásico que resulta da soma ponderada de regressões lineares constantes com peso dado pela função distribuição acumulada Cauchy seno hiperbólico exponencial. Um estudo de simulação foi feito, utilizando a metodologia de Monte Carlo, para avaliar as estimativas de máxima verossimilhança dos parâmetros do modelo.

Validação de uma estrutura de análise ofensiva no basquetebol baseada no sequenciamento de dinâmicas de criação de espaço

A inferência de estratégias ofensivas em esportes coletivos pode ser realizada a partir da análise dos padrões de jogo observados durante a disputa. Para que isso ocorra, há a necessidade da formalização de classes de comportamentos específicos para a modalidade de forma a discriminar perfis de jogo com base na identificação das ações mais recorrentes. No basquetebol as ações são encadeadas ao longo da posse de bola, sendo que os diferentes tipos de sequências de ações contêm características que os diferenciam e podem influenciar diretamente no desfecho do ataque. Nesse trabalho foi apresentada uma proposta contendo diferentes possibilidades de sequenciamento de dinâmicas ofensivas baseadas em um modelo teórico descrito na literatura. Os procedimentos de validação do sequenciamento de dinâmicas ofensivas e os testes de reprodutibilidade e objetividade realizados junto a técnicos de basquetebol apresentaram valores elevados demonstrando a consistência dos critérios para a elaboração de 27 tipos de concatenações dependentes (Qui-quadrado >0,78). Além disso, a estrutura desenvolvida foi concluída através da aplicação do constructo a jogos de basquetebol da liga profissional Americana (NBA) (28 partidas, dentre as quais 10 partidas do confronto entre Spurs x Thunder, 10 partidas referentes ao confronto entre Heat e Pacers e 8 partidas da disputa envolvendo Heat e Spurs, sendo analisados ambos os ataques em cada confronto, válidos pela temporada regular e na fase de playoffs). Os resultados gerados a partir da análise foram apresentados através de árvores de decisão e grafos de modo a facilitar a visualização dos comportamentos identificados. A árvore de decisão apresentou as ações na sequência exata em que ocorreram nas posses de bola, enquanto os grafos mostraram os encadeamentos mais recorrentes entre duas dinâmicas ofensivas. Assim ambas as técnicas se mostraram complementares e auxiliaram na observação e análise dos perfis de jogo de cada equipe e na realização de inferências acerca de sua estratégia ofensiva. A formalização dos tipos de sequenciamento de ações ofensivas pode auxiliar treinadores e profissionais do basquetebol no desenho de estratégias, análise dos padrões de suas equipes e adversários e estruturação de sessões de treinamento que considerem os comportamentos ofensivos de modo dinâmico e contextualizado dentro de um encadeamento lógico de ações de jogo

Sistema inteligente baseado em decomposição por componentes ortogonais e inferência fuzzy para localização de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia elétrica com geração distribuída

Os sistemas elétricos de potência modernos apresentam inúmeros desafios em sua operação. Nos sistemas de distribuição de energia elétrica, devido à grande ramificação, presença de extensos ramais monofásicos, à dinâmica das cargas e demais particularidades inerentes, a localização de faltas representa um dos maiores desafios. Das barreiras encontradas, a influência da impedância de falta é uma das maiores, afetando significativamente a aplicação dos métodos tradicionais na localização, visto que a magnitude das correntes de falta é similar à da corrente de carga. Neste sentido, esta tese objetivou desenvolver um sistema inteligente para localização de faltas de alta impedância, o qual foi embasado na aplicação da técnica de decomposição por componentes ortogonais no pré-processamento das variáveis e inferência fuzzy para interpretar as não-linearidades do Sistemas de Distribuição com presença de Geração Distribuída. Os dados para treinamento do sistema inteligente foram obtidos a partir de simulações computacionais de um alimentador real, considerando uma modelagem não-linear da falta de alta impedância. O sistema fuzzy resultante foi capaz de estimar as distâncias de falta com um erro absoluto médio inferior a 500 m e um erro absoluto máximo da ordem de 1,5 km, em um alimentador com cerca de 18 km de extensão. Tais resultados equivalem a um grau de exatidão, para a maior parte das ocorrências, dentro do intervalo de ±10%.

Desenvolvimento e aplicação do índice de desempenho energético da iluminação pública utilizando lógica nebulosa: estudo de caso da Cidade Universitária \"Armando de Salles Oliveira\" da Universidade de São Paulo.

A eficiência e a racionalidade energética da iluminação pública têm relevante importância no sistema elétrico, porque contribui para diminuir a necessidade de investimentos na construção de novas fontes geradoras de energia elétrica e nos desperdícios energéticos. Apresenta-se como objetivo deste trabalho de pesquisa o desenvolvimento e aplicação do IDE (índice de desempenho energético), fundamentado no sistema de inferência nebulosa e indicadores de eficiência e racionalidade de uso da energia elétrica. A opção em utilizar a inferência nebulosa deve-se aos fatos de sua capacidade de reproduzir parte do raciocínio humano, e estabelecer relação entre a diversidade de indicadores envolvidos. Para a consecução do sistema de inferência nebulosa, foram definidas como variáveis de entrada: os indicadores de eficiência e racionalidade; o método de inferência foi baseado em regras produzidas por especialista em iluminação pública, e como saída um número real que caracteriza o IDE. Os indicadores de eficiência e racionalidade são divididos em duas classes: globais e específicos. Os indicadores globais são: FP (fator de potência), FC (fator de carga) e FD (fator de demanda). Os indicadores específicos são: FU (fator de utilização), ICA (consumo de energia por área iluminada), IE (intensidade energética) e IL (intensidade de iluminação natural). Para a aplicação deste trabalho, foi selecionada e caracterizada a iluminação pública da Cidade Universitária \"Armando de Salles Oliveira\" da Universidade de São Paulo. Sendo assim, o gestor do sistema de iluminação, a partir do índice desenvolvido neste trabalho, dispõe de condições para avaliar o uso da energia elétrica e, desta forma, elaborar e simular estratégias com o objetivo de economizá-la.

Avaliação da influência de emoções na tomada de decisão de sistemas computacionais.

Este trabalho avalia a influência das emoções humanas expressas pela mímica da face na tomada de decisão de sistemas computacionais, com o objetivo de melhorar a experiência do usuário. Para isso, foram desenvolvidos três módulos: o primeiro trata-se de um sistema de computação assistiva - uma prancha de comunicação alternativa e ampliada em versão digital. O segundo módulo, aqui denominado Módulo Afetivo, trata-se de um sistema de computação afetiva que, por meio de Visão Computacional, capta a mímica da face do usuário e classifica seu estado emocional. Este segundo módulo foi implementado em duas etapas, as duas inspiradas no Sistema de Codificação de Ações Faciais (FACS), que identifica expressões faciais com base no sistema cognitivo humano. Na primeira etapa, o Módulo Afetivo realiza a inferência dos estados emocionais básicos: felicidade, surpresa, raiva, medo, tristeza, aversão e, ainda, o estado neutro. Segundo a maioria dos pesquisadores da área, as emoções básicas são inatas e universais, o que torna o módulo afetivo generalizável a qualquer população. Os testes realizados com o modelo proposto apresentaram resultados 10,9% acima dos resultados que usam metodologias semelhantes. Também foram realizadas análises de emoções espontâneas, e os resultados computacionais aproximam-se da taxa de acerto dos seres humanos. Na segunda etapa do desenvolvimento do Módulo Afetivo, o objetivo foi identificar expressões faciais que refletem a insatisfação ou a dificuldade de uma pessoa durante o uso de sistemas computacionais. Assim, o primeiro modelo do Módulo Afetivo foi ajustado para este fim. Por fim, foi desenvolvido um Módulo de Tomada de Decisão que recebe informações do Módulo Afetivo e faz intervenções no Sistema Computacional. Parâmetros como tamanho do ícone, arraste convertido em clique e velocidade de varredura são alterados em tempo real pelo Módulo de Tomada de Decisão no sistema computacional assistivo, de acordo com as informações geradas pelo Módulo Afetivo. Como o Módulo Afetivo não possui uma etapa de treinamento para inferência do estado emocional, foi proposto um algoritmo de face neutra para resolver o problema da inicialização com faces contendo emoções. Também foi proposto, neste trabalho, a divisão dos sinais faciais rápidos entre sinais de linha base (tique e outros ruídos na movimentação da face que não se tratam de sinais emocionais) e sinais emocionais. Os resultados dos Estudos de Caso realizados com os alunos da APAE de Presidente Prudente demonstraram que é possível melhorar a experiência do usuário, configurando um sistema computacional com informações emocionais expressas pela mímica da face.

Estimação do índice de memória em processos estocásticos com memória longa: uma abordagem via ABC

Neste trabalho propomos o uso de um método Bayesiano para estimar o parâmetro de memória de um processo estocástico com memória longa quando sua função de verossimilhança é intratável ou não está disponível. Esta abordagem fornece uma aproximação para a distribuição a posteriori sobre a memória e outros parâmetros e é baseada numa aplicação simples do método conhecido como computação Bayesiana aproximada (ABC). Alguns estimadores populares para o parâmetro de memória serão revisados e comparados com esta abordagem. O emprego de nossa proposta viabiliza a solução de problemas complexos sob o ponto de vista Bayesiano e, embora aproximativa, possui um desempenho muito satisfatório quando comparada com métodos clássicos.

Subjectivació i interferència en l'evolució semàntica i en l'inici de la gramaticalització de "jaquir" (segles XI-XII)

Estudiem en aquest article els primers passos en l'evolució semàntica i en la gramaticalització del verb "jaquir". Aquest germanisme pertany a un estrat lèxic del català que va començar a fer-se menys usual a la darreria del segle XV, desplaçat per altres sinònims, en aquest cas lleixar-deixar. La recerca es fonamenta en un corpus de documentació en llatí i en català dels segles XI i XII. L'objectiu és descriure la gènesi dels significats que ja apareixen ben establits durant el període literari. Seguim un enfocament metodològic d'orientació cognitivista (estudi de la subjectivació i de la inferència com a mecanismes del canvi semàntic).