925 resultados para hierarchical linear model
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In this paper we consider the programming of job rotation in the assembly line worker assignment and balancing problem. The motivation for this study comes from the designing of assembly lines in sheltered work centers for the disabled, where workers have different task execution times. In this context, the well-known training aspects associated with job rotation are particularly desired. We propose a metric along with a mixed integer linear model and a heuristic decomposition method to solve this new job rotation problem. Computational results show the efficacy of the proposed heuristics. (C) 2009 Elsevier B.V. All rights reserved.
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For the first time, we introduce a class of transformed symmetric models to extend the Box and Cox models to more general symmetric models. The new class of models includes all symmetric continuous distributions with a possible non-linear structure for the mean and enables the fitting of a wide range of models to several data types. The proposed methods offer more flexible alternatives to Box-Cox or other existing procedures. We derive a very simple iterative process for fitting these models by maximum likelihood, whereas a direct unconditional maximization would be more difficult. We give simple formulae to estimate the parameter that indexes the transformation of the response variable and the moments of the original dependent variable which generalize previous published results. We discuss inference on the model parameters. The usefulness of the new class of models is illustrated in one application to a real dataset.
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When missing data occur in studies designed to compare the accuracy of diagnostic tests, a common, though naive, practice is to base the comparison of sensitivity, specificity, as well as of positive and negative predictive values on some subset of the data that fits into methods implemented in standard statistical packages. Such methods are usually valid only under the strong missing completely at random (MCAR) assumption and may generate biased and less precise estimates. We review some models that use the dependence structure of the completely observed cases to incorporate the information of the partially categorized observations into the analysis and show how they may be fitted via a two-stage hybrid process involving maximum likelihood in the first stage and weighted least squares in the second. We indicate how computational subroutines written in R may be used to fit the proposed models and illustrate the different analysis strategies with observational data collected to compare the accuracy of three distinct non-invasive diagnostic methods for endometriosis. The results indicate that even when the MCAR assumption is plausible, the naive partial analyses should be avoided.
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We consider consider the problem of dichotomizing a continuous covariate when performing a regression analysis based on a generalized estimation approach. The problem involves estimation of the cutpoint for the covariate and testing the hypothesis that the binary covariate constructed from the continuous covariate has a significant impact on the outcome. Due to the multiple testing used to find the optimal cutpoint, we need to make an adjustment to the usual significance test to preserve the type-I error rates. We illustrate the techniques on one data set of patients given unrelated hematopoietic stem cell transplantation. Here the question is whether the CD34 cell dose given to patient affects the outcome of the transplant and what is the smallest cell dose which is needed for good outcomes. (C) 2010 Elsevier BM. All rights reserved.
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This work presents a Bayesian semiparametric approach for dealing with regression models where the covariate is measured with error. Given that (1) the error normality assumption is very restrictive, and (2) assuming a specific elliptical distribution for errors (Student-t for example), may be somewhat presumptuous; there is need for more flexible methods, in terms of assuming only symmetry of errors (admitting unknown kurtosis). In this sense, the main advantage of this extended Bayesian approach is the possibility of considering generalizations of the elliptical family of models by using Dirichlet process priors in dependent and independent situations. Conditional posterior distributions are implemented, allowing the use of Markov Chain Monte Carlo (MCMC), to generate the posterior distributions. An interesting result shown is that the Dirichlet process prior is not updated in the case of the dependent elliptical model. Furthermore, an analysis of a real data set is reported to illustrate the usefulness of our approach, in dealing with outliers. Finally, semiparametric proposed models and parametric normal model are compared, graphically with the posterior distribution density of the coefficients. (C) 2009 Elsevier Inc. All rights reserved.
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In this article, we give an asymptotic formula of order n(-1/2), where n is the sample size, for the skewness of the distributions of the maximum likelihood estimates of the parameters in exponencial family nonlinear models. We generalize the result by Cordeiro and Cordeiro ( 2001). The formula is given in matrix notation and is very suitable for computer implementation and to obtain closed form expressions for a great variety of models. Some special cases and two applications are discussed.
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We introduce, for the first time, a new class of Birnbaum-Saunders nonlinear regression models potentially useful in lifetime data analysis. The class generalizes the regression model described by Rieck and Nedelman [Rieck, J.R., Nedelman, J.R., 1991. A log-linear model for the Birnbaum-Saunders distribution. Technometrics 33, 51-60]. We discuss maximum-likelihood estimation for the parameters of the model, and derive closed-form expressions for the second-order biases of these estimates. Our formulae are easily computed as ordinary linear regressions and are then used to define bias corrected maximum-likelihood estimates. Some simulation results show that the bias correction scheme yields nearly unbiased estimates without increasing the mean squared errors. Two empirical applications are analysed and discussed. Crown Copyright (C) 2009 Published by Elsevier B.V. All rights reserved.
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Esta dissertação de mestrado em economia foi motivada por uma questão complexa bastante estudada na literatura de economia política nos dias de hoje: as formas como campanhas políticas afetam votação em uma eleição. estudo procura modelar mercado eleitoral brasileiro para deputados federais senadores. Através de um modelo linear, conclui-se que os gastos em campanha eleitoral são fatores decisivos para eleição de um candidato deputado federal. Após reconhecer que variável que mede os gastos em campanha possui erro de medida (devido ao famoso "caixa dois", por exemplo), além de ser endógena uma vez que candidatos com maiores possibilidades de conseguir votos conseguem mais fontes de financiamento -, modelo foi estimado por variáveis instrumentais. Para senadores, utilizando modelos lineares modelos com variável resposta binaria, verifica-se também importância, ainda que em menor escala, da campanha eleitoral, sendo que um fator mais importante para corrida ao senado parece ser uma percepção priori da qualidade do candidato.
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O objetivo desta pesquisa, de delineamento quase-experimental, foi verificar a influência de um Programa de Intervenção Motora Inclusiva (PIMI) no desenvolvimento motor (DM) e social (DS) de crianças, portadoras (PNEE) e não portadoras de necessidades educacionais especiais (n-PNEE), com atrasos motores. A amostra desta pesquisa foi não probabilística, intencional, composta por 76 crianças (43 meninos e 33 meninas), com idades de 4 a 10 anos (M=7,00, DP=1,44), sendo 24 (31,6%) crianças PNEE e 52 (68,4%) crianças n-PNEE, que apresentaram desempenho motores inferiores a seus pares, configurando atrasos motores, avaliados por meio do Test of Gross Motor Development- 2 (TGMD-2) (ULRICH, 2000). Trinta e cinco crianças constituíram o Grupo de Intervenção (GI) e quarenta e uma crianças constituíram o Grupo Controle (GC). Para a avaliação do DM das crianças dos grupos foi utilizado o TGMD-2 e para a avaliação do DS das crianças do GI foi utilizado a estrutura de Níveis de Responsabilidade Social e Pessoal (HELLISON, 2003). O PIMI foi desenvolvido em 14 semanas, implementando os princípios do Contexto Motivacional para a Maestria e os pressupostos da estrutura TARGET. General Linear Model com medidas repetidas no fator tempo foi conduzida para avaliar os efeitos do PIMI no DM das crianças. Para a análise do DS foi utilizado o teste de Friedman. Os resultados indicaram que (1) crianças, PNEE e n- PNEE, do GI demonstraram ganhos significantes em habilidades de locomoção e de controle de objeto do pré-teste para o pós-teste, enquanto que para as crianças, PNEE e n-PNEE, do GC mudanças significativas não foram encontradas, (2) crianças, PNEE e n-PNEE, do GI demonstraram desempenho significantemente superior em habilidades de locomoção e de controle de objeto comparadas as crianças, PNEE e n-PNEE, do GC no pós-teste, (3) crianças PNEE, do GI, demonstraram padrões de mudanças positivas e significativas do pré-teste para o pós-teste nas habilidades de locomoção e de controle de objeto semelhantes aos seus pares n-PNE do mesmo grupo, (4) crianças PNEE, do GI, demonstraram no pós-teste desempenho significantemente superior nas habilidades de locomoção e controle de objetos comparadas aos seus pares PNEE do GC, (5) crianças n-PNEE, do GI, demonstraram no pós-teste desempenho significantemente superior nas habilidades de locomoção e de controle de objeto comparadas aos seus pares n-PNEE do GC, (6) crianças, PNEE e n-PNEE, do GI, demonstraram mudanças positivas e significativas no DS no contexto de aprendizagem por meio da conquista de níveis de responsabilidade social e pessoal mais elevados, no decorrer do PIMI, (7) crianças PNEE, do GI, demonstraram padrões de mudanças positivas e significativas no DS semelhantes aos seus pares n-PNEE do mesmo grupo. E mais, a implementação do Contexto Motivacional para a Maestria possibilitou a participação cooperativa e efetiva de todas as crianças indiferentemente dos níveis de habilidade motora.
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Com o objetivo de avaliar o uso do consumo de energia elétrica como indicador socioeconômico, esta pesquisa analisa informações em dois níveis de agregação geográfica. No primeiro, sob perspectiva territorial, investiga indicadores de Renda e Consumo de Energia Elétrica agregados por áreas de ponderação (conjunto de setores censitários) do município de São Paulo e utiliza os microdados do Censo Demográfico 2000 em conjunto com a base de domicílios da AES Eletropaulo. Aplica modelos de Spatial Auto-Regression (SAR), Geographically Weighted Regression (GWR), e um modelo inédito combinado (GWR+SAR), desenvolvido neste estudo. Diversas matrizes de vizinhança foram utilizadas na avaliação da influência espacial (com padrão Centro-Periferia) das variáveis em estudo. As variáveis mostraram forte auto-correlação espacial (I de Moran superior a 58% para o Consumo de Energia Elétrica e superior a 75% para a Renda Domiciliar). As relações entre Renda e Consumo de Energia Elétrica mostraram-se muito fortes (os coeficientes de explicação da Renda atingiram valores de 0,93 a 0,98). No segundo nível, domiciliar, utiliza dados coletados na Pesquisa Anual de Satisfação do Cliente Residencial, coordenada pela Associação Brasileira dos Distribuidores de Energia Elétrica (ABRADEE), para os anos de 2004, 2006, 2007, 2008 e 2009. Foram aplicados os modelos Weighted Linear Model (WLM), GWR e SAR para os dados das pesquisas com as entrevistas alocadas no centróide e na sede dos distritos. Para o ano de 2009, foram obtidas as localizações reais dos domicílios entrevistados. Adicionalmente, foram desenvolvidos 6 algoritmos de distribuição de pontos no interior dos polígonos dos distritos. Os resultados dos modelos baseados em centróides e sedes obtiveram um coeficiente de determinação R2 em torno de 0,45 para a técnica GWR, enquanto os modelos baseados no espalhamento de pontos no interior dos polígonos dos distritos reduziram essa explicação para cerca de 0,40. Esses resultados sugerem que os algoritmos de alocação de pontos em polígonos permitem a observação de uma associação mais realística entre os construtos analisados. O uso combinado dos achados demonstra que as informações de faturamento das distribuidoras de energia elétrica têm grande potencial para apoiar decisões estratégicas. Por serem atuais, disponíveis e de atualização mensal, os indicadores socioeconômicos baseados em consumo de energia elétrica podem ser de grande utilidade como subsídio a processos de classificação, concentração e previsão da renda domiciliar.
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Diversos estudos evidenciam as vantagens da presença de líderes autênticos nas organizações. O presente estudo visa identificar as prioridades, em termos de valores, que impactam na autenticidade de um líder, ou seja, investigar quais as prioridades, em termos de valores, de uma pessoa, que podem influenciar no seu desempenho como líder autêntico. Mais propriamente, quais os Valores – considerando a estrutura de valores propostas por Schwartz (2005) – estão relacionados à expressão das dimensões que compõem as características descritas, na literatura, como sendo o perfil do líder autêntico. Para tanto, foi realizada uma pesquisa quantitativa, com questionário aplicado a 295 indivíduos de organizações com natureza e atuação diversas. Os dados foram analisados a partir de técnicas estatíticas multivariadas, utilizando análise fatorial e regressões lineares múltiplas e hierárquicas. Os resultados apontam que, de todos os valores propostos por Schwartz, apenas a Auto Transcendência relaciona-se positiva e significantemente com a Liderança Autêntica. Não foram identificados quaisquer efeitos de moderação ou interação, na expressão de Liderança, em relação aos pares de variáveis que representam os quadrantes da estrutura de valores. Assim, o estudo aponta para a Auto transcendência, traduzidos nos tipos motivacionais da benevolência e do universalismo, como principal fator preditor da autenticidade de um líder, esta sendo potencializada na medida em que o mesmo amplia suas experiências de coordenação e avança em idade ou tempo de vida.
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O presente trabalho tem por objetivo avaliar o impacto das concentrações regionais no desempenho organizacional das empresas brasileiras com ênfase no setor serviços. Com o intuito de atingir este objetivo realizou-se uma comparação entre o desempenho organizacional das firmas localizadas em áreas de concentração geográficas e aquelas situadas fora destas áreas. Além disso, procurou-se contrastar o efeito da concentração regional sobre o desempenho das empresas de serviços com as empresas do setor industrial. A revisão literária evidenciou a existência de vantagens para empresas concentradas regionalmente, o que levou à principal hipótese deste trabalho, de que tais vantagens ocasionariam melhor desempenho das firmas. Desta forma, buscou-se averiguar a existência de uma relação entre o desempenho organizacional e a localização geográfica das empresas de serviços regionalmente concentradas. O trabalho de identificação das concentrações regionais foi realizado adaptando-se os critérios utilizados no setor industrial para o setor serviços, a partir dos dados de número de estabelecimentos e de funcionários, obtidos através da base dados da Relação Anual de Informações Sociais (RAIS). O desempenho organizacional foi mensurado por dois indicadores: lucratividade e o crescimento de vendas. A fonte de dados de desempenho utilizada foi a base de microdados das seguintes pesquisas do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE): Pesquisa Industrial Anual (PIA) e Pesquisa Anual de Serviços (PAS). A amostra utilizada incluiu 78.789 observações de prestadoras de serviços e 22.460 observações de empresas do setor industrial, entre 2001 e 2005. Os resultados foram produzidos por meio da aplicação dos modelos hierárquicos ou modelos multiníveis. Os resultados revelaram um efeito positivo sobre o crescimento das empresas situadas em áreas de concentração regional (tanto do setor serviços quanto da indústria), porém não foram encontradas evidências de maior lucratividade das mesmas. As conclusões deste trabalho contribuem para a tomada de decisão dos gestores, ao avaliar se deverão ou não situar seu empreendimento em uma área de concentração regional. Além de apresentar implicações para as políticas públicas, pois a constatação de um efeito positivo sobre o crescimento das firmas em determinadas concentrações pode direcionar políticas de incentivo, com o objetivo de estimular a formação de tais concentrações em determinadas localidades para desenvolvimento regional.
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O trabalho tem como objetivo aplicar uma modelagem não linear ao Produto Interno Bruto brasileiro. Para tanto foi testada a existência de não linearidade do processo gerador dos dados com a metodologia sugerida por Castle e Henry (2010). O teste consiste em verificar a persistência dos regressores não lineares no modelo linear irrestrito. A seguir a série é modelada a partir do modelo autoregressivo com limiar utilizando a abordagem geral para específico na seleção do modelo. O algoritmo Autometrics é utilizado para escolha do modelo não linear. Os resultados encontrados indicam que o Produto Interno Bruto do Brasil é melhor explicado por um modelo não linear com três mudanças de regime, que ocorrem no inicio dos anos 90, que, de fato, foi um período bastante volátil. Através da modelagem não linear existe o potencial para datação de ciclos, no entanto os resultados encontrados não foram suficientes para tal análise.
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In a reccnt paper. Bai and Perron (1998) considcrccl theoretical issues relatec\ lo lhe limiting distriblltion of estimators and test. statist.ics in the linear model \\'ith multiplc struct ural changes. \Ve assess. via simulations, the adequacy of the \'arious I1Iethods suggested. These CO\'er the size and power of tests for structural changes. the cO\'erage rates of the confidence Íntervals for the break dates and the relat.Í\'e merits of methods to select the I1umber of breaks. The \'arious data generating processes considered alIo,,' for general conditions OIl the data and the errors including differellces across segmcll(s. Yarious practical recommendations are made.
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In this paper we investigate how several national educational policies and practices influence both students' average reading achievement and the social distributioll of achievement within schools and countries. Data come fJ:om the 2000/2001 administration of PISA (programme for International Student Assessment) by the Organization for Economic Cooperation and Developrnent (OECD). They include observations from 212,880 lS-year-old students attending 8,038 secondary schools, which are located in 39 countries. We analyze these data with three-level Hierarchical Linear Models (HLM), with students nested in schools, which are nested within countries. Results focus on the role played by three country-level educational policies: (1) retention/repetition; (2) the mix of students in schools based on socioeconomic status (school social mix); and vocational education. We explore how these policies influence the social distribution of achievemer.t between schools within countries. Implications of these findings are discussed.