RBV e futebol dão samba? : análise multivariada de dados aplicada na identificação dos fatores que influenciam o desempenho dos times na primeira divisão do campeonato brasileiro de futebol

O curso de mestrado profissional em administração (MPA) da Fundação Getúlio Vargas é formatado para profissionais que têm interesse em combinar uma sólida base acadêmica com atividades voltadas para a aplicação prática. O objetivo deste trabalho está alinhado com objetivo do curso ao realizar a aplicação prática dos conceitos da resource-based view das firmas aos resultados dos jogos do campeonato brasileiro com o propósito de identificar quais fatores explicam o desempenho operacional dos times de futebol da primeira divisão, o que irá contribuir para auxiliar os clubes de futebol no Brasil nas suas decisões de investimentos e alocação de recursos financeiros. Ao analisar a qualidade dos jogadores e sua posição relativa em relação ao time, a motivação para o jogo, os fatores "casa" e "camisa", todos considerados recursos valiosos, raros, inimitáveis e operacionalmente utilizáveis, procurar-se-á contribuir para esse processo de decisão de investimentos e construção de vantagens competitivas pelos clubes. Aplicando-se o método de análise multivariada de dados conhecida como regressão linear múltipla, foi possível identificar que existem fatores que influenciam o desempenho dos times independente da sua situação dentro do jogo, seja como mandante como visitante: a posição relativa da qualidade do elenco em relação ao time adversário contribui positivamente e o número de cartões vermelhos contribui negativamente. Ao jogar "em casa", a posição relativa da qualidade dos jogadores do ataque do time mandante em relação aos jogadores da defesa do time visitante contribui positivamente para a vitória do time da "casa". Porém, no caso do time visitante, a posição relativa da qualidade dos jogadores da defesa em relação aos jogadores do ataque do time mandante e a "camisa" (neste caso, apenas se ela "carrega" consigo algum título que dê ao time uma reputação a nível internacional) são os fatores que contribuem positivamente para a vitória. Portanto, a disposição tática dos recursos também é um fator relevante que deve ser considerado em pesquisas futuras. Desta forma, não basta ter os recursos e explorá-los aleatoriamente porque o ambiente de disputa não é estático, assim como não é, de forma análoga, o ambiente de negócios.

Determinação do teor de diclofenaco sódico em comprimidos por espectroscopia no infravermelho próximo NIR com calibração multivariada PLS

This work is combined with the potential of the technique of near infrared spectroscopy - NIR and chemometrics order to determine the content of diclofenac tablets, without destruction of the sample, to which was used as the reference method, ultraviolet spectroscopy, which is one of the official methods. In the construction of multivariate calibration models has been studied several types of pre-processing of NIR spectral data, such as scatter correction, first derivative. The regression method used in the construction of calibration models is the PLS (partial least squares) using NIR spectroscopic data of a set of 90 tablets were divided into two sets (calibration and prediction). 54 were used in the calibration samples and the prediction was used 36, since the calibration method used was crossvalidation method (full cross-validation) that eliminates the need for a validation set. The evaluation of the models was done by observing the values of correlation coefficient R 2 and RMSEC mean square error (calibration error) and RMSEP (forecast error). As the forecast values estimated for the remaining 36 samples, which the results were consistent with the values obtained by UV spectroscopy

Espectroscopia no infravermelho próximo e métodos de calibração multivariada aplicados à determinação simultânea de parâmetros bioquímicos em plasma sanguíneo

In this work, the quantitative analysis of glucose, triglycerides and cholesterol (total and HDL) in both rat and human blood plasma was performed without any kind of pretreatment of samples, by using near infrared spectroscopy (NIR) combined with multivariate methods. For this purpose, different techniques and algorithms used to pre-process data, to select variables and to build multivariate regression models were compared between each other, such as partial least squares regression (PLS), non linear regression by artificial neural networks, interval partial least squares regression (iPLS), genetic algorithm (GA), successive projections algorithm (SPA), amongst others. Related to the determinations of rat blood plasma samples, the variables selection algorithms showed satisfactory results both for the correlation coefficients (R²) and for the values of root mean square error of prediction (RMSEP) for the three analytes, especially for triglycerides and cholesterol-HDL. The RMSEP values for glucose, triglycerides and cholesterol-HDL obtained through the best PLS model were 6.08, 16.07 e 2.03 mg dL-1, respectively. In the other case, for the determinations in human blood plasma, the predictions obtained by the PLS models provided unsatisfactory results with non linear tendency and presence of bias. Then, the ANN regression was applied as an alternative to PLS, considering its ability of modeling data from non linear systems. The root mean square error of monitoring (RMSEM) for glucose, triglycerides and total cholesterol, for the best ANN models, were 13.20, 10.31 e 12.35 mg dL-1, respectively. Statistical tests (F and t) suggest that NIR spectroscopy combined with multivariate regression methods (PLS and ANN) are capable to quantify the analytes (glucose, triglycerides and cholesterol) even when they are present in highly complex biological fluids, such as blood plasma

Regressão logística aplicada na análise espacial de dados arqueológicos

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Modelos de regressão aleatória para a estimação de parâmetros genéticos da produção e constituintes do leite de búfalas

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Desenvolvimento e aplicação de modelo de calibração multivariada para determinação de açúcares e ácidos orgânicos em bebidas comerciais utilizando espectroscopia no infravermelho

The routine analysis for quantization of organic acids and sugars are generally slow methods that involve the use and preparation of several reagents, require trained professional, the availability of special equipment and is expensive. In this context, it has been increasing investment in research whose purpose is the development of substitutive methods to reference, which are faster, cheap and simple, and infrared spectroscopy have been highlighted in this regard. The present study developed multivariate calibration models for the simultaneous and quantitative determination of ascorbic acid, citric, malic and tartaric and sugars sucrose, glucose and fructose, and soluble solids in juices and fruit nectars and classification models for ACP. We used methods of spectroscopy in the near infrared (Near Infrared, NIR) in association with the method regression of partial least squares (PLS). Were used 42 samples between juices and fruit nectars commercially available in local shops. For the construction of the models were performed with reference analysis using high-performance liquid chromatography (HPLC) and refractometry for the analysis of soluble solids. Subsequently, the acquisition of the spectra was done in triplicate, in the spectral range 12500 to 4000 cm-1. The best models were applied to the quantification of analytes in study on natural juices and juice samples produced in the Paraná Southwest Region. The juices used in the application of the models also underwent physical and chemical analysis. Validation of chromatographic methodology has shown satisfactory results, since the external calibration curve obtained R-square value (R2) above 0.98 and coefficient of variation (%CV) for intermediate precision and repeatability below 8.83%. Through the Principal Component Analysis (PCA) was possible to separate samples of juices into two major groups, grape and apple and tangerine and orange, while for nectars groups separated guava and grape, and pineapple and apple. Different validation methods, and pre-processes that were used separately and in combination, were obtained with multivariate calibration models with average forecast square error (RMSEP) and cross validation (RMSECV) errors below 1.33 and 1.53 g.100 mL-1, respectively and R2 above 0.771, except for malic acid. The physicochemical analysis enabled the characterization of drinks, including the pH working range (variation of 2.83 to 5.79) and acidity within the parameters Regulation for each flavor. Regression models have demonstrated the possibility of determining both ascorbic acids, citric, malic and tartaric with successfully, besides sucrose, glucose and fructose by means of only a spectrum, suggesting that the models are economically viable for quality control and product standardization in the fruit juice and nectars processing industry.

Quantificação de açúcares com uma língua eletrónica: calibração multivariada com seleção de sensores

Este trabalho incide na análise dos açúcares majoritários nos alimentos (glucose, frutose e sacarose) com uma língua eletrónica potenciométrica através de calibração multivariada com seleção de sensores. A análise destes compostos permite contribuir para a avaliação do impacto dos açúcares na saúde e seu efeito fisiológico, além de permitir relacionar atributos sensoriais e atuar no controlo de qualidade e autenticidade dos alimentos. Embora existam diversas metodologias analíticas usadas rotineiramente na identificação e quantificação dos açúcares nos alimentos, em geral, estes métodos apresentam diversas desvantagens, tais como lentidão das análises, consumo elevado de reagentes químicos e necessidade de pré-tratamentos destrutivos das amostras. Por isso se decidiu aplicar uma língua eletrónica potenciométrica, construída com sensores poliméricos selecionados considerando as sensibilidades aos açucares obtidas em trabalhos anteriores, na análise dos açúcares nos alimentos, visando estabelecer uma metodologia analítica e procedimentos matemáticos para quantificação destes compostos. Para este propósito foram realizadas análises em soluções padrão de misturas ternárias dos açúcares em diferentes níveis de concentração e em soluções de dissoluções de amostras de mel, que foram previamente analisadas em HPLC para se determinar as concentrações de referência dos açúcares. Foi então feita uma análise exploratória dos dados visando-se remover sensores ou observações discordantes através da realização de uma análise de componentes principais. Em seguida, foram construídos modelos de regressão linear múltipla com seleção de variáveis usando o algoritmo stepwise e foi verificado que embora fosse possível estabelecer uma boa relação entre as respostas dos sensores e as concentrações dos açúcares, os modelos não apresentavam desempenho de previsão satisfatório em dados de grupo de teste. Dessa forma, visando contornar este problema, novas abordagens foram testadas através da construção e otimização dos parâmetros de um algoritmo genético para seleção de variáveis que pudesse ser aplicado às diversas ferramentas de regressão, entre elas a regressão pelo método dos mínimos quadrados parciais. Foram obtidos bons resultados de previsão para os modelos obtidos com o método dos mínimos quadrados parciais aliado ao algoritmo genético, tanto para as soluções padrão quanto para as soluções de mel, com R²ajustado acima de 0,99 e RMSE inferior a 0,5 obtidos da relação linear entre os valores previstos e experimentais usando dados dos grupos de teste. O sistema de multi-sensores construído se mostrou uma ferramenta adequada para a análise dos iii açúcares, quando presentes em concentrações maioritárias, e alternativa a métodos instrumentais de referência, como o HPLC, por reduzir o tempo da análise e o valor monetário da análise, bem como, ter um preparo mínimo das amostras e eliminar produtos finais poluentes.

Análise multivariada aplicada ao (in)sucesso escolar a matemática no 3º ciclo : estudo de caso

O insucesso escolar em Portugal é preocupante e é um tema que vem despertando interesse crescente por parte dos políticos, dos professores, dos pais e do público em geral. Entre as disciplinas que mais contribuem para esse insucesso está a Matemática. O insucesso na Matemática é uma realidade incontornável, visível não apenas pelos maus resultados alcançados pelos alunos em testes e exames, mas também pelas enormes dificuldades manifestadas por eles na resolução de problemas, no raciocínio matemático e, sobretudo, pelo seu desinteresse em relação à Matemática. Nesta dissertação procurou aliar-se as metodologias de Estatística Multivariada, nomeadamente de Regressão Logística e de Análise de Clusters, ao insucesso escolar. As técnicas estatísticas foram aplicadas a uma base de dados construída para o efeito a partir dos resultados obtidos num inquérito aplicado aos alunos de uma escola, com o objetivo de investigar associações entre o (in)sucesso dos alunos 3.º Ciclo do Ensino Básico na disciplina de Matemática e um conjunto de variáveis referentes a dados pessoais, familiares e escolares dos alunos. Os resultados obtidos através da Análise de Regressão Logistica sugerem que a repetência a Matemática (nível inferior a 3 no final do ano letivo) está dependente da idade do aluno, das dificuldades sentidas, da participação nas aulas, do empenho e do comportamento do aluno. A Análise de Clusters procurou agrupar as variáveis em grupos homogéneos relativamente a características comuns. Verificou-se que as variáveis comportamento do aluno, fazer os trabalhos de casa e a relação com a professora estão fortemente correlacionadas, bem como as variáveis dificuldades e repetência, mas estas duas últimas bastante distantes das restantes. Da aplicação do Método Duas Etapas às variáveis de opinião, fatores de insucesso escolar e medidas para colmatar esse insucesso, resultou três Clusters, dois grandes grupos, um em que predomina a resposta não concordo nem discordo e outro em que predomina o concordo totalmente. Nesta dissertação conseguiu-se identificar importantes factores que podem ajudar a reduzir o insucesso, pelo que os seus resultados poderão ser usados no futuro na elaboração de medidas para melhorar o sucesso.

Determinação de açúcar total em café cru por espectroscopia no infravermelho próximo e regressão por mínimos quadrados parciais

In this work a fast method for the determination of the total sugar levels in samples of raw coffee was developed using the near infrared spectroscopy technique and multivariate regression. The sugar levels were initially obtained using gravimety as the reference method. Later on, the regression models were built from the near infrared spectra of the coffee samples. The original spectra were pre-treated according to the Kubelka-Munk transformation and multiplicative signal correction. The proposed analytical method made possible the direct determination of the total sugar levels in the samples with an error lower by 8% with respect to the conventional methodology.

Aplicação de métodos de calibração multivariada para a determinação simultânea de riboflavina (VB2), tiamina (VB1), piridoxina (VB6) e nicotinamida (VPP)

In this work, the artificial neural networks (ANN) and partial least squares (PLS) regression were applied to UV spectral data for quantitative determination of thiamin hydrochloride (VB1), riboflavin phosphate (VB2), pyridoxine hydrochloride (VB6) and nicotinamide (VPP) in pharmaceutical samples. For calibration purposes, commercial samples in 0.2 mol L-1 acetate buffer (pH 4.0) were employed as standards. The concentration ranges used in the calibration step were: 0.1 - 7.5 mg L-1 for VB1, 0.1 - 3.0 mg L-1 for VB2, 0.1 - 3.0 mg L-1 for VB6 and 0.4 - 30.0 mg L-1 for VPP. From the results it is possible to verify that both methods can be successfully applied for these determinations. The similar error values were obtained by using neural network or PLS methods. The proposed methodology is simple, rapid and can be easily used in quality control laboratories.

Estado da arte de figuras de mérito em calibração multivariada

The validation of an analytical procedure must be certified through the determination of parameters known as figures of merit. For first order data, the acuracy, precision, robustness and bias is similar to the methods of univariate calibration. Linearity, sensitivity, signal to noise ratio, adjustment, selectivity and confidence intervals need different approaches, specific for multivariate data. Selectivity and signal to noise ratio are more critical and they only can be estimated by means of the calculation of the net analyte signal. In second order calibration, some differentes approaches are necessary due to data structure.

Modelos de regressão lineares para estimativa de produtividade da soja no oeste do Paraná, utilizando dados espectrais

The main objective of this work was to evaluate the linear regression between spectral response and soybean yield in regional scale. In this study were monitored 36 municipalities from the west region of the states of Parana using five images of Landsat 5/TM during 2004/05 season. The spectral response was converted in physical values, apparent and surface reflectances, by radiometric transformation and atmospheric corrections and both used to calculate NDVI and GVI vegetation indices. Those ones were compared by multiple and simple regression with government official yield values (IBGE). Diagnostic processing method to identify influents values or collinearity was applied to the data too. The results showed that the mean surface reflectance value from all images was more correlated with yield than individual dates. Further, the multiple regressions using all dates and both vegetation indices gave better results than simple regression.

Influência da idade no comportamento da frequência cardíaca na transição repouso-exercício: uma análise por deltas e regressão linear

BACKGROUND: Changes in heart rate during rest-exercise transition can be characterized by the application of mathematical calculations, such as deltas 0-10 and 0-30 seconds to infer on the parasympathetic nervous system and linear regression and delta applied to data range from 60 to 240 seconds to infer on the sympathetic nervous system. The objective of this study was to test the hypothesis that young and middle-aged subjects have different heart rate responses in exercise of moderate and intense intensity, with different mathematical calculations. METHODS: Seven middle-aged men and ten young men apparently healthy were subject to constant load tests (intense and moderate) in cycle ergometer. The heart rate data were submitted to analysis of deltas (0-10, 0-30 and 60-240 seconds) and simple linear regression (60-240 seconds). The parameters obtained from simple linear regression analysis were: intercept and slope angle. We used the Shapiro-Wilk test to check the distribution of data and the t test for unpaired comparisons between groups. The level of statistical significance was 5%. RESULTS: The value of the intercept and delta 0-10 seconds was lower in middle age in two loads tested and the inclination angle was lower in moderate exercise in middle age. CONCLUSION: The young subjects present greater magnitude of vagal withdrawal in the initial stage of the HR response during constant load exercise and higher speed of adjustment of sympathetic response in moderate exercise.

Avaliação da aceitação de vinhos brancos varietais brasileiros através de testes sensoriais afetivos e técnica multivariada de mapa de preferência interno

The acceptability of nine commercial brazilian varietal white table wines (Riesling, Chardonnay and Gewürztraminer) was evaluated using sensory affective tests. The samples were assessed by 43 consumers of brazilian white wines using he nine-point structured hedonic scale. Judges were recruited based on their responses to a questionnary about consumer?s behavior towards white wines consumption. Subsequently, Analysis of Variance (ANOVA) with means comparision (Tukey test) and Internal Analysis of Preference Mapping (MDPREF) were performed on data. Analysis of Variance showed that two samples (a Riesling and a Gewürztraminer, both sweet table wines) had significantly (p < 0.05) higher acceptance means, around 7 in the hedonic scale. The least acceptance means (4,3) was obtained by a demi-sec Chardonnay wine and the other six samples achieved means around 5 in the hedonic scale, all of them either demi-sec or dry table wines. MDPREF confirmed the results showed by ANOVA showing that samples were segmented into two groups of preference. The first group was composed by 86% of consumers who prefered the sweet table wines (higher acceptance), converging to the region on the map where these samples were represented. Only 14% showed preference for the demi-sec and dry table wines, being represented on the region of the MDPREF where these samples were located. This study suggests that sweet table wines are prefered by Brazilian consumers, instead of dry or demi-sec table wines.

Auto-eficácia docente e motivação para a realização do(a) professor(a) de Educação Física Adaptada

Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Educação Física