915 resultados para Logistic regression model


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Nonsyndromic clefting of the lip and palate in humans has a highly complex etiology, with both multiple genetic loci and exposure to teratogens influencing susceptibility. Previous studies using mouse models have examined only very small portions of the genome. Here we report the findings of a genome-wide search for susceptibility genes for teratogen-induced clefting in the AXB and BXA set of recombinant inbred mouse strains. We compare results obtained using phenytoin (which induces cleft lip) and 6-aminonicotinamide (which induces cleft palate). We use a new statistical approach based on logistic regression suitable for these categorical data to identify several chromosomal regions as possible locations of clefting susceptibility loci, and we review candidate genes located within each region. Because cleft lip and cleft palate do not frequently co-aggregate in human families and because these structures arise semi-independently during development, these disorders are usually considered to be distinct in etiology. Our data, however, implicate several of the same chromosomal regions for both forms of clefting when teratogen-induced. Furthermore, different parental strain alleles are usually associated with clefting of the lip versus that of the palate (i.e., allelic heterogeneity). Because several other chromosomal regions are associated with only one form of clefting, locus heterogeneity also appears to be involved. Our findings in this mouse model suggest several priority areas for evaluation in human epidemiological studies.

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Neste trabalho, foi proposta uma nova família de distribuições, a qual permite modelar dados de sobrevivência quando a função de risco tem formas unimodal e U (banheira). Ainda, foram consideradas as modificações das distribuições Weibull, Fréchet, half-normal generalizada, log-logística e lognormal. Tomando dados não-censurados e censurados, considerou-se os estimadores de máxima verossimilhança para o modelo proposto, a fim de verificar a flexibilidade da nova família. Além disso, um modelo de regressão locação-escala foi utilizado para verificar a influência de covariáveis nos tempos de sobrevida. Adicionalmente, conduziu-se uma análise de resíduos baseada nos resíduos deviance modificada. Estudos de simulação, utilizando-se de diferentes atribuições dos parâmetros, porcentagens de censura e tamanhos amostrais, foram conduzidos com o objetivo de verificar a distribuição empírica dos resíduos tipo martingale e deviance modificada. Para detectar observações influentes, foram utilizadas medidas de influência local, que são medidas de diagnóstico baseadas em pequenas perturbações nos dados ou no modelo proposto. Podem ocorrer situações em que a suposição de independência entre os tempos de falha e censura não seja válida. Assim, outro objetivo desse trabalho é considerar o mecanismo de censura informativa, baseado na verossimilhança marginal, considerando a distribuição log-odd log-logística Weibull na modelagem. Por fim, as metodologias descritas são aplicadas a conjuntos de dados reais.

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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.

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Sob as condições presentes de competitividade global, rápido avanço tecnológico e escassez de recursos, a inovação tornou-se uma das abordagens estratégicas mais importantes que uma organização pode explorar. Nesse contexto, a capacidade de inovação da empresa enquanto capacidade de engajar-se na introdução de novos processos, produtos ou ideias na empresa, é reconhecida como uma das principais fontes de crescimento sustentável, efetividade e até mesmo sobrevivência para as organizações. No entanto, apenas algumas empresas compreenderam na prática o que é necessário para inovar com sucesso e a maioria enxerga a inovação como um grande desafio. A realidade não é diferente no caso das empresas brasileiras e em particular das Pequenas e Médias Empresas (PMEs). Estudos indicam que o grupo das PMEs particularmente demonstra em geral um déficit ainda maior na capacidade de inovação. Em resposta ao desafio de inovar, uma ampla literatura emergiu sobre vários aspectos da inovação. Porém, ainda considere-se que há poucos resultados conclusivos ou modelos compreensíveis na pesquisa sobre inovação haja vista a complexidade do tema que trata de um fenômeno multifacetado impulsionado por inúmeros fatores. Além disso, identifica-se um hiato entre o que é conhecido pela literatura geral sobre inovação e a literatura sobre inovação nas PMEs. Tendo em vista a relevância da capacidade de inovação e o lento avanço do seu entendimento no contexto das empresas de pequeno e médio porte cujas dificuldades para inovar ainda podem ser observadas, o presente estudo se propôs identificar os determinantes da capacidade de inovação das PMEs a fim de construir um modelo de alta capacidade de inovação para esse grupo de empresas. O objetivo estabelecido foi abordado por meio de método quantitativo o qual envolveu a aplicação da análise de regressão logística binária para analisar, sob a perspectiva das PMEs, os 15 determinantes da capacidade de inovação identificados na revisão da literatura. Para adotar a técnica de análise de regressão logística, foi realizada a transformação da variável dependente categórica em binária, sendo grupo 0 denominado capacidade de inovação sem destaque e grupo 1 definido como capacidade de inovação alta. Em seguida procedeu-se com a divisão da amostra total em duas subamostras sendo uma para análise contendo 60% das empresas e a outra para validação (holdout) com os 40% dos casos restantes. A adequação geral do modelo foi avaliada por meio das medidas pseudo R2 (McFadden), chi-quadrado (Hosmer e Lemeshow) e da taxa de sucesso (matriz de classificação). Feita essa avaliação e confirmada a adequação do fit geral do modelo, foram analisados os coeficientes das variáveis incluídas no modelo final quanto ao nível de significância, direção e magnitude. Por fim, prosseguiu-se com a validação do modelo logístico final por meio da análise da taxa de sucesso da amostra de validação. Por meio da técnica de análise de regressão logística, verificou-se que 4 variáveis apresentaram correlação positiva e significativa com a capacidade de inovação das PMEs e que, portanto diferenciam as empresas com capacidade de inovação alta das empresas com capacidade de inovação sem destaque. Com base nessa descoberta, foi criado o modelo final de alta capacidade de inovação para as PMEs composto pelos 4 determinantes: base de conhecimento externo (externo), capacidade de gestão de projetos (interno), base de conhecimento interno (interno) e estratégia (interno).

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Introdução: Em 2008, o baixo nível de atividade física (< 30 min de atividade moderada/vigorosa por dia) foi responsável por 9 por cento da ocorrência de óbito no mundo. Além disso, está associado ao comprometimento de mobilidade em idosos com 80 anos e mais. No entanto, devido a dificuldades metodológicas, poucos são os estudos populacionais que realizaram a associação entre baixo nível de atividade física e comprometimento de mobilidade e risco para óbito, utilizando método objetivo para avaliação da atividade física, e ainda não se tem conhecimento de pesquisas que verificaram essa associação na América Latina. Objetivo: Identificar a prevalência do baixo nível de atividade física e sua associação com o comprometimento da mobilidade e risco para óbito em idosos com 65 anos e mais residentes no município de São Paulo em 2010. Métodos: Estudo exploratório e quantitativo de base populacional, que utilizou a base de dados do Estudo SABE de 2010 e ocorrência de óbito em 2014. Foram avaliados 599 indivíduos em 2010. O nível de atividade física foi analisado de duas maneiras: 1) baixo nível de atividade física (< 30 minutos de atividade moderada e/ou vigorosa por dia) e alto nível de atividade física (> 30 minutos de atividade moderada e/ou vigorosa por dia); e 2) a amostra foi distribuída em tercis, de acordo com as contagens por minuto, e agrupada em dois grupos, sendo os idosos do mais baixo tercil classificados com baixo nível de atividade física e os idosos dos dois outros tercis como intermediário/alto nível de atividade física. A regressão logística hierárquica foi utilizada para: 1) identificar as variáveis associadas ao baixo nível de atividade física; 2) analisar a associação do baixo nível de atividade física no comprometimento da mobilidade; e 3) estimar o risco para óbito em idosos com baixo nível de atividade física. A curva de sobrevida foi analisada com o método de Kaplan-Meier utilizando o teste de log-rank e o risco proporcional foi calculado pelo modelo de risco proporcional de Cox. Resultados: A prevalência de baixo nível de atividade física em idosos foi de 85,4 por cento e as variáveis associadas, após ajuste, foram sexo (feminino), grupo etário (>75 anos), multimorbidade (> 2 doenças crônicas), dor crônica (dor crônica nos últimos 3 meses) e índice de massa corporal (maior valor médio). O baixo nível de atividade física permaneceu significativamente associado ao comprometimento de mobilidade (OR= 3,49; IC95 por cento = 2,00 6,13) e ao risco para (RP= 2,79; IC95 por cento = 1,71 4,57), mesmo após ajuste das variáveis sóciodemográficas e clínicas. Conclusão: A prevalência do baixo nível de atividade física em pessoas idosas residentes no Município de São Paulo é superior aos encontrados na população brasileira, mas se aproxima de outras populações que utilizaram o mesmo método de avaliação da atividade física. O baixo nível de atividade física (< 30 min de atividades moderadas/vigorosas) foi associado com variáveis sociodemográficas (sexo feminino e grupo etário) e clínicas (multimorbidade, dor crônica e índice de massa corporal). O baixo nível de atividade física (menor tercil de contagens por minuto) foi associado ao comprometimento de mobilidade e risco para óbito em quatro anos. Dessa forma, o baixo nível de atividade física pode ser utilizado como uma forma adequada para identificar idosos com maiores chances de apresentar comprometimento da mobilidade e aumento do risco para óbito.

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Using a sample of 339 university graduates from the University of Alicante (Spain) three years after completion of their studies, we studied the relationships between general intelligence (GI), personality traits, emotional intelligence (EI), academic performance, and occupational attainment and compared the results of conventional regression analysis with the results obtained from applying regression mixture models. The results reveal the influence of unobserved population heterogeneity (latent class) on the relationship between predictors and criteria and the improvement in the prediction obtained from applying regression mixture models compared to applying a conventional regression model.

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La présente étude s’intéresse aux choix de filières de formation des filles comparées aux garçons. La présence des filles dans les filières de formation dans le domaine des sciences, de la technologie, du génie et de la mathématique (STGM) est moins importante que celle des garçons. Ce fait est documenté dans la plupart des pays industrialisés (OCDE, 2013). Les décideurs sont préoccupés par cette sous-représentation des filles et des femmes dans ces domaines et s’affairent à comprendre le phénomène, dans le but d’agir pour changer la situation (Drouin et al., 2008; MCCCF, 2011). Or, les facteurs d’influence pour expliquer cet écart entre les garçons et les filles sont nombreux et ne font pas l’objet d’un consensus dans la littérature (Ceci et al., 2009). Toutefois, plusieurs s’entendent pour dire que les mathématiques, importantes dans les profils de formation en STGM, et la façon dont les filles les perçoivent pourraient expliquer, en partie, leurs choix (Rowan-Kenyon et al., 2012 et Wang et al., 2013). Ces auteurs ont aussi suggéré que le contexte social et les croyances des filles au sujet des mathématiques seraient déterminants dans le processus de choix impliquant cette discipline. Un modèle théorique sociocognitif, inspiré par les travaux de Lent et al, (1994-2006), expliquant le processus de choix scolaires et professionnels a permis de conceptualiser les liens entre les déterminants socio-motivationnels spécifiques aux mathématiques. L’objectif général de la présente étude était de mieux documenter l’importance des mathématiques dans les choix de filières de formation menant aux carrières en STGM. Spécifiquement, nous avons examiné les relations entre le rendement en mathématiques, la perception des élèves quant au contexte social (soutien des parents et enseignants), leurs attentes de réussite, la valeur qu’ils accordent aux mathématiques (sentiment d’autoefficacité, anxiété, perception de l’utilité et intérêt) et les choix de filières de formation générale après leur secondaire (sciences humaines sans mathématiques, sciences humaines avec mathématiques, sciences de la santé et sciences pures). Nous avons exploré les distinctions entre les filles et les garçons. Pour ce faire, 1129 élèves finissants ont été questionnés au sujet de leurs motivations en mathématiques et de leurs intentions de formation post-secondaire. Par la suite, une comparaison entre les 583 filles et les 543 garçons a été réalisée par des analyses de régression logistiques multinomiales. Les résultats montrent que plusieurs déterminants permettent de dégager des similitudes et des différences quant aux choix de filières de formation des filles et des garçons. D’abord, il semble que pour la plupart des élèves, filles ou garçons, un rendement élevé et un important soutien des enseignants tel que perçu par les élèves à la fin du secondaire est davantage lié aux choix de filières en sciences pures et en sciences de la santé qu’en sciences humaines avec ou sans mathématiques. Toutefois, le soutien des parents perçu est plus déterminant pour les filles qui choisissent les sciences de la santé que pour les garçons. Le soutien des enseignants perçu est plus déterminant pour les garçons qui choisissent les sciences humaines que pour les filles. Aussi, un faible sentiment d’autoefficacité en mathématiques serait associé au choix de filières en sciences humaines, alors qu’une forte anxiété en mathématiques chez les filles serait associée aux filières en sciences de la santé. Pour les garçons, c’est davantage l’intérêt en mathématiques qui est déterminant pour choisir la filière des sciences pures. La perception de l’utilité des mathématiques est déterminante à la fois pour les garçons et pour les filles qui choisissent les filières de sciences les menant à des carrières en STGM. En somme, nos résultats suggèrent que le soutien en mathématiques de la part des adultes significatifs, tel que perçu par les élèves, est moins prépondérant que les attentes de réussite (sentiment d’autoefficacité et anxiété) et la valeur accordée aux mathématiques (intérêt et utilité perçue) pour comparer les garçons et les filles dans leurs choix de filières. À la lumière des résultats obtenus, il nous semble que l’implantation de mesures, dans les milieux scolaires, pour renforcer le sentiment d’autoefficacité des jeunes filles en mathématiques et surtout pour diminuer leur taux d’anxiété dans cette matière serait une voie prometteuse pour atteindre la parité entre les garçons et les filles dans les filières en STGM.

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Prior research on citizen support for European integration does not consider how individuals’ evaluations of European nationalities are associated with support. This paper fills this gap by developing a political cohesion model based on social identity theory. I claim that the probability of supporting integration increases with greater levels of trust in fellow Europeans, which assumes to reflect their positive images. Also, trust in eastern European Union nationalities has the highest impact on the probability for support, followed by trust in the southern nationalities, and then northern nationalities due to the eastern and southern nationalities relatively lower economic development. Controlling for various factors, the ordered logistic regression analysis of the European Election Study (2004) data support these claims.

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wgttest performs a test proposed by DuMouchel and Duncan (1983) to evaluate whether the weighted and unweighted estimates of a regression model are significantly different.

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This study was carried out to detect differences in locomotion and feeding behavior in lame (group L; n = 41; gait score ≥ 2.5) and non-lame (group C; n = 12; gait score ≤ 2) multiparous Holstein cows in a cross-sectional study design. A model for automatic lameness detection was created, using data from accelerometers attached to the hind limbs and noseband sensors attached to the head. Each cow's gait was videotaped and scored on a 5-point scale before and after a period of 3 consecutive days of behavioral data recording. The mean value of 3 independent experienced observers was taken as a definite gait score and considered to be the gold standard. For statistical analysis, data from the noseband sensor and one of two accelerometers per cow (randomly selected) of 2 out of 3 randomly selected days was used. For comparison between group L and group C, the T-test, the Aspin-Welch Test and the Wilcoxon Test were used. The sensitivity and specificity for lameness detection was determined with logistic regression and ROC-analysis. Group L compared to group C had significantly lower eating and ruminating time, fewer eating chews, ruminating chews and ruminating boluses, longer lying time and lying bout duration, lower standing time, fewer standing and walking bouts, fewer, slower and shorter strides and a lower walking speed. The model considering the number of standing bouts and walking speed was the best predictor of cows being lame with a sensitivity of 90.2% and specificity of 91.7%. Sensitivity and specificity of the lameness detection model were considered to be very high, even without the use of halter data. It was concluded that under the conditions of the study farm, accelerometer data were suitable for accurately distinguishing between lame and non-lame dairy cows, even in cases of slight lameness with a gait score of 2.5.

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Individual analysis of functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) scans requires user-adjustment of the statistical threshold in order to maximize true functional activity and eliminate false positives. In this study, we propose a novel technique that uses radiomic texture analysis (TA) features associated with heterogeneity to predict areas of true functional activity. Scans of 15 right-handed healthy volunteers were analyzed using SPM8. The resulting functional maps were thresholded to optimize visualization of language areas, resulting in 116 regions of interests (ROIs). A board-certified neuroradiologist classified different ROIs into Expected (E) and Non-Expected (NE) based on their anatomical locations. TA was performed using the mean Echo-Planner Imaging (EPI) volume, and 20 rotation-invariant texture features were obtained for each ROI. Using forward stepwise logistic regression, we built a predictive model that discriminated between E and NE areas of functional activity, with a cross-validation AUC and success rate of 79.84% and 80.19% respectively (specificity/sensitivity of 78.34%/82.61%). This study found that radiomic TA of fMRI scans may allow for determination of areas of true functional activity, and thus eliminate clinician bias.

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We add novel insights to the debate about why individuals choose to start their own firm by comparing entrepreneurial intentions to the intentions to work at a university as an academic and to be employed in a private firm. To model this more complex set of career choices, we examine novel multiplicative aspects of the theory of planned behavior (TPB) and test our hypotheses on survey data of 15,866 students from 13 European countries. Multinomial logistic regression analyses reveal how the different TPB elements influence career preferences and demonstrate the moderating effects of perceived controllability and desirability.

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La présente étude s’intéresse aux choix de filières de formation des filles comparées aux garçons. La présence des filles dans les filières de formation dans le domaine des sciences, de la technologie, du génie et de la mathématique (STGM) est moins importante que celle des garçons. Ce fait est documenté dans la plupart des pays industrialisés (OCDE, 2013). Les décideurs sont préoccupés par cette sous-représentation des filles et des femmes dans ces domaines et s’affairent à comprendre le phénomène, dans le but d’agir pour changer la situation (Drouin et al., 2008; MCCCF, 2011). Or, les facteurs d’influence pour expliquer cet écart entre les garçons et les filles sont nombreux et ne font pas l’objet d’un consensus dans la littérature (Ceci et al., 2009). Toutefois, plusieurs s’entendent pour dire que les mathématiques, importantes dans les profils de formation en STGM, et la façon dont les filles les perçoivent pourraient expliquer, en partie, leurs choix (Rowan-Kenyon et al., 2012 et Wang et al., 2013). Ces auteurs ont aussi suggéré que le contexte social et les croyances des filles au sujet des mathématiques seraient déterminants dans le processus de choix impliquant cette discipline. Un modèle théorique sociocognitif, inspiré par les travaux de Lent et al, (1994-2006), expliquant le processus de choix scolaires et professionnels a permis de conceptualiser les liens entre les déterminants socio-motivationnels spécifiques aux mathématiques. L’objectif général de la présente étude était de mieux documenter l’importance des mathématiques dans les choix de filières de formation menant aux carrières en STGM. Spécifiquement, nous avons examiné les relations entre le rendement en mathématiques, la perception des élèves quant au contexte social (soutien des parents et enseignants), leurs attentes de réussite, la valeur qu’ils accordent aux mathématiques (sentiment d’autoefficacité, anxiété, perception de l’utilité et intérêt) et les choix de filières de formation générale après leur secondaire (sciences humaines sans mathématiques, sciences humaines avec mathématiques, sciences de la santé et sciences pures). Nous avons exploré les distinctions entre les filles et les garçons. Pour ce faire, 1129 élèves finissants ont été questionnés au sujet de leurs motivations en mathématiques et de leurs intentions de formation post-secondaire. Par la suite, une comparaison entre les 583 filles et les 543 garçons a été réalisée par des analyses de régression logistiques multinomiales. Les résultats montrent que plusieurs déterminants permettent de dégager des similitudes et des différences quant aux choix de filières de formation des filles et des garçons. D’abord, il semble que pour la plupart des élèves, filles ou garçons, un rendement élevé et un important soutien des enseignants tel que perçu par les élèves à la fin du secondaire est davantage lié aux choix de filières en sciences pures et en sciences de la santé qu’en sciences humaines avec ou sans mathématiques. Toutefois, le soutien des parents perçu est plus déterminant pour les filles qui choisissent les sciences de la santé que pour les garçons. Le soutien des enseignants perçu est plus déterminant pour les garçons qui choisissent les sciences humaines que pour les filles. Aussi, un faible sentiment d’autoefficacité en mathématiques serait associé au choix de filières en sciences humaines, alors qu’une forte anxiété en mathématiques chez les filles serait associée aux filières en sciences de la santé. Pour les garçons, c’est davantage l’intérêt en mathématiques qui est déterminant pour choisir la filière des sciences pures. La perception de l’utilité des mathématiques est déterminante à la fois pour les garçons et pour les filles qui choisissent les filières de sciences les menant à des carrières en STGM. En somme, nos résultats suggèrent que le soutien en mathématiques de la part des adultes significatifs, tel que perçu par les élèves, est moins prépondérant que les attentes de réussite (sentiment d’autoefficacité et anxiété) et la valeur accordée aux mathématiques (intérêt et utilité perçue) pour comparer les garçons et les filles dans leurs choix de filières. À la lumière des résultats obtenus, il nous semble que l’implantation de mesures, dans les milieux scolaires, pour renforcer le sentiment d’autoefficacité des jeunes filles en mathématiques et surtout pour diminuer leur taux d’anxiété dans cette matière serait une voie prometteuse pour atteindre la parité entre les garçons et les filles dans les filières en STGM.

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This study aimed to determine if accounting and governance indicators are relevant to foresee the stages of financial stress of companies by using a logistic regression. With the formation of two samples was possible to verify if the inclusion of insolvency data defined by cash flow shortage events were relevant to increase model capacity for prediction of insolvency. The remaining insolvency stages were judicial reorganization and bankruptcy. The control sample is formed by healthy companies, from the same sector and size. The period of analysis includes events that occurred between January 2008 and March 2016. The main variables that showed significant results to predict insolvency states, a year before the event happens, were Profitability, Efficiency and Payment Capacity indicators. The Governance indicator was only significant to predict insolvency arising from judicial reorganization and bankruptcy. Among the models studied, the most accurate model presented total correctness capacity of 88,7%, classifying correctly 88% of solvent companies and 89,3% of insolvent companies. The results indicate the usefulness of financial indicators of Payment Capacity, Efficiency and Profitability, as well as the Governance variable, to discriminate the insolvency of companies.

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Thesis (Master's)--University of Washington, 2016-06