942 resultados para Variáveis biomecânicas


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Dissertação de mest., Ciências da Educação, Faculdade de Ciências Sociais e Humanas, Universidade do Algarve, 2006

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Dissertação de Mestrado, Gestão da Água e da Costa, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2007

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Dissertação de Mestrado, Gestão da Água e da Costa, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2010

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Dissertação de Mestrado , Ciências Económicas e Empresariais, Faculdade de Economia, Universidade do Algarve, 2008

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Dissertação de Mestrado, Biologia Marinha, Especialização em Aquacultura e Pescas, Faculdade de Ciências do Mar e do Ambiente, Universidade do Algarve, 2008

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Dissertação de Mestrado, Psicologia, Área de Especialização em Psicologia da Saúde, Faculdade de Ciências Humanas e Sociais, Universidade do Algarve, 2008

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Dissertação de Mestrado, Psicologia, Especialização em Psicologia da Saúde, Faculdade de Ciências Humanas e Sociais, Universidade do Algarve, 2009

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Dissertação de mest., Agricultura Sustentável, Faculdade de Engenharia de Recursos Naturais, Universidade do Algarve, 2007

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Dissertação de Mestrado, Aquacultura e Pescas, Faculdade de Ciências do Mar e do Ambiente, Universidade do Algarve, 2008

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Tese de dout., Gestão, Faculdade de Economia, Universidade do Algarve, 2005

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Dissertação mest., Gestão e Conservação da Natureza, Universidade do Algarve, 2008

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Dissertação de mest., Biologia Marinha, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2009

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Dissertação de Mestrado, Gestão da Água e da Costa, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2007

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Dissertação mest., Psicologia da Educação, Universidade do Algarve, 2007

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O processo da tomada de decisão sobre a avaliação de uma solicitação de crédito comercial é por vezes difícil para o julgamento humano, devido à imensidão de variáveis que estão em jogo e das suas inter- relações. Neste artigo propomo-nos identificar as características dos clientes associadas a alto e a baixo risco, com recurso a um modelo aplicacional. A partir de uma base de dados de um cartão de crédito, formada por variáveis de natureza qualitativa e quantitativa, ajustámos um modelo logit binário, com o objectivo de tornar o processo de decisão mais objectivo e quantificável. Em seguida, identificámos oito classes de risco através da aplicação de um método de classificação não hierárquica (K-means) sobre o vector da pontuação do modelo logit. Aferimos temporalmente o comportamento de cada classe de risco ao longo de 70 meses, verificando-se que probabilidades baixas de default estão associadas a classes de risco baixo. As características dos clientes tipicamente associadas ao risco de crédito foram identificadas através de uma Análise Factorial das Correspondências.