Análise dos indicadores de qualidade versus taxa de abandono utilizando método de regressão múltipla para serviço de banda larga

Telecommunication is one of the most dynamic and strategic areas in the world. Many technological innovations has modified the way information is exchanged. Information and knowledge are now shared in networks. Broadband Internet is the new way of sharing contents and information. This dissertation deals with performance indicators related to maintenance services of telecommunications networks and uses models of multivariate regression to estimate churn, which is the loss of customers to other companies. In a competitive environment, telecommunications companies have devised strategies to minimize the loss of customers. Loosing customers presents a higher cost than obtaining new ones. Corporations have plenty of data stored in a diversity of databases. Usually the data are not explored properly. This work uses the Knowledge Discovery in Databases (KDD) to establish rules and new models to explain how churn, as a dependent variable, are related to a diversity of service indicators, such as time to deploy the service (in hours), time to repair (in hours), and so on. Extraction of meaningful knowledge is, in many cases, a challenge. Models were tested and statistically analyzed. The work also shows results that allows the analysis and identification of which quality services indicators influence the churn. Actions are also proposed to solve, at least in part, this problem

Modelos de resposta à interação entre fármacos anestésicos : análise de regressão e análise de Clusters

Os avanços tecnológicos e científicos, na área da saúde, têm vindo a aliar áreas como a Medicina e a Matemática, cabendo à ciência adequar de forma mais eficaz os meios de investigação, diagnóstico, monitorização e terapêutica. Os métodos desenvolvidos e os estudos apresentados nesta dissertação resultam da necessidade de encontrar respostas e soluções para os diferentes desafios identificados na área da anestesia. A índole destes problemas conduz, necessariamente, à aplicação, adaptação e conjugação de diferentes métodos e modelos das diversas áreas da matemática. A capacidade para induzir a anestesia em pacientes, de forma segura e confiável, conduz a uma enorme variedade de situações que devem ser levadas em conta, exigindo, por isso, intensivos estudos. Assim, métodos e modelos de previsão, que permitam uma melhor personalização da dosagem a administrar ao paciente e por monitorizar, o efeito induzido pela administração de cada fármaco, com sinais mais fiáveis, são fundamentais para a investigação e progresso neste campo. Neste contexto, com o objetivo de clarificar a utilização em estudos na área da anestesia de um ajustado tratamento estatístico, proponho-me abordar diferentes análises estatísticas para desenvolver um modelo de previsão sobre a resposta cerebral a dois fármacos durante sedação. Dados obtidos de voluntários serão utilizados para estudar a interação farmacodinâmica entre dois fármacos anestésicos. Numa primeira fase são explorados modelos de regressão lineares que permitam modelar o efeito dos fármacos no sinal cerebral BIS (índice bispectral do EEG – indicador da profundidade de anestesia); ou seja estimar o efeito que as concentrações de fármacos têm na depressão do eletroencefalograma (avaliada pelo BIS). Na segunda fase deste trabalho, pretende-se a identificação de diferentes interações com Análise de Clusters bem como a validação do respetivo modelo com Análise Discriminante, identificando grupos homogéneos na amostra obtida através das técnicas de agrupamento. O número de grupos existentes na amostra foi, numa fase exploratória, obtido pelas técnicas de agrupamento hierárquicas, e a caracterização dos grupos identificados foi obtida pelas técnicas de agrupamento k-means. A reprodutibilidade dos modelos de agrupamento obtidos foi testada através da análise discriminante. As principais conclusões apontam que o teste de significância da equação de Regressão Linear indicou que o modelo é altamente significativo. As variáveis propofol e remifentanil influenciam significativamente o BIS e o modelo melhora com a inclusão do remifentanil. Este trabalho demonstra ainda ser possível construir um modelo que permite agrupar as concentrações dos fármacos, com base no efeito no sinal cerebral BIS, com o apoio de técnicas de agrupamento e discriminantes. Os resultados desmontram claramente a interacção farmacodinâmica dos dois fármacos, quando analisamos o Cluster 1 e o Cluster 3. Para concentrações semelhantes de propofol o efeito no BIS é claramente diferente dependendo da grandeza da concentração de remifentanil. Em suma, o estudo demostra claramente, que quando o remifentanil é administrado com o propofol (um hipnótico) o efeito deste último é potenciado, levando o sinal BIS a valores bastante baixos.

A aprendizagem de conceitos estatísticos numa amostra de alunos do ensino secundário - análise univariada e multivariada

Trabalho de projecto apresentado como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Um alisador de máxima verosimilhança local (MVL) com o modelo de regressão de Poisson, para análise de regressão de dados de contagem

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação.

Métodos sensoriais de prova de vinhos brancos e tintos: análise comparativa dos Métodos Emocional e OIV por análise de dados multivariada

A avaliação sensorial dos vinhos é ponto fundamental tanto no seu processo de produção e estratégia de marketing, como no seu grande objetivo de satisfação e formação de decisão de compra do consumidor. Empresas produtoras de vinhos identificaram que a divulgação das avaliações de provas de vinho por formadores de opinião e concursos realizados por entidades de divulgação de vinhos funcionam como importante ferramenta para aumentar as vendas e agregar valor ao vinho. Os métodos tradicionais de avaliação de vinho das escolas de enologia e dos formadores de opinião adotam linguagem técnica, realizada através de uma medida baseada em comparações com descritores, aromáticos e gustativos, sendo esta metodologia de provas muito questionada por muitos estudiosos e confusa para o grande público. Uma metodologia baseada na emoção que o vinho proporciona foi proposta e estudada: “Qual a sua percepção inicial do vinho? Atracção ou Aversão? O vinho em boca surpreendeu ou decepcionou? são alguns dos questionamentos do método emocional. Foi realizado um trabalho comparativo entre a metodologia utilizada pela Organização Internacional da Vinha e do Vinho – OIV e uma proposta de metodologia inovadora – Método Emocional - no que tange a capacidade de classificação de vinhos por provadores iniciantes. Foram escolhidas 12 amostras de vinhos brancos e 13 de vinhos tintos de características sensoriais diferentes, divididos em 13 sessões de prova, avaliados pelos dois métodos de prova por um painel com 21 provadores, 12 mulheres e 9 homens de faixa etária dos 23 aos 55 anos. Os dados foram avaliados por análise Multivariada com o software XLSTAT. Os resultados demonstraram uma melhor classificação dos vinhos brancos pelo Método Emocional em comparação ao método OIV. Nos tintos não houve uma melhoria significativa na classificação pelo que deve ser objeto de estudos futuros mais aprofundados.

Explicações para a divulgação voluntária ambiental no Brasil utilizando a análise de regressão em painel

O objetivo no estudo aqui apresentado foi identificar os fatores que determinam a divulgação voluntária ambiental pelas empresas brasileiras potencialmente poluidoras. Para tanto, foram analisa- das as Demonstrações Financeiras Padronizadas (DFPs) e os Relató- rios de Sustentabilidade (RS) do período de 2005 a 2007 das empresas abertas com ações listadas na Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa) e pertencentes a setores de alto impacto ambiental, que compreendem extração e tratamento de minerais; metalúrgico; químico; papel e celulose; indústria de couros e peles; transporte, terminais, depósitos e comércio (de combustíveis, derivados de petróleo e produtos químicos). Com o intuito de explicar a evidenciação ambiental divulgada pelas empresas investigadas, foram formuladas sete hipóteses testadas a partir de instrumentos de análise estatística. Essas hipóteses referem-se a fatores individuais das empresas, que englobam tamanho, rentabilidade, endividamento, empresa de auditoria, sustentabilidade, internacionalização e publicação do RS. Os resultados mostram que, nos três anos analisados, as 57 empresas que compõem a amostra do estudo evidenciaram um total de 6.182 sentenças ambientais, 73% delas divulgadas nos RS e 27% nas DFPs. A análise de regressão em painel demonstrou que as variáveis tamanho da empresa, empresa de auditoria, sustentabilidade e publicação do RS são relevantes a um nível de significância de 5% para a explicação do disclosure voluntário de informações ambientais. Concluiu-se que os achados da pesquisa corroboram a teoria positiva da contabilidade, e parcialmente a teoria da legitimidade.

Modelo de análise de regressão periódica da precipitação mensal, da bacia atlântico sudeste, no Estado do Paraná

Este trabalho consistiu da realização da análise de regressão periódica dos totais mensais de precipitação de oito localidades do Estado do Paraná. Foram derivados modelos matemáticos que descrevem o transcurso desta variável, considerando um período de doze meses. A análise foi desenvolvida através da álgebra matricial e realizada a expansão em série de Fourier de uma função f(t), periódica e definida para o intervalo. Os dados originais foram ajustados para meses de 30 dias, transformados para normalizar a distribuição. Posteriormente foram determinados todos os componentes harmônicos das funções referentes a cada um dos oito locais. Após a verificação da normalidade dos componentes harmônicos, realizou-se a análise de variância, o que permitiu identificar os componentes harmônicos significativos, que foram escolhidos para fazer parte da equação de regressão correspondente a cada local. Estas equações explicaram de 89,56% a 99,60% da variação devida a meses, considerando o conjunto das localidades estudadas. A probabilidade de ocorrência de um ano conforme o modelo, expressa em porcentagem, variou de 14,19% a 68,42%, enquanto a probabilidade de ocorrência de um ano conforme a média variou de 0,02% a 1,87%.

Utilização de regressão multivariada para avaliação espectrofotométrica da demanda química de oxigênio em amostras de relevância ambiental

In this work, a partial least squares regression routine was used to develop a multivariate calibration model to predict the chemical oxygen demand (COD) in substrates of environmental relevance (paper effluents and landfill leachates) from UV-Vis spectral data. The calibration models permit the fast determination of the COD with typical relative errors lower by 10% with respect to the conventional methodology.

LS-SVM: uma nova ferramenta quimiométrica para regressão multivariada. Comparação de modelos de regressão LS-SVM e PLS na quantificação de adulterantes em leite em pó empregando NIR

Least-squares support vector machines (LS-SVM) were used as an alternative multivariate calibration method for the simultaneous quantification of some common adulterants found in powdered milk samples, using near-infrared spectroscopy. Excellent models were built using LS-SVM for determining R², RMSECV and RMSEP values. LS-SVMs show superior performance for quantifying starch, whey and sucrose in powdered milk samples in relation to PLSR. This study shows that it is possible to determine precisely the amount of one and two common adulterants simultaneously in powdered milk samples using LS-SVM and NIR spectra.

Determinação de umidade em café cru usando espectroscopia NIR e regressão multivariada

A espectroscopia na região do infravermelho próximo (NIR) foi usada para determinar o teor de umidade em amostras de café cru. Foram construídos modelos de regressão usando o método dos mínimos quadrados parciais (PLS) com diferentes pré-tratamentos de dados e 157 espectros NIR coletados de amostras de café usando um acessório de reflectância difusa, na região entre 4500 e 10000 cm-1. Os espectros originais passaram por diferentes transformações e pré-tratamentos matemáticos, como a transformação Kubelka-Munk; a correção multiplicativa de sinal (MSC); o alisamento com SPLINE e a média móvel, e os dados foram escalados pela variância. O modelo de regressão permitiu determinar o teor de umidade nas amostras de café cru com erro quadrático médio de calibração (SEC) de 0,569 g.100 g -1; erro quadrático médio de validação de 0,298 g.100 g -1; coeficiente de correlação (r) 0,712 e 0,818 para calibração e validação, respectivamente; e erro relativo médio de 4,1% para amostras de validação.

Estimação de parâmetros genéticos em caprinos leiteiros por meio de análise de regressão aleatória utilizando-se a Amostragem de Gibbs

Modelos de regressão aleatória foram utilizados neste estudo para estimar parâmetros genéticos da produção de leite no dia do controle (PLDC) em caprinos leiteiros da raça Alpina, por meio da metodologia Bayesiana. As estimativas geradas foram comparadas às obtidas com análise de regressão aleatória, utilizando-se o REML. As herdabilidades encontradas pela análise Bayesiana variaram de 0,18 a 0,37, enquanto, pelo REML, variaram de 0,09 a 0,32. As correlações genéticas entre dias de controle próximos se aproximaram da unidade, decrescendo gradualmente conforme a distância entre os dias de controle aumentou. Os resultados obtidos indicam que: a estrutura de covariâncias da PLDC em caprinos ao longo da lactação pode ser modelada adequadamente por meio da regressão aleatória; a predição de ganhos genéticos e a seleção de animais geneticamente superiores é viável ao longo de toda a trajetória da lactação; os resultados gerados pelas análises de regressão aleatória utilizando-se a Amostragem de Gibbs e o REML foram semelhantes, embora as estimativas das variâncias genéticas e das herdabilidades tenham sido levemente superiores na análise Bayesiana, utilizando-se a Amostragem de Gibbs.

ANÁLISE DE REGRESSÃO em EXPERIMENTOS em PARCELAS SUBDIVIDIDAS COM DADOS NÃO-BALANCEADOS: UMA SOLUÇÃO NA LINGUAGEM GLIM

São estabelecidas as matrizes necessárias para a realização da análise de variância de experimentos em parcelas subdivididas, com dados não-balanceados e balanceados, quando os tratamentos aplicados às parcelas e os tratamentos aplicados às subparcelas são ambos fatores quantitativos, usando a teoria de modelos lineares e de modelos lineares generalizados. Foi desenvolvido um programa computacional, na linguagem GLIM, para a realização da análise.