998 resultados para Dados autocorrelacionados


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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia e Gestão Industrial

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa no âmbito do Mestrado Integrado em Engenharia e Gestão Industrial

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Esta dissertação examina soluções para o controle estatístico em sistemas de produção que utilizam meios contínuos, onde freqüentemente os dados de análise apresentam o fenômeno da autocorrelação. A princípio são abordadas as técnicas de CEP tradicional (gráficos de Shewhart) para meios discretos, mostrando-se que estas técnicas não dão o resultado esperado quando utilizadas em processos contínuos, tanto em relação à amostragem como ao problema da autocorrelação. Em seguida são apresentadas outras soluções baseadas em técnicas mais recentes como EWMA e modelos autorregressivos, que tem uma melhor performance em meios contínuos. Damos os aspectos teóricos e exemplos de aplicação de cada solução obtida por consulta bibliográfica. Finalmente, é feita uma simulação comparativa das soluções citadas, baseandose em programação de macros e uso de software, para verificar o escopo e desempenho das soluções, sendo dadas recomendações sobre o seu uso, bem como sugestões para futuras pesquisas.

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia e Gestão Industrial

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Muitos processos de manufatura têm utilizado as tradicionais Cartas de Controle de Shewhart. Entretanto, quando as observações estão autocorrelacionadas, é necessário tratar os dados antes de realizar o controle estatístico. O tema principal deste trabalho é o Controle Estatístico de Processo (CEP) para observações autocorrelacionadas em processos de manufatura. O objetivo principal desse trabalho é consolidar um método de Controle Estatístico de Processo de manufatura que apresenta observações autocorrelacionadas. Como resultado foi obtida uma nova carta de controle. Essa carta de controle permite que as observações sejam monitoradas diretamente, no lugar do monitoramento do gráfico de resíduos, o que facilita o entendimento e o acompanhamento do processo por parte do operador. O método apresenta resultados satisfatórios, os quais são comparados com outras técnicas. Também foi realizado um levantamento de técnicas utilizadas para o tratamento de dados autocorrelacionados em CEP.

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O presente trabalho utiliza os dados disponibilizados pela BM&FBovespa para analisar as ações da Petrobrás para os meses compreendidos entre julho e agosto de 2010 e outubro de 2008. Primeiramente, apresentamos uma discussão detalhada sobre a manipulação desses dados, na qual explicitamos a impossibilidade de se usar o mid-price quote devido ao número elevado de ofertas de compra/venda com preços muito elevados/baixos. Verificamos alguns dos fatos estilizados empíricos apontados por Cont (2001), entre outros consagrados na literatura de microestrutura. Em geral, os dados replicaram os fatos estilizados. Aplicamos o filtro proposto por Brownlees e Gallo (2006) às ações da Petrobrás e analisamos a sensibilidade do número de possíveis outliers encontrados pelo filtro a variação dos parâmetros desse filtro. Propomos utilizar o critério de Akaike para ordenar e selecionar modelos de duração condicional cujas amostras de duração possuem tamanhos distintos. Os modelos selecionados, nem sempre são aqueles em que os dados foram filtrados. Para o ajuste ACD (1,1), quando considerados apenas os modelos bem ajustados (resíduos não autocorrelacionados), o critério de Akaike indica como melhor modelo aquele em que os dados não foram filtrados.

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Technological advances and the availability of computational resources have been facilitating the collection and processing of data. Thus, the natural tendency of the monitoring processes is the simultaneous control of various quality characteristics. In automated processes, observations are generally autocorrelated. Studies with univariate graph for processes have shown that the autocorrelation reduces the ability of this signal changes in the process. In this paper, we study the multivariate autocorrelated processes. Through simulations are obtained properties of graphs, monitoring the mean vector, the properties of graphs VMAX, in monitoring the covariance matrix, and the properties of graphs MCMAX, the simultaneous monitoring of mean vector and covariance matrix. Conclude that increasing the autocorrelation and the number of variables being monitored, reduces the power of the graphics in signal of a special cause

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In which refers to statistical process control, the analysis of univariate cases is not enough for many types of company, being necessary to resort to multivariate cases. Besides, it is usually supposed that the observations are independent. However, the violation of this hypothesis indicates the existence of autocorrelation in the process. In this work, by a basic quantitative approach for an exploratory and experimental research, the study target are the multivariate autocorrelated control charts, using Hotteling T². The ARL values were collected by simulations of a computational program on FORTRAN language, with objective of studying the charts properties, in addition to compare with the

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In which refers to statistical process control, the analysis of univariate cases is not enough for many types of company, being necessary to resort to multivariate cases. Besides, it is usually supposed that the observations are independent. However, the violation of this hypothesis indicates the existence of autocorrelation in the process. In this work, by a basic quantitative approach for an exploratory and experimental research, the study target are the multivariate autocorrelated control charts, using Hotteling T². The ARL values were collected by simulations of a computational program on FORTRAN language, with objective of studying the charts properties, in addition to compare with the

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Since the last decade, the combined use of chemometrics and molecular spectroscopic techniques has become a new alternative for direct drug determination, without the need of physical separation. Among the new methodologies developed, the application of PARAFAC in the decomposition of spectrofluorimetric data should be highlighted. The first objective of this article is to describe the theoretical basis of PARAFAC. For this purpose, a discussion about the order of chemometric methods used in multivariate calibration and the development of multi-dimensional methods is presented first. The other objective of this article is to divulge for the Brazilian chemical community the potential of the combination PARAFAC/spectrofluorimetry for the determination of drugs in complex biological matrices. For this purpose, two applications aiming at determining, respectively, doxorrubicine and salicylate in human plasma are presented.

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The objective of this work was to compare the soybean crop mapping in the western of Parana State by MODIS/Terra and TM/Landsat 5 images. Firstly, it was generated a soybean crop mask using six TM images covering the crop season, which was used as a reference. The images were submitted to Parallelepiped and Maximum Likelihood digital classification algorithms, followed by visual inspection. Four MODIS images, covering the vegetative peak, were classified using the Parallelepiped method. The quality assessment of MODIS and TM classification was carried out through an Error Matrix, considering 100 sample points between soybean or not soybean, randomly allocated in each of the eight municipalities within the study area. The results showed that both the Overall Classification (OC) and the Kappa Index (KI) have produced values ranging from 0.55 to 0.80, considered good to very good performances, either in TM or MODIS images. When OC and KI, from both sensors were compared, it wasn't found no statistical difference between them. The soybean mapping, using MODIS, has produced 70% of reliance in terms of users. The main conclusion is that the mapping of soybean by MODIS is feasible, with the advantage to have better temporal resolution than Landsat, and to be available on the internet, free of charge.

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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.

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The main objective of this work is to discuss the notion of metalanguage concerning the use of thesaurus (symbols systems, functions indicators, descriptors) utilized by indexers for article representation in computerized bibliographical databases. Our corpus comprises article abstracts and bibliographical database descriptors LILACS (Literatura Latino-Americana em Ciências da Saúde) and SOCIOFILE Sociological Abstracts. We aim at clarifying the effects of subjectivity in the functioning of indexing taking account the grounds for interpretation that allow different meanings.

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Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Educação Física

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