964 resultados para Método da média


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O objetivo do trabalho é demonstrar que a otimização de uma carteira composta por fundos multimercados brasileiros gera melhores resultados quando a medida de risco utilizada é o Conditional Value-at-Risk. Modelos de otimização de carteira têm como objetivo selecionar ativos que maximizem o retorno do investidor para um determinado nível de risco. Assim, a definição de uma medida apropriada de risco é de fundamental importância para o processo de alocação. A metodologia tradicional de otimização de carteiras, desenvolvida por Markowitz, utiliza como medida de risco a variância dos retornos. Entretanto, a variância é uma medida apenas apropriada para casos em que os retornos são normalmente distribuídos ou em que os investidores possuem funções de utilidade quadrática. Porém, o trabalho mostra que os retornos dos fundos multimercados brasileiros tendem a não apresentar distribuição normal. Logo, para efetuar a otimização de uma carteira composta por fundos multimercados brasileiros é necessário utilizar uma medida de risco alternativa.

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Este trabalho apresenta um estudo teórico e numérico sobre os erros que ocorrem nos cálculos de gradientes em malhas não estruturadas constituídas pelo diagrama de Voronoi, malhas estas, formadas também pela triangulação de Delaunay. As malhas adotadas, no trabalho, foram as malhas cartesianas e as malhas triangulares, esta última é gerada pela divisão de um quadrado em dois ou quatro triângulos iguais. Para tal análise, adotamos a escolha de três metodologias distintas para o cálculo dos gradientes: método de Green Gauss, método do Mínimo Resíduo Quadrático e método da Média do Gradiente Projetado Corrigido. O texto se baseia em dois enfoques principais: mostrar que as equações de erros dadas pelos gradientes podem ser semelhantes, porém com sinais opostos, para pontos de cálculos em volumes vizinhos e que a ordem do erro das equações analíticas pode ser melhorada em malhas uniformes quando comparada as não uniformes, nos casos unidimensionais, e quando analisada na face de tais volumes vizinhos nos casos bidimensionais.

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O presente trabalho propõe analisar metodologias para o cálculo do gradiente em malhas não-estruturadas do tipo Voronoi que são utilizadas no método de Volumes Finitos. Quatro metodologias para o cálculo do gradiente são testadas e comparadas com soluções analíticas. As técnicas utilizadas são: Método do Balanço de Forças, Método do Mínimo Resíduo Quadrático, Método da Média dos Gradientes Projetos e Método da Média dos Gradientes Projetados Corrigidos. Uma análise por série de Taylor também foi feita, e as equações analíticas comparadas com resultados numéricos. Os testes são realizados em malhas cartesianas e malhas triangulares, que em um trabalho anterior apresentaram alguns resultados inconsistentes. A influência do ponto gerador e do ângulo de rotação é analisada. É verificado que a posição do ponto gerador e a metodologia utilizada em cada malha influencia no cálculo do gradiente. Dependendo da malha e da metodologia utilizada, as equações analíticas indicaram que existem erros associados, que prejudicam o cálculo do gradiente.

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Introdução – A estimativa da função renal relativa (FRR) através de cintigrafia renal (CR) com ácido dimercaptossuccínico marcado com tecnécio-99 metaestável (99mTc-DMSA) pode ser influenciada pela profundidade renal (PR), atendendo ao efeito de atenuação por parte dos tecidos moles que envolvem os rins. Dado que raramente é conhecida esta mesma PR, diferentes métodos de correção de atenuação (CA) foram desenvolvidos, nomeadamente os que utilizam fórmulas empíricas, como os de Raynaud, de Taylor ou de Tonnesen, ou recorrendo à aplicação direta da média geométrica (MG). Objetivos – Identificar a influência dos diferentes métodos de CA na quantificação da função renal relativa através da CR com 99mTc-DMSA e avaliar a respetiva variabilidade dos resultados de PR. Metodologia – Trinta e um pacientes com indicação para realização de CR com 99mTc-DMSA foram submetidos ao mesmo protocolo de aquisição. O processamento foi efetuado por dois operadores independentes, três vezes por exame, variando para o mesmo processamento o método de determinação da FRR: Raynaud, Taylor, Tonnesen, MG ou sem correção de atenuação (SCA). Aplicou-se o teste de Friedman para o estudo da influência dos diferentes métodos de CA e a correlação de Pearson para a associação e significância dos valores de PR com as variáveis idade, peso e altura. Resultados – Da aplicação do teste de Friedman verificaram-se diferenças estatisticamente significativas entre os vários métodos (p=0,000), excetuando as comparações SCA/Raynaud, Tonnesen/MG e Taylor/MG (p=1,000) para ambos os rins. A correlação de Pearson demonstra que a variável peso apresenta uma correlação forte positiva com todos os métodos de cálculo da PR. Conclusões – O método de Taylor, entre os três métodos de cálculo de PR, é o que apresenta valores de FRR mais próximos da MG. A escolha do método de CA influencia significativamente os parâmetros quantitativos de FRR.

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O propósito deste estudo é analisar a capacidade dos modelos econométricos ARMA, ADL, VAR e VECM de prever inflação, a fim de verificar qual modelagem é capaz de realizar as melhores previsões num período de até 12 meses, além de estudar os efeitos da combinação de previsões. Dentre as categorias de modelos analisados, o ARMA (univariado) e o ADL (bivariado e multivariado), foram testados com várias combinações de defasagens. Foram realizadas previsões fora-da-amostra utilizando 3 períodos distintos da economia brasileira e os valores foram comparados ao IPCA realizado, a fim de verificar os desvios medidos através do EQM (erro quadrático médio). Combinações das previsões usando média aritmética, um método de média ponderada proposto por Bates e Granger (1969) e média ponderada através de regressão linear múltipla foram realizadas. As previsões também foram combinadas com a previsão do boletim FOCUS do Banco Central. O método de Bates e Granger minimiza a variância do erro da combinação e encontra uma previsão com variância do erro menor ou igual à menor variância dos erros das previsões individuais, se as previsões individuais forem não viesadas. A conclusão é que, com as técnicas de séries temporais utilizadas, alguns modelos individuais fornecem previsões com EQM relativamente baixos. Destacando-se, dentre eles, os modelos VAR e VECM. Porém, com a combinação de previsões os EQM obtidos são menores do que os das previsões individuais usadas para combinação. Na maioria dos casos, a combinação de previsões com o boletim FOCUS também melhorou significativamente os resultados e forneceu previsões com EQM menores do que os das previsões individuais, destacando-se, dentre os métodos de combinações utilizados, a combinação via regressão linear múltipla.

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The main objective of this study is to apply recently developed methods of physical-statistic to time series analysis, particularly in electrical induction s profiles of oil wells data, to study the petrophysical similarity of those wells in a spatial distribution. For this, we used the DFA method in order to know if we can or not use this technique to characterize spatially the fields. After obtain the DFA values for all wells, we applied clustering analysis. To do these tests we used the non-hierarchical method called K-means. Usually based on the Euclidean distance, the K-means consists in dividing the elements of a data matrix N in k groups, so that the similarities among elements belonging to different groups are the smallest possible. In order to test if a dataset generated by the K-means method or randomly generated datasets form spatial patterns, we created the parameter Ω (index of neighborhood). High values of Ω reveals more aggregated data and low values of Ω show scattered data or data without spatial correlation. Thus we concluded that data from the DFA of 54 wells are grouped and can be used to characterize spatial fields. Applying contour level technique we confirm the results obtained by the K-means, confirming that DFA is effective to perform spatial analysis

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In this thesis, we study the application of spectral representations to the solution of problems in seismic exploration, the synthesis of fractal surfaces and the identification of correlations between one-dimensional signals. We apply a new approach, called Wavelet Coherency, to the study of stratigraphic correlation in well log signals, as an attempt to identify layers from the same geological formation, showing that the representation in wavelet space, with introduction of scale domain, can facilitate the process of comparing patterns in geophysical signals. We have introduced a new model for the generation of anisotropic fractional brownian surfaces based on curvelet transform, a new multiscale tool which can be seen as a generalization of the wavelet transform to include the direction component in multidimensional spaces. We have tested our model with a modified version of the Directional Average Method (DAM) to evaluate the anisotropy of fractional brownian surfaces. We also used the directional behavior of the curvelets to attack an important problem in seismic exploration: the atenuation of the ground roll, present in seismograms as a result of surface Rayleigh waves. The techniques employed are effective, leading to sparse representation of the signals, and, consequently, to good resolutions

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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OBJETIVO: Construir uma rede neural artificial para auxiliar os gestores de restaurantes universitários na previsão de refeições diárias. MÉTODOS: O estudo foi desenvolvido a partir do levantamento de oito variáveis que influenciam o número de refeições diárias servidas no restaurante universitário. Utiliza-se o algoritmo de treinamento Backpropagation. Os resultados por meio da rede são comparados com os da série estudada e com resultados da estimação por média aritmética simples. RESULTADOS: A rede proposta acompanha as inúmeras alterações que ocorrem no número de refeições diárias do restaurante universitário. em 73% dos dias analisados, o método das redes neurais artificiais apresenta uma taxa de acerto maior do que o método da média aritmética simples. CONCLUSÃO: A rede neural artificial mostrou-se mais adequada para a previsão do número de refeições do que a metodologia de média simples ou quando a decisão do número de refeições é feita de forma subjetiva, sem critérios científicos.

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

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Pós-graduação em Matemática - IBILCE

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)