Utilização da farinha de jatobá (Hymenaea stigonocarpa Mart.) na elaboração de biscoitos tipo cookie e avaliação de aceitação por testes sensoriais afetivos univariados e multivariados

Este trabalho teve como objetivo investigar o aproveitamento da farinha de jatobá (Hymenaea stigonocarpa Mart) na produção de biscoitos tipo cookie. Inicialmente, foi feita a caracterização química da farinha de jatobá. Em seguida foram elaborados cookies com a proporção de farinha mista de trigo e de jatobá de 9:1 e adição de diferentes tipos de açúcares: açúcar mascavo, açúcar mascavo+mel, mel, frutose e açúcar refinado para a formulação controle. Os cookies foram avaliados nas suas características físicas e sensoriais. O grau de aceitação dos produtos elaborados e alguns produtos comerciais similares foram avaliados por consumidores potenciais do produto em duas regiões geográficas distintas: Campinas (SP) e Goiânia (GO). A farinha de jatobá apresentou teores de umidade na faixa de 8,44 a 10,9 g/100g e revelou a seguinte composição em base seca: proteínas 6,2±0,1 g/100g, lipídios 4,04±0,08 g/100g, cinzas 3,38±0,03 g/100g, fibra alimentar solúvel 12,6±0,4 g/100g, fibra alimentar insolúvel 36,4±0,3 g/100g, amido 3,1±0,1 g/100g e açúcares 34,28 g/100g. O cookie elaborado com farinha mista de trigo e jatobá e açúcar mascavo foi o mais aceito entre os produtos testados.

Cópulas: uma alternativa para a estimação de modelos de risco multivariados

Dentre os principais desafios enfrentados no cálculo de medidas de risco de portfólios está em como agregar riscos. Esta agregação deve ser feita de tal sorte que possa de alguma forma identificar o efeito da diversificação do risco existente em uma operação ou em um portfólio. Desta forma, muito tem se feito para identificar a melhor forma para se chegar a esta definição, alguns modelos como o Valor em Risco (VaR) paramétrico assumem que a distribuição marginal de cada variável integrante do portfólio seguem a mesma distribuição , sendo esta uma distribuição normal, se preocupando apenas em modelar corretamente a volatilidade e a matriz de correlação. Modelos como o VaR histórico assume a distribuição real da variável e não se preocupam com o formato da distribuição resultante multivariada. Assim sendo, a teoria de Cópulas mostra-se um grande alternativa, à medida que esta teoria permite a criação de distribuições multivariadas sem a necessidade de se supor qualquer tipo de restrição às distribuições marginais e muito menos as multivariadas. Neste trabalho iremos abordar a utilização desta metodologia em confronto com as demais metodologias de cálculo de Risco, a saber: VaR multivariados paramétricos - VEC, Diagonal,BEKK, EWMA, CCC e DCC- e VaR histórico para um portfólio resultante de posições idênticas em quatro fatores de risco – Pre252, Cupo252, Índice Bovespa e Índice Dow Jones

Mudança de regime markoviano : uma aplicação a séries econômicas brasileiras

Os modelos não lineares de séries de tempo são aqui utilizados para verificar diferentes problemas de natureza macroeconômica nas variáveis brasileiras. Em relação ao comércio exterior, é estimado um mecanismo de correção de erros para a demanda de importações e os regimes caracterizados pelo modelo coincidem com os movimentos históricos. Para ajustes estruturais nas contas externas são utilizados dados anuais que caracterizam três regimes, identificados como períodos em que a economia brasileira estava sob um regime de fechamento, abertura moderada ou de abertura consistente. Já no caso da análise conjuntural, feita a partir de dados trimestrais, os períodos foram caracterizados como sendo de queda e de crescimento das importações. A metodologia de mudança de regime markoviano também é utilizada para verificar o ciclo dos negócios na produção industrial de seis estados brasileiros. Neste caso, são estimados modelos univariados e multivariados, formulados a partir de um vetor autoregressivo com mudança de regime. As estimativas mostram que existe uma diferença de comportamento na taxa de crescimento e de queda na produção entre os estados do Sul comparativamente aos três maiores do Sudeste. Vale ressaltar que este resultado significa que existe uma duração dos ciclos que também difere entre estas duas regiões Por fim, a metodologia de mudança de regime é utilizada em um modelo de fator dinâmico com o intuito de construir um indicador coincidente para a produção industrial no Rio Grande do Sul. O índice estimado assemelha-se ao calculado pela Federação das Indústrias do Estado do Rio Grande do Sul a partir de uma média ponderada de cinco variáveis pesquisadas pela instituição. Os resultados mostram que existe uma assimetria no ciclo dos negócios na indústria de transformação do estado, com uma duração maior para períodos de queda da atividade no setor.

Indústria de máquinas agrícolas no Brasil: um modelo para estimação da demanda de tratores para o triênio 2016 – 2018

O objetivo desta dissertação foi estimar a demanda de tratores agrícolas para o mercado brasileiro no triênio 2016-2018, utilizando-se para isto de técnicas de econometria de séries temporais, neste caso, modelos univariados da classe ARIMA e SARIMA e ou multivariados SARIMAX. Justifica-se esta pesquisa quando se observa a indústria de máquinas agrícolas no Brasil, dados os ciclos econômicos e outros fatores exógenos aos fundamentos econômicos da demanda, onde esta enfrenta muitos desafios. Dentre estes, a estimação de demanda se destaca, pois exerce forte impacto, por exemplo, no planejamento e custo de produção de curto e médio prazo, níveis de inventários, na relação com fornecedores de materiais e de mão de obra local, e por consequência na geração de valor para o acionista. Durante a fase de revisão bibliográfica foram encontrados vários trabalhos científicos que abordam o agronegócio e suas diversas áreas de atuação, porém, não foram encontrados trabalhos científicos publicados no Brasil que abordassem a previsão da demanda de tratores agrícolas no Brasil, o que serviu de motivação para agregar conhecimento à academia e valor ao mercado através deste. Concluiu-se, após testes realizados com diversos modelos que estão dispostos no texto e apêndices, que o modelo univariado SARIMA (15,1,1) (1,1,1) cumpriu as premissas estabelecidas nos objetivos específicos para escolha do modelo que melhor se ajusta aos dados, e foi escolhido então, como o modelo para estimação da demanda de tratores agrícolas no Brasil. Os resultados desta pesquisa apontam para uma demanda de tratores agrícolas no Brasil oscilando entre 46.000 e 49.000 unidades ano entre os anos de 2016 e 2018.

Predictors of adherence to influenza vaccination for healthcare workers from a teaching hospital: a study in the prepandemic era

Introduction: Even before the 2009 pandemics, influenza in healthcare workers (HCW) was a known threat to patient safety, while Influenza vaccine coverage in the same group was generally low. Identification of predictors for HCW adherence to Influenza vaccination has challenged infection control committees. Methods: Our group conducted a cross-sectional survey in December 2007, interviewing 125 HCWs from a teaching hospital to identify adherence predictors for Influenza vaccination. The outcomes of interest were: A - adherence to the 2007 vaccination campaign; B - adherence to at least three yearly campaigns in the past five years. Demographic and professional data were assessed through univariate and multivariate analysis. Results: of the HCWs interviewed, 43.2% were vaccinated against Influenza in 2007. However, only 34.3% of HCWs working in healthcare for more than five years had adhered to at least three of the last five vaccination campaigns. Multivariate analysis showed that working in a pediatric unit (OR = 7.35, 95% I = 1.90-28.44, p = 0.004) and number of years in the job (OR = 1.32, 95%CI = 1.00-1.74, p = 0.049) were significant predictors of adherence to the 2007 campaign. Physicians returned the worst outcome performances in A (OR = 0.40, 95%CI = 0.16-0.97, p = 0.04) and B (OR = 0.17, 95%CI = 0.05-0.60, p = 0.006). Conclusions: Strategies to improve adherence to Influenza vaccination should focus on physicians and newly-recruited HCWs. New studies are required to assess the impact of the recent Influenza A pandemics on HCW-directed immunization policies.

Nasopharyngeal colonization with methicillin-resistant staphylococcus aureus and mortality among patients in an intensive care unit

A colonização de nasofaringe por Staphylococcus aureus, resistente à meticilina (Methicillin-resistant S.aureus - MRSA), é comum em pacientes criticamente doentes, mas seu significado prognóstico não é inteiramente conhecido. Realizou-se estudo de coorte retrospectivo com 122 pacientes de uma unidade de terapia intensiva que realizaram triagem semanal para colonização por MRSA. Os desfechos de interesse foram: mortalidade geral e mortalidade por infecção. Diversas variáveis de exposição (gravidade, procedimentos, intercorrências e colonização nasofaríngea por MRSA) foram analisadas em modelos univariados e multivariados. Fatores significativamente associados à mortalidade geral ou por infecção foram: APACHE II e doença pulmonar. A colonização por MRSA não foi preditora de mortalidade geral (OR=1,02; IC95%=0,35-3; p=0,97) ou por infecção (OR=0,96; IC95%=0,33-2,89; p=0,96). Os resultados sugerem que, na ausência de fatores de gravidade, a colonização por MRSA não caracteriza pior prognóstico.

Isolamento e caracterização de amostras comunitárias Staphylococcus aureus resistente à Meticilina (CA-MRSA) em uma população carcerária no município de Avaré

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Descobrindo modelos de previsão para a inflação brasileira : uma análise a partir do algoritmo autometrics

O presente trabalho tem como objetivo avaliar a capacidade preditiva de modelos econométricos de séries de tempo baseados em indicadores macroeconômicos na previsão da inflação brasileira (IPCA). Os modelos serão ajustados utilizando dados dentro da amostra e suas projeções ex-post serão acumuladas de um a doze meses à frente. As previsões serão comparadas a de modelos univariados como autoregressivo de primeira ordem - AR(1) - que nesse estudo será o benchmark escolhido. O período da amostra vai de janeiro de 2000 até agosto de 2015 para ajuste dos modelos e posterior avaliação. Ao todo foram avaliadas 1170 diferentes variáveis econômicas a cada período a ser projetado, procurando o melhor conjunto preditores para cada ponto no tempo. Utilizou-se o algoritmo Autometrics para a seleção de modelos. A comparação dos modelos foi feita através do Model Confidence Set desenvolvido por Hansen, Lunde e Nason (2010). Os resultados obtidos nesse ensaio apontam evidências de ganhos de desempenho dos modelos multivariados para períodos posteriores a 1 passo à frente.

Modelos Mixtos-Aditivos Generalizados para el Estudio de Fenómenos Biológicos y Sociales Descriptos por Datos Agregados y/o Longitudinales. Generalized Mixed Additive Models for the Study of Biological and Social Phenomenons from Longitudinal and/or Aggregated Data.

Este proyecto propone extender y generalizar los procesos de estimación e inferencia de modelos aditivos generalizados multivariados para variables aleatorias no gaussianas, que describen comportamientos de fenómenos biológicos y sociales y cuyas representaciones originan series longitudinales y datos agregados (clusters). Se genera teniendo como objeto para las aplicaciones inmediatas, el desarrollo de metodología de modelación para la comprensión de procesos biológicos, ambientales y sociales de las áreas de Salud y las Ciencias Sociales, la condicionan la presencia de fenómenos específicos, como el de las enfermedades.Es así que el plan que se propone intenta estrechar la relación entre la Matemática Aplicada, desde un enfoque bajo incertidumbre y las Ciencias Biológicas y Sociales, en general, generando nuevas herramientas para poder analizar y explicar muchos problemas sobre los cuales tienen cada vez mas información experimental y/o observacional.Se propone, en forma secuencial, comenzando por variables aleatorias discretas (Yi, con función de varianza menor que una potencia par del valor esperado E(Y)) generar una clase unificada de modelos aditivos (paramétricos y no paramétricos) generalizados, la cual contenga como casos particulares a los modelos lineales generalizados, no lineales generalizados, los aditivos generalizados, los de media marginales generalizados (enfoques GEE1 -Liang y Zeger, 1986- y GEE2 -Zhao y Prentice, 1990; Zeger y Qaqish, 1992; Yan y Fine, 2004), iniciando una conexión con los modelos lineales mixtos generalizados para variables latentes (GLLAMM, Skrondal y Rabe-Hesketh, 2004), partiendo de estructuras de datos correlacionados. Esto permitirá definir distribuciones condicionales de las respuestas, dadas las covariables y las variables latentes y estimar ecuaciones estructurales para las VL, incluyendo regresiones de VL sobre las covariables y regresiones de VL sobre otras VL y modelos específicos para considerar jerarquías de variación ya reconocidas. Cómo definir modelos que consideren estructuras espaciales o temporales, de manera tal que permitan la presencia de factores jerárquicos, fijos o aleatorios, medidos con error como es el caso de las situaciones que se presentan en las Ciencias Sociales y en Epidemiología, es un desafío a nivel estadístico. Se proyecta esa forma secuencial para la construcción de metodología tanto de estimación como de inferencia, comenzando con variables aleatorias Poisson y Bernoulli, incluyendo los existentes MLG, hasta los actuales modelos generalizados jerárquicos, conextando con los GLLAMM, partiendo de estructuras de datos correlacionados. Esta familia de modelos se generará para estructuras de variables/vectores, covariables y componentes aleatorios jerárquicos que describan fenómenos de las Ciencias Sociales y la Epidemiología.

Desagregação e pesos estocásticos em projeções de agregados econômicos : uma análise para o PIB brasileiro

O presente estudo tem como objetivo comparar e combinar diferentes técnicas de projeção para o PIB trimestral brasileiro de 1991 ao segundo trimestre de 2014, utilizando dados agregados, e dados desagregados com pesos fixos e estocásticos. Os modelos desagregados univariados e multivariados, assim como os pesos estocásticos, foram estimados pelo algoritmo Autometrics criado por Doornik (2009), através dos níveis de desagregação disponibilizados pelo IBGE no Sistema de Contas Nacionais. Os modelos agregados foram estimados pelo Autometrics, por Markov-Switching e por modelos estruturais de espaço-estado. A metodologia de comparação de projeções utilizada foi o Model Confidence Set, desenvolvida por Hanse, Lunde e Nason (2011). Foram realizadas duas simulações, sendo a primeira com a análise fora da amostra a partir de 2008, e a segunda a partir de 2000, com horizonte de projeção de até 6 passos à frente. Os resultados sugerem que os modelos desagregados com pesos fixos desempenham melhor nos dois primeiros passos, enquanto nos períodos restantes os modelos da série agregada geram melhores previsões.

Comparação de previsões para a produção industrial brasileira considerando efeitos calendário e modelos agregados e desagregados

O trabalho tem como objetivo verificar a existência e a relevância dos Efeitos Calendário em indicadores industriais. São explorados modelos univariados lineares para o indicador mensal da produção industrial brasileira e alguns de seus componentes. Inicialmente é realizada uma análise dentro da amostra valendo-se de modelos estruturais de espaço-estado e do algoritmo de seleção Autometrics, a qual aponta efeito significante da maioria das variáveis relacionadas ao calendário. Em seguida, através do procedimento de Diebold-Mariano (1995) e do Model Confidence Set, proposto por Hansen, Lunde e Nason (2011), são realizadas comparações de previsões de modelos derivados do Autometrics com um dispositivo simples de Dupla Diferença para um horizonte de até 24 meses à frente. Em geral, os modelos Autometrics que consideram as variáveis de calendário se mostram superiores nas projeções de 1 a 2 meses adiante e superam o modelo simples em todos os horizontes. Quando se agrega os componentes de categoria de uso para formar o índice industrial total, há evidências de ganhos nas projeções de prazo mais curto.

Criotolerância de embriões Bos Taurus Indicus e Bos Taurus Taurus produzidos in vitro e in vivo

Pós-graduação em Medicina Veterinária - FMVZ

Comparação entre modelos de análise genômica utilizando dados simulados e dados reais em ovinos

Pós-graduação em Genética e Melhoramento Animal - FCAV

Predicción de tipos de cambio reales utilizando modelos VAR Bayesianos

El presente trabajo busca documentar el potencial de los modelos VAR Bayesianos (BVAR) para la predicción de índices de tipos de cambio reales efectivos. Para esto, se prueban distintas especificaciones de modelos predictivos utilizando la base angosta de índices de tipos de cambio reales efectivos de BIS que incluye datos para 27 economías. En primera instancia se prueban modelos univariados simples para realizar las predicciones y tener un punto de referencia para las estimaciones BVAR. El análisis de los resultados de las predicciones de los modelos BVAR tradicionales muestran que estos por sí solos no tienen un mejor desempeño que los modelos univariados. Estos resultados son robustos a la ventana de estimación, y a la especificación de los priors del BVAR.

Uso do preservativo: tendências entre 1998 e 2005 na população brasileira

OBJETIVO: Analisar os níveis, tendências e diferenciais sociodemográficos do uso do preservativo na população brasileira urbana. MÉTODOS: Os dados analisados foram coletados em 1998 e 2005, na pesquisa "Comportamento Sexual e Percepções da População Brasileira sobre HIV/Aids". As amostras, probabilísticas em múltiplos estágios, incluíram homens e mulheres de 16 a 65 anos de idade, domiciliados em áreas urbanas. Foram consideradas para análise as entrevistas com indivíduos sexualmente ativos nos 12 meses anteriores à entrevista. Os modelos univariados basearam-se em testes qui-quadrado, corrigidos pelo planejamento amostral, e cálculos de odds ratios; a análise multivariada envolveu o ajuste de modelos de regressão logística, controlando-se as demais variáveis de interesse. RESULTADOS: Houve aumento significativo do uso do preservativo nos 12 meses anteriores à entrevista e na última relação sexual. Jovens de 16 a 24 anos se protegeram mais nas relações sexuais, principalmente com parcerias eventuais. Homens usaram mais o preservativo, somente com parcerias eventuais. Maior freqüência de uso do preservativo ocorreu entre pessoas solteiras. Não houve diferença regional quanto ao uso consistente do preservativo. Nas relações estáveis os pentecostais revelaram a menor proteção no sexo; pessoas sem religião ou adeptos de outras religiões apresentaram os maiores índices de proteção. A escolaridade, que se mostrou diferencial importante no uso do preservativo em 1998, manteve seu destaque em 2005. CONCLUSÕES: Os resultados mostraram ser necessário aprofundar a discussão em torno de ações que visem a aumentar o uso consistente de preservativo, especialmente entre populações de menor escolaridade e as mais vulneráveis, como mulheres jovens ou em parcerias estáveis.