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.

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.

Risco de crédito: uma abordagem utilizando análise discriminante, regressão logística e redes neurais artificiais

Considering the relevance of researches concerning credit risk, model diversity and the existent indicators, this thesis aimed at verifying if the Fleuriet Model contributes in discriminating Brazilian open capital companies in the analysis of credit concession. We specifically intended to i) identify the economic-financial indicators used in credit risk models; ii) identify which economic-financial indicators best discriminate companies in the analysis of credit concession; iii) assess which techniques used (discriminant analysis, logistic regression and neural networks) present the best accuracy to predict company bankruptcy. To do this, the theoretical background approached the concepts of financial analysis, which introduced themes relative to the company evaluation process; considerations on credit, risk and analysis; Fleuriet Model and its indicators, and, finally, presented the techniques for credit analysis based on discriminant analysis, logistic regression and artificial neural networks. Methodologically, the research was defined as quantitative, regarding its nature, and explanatory, regarding its type. It was developed using data derived from bibliographic and document analysis. The financial demonstrations were collected by means of the Economática ® and the BM$FBOVESPA website. The sample was comprised of 121 companies, being those 70 solvents and 51 insolvents from various sectors. In the analyses, we used 22 indicators of the Traditional Model and 13 of the Fleuriet Model, totalizing 35 indicators. The economic-financial indicators which were a part of, at least, one of the three final models were: X1 (Working Capital over Assets), X3 (NCG over Assets), X4 (NCG over Net Revenue), X8 (Type of Financial Structure), X9 (Net Thermometer), X16 (Net Equity divided by the total demandable), X17 (Asset Turnover), X20 (Net Equity Profitability), X25 (Net Margin), X28 (Debt Composition) and X31 (Net Equity over Asset). The final models presented setting values of: 90.9% (discriminant analysis); 90.9% (logistic regression) and 97.8% (neural networks). The modeling in neural networks presented higher accuracy, which was confirmed by the ROC curve. In conclusion, the indicators of the Fleuriet Model presented relevant results for the research of credit risk, especially if modeled by neural networks.

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.

Estatística: uso da análise de regressão.

Muitos experimentos tem sido analisados por métodos estatísticos inadequados. O uso não criterioso destes métodos, sem o devido cuidado ou sem considerar outras possibilidades, pode reduzir o valor das discussões, conclusões e o próprio valor da pesquisa. Há uma grande gama de tipos possíveis de abordagem estatística dos dados de pesquisa, cada qual atingindo uma finalidade. Por isso, o procedimento estatístico deve ser escolhido criteriosamente. Se o objetivo de um trabalho e estimar a magnitude de um efeito, então a analise usada deve estimá-la: não basta neste caso, apenas explicar qual dos resultados diferiram significativamente. Não obstante, se o objetivo da pesquisa é determinar um ponto, então a análise deve faze-lo. Neste caso, não e suficiente verificar somente o comportamento dos dados. A escolha de um modelo de regressão e uma ponderação na qual deve ser considerados, a adequação ao fenômeno estudado, o ajuste matemático obtido e a sua aplicabilidade. As propriedades do modelo escolhido devem ser justificáveis, tanto logicamente quanto biologicamente. Portanto, a análise deve ser sensata, lógica e apropriada as questões que procura-se responder.

Aplicação de classificadores Bayesianos e regressão logística na análise de desempenho dos alunos de graduação

Este trabalho minera as informações coletadas no processo de vestibular entre 2009 e 2012 para o curso de graduação de administração de empresas da FGV-EAESP, para estimar classificadores capazes de calcular a probabilidade de um novo aluno ter bom desempenho. O processo de KDD (Knowledge Discovery in Database) desenvolvido por Fayyad et al. (1996a) é a base da metodologia adotada e os classificadores serão estimados utilizando duas ferramentas matemáticas. A primeira é a regressão logística, muito usada por instituições financeiras para avaliar se um cliente será capaz de honrar com seus pagamentos e a segunda é a rede Bayesiana, proveniente do campo de inteligência artificial. Este estudo mostre que os dois modelos possuem o mesmo poder discriminatório, gerando resultados semelhantes. Além disso, as informações que influenciam a probabilidade de o aluno ter bom desempenho são a sua idade no ano de ingresso, a quantidade de vezes que ele prestou vestibular da FGV/EAESP antes de ser aprovado, a região do Brasil de onde é proveniente e as notas das provas de matemática fase 01 e fase 02, inglês, ciências humanas e redação. Aparentemente o grau de formação dos pais e o grau de decisão do aluno em estudar na FGV/EAESP não influenciam nessa probabilidade.

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

Influência da idade no comportamento da frequência cardíaca na transição repouso-exercício: uma análise por deltas e regressão linear

INTRODUÇÃO: As modificações da frequência cardíaca (FC) durante a transição repouso-exercício podem ser caracterizadas por meio da aplicação de cálculos matemáticos simples, como: deltas 0-10 e 0-30s para inferir sobre o sistema nervoso parassimpático, e delta e regressão linear aplicados no intervalo 60-240s para inferir sobre o sistema nervoso simpático. Assim, o objetivo deste estudo foi testar a hipótese de que indivíduos jovens e de meia-idade apresentam diferentes respostas da FC em exercício de intensidade moderada e intensa, com diferentes cálculos matemáticos. MÉTODOS: Homens aparentemente saudáveis, sendo sete de meia-idade e 10 jovens, foram submetidos a testes de carga constante de intensidade moderada e intensa. Foram calculados os deltas da FC nos períodos de 0-10s, 0-30s e 60-240s e a regressão linear simples no período de 60 a 240s. Os parâmetros obtidos na análise de regressão linear simples foram: intercepto e inclinação angular. Utilizou-se o teste Shapiro-Wilk para verificar a distribuição dos dados e o teste t não pareado para comparação entre os grupos. O nível de significância estatística considerado foi 5%. RESULTADOS: O valor do intercepto e do delta 0-10s foi menor no grupo meia-idade nas duas cargas e a inclinação do ângular foi menor no grupo meia-idade no exercício moderado. CONCLUSÃO: Os indivíduos jovens apresentam retirada vagal de maior magnitude no estágio inicial da resposta da FC durante exercício dinâmico em carga constante nas intensidades analisadas e maior velocidade de ajuste da resposta simpática em exercícios moderados.

Contributos para a análise estatística de séries de contagem

A análise das séries temporais de valores inteiros tornou-se, nos últimos anos, uma área de investigação importante, não só devido à sua aplicação a dados de contagem provenientes de diversos campos da ciência, mas também pelo facto de ser uma área pouco explorada, em contraste com a análise séries temporais de valores contínuos. Uma classe que tem obtido especial relevo é a dos modelos baseados no operador binomial thinning, da qual se destaca o modelo auto-regressivo de valores inteiros de ordem p. Esta classe é muito vasta, pelo que este trabalho tem como objectivo dar um contributo para a análise estatística de processos de contagem que lhe pertencem. Esta análise é realizada do ponto de vista da predição de acontecimentos, aos quais estão associados mecanismos de alarme, e também da introdução de novos modelos que se baseiam no referido operador. Em muitos fenómenos descritos por processos estocásticos a implementação de um sistema de alarmes pode ser fundamental para prever a ocorrência de um acontecimento futuro. Neste trabalho abordam-se, nas perspectivas clássica e bayesiana, os sistemas de alarme óptimos para processos de contagem, cujos parâmetros dependem de covariáveis de interesse e que variam no tempo, mais concretamente para o modelo auto-regressivo de valores inteiros não negativos com coeficientes estocásticos, DSINAR(1). A introdução de novos modelos que pertencem à classe dos modelos baseados no operador binomial thinning é feita quando se propõem os modelos PINAR(1)T e o modelo SETINAR(2;1). O modelo PINAR(1)T tem estrutura periódica, cujas inovações são uma sucessão periódica de variáveis aleatórias independentes com distribuição de Poisson, o qual foi estudado com detalhe ao nível das suas propriedades probabilísticas, métodos de estimação e previsão. O modelo SETINAR(2;1) é um processo auto-regressivo de valores inteiros, definido por limiares auto-induzidos e cujas inovações formam uma sucessão de variáveis independentes e identicamente distribuídas com distribuição de Poisson. Para este modelo estudam-se as suas propriedades probabilísticas e métodos para estimar os seus parâmetros. Para cada modelo introduzido, foram realizados estudos de simulação para comparar os métodos de estimação que foram usados.

Determinantes no preço de um imóvel: uma análise hedónica no contexto algarvio

A presente dissertação procura analisar o impacto das diferentes características de um imóvel no seu preço de mercado, na região do Algarve. O sector imobiliário constituiu um driver para o desenvolvimento económico do Algarve, tendo constituído uma relação muito forte de simbiose com o sector turístico. A crise económica e financeira de 2008 colocou ambos estes sectores em dificuldades, reduzindo o montante de crédito disponível e por consequência, a procura imobiliária. Este novo paradigma económico, de elevado desajuste entre a procura e a oferta imobiliária e de crédito inexistente, intensifica a necessidade dos construtores criarem e desenvolverem produtos imobiliários que estejam de acordo com as necessidades dos seus clientes. As preferências dos clientes tomam precedência na construção, ao invés dos preceitos do promotor imobiliário ou do arquiteto. A análise desta problemática numa perspetiva do marketing é então necessária para a criação de novas estratégias empresariais e mesmo de economia regional. Esta dissertação utiliza uma análise de regressão para desconstruir o preço de um produto imobiliário pelas suas características físicas e tipológicas. Desta forma, conseguir-se-á obter uma definição das características mais apreciadas pelos clientes e pelos quais tem preferência. O modelo de regressão obtido, na sua versão semi-logarítmica restrita, não apresenta evidência de má especificação pois passou o teste F à imposição de restrições e o teste RESET. Os resultados obtidos atestam a importante contribuição de algumas variáveis consideradas para a determinação do preço de um imóvel.

DESENVOLVIMENTO DE UM CLASSIFICADOR PARA ANÁLISE BIOMÉTRICA DE UM COLETE INSTRUMENTADO PARA REEDUCAÇÃO POSTURAL

Ao longo dos tempos tem existido um avanço, nas empresas, dirigido à preocupação com o bemestar dos trabalhadores, adotando por isso medidas preventivas. A formação especializada em Medicina do Trabalho é indispensável para o exercício de atividades de prevenção dos riscos profissionais e de promoção da saúde. A postura corporal pode ser definida como a posição e a orientação global do corpo e membros relativamente uns aos outros. Qualquer desvio na forma da coluna vertebral pode gerar solicitações funcionais prejudiciais que ocasionam um aumento de fadiga no trabalhador e leva ao longo do tempo a lesões graves. Cada vez mais surgem doenças profissionais provocadas pela adoção de más posturas, na realização de tarefas diárias dos trabalhadores. A boa postura corporal é uma tarefa específica que representa uma interação complexa entre a função biomecânica e neuromuscular. No presente plano de dissertação foram estudados diferentes classificadores tendo como objetivo classificar boas e más posturas corporais de trabalhadores em contexto de trabalho. Assim foram estudados diferentes classificadores de machine learnig, redes neuronais artificiais, support vector machine, árvores de decisão, análise discriminante, regressão logística, treebagger e naíve bayes. Para treino de classificadores foi realizada a aquisição tridimensional da postura da espinha a 100 pessoas, passando por uma parametrização e treino de diferentes classificadores para a determinação automática do tipo de postura corporal. O classificador que obteve melhor desempenho foi o Treebagger com uma classificação para True Positive de 93,3% e True Negative de 96,2%.

Análise do acesso aos cuidados de reabilitação em Angola

RESUMO - Angola é um país em desenvolvimento e dado o baixo número de profissionais na reabilitação e a centralização dos cuidados desta área na capital do país, Luanda, é pertinente caraterizar o acesso dos utentes e perceber em que medida é que a oferta destes cuidados satisfaz as necessidades atuais da população. Sendo assim, este estudo teve como objetivos, avaliar o acesso dos utentes do Centro de Referência Nacional público para Reabilitação em Angola, CMFR, e identificação de áreas prioritárias de ação para promoção de igualdade no acesso. A análise metodológica consistiu na recolha e análise de dados dos utentes que acederam ao CMFR de Setembro de 2014 a Janeiro de 2015 e pesquisa documental abrangente, não-sistemática, sobre equidade e acesso a cuidados de saúde em Reabilitação a nivel internacional e em Angola. Para o tratamento e recolha de dados foram consideradas variáveis sociodemográficas e caraterizadoras do acesso onde se fez a caraterização da população em estudo, análise das variáveis resultantes do acesso ao CMFR através de uma análise de regressão.

Método de análise conjunta com estimulação em duas etapas

Normalmente as pesquisas de questionam quais são os atributos mais importantes de um produto ou serviço. No entanto, os consumidores tendem a considerar todos os atributos importantes, atribuindo avaliações de preferência altas para todos os atributos apresentados. Estas pesquisas não avaliam, da maneira como o consumidor realiza na prática, a priorização dos diferentes atributos. Em pesquisas de Análise Conjunta, os respondentes estabelecem relações de compromisso entre atributos ao escolherem um produto ou serviço, real ou hipotético, composto normalmente por vários atributos. O planejamento de uma pesquisa de Análise Conjunta deve utilizar complementarmente os conceitos de Pesquisa de Marketing, Projeto de Experimentos e Análise de Regressão de modo a tomar mais amigável a tarefa do respondente. Esta dissertação apresenta uma revisão da literatura de Pesquisa de Marketing e de Análise Conjunta e propõe um método de planejamento de pesquisas de Análise Conjunta com Estimulação em Duas Etapas. A es1ruturado método foi baseada em cinco macro-etapas de uma Pesquisa de Marketing que foram subdivididas em etapas específicas de forma a acomodar etapas de um planejamento experimental. A Análise Conjunta com Estimulação em Duas Etapas busca incorporar a perspectiva do respondente ao propor uma estimulação em duas etapas para a coleta de dados. A estimulação proposta é flexível o suficiente para acomodar e propiciar o uso dos diferentes modelos de decisão adotados pelos respondentes. Este procedimento aproxima a tarefa dos respondentes à situação real de compra O método é ilustrado através de um estudo de caso sobre o mestrado profissionalizante oferecido pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. O uso do método permitiu determinar a influência dos atributos importantes, suas importâncias relativas, bem como a existência de interações entre eles. Os atributos influenciam significativamente a preferência dos alunos são o Título Obtido, o Enfoque do Curso, a Entidade, a Disciplina/Ênfase e o Horário. Esta aplicação da Análise Conjunta com Estimulação em Duas Etapas permitiu obter um modelo de preferência, que foi validado por uma amostra de controle, o que consolida o método proposto.