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Utilização de análise de componentes principais em séries temporais; Use of principal component analysis in time series

Teixeira, Sérgio Coichev
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 12/04/2013 PT
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136.01%
Um dos principais objetivos da análise de componentes principais consiste em reduzir o número de variáveis observadas em um conjunto de variáveis não correlacionadas, fornecendo ao pesquisador subsídios para entender a variabilidade e a estrutura de correlação dos dados observados com uma menor quantidade de variáveis não correlacionadas chamadas de componentes principais. A técnica é muito simples e amplamente utilizada em diversos estudos de diferentes áreas. Para construção, medimos a relação linear entre as variáveis observadas pela matriz de covariância ou pela matriz de correlação. Entretanto, as matrizes de covariância e de correlação podem deixar de capturar importante informações para dados correlacionados sequencialmente no tempo, autocorrelacionados, desperdiçando parte importante dos dados para interpretação das componentes. Neste trabalho, estudamos a técnica de análise de componentes principais que torna possível a interpretação ou análise da estrutura de autocorrelação dos dados observados. Para isso, exploramos a técnica de análise de componentes principais para o domínio da frequência que fornece para dados autocorrelacionados um resultado mais específico e detalhado do que a técnica de componentes principais clássica. Pelos métodos SSA (Singular Spectrum Analysis) e MSSA (Multichannel Singular Spectrum Analysis)...

Estudo sobre o risco de mercado de uma carteira de opções através da análise de componentes principais

Oya, Daniel Kendi
Fonte: Fundação Getúlio Vargas Publicador: Fundação Getúlio Vargas
Tipo: Dissertação
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A presente dissertação tem como objeto de estudo a superfície de volatilidade implícita de opções européias da paridade Real / Dólar no mercado brasileiro. Este trabalho não tenta explicar as deformações ou os desvios da volatilidade implícita com relação à hipótese de volatilidade constante do modelo de Black & Scholes (1973), mas trata a volatilidade implícita como uma variável financeira interessante por si só, procurando analisar a dinâmica de sua superfície. Para a análise desta superfície, o presente estudo propõe a utilização de uma ferramenta empregada em estudos empíricos de diversos ramos da ciência: a Análise de Componentes Principais – ACP (Principal Component Analysis). As mudanças na superfície de volatilidade alteram o apreçamento das opções de uma carteira. Desta forma, constituem um fator de risco que precisa ser estudado e entendido para o desenvolvimento de estratégias de imunização e de técnicas de gerenciamento de risco, dentre elas o cálculo de Valor em Risco (V@R – Value at Risk). De posse dos resultados obtidos com a análise de componentes principais da superfície de volatilidade implícita, o presente estudo tem por objetivo obter valores limite de variação desta volatilidade implícita...

GESTÃO DE RISCO CAMBIAL NO AMBIENTE CORPORATIVO: Aplicação da análise de componentes principais para a gestão do risco cambial em Trading Companies brasileiras

Santos, João Henrique Perez Santos
Fonte: Fundação Getúlio Vargas Publicador: Fundação Getúlio Vargas
Tipo: Dissertação
PT_BR
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125.94%
O presente estudo busca analisar a adoção de técnicas de imunização de carteiras para a gestão dos hedges cambiais no ambiente corporativo de uma Trading Company, utilizando de forma pioneira a análise de componentes principais aplicada à curva cambial como uma alternativa aos modelos usualmente utilizados de hedge por exposição gerada (back-to-back) e duration hedge que mostram algumas deficiências em sua gestão. Para exemplificar a efetividade da estratégia de imunização foi gerada aleatoriamente uma carteira de exposição cambial com data base de 02/01/2013 composta por 200 transações com valores entre US$5 milhões e -US$10 milhões, para vencimentos também aleatórios entre 03/06/2013 e 01/12/2014 com vencimento no primeiro dia útil de cada mês. Os resultados da Análise de Componente Principais mostraram que para os períodos analisados de 1, 2 e 3 anos, os três primeiros componentes explicam respectivamente 97.17%, 97.90% e 97.53% da variabilidade da curva cambial. No que diz respeito à imunização da carteira, a estratégia que utiliza a metodologia de componentes principais mostrou-se altamente efetiva, quando comparadas à estratégia back-to-back, de forma a permitir a sua aplicabilidade no ambiente corporativo. A estratégia de hedge utilizando-se da Análise de Componentes Principais para 1...

Analise de componentes principais das derivadas do momento dipolar

Elisabete Suto
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 31/12/1991 PT
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A redução dos dados de intensidade vibracional em fase gasosa é freqüentemente impedida pela ambigüidade nos sinais das derivadas do momento dipolar em relação às coordenadas normais. O esquema gráfico proposto, baseado na análise de componentes principais, da qual resulta naturalmente redução da dimensionalidade do problema estudado, mostrou-se uma ferramenta muito útil no estudo destas ambigüidades. Representações gráficas bidimensionais aproximam a orientação espacial de todas as possíveis combinações de sinais para todas as moléculas isotopicamente relacionadas, bem como suas posições relativas a valores ab initio calculados. Conflitos aparentes entre diferentes critérios para atribuição dos sinais podem ser analisados graficamente permitindo decisões mais seguras acerca dos sinais das derivadas. Além disso, o impacto destas ambigüidades nos sinais, nos dados de tensor polar, pode ser medido pelas variâncias associadas às componentes principais que discriminam entre os sinais destas derivadas. Em geral, não podemos determinar o sinal das derivadas obtidas usando intensidades fracas; entretanto, a vantagem nesta situação é que podemos considerar todas as alternativas de conjuntos de sinais indeterminados como estimativas de valores do tensor polar verdadeiro. Procedimentos análogos aos apresentados para os pares de moléculas relacionadas isotopicamente CHCI3/CDCl3...

Coprocessador neuro-genetico para analise de componentes principais; Neuro-Genetic Coprocessor for Principal Component Analysis

George Emmanuel Bozinis
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 31/07/2007 PT
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O propósito deste trabalho é estudar em detalhe a implementação em hardware de algoritmos neuro-genéticos. Uma representação numérica inédita com características neurais e genéticas e um algoritmo para sua utilização são apresentados e usados no desenvolvimento de um coprocessador com uma seção neural baseada na análise de componentes principais (PCA). As operações genéticas recombinação, mutação, mutação de máscara e intercâmbio, específicas para este modelo, são apresentadas. Também foi criada e implementada uma metodologia de cálculo da curva de ativação neural usando apenas lógica combinacional. Como resultado adicional a implementação, realizada na linguagem VHDL e seguindo a norma Wishbone, pode ser facilmente reutilizada; The intention of this work is to study the hardware implementation of neuro-genetic algorithms in detail. A novel numerical representation with neural and genetic characteristics and an algorithm for its utilization are presented and used in the development of a coprocessor with a neural section based on the principal component analysis (PCA). The genetic operations: crossover, mutation, mask mutation and swap, specific for this mode!, are presented. Also, a methodology for the calculation of the neural activation curve was created and implemented using only combinational logic. Additionally...

Análise de componentes principais aplicada à confiabilidade de sistemas complexos

Lopes, Luis Felipe Dias
Fonte: Florianópolis, SC Publicador: Florianópolis, SC
Tipo: Tese de Doutorado Formato: xvi, 121 f.| grafs., tabs.
POR
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Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção; A confiabilidade de um produto é sem dúvida um dos aspectos mais importantes de um programa de melhoria de qualidade. Em função disso, neste trabalho, desenvolve-se uma metodologia multivariada para determinar a confiabilidade e o tempo médio de falha de um produto, cujos componentes tenham seus tempos de vida correlacionados. Para isso, utiliza-se a análise de componentes principais, buscando soluções para os problemas de especificações de um produto, bem como a utilização de técnicas paramétricas e não-paramétricas para a estimação das funções de confiabilidade, a fim de determinar a eficiência. Na aplicação apresentada, foi possível reduzir um grande número de variáveis (80 peças originais) para um grupo de apenas três variáveis (componentes principais), no qual se chegou a conclusão de que bastaria usar o primeiro componente. Observou-se que a diferença entre a confiabilidade do primeiro componente principal e a média das confiabilidades das peças originais para três percentis (P10, P50 e P90) pôde ser considerada muito pequena, encontrando-se na faixa de -0...

Avaliação de descritores morfológicos de eventos epileptiformes utilizando análise de componentes principais

Boos, Christine Fredel
Fonte: Florianópolis, SC Publicador: Florianópolis, SC
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: 92 p.| il., grafs., tabs.
POR
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135.85%
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2011; O presente trabalho se insere na área de processamento de sinais de eletroencefalograma (EEG) com aplicação de técnicas de Inteligência Artificial para detecção automática de eventos epileptiformes. A proposta deste trabalho consiste na avaliação de descritores morfológicos desenvolvidos em estudos anteriores através de métodos estatísticos. Para a realização da avaliação dos descritores foi utilizada a Análise da Correlação e Análise de Componentes Principais (PCA). A utilização destas duas ferramentas estatísticas teve como objetivo eliminar a redundância de informação dentro do conjunto de descritores e diminuir sua dimensão através da exclusão de elementos ou transformação do conjunto através de PCA. O desenvolvimento da metodologia proposta foi realizado com o auxílio de software comercial de análise estatística e a validação foi realizada através da utilização de Redes Neurais Artificiais (RNA). As redes foram utilizadas para a verificação do desempenho do conjunto de descritores final em fornecer informação suficiente para que seja possível realizar a classificação...

Metodologias de classificação supervisionada para análise de dados de microarrays

Rebouças, Sílvia Maria Dias Pedro, 1978-
Fonte: Universidade de Lisboa Publicador: Universidade de Lisboa
Tipo: Tese de Doutorado
Publicado em //2011 POR
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Tese de doutoramento, Estatística e Investigação Operacional (Probabilidades e Estatística), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2011; Uma das principais características dos dados de microarrays é a sua elevada dimensionalidade, sendo o número de variáveis (p) muito superior ao número de observações (n). Esta particularidade suscita problemas na análise destes dados e, em particular, na classificação dos indivíduos em grupos a partir da quantificação da expressão dos seus genes, lançando a necessidade de reduzir previamente a dimensionalidade dos dados ou de efetuar alterações aos métodos de classificação tradicionais. Esta tese apresenta uma análise comparativa do desempenho de três métodos de classificação aplicados aos dados sem redução (método dos vizinhos mais próximos e duas variantes de análise discriminante linear regularizada), com o de quinze combinações de métodos de análise de componentes principais (decomposição em valores singulares e dois métodos robustos), seguidos de métodos de classificação supervisionada (análise discriminante linear, regressão logística, árvores de classificação, redes neuronais e vizinhos mais próximos). Os diversos métodos foram aplicados a dados de cancro...

Utilização da análise dos componentes principais na caracterização dos sedimentos de superfície de fundo da Baía da Ilha Grande (RJ)

Mahiques,Michel Michaelovitch de; Furtado,Valdenir Veronese
Fonte: Instituto Oceanográfico da Universidade de São Paulo Publicador: Instituto Oceanográfico da Universidade de São Paulo
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/01/1989 PT
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A Análise dos Componentes Principais foi aplicada sobre três conjuntos de dados, gerados a partir dos resultados de análise granulométrica de 153 amostras de sedimentos superficiais da Baía da Ilha Grande, Estado do Rio de Janeiro. Os resultados obtidos demonstram as vantagens da utilização do método na interpretação dos diferentes fácies texturais dos sedimentos da área, em comparação com os métodos de classificação de Shepard (1954) e Folk & Ward (1957). Os resultados demonstram também ser o conjunto de dados de freqüências de classes granulométricas o melhor parâmetro a ser utilizado na análise.

Mortalidade infantil no Estado de São Paulo, 1999: uma análise das causas múltiplas de morte a partir de componentes principais

Machado,Carla Jorge
Fonte: Associação Brasileira de Saúde Coletiva Publicador: Associação Brasileira de Saúde Coletiva
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/03/2004 PT
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OBJETIVOS: Descrever o padrão da mortalidade infantil no Estado de São Paulo em 1999, segundo causas múltiplas de morte, bem como comparar os dados de causas básicas e múltiplas de óbito. MATERIAL E MÉTODOS: Utilizou-se dados de 12.793 óbitos infantis para 1999, obtidos da Fundação Sistema Estadual de Análise de Dados (Seade). As causas de óbito haviam sido codificadas de acordo com a Décima Classificação Internacional de Doenças e foram categorizadas em 28 grupos de causas. Para análise das causas múltiplas de morte, fez-se uma tabulação simples das mesmas e utilizou-se a análise de componentes principais, a fim de se obter os principais grupos de enfermidades que conduziram ao óbito. RESULTADOS: As principais causas múltiplas de óbito foram os transtornos respiratórios e cardiovasculares específicos do período perinatal (24,2% do total de causas múltiplas), os transtornos relacionados com a duração da gestação e com o crescimento fetal (20,2%), as malformações congênitas (8,6%) e as infecções perinatais (7,6%). A análise de componentes principais revelou três componentes interpretáveis, relativos aos óbitos devidos a causas de origem "pós-neonatais, infecciosas, redutíveis", às "complicações de procedimentos e causas externas" e aos "transtornos perinatais não associados ao baixo peso e/ou à imaturidade". CONCLUSÃO: A sistematização das causas múltiplas de morte em conjuntos de enfermidades permitiu analisá-las e entender como se associavam...

Análise de componentes principais do peso corporal e de características reprodutivas de fêmeas da raça Canchim.

BUZANSKAS, M. E.; SAVEGNAGO, R. P.; RAMOS, S. B.; NUNES, B. do N.; CARDOSO, D. F.; MUNARI, D. P.; ALENCAR, M. M. de.
Fonte: In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO ANIMAL, 8., 2010, Maringá. Melhoramento animal no Brasil: uma visão crítica - anais. Maringa: SBMA, 2010 Publicador: In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO ANIMAL, 8., 2010, Maringá. Melhoramento animal no Brasil: uma visão crítica - anais. Maringa: SBMA, 2010
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Formato: 1 CD-ROM
PT_BR
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O objetivo deste trabalho foi verificar a relação entre os valores genéticos de características reprodutivas e produtivas de fêmeas da raça Canchim, por meio da análise de componentes principais. Os valores genéticos de 10.802 animais para idade ao primeiro parto (VGIPP), idade ao segundo parto (VGISP), peso corporal de fêmeas aos 420 dias de idade (VGP420) e intervalo de partos (VGIP) foram estimados por meio do método da máxima verossimilhança restrita, sob modelo animal uni-característica. Posteriormente, os valores genéticos destas características foram utilizados na análise de componentes principais. O critério de Kaiser foi utilizado para selecionar os componentes principais que apresentaram informação relevante em relação ao conjunto de dados. Os dois primeiro componentes principais atenderam a este critério, possuindo 48,51% e 24,86% da variação total dos dados. Observou-se que VGIPP, VGISP e VGIP foram altamente associados com o componente principal 1 e muito associados entre si. Porém, estes foram pouco associados com VGP420, pois o valor genético do peso de fêmeas aos 420 dias foi altamente associado com o componente principal 2. Concluiu-se que melhorias na idade ao primeiro parto trariam respostas positivas para idade ao segundo parto e intervalo de partos. A metodologia de análise multivariada de componentes principais poderia auxiliar a avaliação genética de características de interesse da raça Canchim.; 2010

Utilização de Redes Neurais Artificiais e Análise de Componentes Principais no Monitoramento da Qualidade da Água

Pimentel Marques, Luciana; Lins da Silva, Valdinete (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
PT_BR
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Os recursos hídricos vem sendo ameaçados por diversas atividades antrópicas, o que tem levado a comunidade científica a se preocupar em elaborar e discutir metodologias de se avaliar a qualidade dessas águas, quer sejam de forma físico-química ou biológica. Uma das principais ameaças ao meio ambiente é o processo de eutrofização, que é o aumento da concentração de nutrientes, como por exemplo, nitrogênio e fósforo, nos ecossistemas aquáticos. Os avanços tecnológicos computacionais permitiram que a modelagem matemática passasse a desempenhar um importante papel nos estudos de tratamento de dados de Química Ambiental, em especial de Qualidade da Água. Este fato se deve a capacidade da modelagem encarar os processos hidrológicos, físicos, químicos e biológicos de forma simplificada e prática, ainda que sejam complexos. A modelagem empírica utiliza unicamente dados experimentais, surgindo como alternativa a essa complexidade e as técnicas de sistemas inteligentes (as Redes Neurais Artificiais- RNAs) e de análise multivariada (Análise de Componentes Principais-ACP), apresentaram-se atraentes para esta finalilidade. Visando a otimização, diminuindo os custos do processo e o tempo de resposta do monitoramento...

Sistema Híbrido de Inferência Baseado em Análise de Componentes Principais e Redes Neurais Artificiais Aplicado a Plantas de Processamento de Gás Natural

Linhares, Leandro Luttiane da Silva
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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145.84%
Nowadays, where the market competition requires products with better quality and a constant search for cost savings and a better use of raw materials, the research for more efficient control strategies becomes vital. In Natural Gas Processin Units (NGPUs), as in the most chemical processes, the quality control is accomplished through their products composition. However, the chemical composition analysis has a long measurement time, even when performed by instruments such as gas chromatographs. This fact hinders the development of control strategies to provide a better process yield. The natural gas processing is one of the most important activities in the petroleum industry. The main economic product of a NGPU is the liquefied petroleum gas (LPG). The LPG is ideally composed by propane and butane, however, in practice, its composition has some contaminants, such as ethane and pentane. In this work is proposed an inferential system using neural networks to estimate the ethane and pentane mole fractions in LPG and the propane mole fraction in residual gas. The goal is to provide the values of these estimated variables in every minute using a single multilayer neural network, making it possibly to apply inferential control techniques in order to monitor the LPG quality and to reduce the propane loss in the process. To develop this work a NGPU was simulated in HYSYS R software...

CLASSIFICAÇÃO DE CERVEJAS POR ANÁLISE DE IMAGENS E PCA; Classification of beer by PCA and analysis of image

SILVA, Thiago César de Oliveira
Fonte: Universidade Federal de Goiás; BR; UFG; Mestrado em Química; Educação em Química Publicador: Universidade Federal de Goiás; BR; UFG; Mestrado em Química; Educação em Química
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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135.8%
In this work a simple and new approach for lager beer pattern recognition based on image analysis was accomplished using Principal Component Analysis (PCA). Digital color images obtained from a scanner were decomposed into a binary form with the help of Scilab and SIP softwares. The PCA data matrix consisted of RGB color histograms for each sample. 350 mL beer cans were chosen at random on the shelf of local supermarkets in an overall of ninety cans from ten different brands. 200 mL samples were immersed in an ultrasound bath for a period of time ranging from twenty to thirty minutes before the digital image processing. The resulting methodology can be a simple alternative to the analytical quality control of lager beers.; Nesse trabalho foi desenvolvida uma nova metodologia para classificação de cervejas utilizando análise de imagens, tendo como atributo de qualidade a cor, com o emprego da Análise de Componentes Principais (PCA). Para o desenvolvimento do trabalho fez-se uso do software matemático Scilab e do pacote computacional SIP, que possibilitou a decomposição e a análise das imagens digitalizadas obtidas por meio de um scanner comercial. Rotinas foram aplicadas no software para decompor as imagens geradas nos formatos JPEG e BMP...

Comparação entre algoritmo genético, rede neural artificial e análise de componentes principais no reconhecimento de faces

Arruda, Benedito Alencar de
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Tese de Doutorado
POR
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145.82%
O reconhecimento de face tem-se mostrado uma técnica importante na identificação automática de pessoas. Ela é uma técnica biométrica de codificação de imagens caracterizada por explorar a auto-similaridade presente nas imagens digitais e cujo esforço computacional é considerável e tem exigido dos pesquisadores muita dedicação no sentido de cada vez mais aumentar a eficiência do processo. Nesta tese foi apresentado o estado da arte de sistemas de reconhecimento de faces citando-se diferentes formas de aplicações e trabalhos realizados por alguns pesquisadores. Foi mostrada também a metodologia empregada pelos classificadores Algoritmo Genético (AG), Rede Neural Artificial (RNA) e Análise de Componentes Principais (PCA). O objetivo deste trabalho foi realizar teste com esses classificadores para o reconhecimento de faces, analisando o percentual de acerto e o tempo de processamento. A razão de utilizar o AG é que a PCA, tradicionalmente empregada nesses casos, é muito lenta e de custo computacional elevado, tornando inviável em algumas aplicações, notadamente quando o banco de imagens é grande. Nos testes realizados neste trabalho foram utilizadas as bases de dados de dois arquivos de fotografia humana, a da Olivetti Research Laboratory...

Análise e comparação da utilização de métodos de Análise de Componentes Principais na descrição da relação entre a profundidade de um solo florestal e algumas das suas propriedades geoquímicas

Castro, Ana Cristina Meira; Santos, Jorge M.; Meixedo, João Paulo; Góis, Joaquim
Fonte: SPE - Sociedade Portuguesa de Estatística Publicador: SPE - Sociedade Portuguesa de Estatística
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência
Publicado em //2012 POR
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125.93%
Neste trabalho apresentam-se os resultados da analise e comparação da utilização da Análise de Componentes Principais Clássica (ACP) e a Análise de Componentes Principais Robusta (ACPR) na descrição da relação entre a profundidade de um solo florestal e as alterações em quatro propriedades geoquímicas fundamentais. Os resultados obtidos reconhecem que, neste tipo de dados e cala local, a utilização da ACPR deve ser utilizada em detrimento da ACP e que o procedimento de amostragem de solos pouco férteis, como é o caso dos solos florestais, pode ser aliviado em termos de detalhe em profundidade por uma amostragem a uma altura única de 18cm mas deve, contudo, ser efectuada estrategicamente, dado que a localização dos pontos de amostragem revela ter significativa influência nos resultados obtidos.

Aplicação da metodologia de componentes principais na análise da estrutura a termo de taxa de juros brasileira e no cálculo de valor em risco; Texto para Discussão (TD) 1146: Aplicação da metodologia de componentes principais na análise da estrutura a termo de taxa de juros brasileira e no cálculo de valor em risco

Luna, Francisco Eduardo
Fonte: Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) Publicador: Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)
Tipo: Texto para Discussão (TD)
PT-BR
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125.93%
A identificação dos fatores mais relevantes que afetam títulos de renda fixa foi objeto de estudo de vários pesquisadores e participantes do mercado financeiro. Este trabalho aplica uma importante técnica de decomposição em fatores, chamada Análise de Componentes Principais (ACP), em dois derivativos de renda fixa brasileiros, a saber: o Depósito Interfinanceiro (DI) Futuro e Swap DI x Pré. O objetivo é identificar os principais atributos que governam mudanças nos retornos dos títulos mencionados, fornecendo subsídios à melhoria dos métodos de análise de risco associados a esse tipo de investimento. Como em estudos anteriores, três componentes principais são responsáveis pela explicação de parcela maior do que 95% da variação dos dados originais. Eles foram associados a mudanças em nível, inclinação e curvatura da estrutura a termo de taxa de juros brasileira. Com base nos resultados anteriores, o Valor em Risco (Value-at-Risk - VaR), para horizonte de tempo de um dia útil, e níveis de significância de 95%, 97,5% e 99%, foram calculados utilizando a combinação de ACP com a Simulação de Monte Carlo. Para fins de comparação dessa metodologia com aquela que é mais empregada, a Analítica ou Riskmetrics...

Utilização da análise dos componentes principais na caracterização dos sedimentos de superfície de fundo da Baía da Ilha Grande (RJ); Use of the principal component analysis in the study of the superficial sediments of Ilha Grande Bay (Rio de Janeiro State)

Mahiques, Michel Michaelovitch de; Furtado, Valdenir Veronese
Fonte: Universidade de São Paulo. Instituto Oceanográfico Publicador: Universidade de São Paulo. Instituto Oceanográfico
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; info:eu-repo/semantics/publishedVersion; ; Formato: application/pdf
Publicado em 01/01/1989 POR
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A Análise dos Componentes Principais foi aplicada sobre três conjuntos de dados, gerados a partir dos resultados de análise granulométrica de 153 amostras de sedimentos superficiais da Baía da Ilha Grande, Estado do Rio de Janeiro. Os resultados obtidos demonstram as vantagens da utilização do método na interpretação dos diferentes fácies texturais dos sedimentos da área, em comparação com os métodos de classificação de Shepard (1954) e Folk & Ward (1957). Os resultados demonstram também ser o conjunto de dados de freqüências de classes granulométricas o melhor parâmetro a ser utilizado na análise.; The Principal Component Analysis was applied to three sets of data, generated from the results of grain size analysis of 153 surface sediment samples of Ilha Grande Bay, Rio de Janeiro. State. The results show the advantages of the method in the interpretation of the different textural facies of the sediments of the area, in comparison to the classification methods of Shepard (1954) and Folk & Ward (1957). The results show also that the grain size frequencies are the best set of data for the application of the analysis.

Uso de Imagens Digitais e Análise de Componentes Principais na Identificação dos Níveis de Cr (VI) em Amostras de Solos; Use of Digital Images and Principal Component Analysis for the Identification of Cr (VI) Levels in Soil Samples

Luciana F. Oliveira; Natália T. Canevari; Amanda Jesus; Edenir R. Pereira Filho; UFSCar
Fonte: Revista Virtual de Química Publicador: Revista Virtual de Química
Tipo: ; Formato: binary/octet-stream
Publicado em 06/05/2013 PT
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135.85%
A proposição de métodos simples e rápidos para a identificação dos níveis de Cr (VI) em amostras de solos é desejável para nortear estratégias de remediação. O presente trabalho teve como objetivo desenvolver um procedimento para a identificação de amostras de solos com concentrações de Cr (VI) superiores aos valores estabelecidos pelas legislações internacionais. Uma amostra de solo foi fortificada com concentrações de Cr (VI) que variaram de 0 a 20 mg kg-1 (total de 61 fortificações) e posteriormente submetidas a extração alcalina. Os extratos foram colocados em placas de Petri, aos quais se adicionou difenilcarbazida 0,2 % (m v-1) como reagente colorimétrico e H2SO4 (5 mol L-1) para o ajuste do pH. Após o desenvolvimento da coloração, as placas foram posicionadas em um scanner comercial e obtidas imagens da parte inferior. As imagens foram tratadas com programas computacionais para cálculo dos seguintes descritores de cores (R, G, B, H, S, V, r, g, b e L) e, efetuou-se uma análise por ACP (Análise de componentes principais - Principal Component Analysis). Houve uma boa separação entre os valores acima e abaixo da legislação italiana, a qual define um valor máximo de 2,0 mg kg-1 para Cr (VI). Também foram utilizados os valores de Cr (VI) das legislações do Canadá e da Suécia e...

Mortalidade infantil no Estado de São Paulo, 1999: uma análise das causas múltiplas de morte a partir de componentes principais

Machado,Carla Jorge
Fonte: Associação Brasileira de Pós -Graduação em Saúde Coletiva Publicador: Associação Brasileira de Pós -Graduação em Saúde Coletiva
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/03/2004 PT
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125.95%
OBJETIVOS: Descrever o padrão da mortalidade infantil no Estado de São Paulo em 1999, segundo causas múltiplas de morte, bem como comparar os dados de causas básicas e múltiplas de óbito. MATERIAL E MÉTODOS: Utilizou-se dados de 12.793 óbitos infantis para 1999, obtidos da Fundação Sistema Estadual de Análise de Dados (Seade). As causas de óbito haviam sido codificadas de acordo com a Décima Classificação Internacional de Doenças e foram categorizadas em 28 grupos de causas. Para análise das causas múltiplas de morte, fez-se uma tabulação simples das mesmas e utilizou-se a análise de componentes principais, a fim de se obter os principais grupos de enfermidades que conduziram ao óbito. RESULTADOS: As principais causas múltiplas de óbito foram os transtornos respiratórios e cardiovasculares específicos do período perinatal (24,2% do total de causas múltiplas), os transtornos relacionados com a duração da gestação e com o crescimento fetal (20,2%), as malformações congênitas (8,6%) e as infecções perinatais (7,6%). A análise de componentes principais revelou três componentes interpretáveis, relativos aos óbitos devidos a causas de origem "pós-neonatais, infecciosas, redutíveis", às "complicações de procedimentos e causas externas" e aos "transtornos perinatais não associados ao baixo peso e/ou à imaturidade". CONCLUSÃO: A sistematização das causas múltiplas de morte em conjuntos de enfermidades permitiu analisá-las e entender como se associavam...