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Indecisão vocacional e indecisão generalizada; Career Indecision and Indecisiveness

Santos, Paulo Jorge de Sousa Oliveira
Fonte: Universidade de Coimbra Publicador: Universidade de Coimbra
Tipo: Tese de Doutorado
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26.5%
A indecisão vocacional constitui um tópico clássico de investigação na área da psicologia vocacional. Tendo sido inicialmente perspectivada como um fenómeno psicológico unidimensional, ela é actualmente considerada um constructo complexo pelo facto de existirem vários factores que explicam por que razão alguns indivíduos evidenciam dificuldades em efectuar escolhas vocacionais. Esta tese teve um duplo objectivo. Em primeiro lugar, abordar a indecisão generalizada ou crónica, definida como uma dificuldade relativamente estável em tomar decisões, incluindo decisões de natureza vocacional. Este tipo de indecisão constitui um tema pouco investigado no âmbito da psicologia vocacional. Mais especificamente, analisou-se, num primeiro estudo, o poder preditivo de um conjunto de variáveis psicológicas (ansiedade-traço, auto-estima, locus de controlo e identidade vocacional) e sociodemográficas (idade e género) na predição da indecisão generalizada com uma amostra de alunos dos ensinos secundário (n = 729) e universitário (n= 521). Recorrendo a uma regressão hierárquica múltipla constatou-se que as variáveis psicológicas predisseram aproximadamente metade da variância da variável critério, tendo a ansiedade-traço emergido como o preditor mais importante. Em segundo lugar...

Fobia social específica e generalizada: diferenças e semelhanças na relação com a vergonha e autocriticismo

Garcia, Cátia Domingues
Fonte: Universidade de Coimbra Publicador: Universidade de Coimbra
Tipo: Dissertação de Mestrado
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26.31%
Turner, Beidel e Townsley (1992), defendiam a inclusão no subtipo generalizado dos indivíduos que apresentam ansiedade elevada em situações de interação social e no subtipo específico os sujeitos que apresentam medo em situações de desempenho. No entanto, apenas com o DSM-5, aparece o especificador Específico para designar ansiedade restrita a situações de desempenho. No presente estudo pretendeu-se, recorrendo a uma amostra de adolescentes, estudar a fobia social generalizada (FSG) comparativamente à fobia social específica (FSE), no que se refere à vergonha interna, vergonha externa, autocriticismo e impacto (interferência, comorbilidade e qualidade de vida). Foram usados como grupos de controlo adolescentes com outras perturbações de ansiedade (OPA) e sujeitos sem psicopatologia. A amostra total foi constituída por 231 adolescentes que responderam a questionários de autorresposta e a uma entrevista de diagnóstico semiestruturada (ADIS-C). Os resultados encontrados mostraram que os grupos de fobia social generalizada e fobia social específica não se diferenciaram significativamente no que se refere à vergonha interna, vergonha externa e autocriticismo. No entanto, enquanto no grupo FSG se verificaram correlações significativas entre ansiedade social e vergonha e autocriticismo...

Modelo de regressão log-Weibull modificado e a nova distribuição Weibull modificada generalizada; Log-modified Weibull regression models and a new generalized modified Weibull distribution

Farfán Carrasco, Jalmar Manuel
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 09/11/2007 PT
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26.5%
Neste trabalho propomos um modelo de regress~ao utilizando a distribuição Weibull modificado, esta distribuição pode ser usada para modelar dados de sobrevivência quando a de função de risco tem forma de U ou banheira. Assumindo dados censurados, é considerado os estimadores de máxima verossimilhança e Jackknife para os parâmetros do modelo proposto. Foram derivadas as matrizes apropriadas para avaliar influiência local sobre os parâmetros estimados considerando diferentes peturbações e também é apresen- tada alguma medidas de influência global. Para diferentes parâmetros fixados, tamanhos de amostra e porcentagem de censuras, varia simulações foram feitas para avaliar a distribuição empírica do resíduo deviance modificado e comparado coma distribuição normal padrão. Esses estudos sugerem que a distribuição empírica do resíduo devianve modificado para o modelo de regressão log-Weibull modificado com dados censurados aproxima-se de uma dis- tribuição normal padrão. Finalmente analisamos um conjunto de dados utilizando o modelo de regressão log-Weibull modificado. Uma nova distribuição de quatro parâmetros é definida para modelar dados de tempo de vida. Algumas propriedades da distribuição é discutida...

A distribuição beta generalizada semi-normal; The beta generalized half-normal distribution

Pescim, Rodrigo Rossetto
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 29/01/2010 PT
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36.54%
Uma nova família de distribuições denominada distribuição beta generalizada semi-normal, que inclui algumas distribuições importantes como casos especiais, tais como as distribuições semi-normal e generalizada semi-normal (Cooray e Ananda, 2008), é proposta neste trabalho. Para essa nova família de distribuições, foi realizado o estudo da função densidade probabilidade, função de distribuição acumulada e da função de taxa de falha (ou risco), que não dependeram de funções matemáticas complicadas. Obteve-se uma expressão formal para os momentos, função geradora de momentos, função densidade da distribuição de estatística de ordem, desvios médios, entropia, contabilidade e para as curvas de Bonferroni e Lorenz. Examinaram-se os estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros e deduziu- se a matriz de informação esperada. Neste trabalho é proposto, também, um modelo de regressão utilizando a distribuição beta generalizada semi-normal. A utilidade dessa nova distribuição é ilustrada através de dois conjuntos de dados, mostrando que ela é mais flexível na análise de dados de tempo de vida do que outras distribuições existentes na literatura.; A new family of distributions so-called beta generalized half-normal distribution...

Modelo de regressão log-gama generalizado exponenciado com dados censurados; The log-exponentiated generalized gamma regression model with censored data

Couto, Epaminondas de Vasconcellos
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 22/02/2010 PT
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36.68%
No presente trabalho, e proposto um modelo de regressão utilizando a distribuição gama generalizada exponenciada (GGE) para dados censurados, esta nova distribuição e uma extensão da distribuição gama generalizada. A distribuição GGE (CORDEIRO et al., 2009) que tem quatro parâmetros pode modelar dados de sobrevivência quando a função de risco tem forma crescente, decrescente, forma de U e unimodal. Neste trabalho apresenta-se uma expansão natural da distribuição GGE para dados censurados, esta distribuição desperta o interesse pelo fato de representar uma família paramétrica que possui como casos particulares outras distribuições amplamente utilizadas na analise de dados de tempo de vida, como as distribuições gama generalizada (STACY, 1962), Weibull, Weibull exponenciada (MUDHOLKAR et al., 1995, 1996), exponencial exponenciada (GUPTA; KUNDU, 1999, 2001), Rayleigh generalizada (KUNDU; RAKAB, 2005), dentre outras, e mostra-se útil na discriminação entre alguns modelos probabilísticos alternativos. Considerando dados censurados, e abordado o método de máxima verossimilhança para estimar os parâmetros do modelo proposto. Outra proposta deste trabalho e introduzir um modelo de regressão log-gama generalizado exponenciado com efeito aleatório. Por fim...

Equação de estimação generalizada e influência local para modelos de regressão beta com medidas repetidas; Generalized estimating equation and local influence to beta regression models with repeated measures

Venezuela, Maria Kelly
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 04/03/2008 PT
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36.45%
Utilizando a teoria de função de estimação linear ótima (Crowder, 1987), propomos equações de estimação generalizadas para modelos de regressão beta (Ferrari e Cribari-Neto, 2004) com medidas repetidas. Além disso, apresentamos equações de estimação generalizadas para modelos de regressão simplex baseadas nas propostas de Song e Tan (2000) e Song et al. (2004) e equações de estimação generalizadas para modelos lineares generalizados com medidas repetidas baseadas nas propostas de Artes e Jorgensen (2000) e Liang e Zeger (1986). Todas essas equações de estimação são desenvolvidas sob os enfoques da modelagem da média com homogeneidade da dispersão e da modelagem conjunta da média e da dispersão com intuito de incorporar ao modelo uma possível heterogeneidade da dispersão. Como técnicas de diagnóstico, desenvolvemos uma generalização de algumas medidas de diagnóstico quando abordamos quaisquer equações de estimação definidas tanto para modelagem do parâmetro de posição considerando a homogeneidade do parâmetro de dispersão como para modelagem conjunta dos parâmetros de posição e dispersão. Entre essas medidas, destacamos a proposta da influência local (Cook, 1986) desenvolvida para equações de estimação. Essa medida teve um bom desempenho...

Extensões da distribuição gama generalizada: propriedades e aplicações ; Extensions of the generalized gamma distribution: properties and applications

Pascoa, Marcelino Alves Rosa de
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 25/04/2012 PT
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36.62%
A distribuição gama generalizada (GG) possui, como casos particulares, distribuição Weibull, log-normal, gama, qui-quadrado, entre outras. Por essa razão, ela e considerada uma distribuição exvel no ajuste dos dados. A ideia de Cordeiro e Castro (2011) foi utilizada para o desenvolvimento de duas novas distribuições de probabilidade a partir da distribuição GG. Uma delas e denominada de Kumaraswamy gama generalizada (KumGG) e possui cinco parâmetros; a outra distribuição e uma modificação de um dos parmetros de forma da distribuição KumGG e foi denominada de distribuição Kumaraswamy gama generalizada estendida (KumGGE). Desenvolveu-se o modelo de regressão log-Kumaraswamy gama generalizada estendida. Alem disso, a ideia de Adamidis e Loukas (1998) para modicar distribuições foi utilizada para a distribuição GG; essa nova distribuição foi nomeada de gama generalizada geometrica (GGG). A vantagem desses novos modelos reside na capacidade de acomodar varias formas da função risco eles tambem se mostraram uteis na discriminação de modelos. Para cada um dos modelos foram calculados os momentos, função geradora de momentos, os desvios medios, a conabilidade e a função densidade de probabilidade da estatistica de ordem. Para a estimação dos parâmetros...

Modelos de regressão beta com erro nas variáveis; Beta regression model with measurement error

Carrasco, Jalmar Manuel Farfan
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 25/05/2012 PT
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36.39%
Neste trabalho de tese propomos um modelo de regressão beta com erros de medida. Esta proposta é uma área inexplorada em modelos não lineares na presença de erros de medição. Abordamos metodologias de estimação, como máxima verossimilhança aproximada, máxima pseudo-verossimilhança aproximada e calibração da regressão. O método de máxima verossimilhança aproximada determina as estimativas maximizando diretamente o logaritmo da função de verossimilhança. O método de máxima pseudo-verossimilhança aproximada é utilizado quando a inferência em um determinado modelo envolve apenas alguns mas não todos os parâmetros. Nesse sentido, dizemos que o modelo apresenta parâmetros de interesse como também de perturbação. Quando substituímos a verdadeira covariável (variável não observada) por uma estimativa da esperança condicional da variável não observada dada a observada, o método é conhecido como calibração da regressão. Comparamos as metodologias de estimação mediante um estudo de simulação de Monte Carlo. Este estudo de simulação evidenciou que os métodos de máxima verossimilhança aproximada e máxima pseudo-verossimilhança aproximada tiveram melhor desempenho frente aos métodos de calibração da regressão e naïve (ingênuo). Utilizamos a linguagem de programação Ox (Doornik...

Distribuições das classes Kumaraswamy generalizada e exponenciada: propriedades e aplicações; Distributions of the generalized Kumaraswamy and exponentiated classes: properties and applications

Braga Junior, Antonio Carlos Ricardo
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 04/04/2013 PT
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36.59%
Recentemente, Cordeiro e de Castro (2011) apresentaram uma classe generalizada baseada na distribuição Kumaraswamy (Kw-G). Essa classe de distribuições modela as formas de risco crescente, decrescente, unimodal e forma de U ou de banheira. Uma importante distribuição pertencente a essa classe é a distribuição Kumaraswamy Weibull modificada (KwMW) proposta por Cordeiro; Ortega e Silva (2013). Com isso foi utilizada essa distribuição para o desenvolvimento de algumas novas propriedades e análise bayesiana. Além disso, foi desenvolvida uma nova distribuição de probabilidade a partir da distribuição gama generalizada geométrica (GGG) que foi denominada de gama generalizada geométrica exponenciada (GGGE). Para a nova distribuição GGGE foram calculados os momentos, a função geradora de momentos, os desvios médios, a confiabilidade e as estatísticas de ordem. Desenvolveu-se o modelo de regressão log-gama generalizada geométrica exponenciada. Para a estimação dos parâmetros, foram utilizados os métodos de máxima verossimilhança e bayesiano e, finalmente, para ilustrar a aplicação da nova distribuição foi analisado um conjunto de dados reais.; Recently, Cordeiro and de Castro (2011) showed a generalized class based on the Kumaraswamy distribution (Kw-G). This class of models has crescent risk forms...

A distribuição beta semi-normal generalizada geométrica; The beta generalized half-normal geométric distribution

Ramires, Thiago Gentil
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 21/06/2013 PT
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36.45%
Com o avanço tecnológico aprimorado, diferentes comportamentos do tempo de vida vem sendo estudados, e com isso é necessário a criação de novos modelos, muitas vezes mais complexos, para melhor ajuste e inferência sobre a população em estudo. A distribuição beta semi-normal generalizada é útil para modelagem de tempos de vida, e com isso propomos neste trabalho uma distribuição mais ampla chamada distribuição beta semi-normal generalizada geométrica, cuja função de risco pode assumir as formas crescente, decrescente, forma de banheira ou modal. A função densidade da nova distribuição é escrita como uma combinação linear da função densidade da distribuição beta semi-normal generalizada, sendo assim, algumas importantes propriedades da nova distribuição foram obtidas, como: momentos, assimetria, curtose, função geradora de momentos, desvios médios, função quantíl e curvas de Lorenz e de Bonferroni. Para a estimação dos parâmetros, é utilizado o método de máxima verossimilhança. Também foi proposto no trabalho, o novo modelo de regressão baseado na distribuição beta semi-normal generalizada geométrica, os quais podem ser muito úteis em análise de dados reais por serem mais flexíveis.; Due to the technological improved advances...

Contribuições em inferência e modelagem de valores extremos; Contributions to extreme value inference and modeling.

Pinheiro, Eliane Cantinho
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 04/12/2013 PT
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26.45%
A teoria do valor extremo é aplicada em áreas de pesquisa tais como hidrologia, estudos de poluição, engenharia de materiais, controle de tráfego e economia. A distribuição valor extremo ou Gumbel é amplamente utilizada na modelagem de valores extremos de fenômenos da natureza e no contexto de análise de sobrevivência para modelar o logaritmo do tempo de vida. A modelagem de valores extremos de fenômenos da natureza tais como velocidade de vento, nível da água de rio ou mar, altura de onda ou umidade é importante em estatística ambiental pois o conhecimento de valores extremos de tais eventos é crucial na prevenção de catátrofes. Ultimamente esta teoria é de particular interesse pois fenômenos extremos da natureza têm sido mais comuns e intensos. A maioria dos artigos sobre teoria do valor extremo para modelagem de dados considera amostras de tamanho moderado ou grande. A distribuição Gumbel é frequentemente incluída nas análises mas a qualidade do ajuste pode ser pobre em função de presença de ouliers. Investigamos modelagem estatística de eventos extremos com base na teoria de valores extremos. Consideramos um modelo de regressão valor extremo introduzido por Barreto-Souza & Vasconcellos (2011). Os autores trataram da questão de corrigir o viés do estimador de máxima verossimilhança para pequenas amostras. Nosso primeiro objetivo é deduzir ajustes para testes de hipótese nesta classe de modelos. Derivamos a estatística da razão de verossimilhanças ajustada de Skovgaard (2001) e cinco ajustes da estatística da razão de verossimilhanças sinalizada...

Um alerta sobre o uso de amostras pequenas na regressão logística

Coster, Rodrigo
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso Formato: application/pdf
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36.3%
A regressão logística está cada dia mais presente nas pesquisas, porém, sabe-se que seus estimadores só possuem boas propriedades se o tamanho de amostra for grande. Entretanto, nem sempre o tamanho amostral utilizado nos estudos é o ideal. Uma regra de bolso para o tamanho amostral amplamente conhecida é de que se deve ter pelo menos dez eventos (sucessos ou fracassos, dependo do que for mais raro) para cada variável independente do modelo. Entretanto, o estudo de simulação a partir do qual esta regra foi elaborada, bem como todos os estudos de simulação encontrados em levantamento bibliográfico realizado, verificou o desempenho da regressão logística apenas para estimar os coeficientes do modelo e não as razões de chances. Através de um estudo simulado de três cenários, mostramos o quão perigoso é usar amostras pequenas para estimar a razão de chance, além de alternativas para o cálculo do tamanho de amostra mínimo para cada caso. Concluímos que as regras utilizadas levando em conta a estimação dos coeficientes não garantem boas propriedades na estimação das razões de chances. Em nossas simulações, encontramos vícios maiores na estimação da razão de chance do que do respectivo coeficiente do modelo. Também entre as conclusões...

Associação entre fatores de risco binários e desfechos ordinais via regressão logística ordinal e via razão de chances generalizada : um estudo de comparação

Ueda Gonzalez, Patricia Shizue Matsumura; Silva, Sabrina Letícia Couto da; Vigo, Álvaro
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência Formato: application/pdf
POR
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26.36%

Previsão de carga multinodal utilizando redes neurais de regressão generalizada

Nose Filho, Kenji
Fonte: Universidade Estadual Paulista (UNESP) Publicador: Universidade Estadual Paulista (UNESP)
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: 90 f. : il.
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66.56%
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq); Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS; Neste trabalho, dá-se ênfase à previsão de carga multinodal, também conhecida como previsão de carga por barramento. Para realizar esta demanda, há necessidade de dispor de uma técnica que proporcione a precisão desejada, seja confiável e de baixo tempo de processamento. O conhecimento prévio das cargas locais é de extrema importância para o planejamento e operação dos sistemas de energia elétrica. Para realizar a previsão de carga multinodal foram empregadas duas metodologias, uma que prevê as cargas individualmente e outra que utiliza as previsões dos fatores de participação e a previsão de carga global. O principal objetivo deste trabalho é elaborar um modelo de previsor de carga de curto prazo, genérico e que pode ser aplicado na previsão de carga multinodal. Para tanto, utilizou-se redes neurais de regressão generalizada (GRNN), cujas entradas são compostas de variáveis exógenas globais e de cargas locais, sem a necessidade da inclusão de variáveis exógenas locais. Ainda, projetou-se uma nova arquitetura de rede neural artificial, baseada na GRNN, além de propor um procedimento para a redução do número de entradas da GRNN e um filtro para o pré-processamento do banco de dados de treinamento. Os dados...

Algumas distribuições de probalidade para idosos grupados e censurados

Cruz, José Nilton da
Fonte: Universidade Estadual Paulista (UNESP) Publicador: Universidade Estadual Paulista (UNESP)
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: 51 f.
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26.31%
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES); Pós-graduação em Biometria - IBB; São comuns experimentos conduzidos de forma a não permitir a observação do tempo exato de ocorrência do evento (por exemplo, morte), e sim o intervalo em que este ocorreu, caracterizando assim, respostas com censura intervalar. Quando os indivíduos são avaliados nos mesmos tempos, tem-se um caso particular de censura intervalar, sendo os dados deste tipo conhecidos como grupados e censurados. Dados grupados podem apresentar um grande número de empates, ou seja, proporção de empate maior que 25% (Chalita et al., 2002), podendo ser analisados considerando-se o tempo discreto e ajustando-se modelos à probabilidade de o indivíduo falhar em um certo intervalo, dado que ele sobreviveu ao intervalo anterior (Lawless, 1982). O objetivo deste trabalho é propor modelos de sobrevivência para dados grupados e censurados baseado nas distribuiçõess Weibull Generalizada (Mudhol kar et al., 1996), Log-Weibull Exponenciada (Hashimoto et al., 2010) e Log-Burr XII (Silva, 2008). Posteriormente, estes modelos e os modelos Log-Normal Generalizada e Weibull Exponenciada extendidos para dados grupados e censurados por Silveira et al. (2010)...

Modelos de regressão aplicado no absenteísmo em uma empresa do setor sucroalcooleiro

Ribeiro, Paulo Sergio Correa
Fonte: Universidade Estadual Paulista (UNESP) Publicador: Universidade Estadual Paulista (UNESP)
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: 77 f. : il.
POR
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26.24%
Pós-graduação em Engenharia de Produção - FEB; A crescente produção e utilização de fontes de energia renováveis coloca o Brasil em posição de destaque no cenário global. Este reconhecimento decorre, em grande parte, graças às conquistas alcançadas na substituição do uso do petróleo pelo etanol extraído da cana-de-açúcar e da cogeneração de energia a partir do bagaço da cana-de-açúcar. Um grande desafio enfrentado pelas empresas deste setor é o índice de absenteísmo dos trabalhadores da área agrícola, que pode chegar a 11%. o que torna este índice um indicador importante, pois as empresas precisam, cada vez mais, contar com seu quadro de pessoal. Devido aos prejuízos causados pelas ausências dos trabalhadores em seus postos de trabalho, tornam-se oportunos estudos que busquem identificar os motivos que os levam a falar. Assim, as empresas podem tomar medidas que visem a eliminar ou reduzir estas ocorrências. O objetivo do presente trabalho é utilizar modelos de regressão para a modelagem do número de faltas dos funcionários de uma empresa do setor sucroalcooleiro. Particularmente, é considerado o modelo de regressão inlacionado de zeros baseado na família de distribuição de séries de potência generalizada. Inferências baseadas na teoria de máxima verossimilhança são desenvolvidas para o modelo proposto e o desempenho desta abordagem é ilustrado com um conjunto de dados reais...

Desenvolvimento de equações para estimativa do VO2PICO pelo teste de 9 minutos

Paludo, Ana Carolina; Batista, Mariana Biagi; Gobbo, Luis Alberto; Ronque, Enio Ricardo Vaz; Petroski, Edio Luiz; Serassuelo Junior, Helio
Fonte: Sociedade Brasileira de Medicina do Exercício e do Esporte Publicador: Sociedade Brasileira de Medicina do Exercício e do Esporte
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 176-180
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26.36%
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP); Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq); Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES); OBJECTIVE: To develop and validate mathematical models for predicting VO2 peak in children and adolescents, through the use of the 9-minute run/walk field test. METHODS: 211 school children were assessed, aged from 7 to 12 years old, of both sexes, enrolled in two schools in the municipality of Londrina-PR. 141 of the school children were separated for the development sample, and 70 for validation of the equations developed. The measurements evaluated were: body weight, height, skinfold thickness (triceps and subscapular), and biological maturation. The 9-minute run/walk field tests were performed on a running track, and direct analysis of peak oxygen consumption (VO2peak in mL/kg/min) was performed in a laboratory with a portable gas analyzer, through an incremental test on a treadmill. The development of the equations was performed by linear regression analysis, using the stepwise method, and the validation was performed by specific mathematical tests, taking into account a level of significance of 5% for all the analyzes. RESULTS: The general equation for the total sample was VO2peak = 24.506 +16.672 (maturation...

Técnicas de diagnóstico nos modelos lineares generalizados com superdispersão

Rodrigues, Heloisa de Melo; Cysneiros, Audrey Helen Mariz de Aquino (orientadora)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Dissertação
BR
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26.36%
No contexto de modelos de regressão, em alguns casos é comum o fenô- meno da superdispersão, que ocorre quando a variância observada dos dados excede aquela prevista por um modelo. Assim, Dey et al. (1997) desenvolveram os modelos lineares generalizados com superdispersão (MLGSs), considerando um modelo de regressão adicional para o parâmetro de dispersão, que é incorporado na função de variância. Desta forma, os MLGSs permitem modelar, simultaneamente, a média e a dispersão no contexto dos modelos lineares generalizados (MLGs) de Nelder e Wedderburn, 1972. Além disso, os MLGSs caracterizam-se por ser uma classe de modelos mais geral que os modelos lineares generalizados duplos (Smyth, 1989). Nesta dissertação são propostas técnicas de diagnósticos para os MLGSs, sendo desenvolvidas as técnicas de alavancagem generalizada, análise de resíduos, in uência global, como também o método de in uência local, este avaliado sob três esquemas de perturbação. Por m, é apresentada uma análise grá ca por meio de dados simulados.; CAPES

Dowscaling estocástico para extremos climáticos via interpolação espacial

Carvalho, Daniel Matos de
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística; Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística; Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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26.38%
Present day weather forecast models usually cannot provide realistic descriptions of local and particulary extreme weather conditions. However, for lead times of about a small number of days, they provide reliable forecast of the atmospheric circulation that encompasses the subscale processes leading to extremes. Hence, forecasts of extreme events can only be achieved through a combination of dynamical and statistical analysis methods, where a stable and significant statistical model based on prior physical reasoning establishes posterior statistical-dynamical model between the local extremes and the large scale circulation. Here we present the development and application of such a statistical model calibration on the besis of extreme value theory, in order to derive probabilistic forecast for extreme local temperature. The dowscaling applies to NCEP/NCAR re-analysis, in order to derive estimates of daily temperature at Brazilian northeastern region weather stations; Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Os dados de reanálise de temperatura do ar e precipitação do NCEP National Centers for Environmental Predictions serão refinados para a produção dos níveis de retorno para eventos extremos nas 8 capitais do Nordeste Brasileiro - NB: São Luis...

Distribuição gama generalizada geométrica estendida; The extended generalized gamma geometric distribution

Bortolini, Juliano
Fonte: Universidade Federal de Lavras; Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária; UFLA; brasil; Departamento de Ciências Exatas Publicador: Universidade Federal de Lavras; Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária; UFLA; brasil; Departamento de Ciências Exatas
Tipo: Tese de Doutorado
Publicado em 17/12/2015 POR
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36.47%
New probability distributions are proposed in order to get better fit to the complex data such as censored, skewed and bimodal. In this perspective, this work proposed new more flexible models for survival analysis. The first model proposed is the extended generalized gamma geometric distribution of five parameters, which includes well-known lifetime special sub-models such as the generalized gamma. We provided a mathematical treatment of the new distribution including explicit expressions for moments, moment generating function, mean deviations, reliability and order statistics. Further, we developed an extension of this distribution by assuming that a shape parameter can take negative values. Additionally, we derived the log-transformed distribution and its regression model. The new regression model represents a parametric family of models that includes as sub-models some widely known regression models that can be applied to censored survival data. Finally, an application of the new models to real data showed that they could provide a better fit than other statistical models frequently used in lifetime data analysis.; Novas distribuições de probabilidade são propostas com o objetivo de obter melhores ajustes a dados que apresentem comportamentos mais complexos...