<div>Prediction of player performance is a key component in the construction of baseball team rosters. Traditionally, the problem of predicting seasonal plate appearance outcomes has been approached univariately. That is, focusing on each outcome separately rather than jointly modeling the collection of outcomes. More recently, there has been a greater emphasis on joint modeling, thereby accounting for the correlations between outcomes. However, most of these state of the art prediction models are the proprietary property of teams or industrial sports entities and so little is available in open publications.</div><div><br></div><div>This dissertation introduces a joint modeling approach to predict seasonal plate appearance outcome vectors using a mixed-effects multinomial logistic-normal model. This model accounts for positive and negative correlations between outcomes both across and within player seasons. It is also applied to the important, yet unaddressed, problem of predicting performance for players moving between the Japanese and American major leagues.</div><div><br></div>This work begins by motivating the methodological choices through a comparison of state of the art procedures followed by a detailed description of the modeling and estimation approach that includes model t assessments. We then apply the method to longitudinal multinomial count data of baseball player-seasons for players moving between the Japanese and American major leagues and discuss the results. Extensions of this modeling framework to other similar data structures are also discussed.<br>

[pt] Esta dissertação apresenta um estudo sobre a Logística de Distribuição de Derivados de Petróleo, com o desenvolvimento de um modelo para a determinação do tamanho mínimo da frota rodoviária necessária a uma operação de distribuição. Esse modelo, implementado através de uma heurística, não se propõe a determinar o tamanho ótimo da frota e sim estabelecer um processo prático e racional, com base numa aplicação real e flexível. Antes da proposição da heurística, foi realizada uma revisão dos conceitos de supply chain management e comparado o desenvolvimento da indústria do petróleo no Brasil, frente a esses conceitos. A aplicação do modelo com dados reais teve seus resultados comparados com as formulações propostas por DAGANZO et al (1985) e NOVAES (1989). Essa comparação mostrou que a modelagem, desenvolvida para a solução do problema prático, chega a resultados adequados para o ajuste do tamanho da frota. A abordagem prática e a apresentação detalhada da estrutura do problema real são as principais contribuições que esse estudo agrega à área de conhecimento e pesquisa de logística de distribuição de derivados de petróleo. / [en] This master thesis presents a study of the logistics of oil products distribution. It also creates a model for the determination of minimum tankers fleet size, required for a distribution operation in Rio de Janeiro - Brazil. This model was implemented through heuristics, and doesn`t intend to determine the optimal fleet size; its objective instead is to establish a rational and a practical process for the distribution, based on flexible and real data application. Before the heuristics proposal, we took into consideration a review of supply chain management concepts and we evaluated these in relation to the development of the oil industry in Brazil. To validate the model`s correctness, the results of the heuristics run, using real data, were compared to figures obtained using DAGANZO et al (1985) and NOVAES (1989) formulation. This process shows that the developed model is able to solve practical problems regarding truck fleet size. The pragmatic approach and the detailed description of the real problem structure are the main contributions of this study to the field of logistics of oil products distribution.

Os dados de sobrevivência possuem peculiaridades que necessitam de uma atenção especial no momento em que se deseja realizar uma análise nos mesmos. Em tais dados é comum a presença de censuras e sua variável resposta é definida como o tempo de vida até a ocorrência de um evento de interesse. Existem distribuições que acolhem dados de sobrevivência, como as distribuições exponencial, Weibull, gama, gama generalizada, entre outras, assim como seus respectivos modelos de regressão adaptados para esse tipo de estudo. Os modelos de regressão exponencial e Weibull são os mais citados na literatura por terem fácil aplicação e se modelarem bem aos dados. O modelo de regressão gama generalizado geralmente se adapta melhor aos dados por ter três parâmetros, assim como o modelo de regressão log-logístico, que é visto como uma alternativa à distribuição Weibull e é muito utilizado por ter formas explícitas para a sua função de sobrevivência e de falha. No entanto, esses modelos ainda possuem restrições e, por conta disso, novas famílias de modelos de regressão estão sendo desenvolvidas na literatura, assim como a família de distribuições odd log-logística generalizada, que pretende oferecer melhores ajustes pois aparenta ter capacidade de modelar diferentes tipos de dados. O objetivo dessa dissertação foi aplicar técnicas de análise de sobrevivência na modelagem dos tempos de vida de Micrurus corallinus, ajustando os modelos já presentes na literatura e o modelo proposto odd log-logística generalizada Weibull (OLLG-W). Conclui-se que o modelo de regressão que se mostrou adequado aos dados foi o log-logístico e o modelo de regressão OLLG-W não apresentou nenhuma vantagem em relação aos que já são frequentes na literatura. / Survival data hold special attention-needed peculiarities the moment you intend to realize an analysis on. These data own censorships and their variable responses are defined as lifetime to interest- event occurrence. There are distributions that harbor these data, such as exponential distribution, Weibull, gamma, generalized gamma, among others, just as their respective event-adapted regression models. Exponential regression and Weibull models are the most literature recurrent, in view of their easy application and appropriate data modeling. The generalized gamma regression model usually is a better fit to the data, due to its three-parameter comprise, just as the log-logistic regression model, which is seen as an alternative to Weibull distribution and is heavily utilized for it\'s explicit shapes to survivability and fail functions. Nonetheless, these models still retain restrictions and, on account of that, new regression model families are being developed, as in the log logistic generalized distribution family, which intends to offer better settings due to its different real data modeling ability. The purpose of this dissertation was to apply survival analysis techniques in Micrurus corallinus lifetime modeling, adjusting already existing models and the proposed Weibull generalized odd log logistic model (OLLG-W). We came to the conclusion that the adequate regression model to Micrurus corallinus data was the log-logistic model. The OLLG-W model didn\'t offer any benefits when compared to literature-recurrent ones.

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