Doctor of Philosophy / Department of Civil Engineering / Sunanda Dissanayake / Young drivers have elevated motor vehicle crash rates compared to other drivers. This dissertation investigated characteristics, contributory causes, and factors which increase the injury severity of young driver crashes in Kansas by comparing them with more experienced drivers. Crash data were obtained from the Kansas Department of Transportation. Young drivers were divided into two groups: 15-19 years (teen) and 20-24 years (young adult) for a detailed investigation. Using data from 2006 to 2009, frequencies, percentages, and crash rates were calculated for each characteristic and contributory cause. Contingency table analysis and odds ratios (OR) analysis were carried out to identify overly represented factors of young-driver crashes compared to experienced drivers. Young drivers were more likely to be involved in crashes due to failure to yield-right-of way, disregarding traffic signs/signals, turning, or lane changing, compared to experienced drivers. Ordered logistic regression models were developed to identify severity affecting factors in young driver crashes. According to model results, factors that decreased injury severity of the driver were seat belt use, driving at low speeds, driving newer vehicles, and driving with an adult passenger. The models also showed that alcohol involvement, driving on high-posted-speed-limit roadways, ejection at the time of crash, and trapping at the time of crash can increase young drivers’ injury severity. Based on identified critical factors, countermeasure ideas were suggested to improve the safety of young drivers. It is important for teen drivers and parents/guardians to gain better understanding about these critical factors that are helpful in preventing crashes and minimizing driving risk. Parents/guardians can consider high-risk conditions such as driving during dark, during weekends, on rural roads, on wet road surfaces, and on roadways with high speed limits, for planning teen driving. Protective devices, crash-worthy cars, and safer road infrastructures, such as rumble strips, and forgiving roadsides, will particularly reduce young drivers’ risk. Predictable traffic situations and low complexity resulting from improved road infrastructure are beneficial for young drivers. The effectiveness of Kansas Graduated Driver Licensing (GDL) system needs to be investigated in the future.

Bakgrund: Långvarig smärta är vanligt förekommande och orsakar stort lidande. Multimodal rehabilitering (MMR) är en behandlingsmetod som erbjuds patienter med komplexa rehabiliteringsbehov. Behandlingsföljsamhet definieras hur väl patientens beteende överensstämmer med de rekommendationer patienten kommit överens med sin vårdgivare och har betydelse för behandlingsresultatet. Lite är känt idag om prognostiska faktorer för behandlingsföljsamheten vid MMR. Identifiering av hinder som kan förklara varför patienter inte slutför behandling är därför viktigt för att kunna optimera behandlingseffekterna. Syfte: Att undersöka vilka faktorer som hade betydelse för att inte fullfölja ett MMR 2 program hos patienter med komplex långvarig smärta. Metod: Projektet var en prospektiv kohortstudie. Studiepopulation var patienter mellan 18– 67 år med långvarig smärta, som påbörjade ett MMR program mellan 2009–2016, registrerade i det Nationella Registret över Smärtrehabilitering (NRS). Trettiosex variabler fanns tillgängliga, utfallsmåttet var fullfölja eller ej fullfölja MMR. För att identifiera variabler med störst betydelse för behandlingsföljsamhet skapades regressionsmodeller med logistisk regression. Modellens diskriminativa förmåga testades och goodness of fit bedömdes. Resultat: De tre viktigaste faktorerna som ökade odds för att inte slutföra MMR 2 var patienter med hög smärtintensitet, patienter i yngre ålderskategori och låg motivation. Modellens diskriminativa förmåga var undermålig, goodness of fit var inte signifikant. Slutsats: Modellen kan inte predicera utfall för enskilda individer men ger informationen om vilka faktorer som historiskt har varit viktiga. På sikt kan identifiering av faktorer som försämrar följsamheten bidra till att anpassa MMR program och därmed skapa bättre förutsättningar så att flera patienter fullföljer rehabiliteringen. / Background: Prolonged pain is common and causes great suffering. Multimodal rehabilitation (MMR) is a treatment method that is offered to patients with complex rehabilitation needs. Treatment adherence is defined how well the patient's behavior is consistent with the recommendations the patient has agreed with his / her health care provider and is of importance for the treatment outcome. Little is known today about prognostic factors for treatment adherence at MMR. Identification of obstacles that can explain why patients do not complete treatment is therefore important in order to be able to optimize the treatment effects. Purpose: To investigate which factors were important for the prognosis to not completing MMR 2 treatment in patients with complex long-term pain. Method: The project was a prospective cohort study. Study population were patients aged 18–67 years with long-term pain who started an MMR 2 program between 2009–2016, registered in the National Register for Pain Rehabilitation (NRS). Thirty-six variables were available, the outcome measure was to complete or not complete MMR. To identify variables with the greatest importance for treatment adherence, regression models were created with logistic regression. The model's discriminatory ability was tested, and goodness of fit was assessed Results: The three most important factors that increased odds of not completing MMR were high MPI-PI, patients in the younger age category and low motivation. The model's discriminatory ability was substandard, goodness of fit was not significant. Conclusion: The model cannot predict outcomes on individual level but provides information on which factors historically have been important. In the long term, identification of factors that impair adherence can contribute to adapting MMR programs and thereby create better conditions so that several patients complete the rehabilitation.

Esta pesquisa se dedica ao tema da educação contemporânea no país e tem como mote a qualidade do ensino. Considerando a complexidade da temática, o presente estudo procurou cercar-se do arcabouço teórico relativo ao objeto da pesquisa para compreender quais seriam os possíveis determinantes do desempenho discente, especialmente, nos anos iniciais do ensino fundamental da rede pública do estado de São Paulo. Realizou-se o levantamento de referências, com base em estudos quantitativos acerca do tema; sistematização das informações encontradas; estruturação de um referencial teórico individual, relacionado às variáveis mais utilizadas e relevantes a partir da análise dos textos selecionados e, por meio da regressão logística binária, modelo estatístico empregado nesta pesquisa, estimou-se a influência destas variáveis na proficiência dos alunos das disciplinas de língua portuguesa e matemática, com dados da Prova Brasil (2015). Os resultados encontrados evidenciam a ampla gama de aspectos influenciadores do desempenho escolar, indo além da tríade aluno, professor e escola. O nível de formação dos pais se demonstrou o fator de maior influência na obtenção de melhores resultados. O trabalho durante a fase escolar também foi um forte fator redutor do desempenho desses alunos. O resultado constata a importância de ações capazes de manter as crianças dentro da escola, reduzindo o trabalho infantil e, por conseguinte, o abandono dos estudos atrelado ao trabalho em idade escolar. Outro elemento de destaque diz respeito à distorção idade-série que exerce efeito negativo nos resultados desempenhados pelos alunos. Os discentes pertencentes às classes econômicas mais elevadas apresentaram mais chances de obterem melhor desempenho escolar em comparação com os estudantes das classes D e E. A análise das variáveis neste estudo evidencia, portanto, a relação intrínseca da qualidade educacional com aspectos socioeconômicos dos alunos, bem como de suas famílias, destacando a necessidade de políticas públicas abrangentes e integradas. Entretanto, é salutar ponderar que muitas vezes esses fatores podem não ser totalmente controlados pelo Estado, tornando a elaboração e implementação de políticas públicas para melhoria da qualidade do ensino uma tarefa ainda mais desafiadora. / This research focuses on the theme of contemporary education in the country and has as its motto the quality of teaching. Considering the complexity of the subject, the present study sought to surround the theoretical framework related to the object of the research to understand what the possible determinants of student´s performance would be, especially during the initial years of primary education in the public network of Sao Paulo. A survey of references was constructed based on quantitative studies on the subject; systematization of the information found on it; and individual theoretical references, regarding to the most used and more relevant variables found in the selected texts and; through the binary logistic regression, statistical model used in this research, the influence of these variables on the students\' proficiency of Portuguese and Mathematics were estimated, with data from the Prova Brasil (2015). The results show the wide range of influencing aspects of school performance, going beyond the triad student, teacher and school. The parents\' level of education was shown to be the most influential factor in obtaining better results. Work during the school years was also a strong factor in reducing the performance of these students. The result shows the importance of actions to keep children in school, reducing child labor and, consequently, dropping out of school-age work. Another important element concerns to the age-grade distortion that has a negative effect on students\' performance. The students belonging to the higher economic classes were more likely to achieve better school performance compared to students in classes D and E. The analysis of the variables in this study therefore evidences the intrinsic relation of educational quality with students\' socioeconomic aspects as well as their families, highlighting the need for extensive and integrated public policies. However, it is salutary to ponder that often these factors may not be fully controlled by the public power, making the creation and implementation of public policies to improve the quality of teaching an even more challenging task.

Neste trabalho estudamos os efeitos da multicolinearidade em modelos de regressão logística e apresentamos estimadores viesados para que tais efeitos fossem minimizados. Primeiramente, o modelo de regressão logística e o processo para a estimação dos parâmetros foram apresentados. Foram feitos, também, alguns testes para avaliar a significância dos mesmos, bem como técnicas para analisar a qualidade do ajuste do modelo. Em seguida, os efeitos da multicolinearidade na estimação dos parâmetros e na sua inferência foram avaliados, bem como técnicas para o seu diagnóstico. Para amenizar o efeito deste problema, apresentamos dois estimadores alternativos ao de máxima verossimilhança: estimador em cristas e estimador em componentes principais. Comparamos, então, o desempenho dos três estimadores na forma de um estudo de simulação e de uma aplicação em um conjunto de dados reais. O principal resultado obtido foi que, na presença de multicolinearidade, os estimadores alternativos conseguiram um melhor ajuste em comparação ao de máxima verossimilhança, além de minimizar os seus efeitos. / This work proposes the use of some biased estimators to investigate whether is possible minimize the multicollinearity effects in logistic regression models. Initially, the latter model was presented, as well as its fitting process (therefore obtaining the maximum likelihood estimator), some tests to evaluate the significance of the parameters and techniques to analyze goodness of fit were also considered. Furthermore, the effects of multicollinearity in the fitting process and in the parameters inference were discussed, as well as techniques to identify the presence of multicollinearity. In order to diminish the effect of this problem, two alternative estimators were presented: ridge estimator and principal component estimator. Therefore, these three estimators performances were compared using a simulation study and applied in a real data set. The manly conclusion was that, in the presence of multicollinearity, the alternative estimators performed better than the maximum likelihood estimator, besides reducing its effects.

A inovação tecnológica desempenha um papel fundamental no desenvolvimento de empresas, regiões e mesmo de países. Especificamente no estado de São Paulo, estudar os aspectos relevantes a este tema é de suma importância por se tratar do estado mais industrializado e mais importante economicamente no Brasil. Dentro deste contexto, este estudo visa analisar especificamente aspectos ligados à inovação tecnológica nas empresas dos diversos setores de atividade industrial, utilizando para isto ndicadores de inovação tecnológica e de dados empresariais da Pesquisa de Atividade Econômica Paulista (PAEP), realizada pela fundação Sistema Estadual de Análise de Dados Estatísticos (SEADE), sobre o período de 1999 a 2001. / The technological innovation performs a fundamental part in the development process of companies, regions and even countries. Specifically in the state of São Paulo, the study of relevant aspects to this theme is of summary importance because it is the most industrialized and economically important in this country. Within of this context, this study aim to analyze specifically some aspects linked to the technological innovation in different sections of industrial activity, using to this, technological innovation indicators and business results obtained by the Paulista Research of Economic Activities (PAEP), that was realized by SEADE foundation over the period of 1999 to 2001.

Este projeto de mestrado apresenta uma caracterização das chuvas estimadas pelo radar meteorológico Doppler de dupla polarização banda S (SPOL) do Departamento de Águas e Energia Elétrica (DAEE) e Fundação Centro Tecnológico de Hidráulica (FCTH) durante eventos com ou sem alagamento para cada bairro da cidade de São Paulo durante o ano de 2015. A caracterização foi determinada a partir da função densidade de probabilidade (PDF) da chuva acumulada e da taxa de precipitação, duração da chuva e fração da área de cada bairro onde ocorreu a chuva. Na média, os eventos de alagamento estavam associados com um volume de chuva maior que 30mm e taxa precipitação máxima maior que 30mm/h. Com relação à duração não foi possível encontrar um padrão médio, pois a chuva teve duração mínima de 20 minutos e máxima de 23 horas. Por outro lado, eventos de alagamento tinham alcançado mais de 27% da área do bairro com taxa de precipitação maior que 30 mm/h e 50 mm/h. Destaca-se ao longo desta análise que os bairros localizados próximos aos rios Tietê e Pinheiros e a região central da cidade de São Paulo apresentaram maior probabilidade de ocorrência de alagamento com volumes de chuva mais baixos do que a média de 30 mm por dia e também registraram maior recorrência de pontos alagados. Por último foi desenvolvido um método de regressão logística binária para calcular a probabilidade de ocorrência de alagamentos nos diversos bairros da cidade São Paulo. Este modelo utiliza como parâmetros de entrada a duração da chuva, a taxa de precipitação máxima e a chuva acumulada nas últimas 24 horas. O modelo apresentou uma probabilidade de detecção (POD) média de 1% e uma taxa de falso alarme média (FAR) de 0,6 para os eventos de alagamento, já para eventos sem alagamento o POD médio foi de 96% e a FAR foi de 2,5%. Portanto o modelo consegue prever os casos sem alagamento. / This dissertation project presents a characterization of the rainfall estimated from a dual-polarization S-band Doppler meteorological radar (SPOL) of the Department of Water and Electric Energy (DAEE) and Foundation Technological Center of Hydraulics (FCTH) during with or without flooding events for each neighborhood of the city of São Paulo over the year 2015. The characterization was determined by the probability density function (PDF) of the accumulated rainfall and the precipitation rate, rainfall duration and rainfall-area fraction in the neighborhoods. In average, flood events were associated with a rainfall volume greater than 30mm and a maximum rainfall rate greater than 30mm/h. Regarding the duration, it was not possible to find an average pattern, because the rain had a minimum duration of 20 minutes and a maximum of 23 hours. On the other hand, flood events had reached more than 27% of the neighborhood\'s area with a precipitation rate greater than 30 mm/h and 50 mm/h. It is highlighted throughout this analysis that the neighborhoods located near the Tietê and Pinheiros rivers and central region of the city of São Paulo presented a higher probability of flood occurrence with rainfall volumes lower than the average of 30 mm per day and also recorded higher recurrence of flooded spots. Finally, a binary logistic regression method was developed to estimate the probability of occurrence of flooding in the various neighborhoods of the city of São Paulo. This model uses as input parameters rainfall duration, maximum rainfall rate and accumulated rainfall in the last 24 hours. The model presented a mean probability of detection (POD) of 1% and a mean false alarm rate (FAR) of 0,6 for flood events. On the other hand, for events without occurrence of flood a mean POD was 96% and FAR 2,5. Therefore, the model can predict the events without flooding.

Com o intuito de fornecer subsídios para adaptar o HCM ao cenário brasileiro, propõe-se um método que se baseia na percepção dos usuários sobre a qualidade de serviço em rodovias, para estimar os limites de densidade que delimitam os níveis de serviço. A justificativa é que o conceito de nível de serviço considera a qualidade de serviço com base na percepção dos usuários, mas os limites entre os níveis de serviço em rodovias definidos no HCM não considera a opinião dos usuários. Esse método baseia-se num questionário online para coletar as informações necessárias para estimar os limites entre os níveis de serviço por uma análise de regressão logística. No método proposto, a percepção dos usuários sobre a qualidade de serviço é medida através de uma escala contínua e as condições operacionais são mostradas através de vídeos obtidos com um simulador microscópico de tráfego. Um experimento piloto foi realizado para testar o questionário e o método de análise propostos. As variáveis operacionais utilizadas no experimento piloto foram percentual de veículos pesados, velocidade média e concentração veicular. Os resultados desse experimento piloto foram usados para refinar o questionário e mostraram que, dentre as consideradas, a densidade foi a medida operacional que mais influiu na qualidade de serviço percebida pelos respondentes. Por meio do experimento piloto, foi possível estimar o tamanho do questionário e a duração dos vídeos. O método proposto pode ser aplicado para obter os limites entre os níveis de serviço com base na percepção do usuário, no Brasil ou em qualquer outro país, uma vez que um simulador microscópico devidamente calibrado para refletir as condições operacionais locais esteja disponível. / This thesis proposes a method to estimate thresholds for levels of service based on the users\' perception of the quality of service on highways. Whereas the level of service concept includes the users\' perception of the quality of service among the aspects that should be taken into consideration, the level of service criteria used in the highway chapters of the HCM were defined without taking into acc ount the users\' opinion. The proposed approach uses an online questionnaire to obtain the data needed to estimate the thresholds between levels of service, which are then calculated using logistic regression. In the proposed method, the users\' perception of the quality of service is measur ed using a continuous scale and the operating conditions are shown by means of short videos created using microscopic traffic simulation of predetermined scenarios on a virtual highway. By using simulation to create scenarios, it is possible to control all operational variables, covering all cond itions from very low flow to capacity, and, at the same time, to generate a video from the driver\'s point of view. A pilot experiment was used to validate the questionnaire and the method adopted to estimate level of service thresholds. The operational variables used in this pilot experiment included truck percent, average travel speed and density. The results of the pilot experiment were used to refine the questionnaire and have shown that density is the operational variable that has the greatest influence on the users\' perception of the quality of service. The pilot experiment results also defined the number and the length of the videos to be shown to respondents. Despite its creation to support the adaptation of the HCM to Brazil, the proposed method could be applied to any other location, if a microscopic traffic simulator calibrated to represen ttraffic flow on local highways is available.

Introdução: Estudos anteriores mostraram a efetividade do Projeto VIVALEITE para o ganho de peso de crianças menores de dois anos. Como o programa é efetivo, é possível que crianças ingressantes com peso próximo ao limite considerado adequado para idade o ultrapassem no decorrer de sua participação. Verificar se há variáveis sociodemográficas associadas ao excesso de peso poderá permitir o estabelecimento de medidas preventivas por parte dos gestores do programa. Objetivo: Analisar a associação entre fatores sociodemográficos e excesso de peso em participantes do Projeto VIVALEITE. Métodos: Estudo de coorte com dados de 1.039 crianças de famílias de baixa renda do interior do Estado de São Paulo, ingressantes no projeto VIVALEITE com seis meses de idade e peso próximo ao limite superior de adequação, no período de janeiro de 2003 a setembro de 2008. Investigou-se a proporção de crianças que ficam com excesso de peso durante a participação no programa e as associações com as condições sociodemográficas de cada criança (amamentação aos seis meses, sexo e peso ao nascer) e dos respectivos responsáveis (condição conjugal, idade, situação de trabalho e escolaridade). A modelagem foi feita por meio de regressão logística, com as variáveis socioeconômicas em cada idade de pesagem (9 a 23 meses) e regressão logística multinível das variáveis socioeconômicas e o conjunto das idades de pesagem. O processamento foi feito com o pacote estatístico Stata 10.1. Resultados: Conforme análise multinível, a categoria sim da variável aleitamento materno aos seis meses (OR=0,29, p=0,000) e a categoria trabalha da variável situação de trabalho materno (OR=0,36, p=0,012) foram associadas significantemente ao excesso de peso das crianças. As variáveis peso ao nascer, sexo, condição conjugal, idade materna e escolaridade não foram associadas estatisticamente ao excesso de peso. Conclusões: A não amamentação aos seis meses e a condição de não trabalho materno são os fatores sociodemográficos positivamente / Introduction: Previous studies have shown the effectiveness of VIVALEITE Project to gain weight in children under two years old. As the program is effective, it is possible that children who began weighting close to the limit considered appropriate for the age during their participation this weight exceed the limit. Examine for sociodemographic variables associated with overweight may allow the establishment of preventive measures by program managers. Objective: To analyze the association between sociodemographic factors and overweight in participants of VIVALEITE Project. Methods: Cohort study with data from 1,039 infants from low-income families in the state of São Paulo, who were admitted on Vivaleite design with six months of age and weight near the upper limit of adequacy, from January 2003 to September 2008. Investigate the proportion of children who became overweight during participation in the program and associations with sociodemographic conditions of each child (breastfeeding at six months, sex and birth weight) and their guardians (marital status, age, employment status and education). The modeling was performed using logistic regression with socioeconomic variables in each age in the moment by weigh (9-23 months) and multilevel logistic regression of socioeconomic variables and all the ages of weighing. Stata 10.1 program version was used for analysis. Results: As multilevel analysis, the category yes of breastfeeding at six months (OR = 0.29, p = 0.000) and maternal work category (OR = 0.36, p = 0.012) were significantly associated with the overweight in children. The variables birth weight, sex, marital status, maternal age and education were not statistically associated with overweight. Conclusions: The absence of breastfeeding at six months and the condition of maternal unemployment are the sociodemographic factors positively associated with overweight infants participating in the program

Estudos com o objetivo de prever insolvência de empresas e que fazem uso de técnicas estatísticas modernas são conduzidos desde a década de 1960. Esta linha de pesquisa, que inicialmente usou técnicas univariadas, e em seguida incorporou as análises multivariadas, hoje emprega largamente técnicas que fazem uso de inteligência artificial e que necessitam uma grande capacidade de processamento computacional. Esta evolução trouxe melhorias contínuas aos resultados alcançados e hoje é possível afirmar que os demonstrativos financeiros de empresas quando analisados adequadamente são uma fonte importante de informação para a previsão de insolvência. Esta pesquisa teve como principal objetivo desenvolver e comparar modelos estatísticos usando as técnicas de Análise Discriminante Linear, Regressão Logística e Redes Neurais Artificiais a fim de investigar qual delas oferece os melhores resultados. A amostra foi composta por 40 empresas, divididas em dois grupos: o primeiro com empresas formalmente insolventes segundo os critérios da legislação brasileira, e o segundo com empresas sem tais problemas. Foram usadas inicialmente 16 variáveis para predição e empregou-se um critério de seleção de variáveis baseado nos melhores subconjuntos possíveis ao invés do stepwise. Foi tomado especial cuidado com os pré-requisitos das técnicas, sobretudo da Análise Discriminante, como normalidade e ausência de multicolinearidade das variáveis independentes. Os resultados das previsões obtidas com os modelos foram coerentes com o esperado, ou seja, a Análise Discriminante teve um desempenho inferior à Regressão Logística que também foi superada pelas Redes Neurais Artificiais. / Researches in bankruptcy prediction of companies that make use of modern statistics techniques are being held since the 1960’s. This branch of study, which initially employed univariate techniques, and then assimilated the multivariate techniques today uses artificial intelligence, a techniques that needs a great computational processing capability. This evolution brought continuing improvements to the results achieved and today is possible to say that financial statements when properly analyzed are a good source of information to the prediction of financial distress. This research aimed mainly the development of prediction models using Discriminant Analysis, Logistic Regression and Artificial Neural Networks so that they could be compared in terms of predictive capabilities. The sample consisted of 40 firms divided in 2 groups (bankrupt and non bankrupt companies) according to the Brazilian bankruptcy law. The 16 initial predictors were selected to enter the model according to the best subsets procedure in order than the stepwise procedure. Special attention was taken to accomplish the pre-requisites of the techniques, above all the Discriminant Analysis, like normality and lack of multicollinearity of the independent variables. The findings of the predictions were reasonable and according to what was expected: the Discriminant Analysis was outperformed by the Logistic Regression that was also outperformed by the Artificial Neural Networks.

The purpose of this study is to find the relationship between financial health in an ice hockey club and its sport success. The study answers the research question: How can financial health of Swedish ice hockey clubs be able to explain the sport success in the Swedish Hockey League? Based on the research question, the study uses the theory Benchmarking and a more specific benchmarking terminology called Financial benchmarking. The study selects eight financial variables in order to benchmark the icehockey clubs in the Swedish Hockey League (SHL). A particular methodology within financial benchmarking, called Grey Relational Analysis (GRA), is used in order to determine the financial health of the clubs in relation to each other and therefore be able to rank the clubs based on each individual variable. The same financial variables, with the addition of four non-financial variables and exclusion of two financial variables, are used in a selected Logistic Regression model to explain how the variables contribute to the sport success of the clubs. The main conclusions which can be drawn from the study are as follows: The variables Net sales and Net profit are the two only variables which are statistically significant and are able to contribute to sport success. Secondly, the club HV71 is overall the club with the most optimal financial health in SHL, among the 12 clubs investigated. Lastly, accounting trends within this industry affects the financial outcome and further how it explained sport success. Trends such as a minimal or no amount of long-term liabilities is common among the clubs, where instead the total amount of liabilities mainly consists of current liabilities. It can be further concluded that profitability, revenue and equity are financial corner stones in a hockey club which participates in SHL.