Made available in DSpace on 2016-08-02T21:42:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Renato Capa.pdf: 2822964 bytes, checksum: 9f2246d51556a8c6fc6872b40ebdd02c (MD5) Previous issue date: 2008-08-13 / The main objective of this study is to analyze the determinants of the composition the board of directors in small and medium private owned publicly traded companies in the region of ABC paulista. The study is motivated by the reason that in Brazil there is little or no studies approaching this subject and the studies presented abroad on analyzing the size board, the types of directories, the financial performance, the independence, etc., of the companies and none of them had its focus in composition the board of directors in small and medium private owned publicly traded companies. In the light of above, the current research is scheduled to try to find out an answer to the following questions: What factors were determinant to establish the composition of the board of directors in small medium private owned publicly traded companies of the region of ABC paulista? From this problem statement we established to the following hypotheses: If the power and the influence of CEO/Chairman of the board in companies of small and medium size is high, there will be possibilities to have external advisers; Should there be clear segregation of function between the CEO and the Chairman of the board and if the CEO would be interested to preserve his act and mandate then there will be a possibility to have internal advisers; Should there be interest in the efficiency, performance of the company, then there will be a possibility to have external advisers; Should the company be in the circle of expansion and maturity, then there will be a possibility to adopt and to have external advisers.(AU) / O principal objetivo deste estudo é analisar os determinantes de composição de Conselho de Administração em pequenas e médias empresas de sociedade anônima de capital fechado da região do ABC paulista. A razão de iniciar este trabalho, surgiu devido à constatação de que no Brasil existem poucos artigos e dissertações que tratam de composição de Conselho e os elaborados no exterior se centralizaram na composição em termos de tamanho e tipos de diretores, de desempenho financeiro, de independência etc., mas nenhum deles focou nas determinantes de composição de pequena e média empresa. Portanto, baseando-se nas observações acima, se efetuou pesquisa de campo para responder à seguinte problemática Que determinante(s) estabelece(m) a composição de Conselho de Administração de Pequenas e Médias Empresas de Sociedade Anônima de Empresas da Região do ABC paulista? Partindo dessa problemática, se estabeleceu as seguintes hipóteses: se o poder e a influência do CEO/Presidente do Conselho em empresas de pequeno e médio porte são grandes, então existem baixas possibilidades de ter Conselheiros Externos; se houver segregação de cargos entre o CEO e o Presidente do Conselho e o CEO estiver interessado em preservar a sua atuação, então há probabilidade de escolher Conselheiros Internos; se houver segregação de cargos entre o CEO e o Presidente do Conselho e o CEO estiver interessado na eficiência, orientação e na necessidade de recursos externos, então há probabilidade de escolher Conselheiros Externos; se a empresa está no Ciclo de Vida Expansão e Maturidade- , então há possibilidades de adotarem Conselheiros Externos.(AU)

[pt] O atual ambiente organizacional está marcado por uma alta competitividade, elevada turbulência e por mudanças rápidas e descontínuas no macro ambiente das empresas. O cenário exige foco no cliente e estratégias voltadas para manutenção de um relacionamento profícuo para ambas as partes (cliente e empresa), com visão de longo prazo. Esta dinâmica de mercado é o foco principal desta pesquisa, que está centrada na retenção de clientes, como estratégia competitiva para aumento de valor para empresa. O objetivo, então, é desenvolver uma ferramenta que auxilie na definição do perfil de clientes mais propensos a romper o relacionamento (churn), permitindo que a empresa antecipe-se a este acontecimento, tornando-se mais próativa, e assim, sendo mais eficiente nos seus processos de negócio. Com este propósito foi feita uma revisão bibliográfica sobre comportamento do consumidor, marketing de relacionamento, retenção de clientes, segmentação de mercado e churn em telecomunicações. Depois do embasamento teórico e direcionamento oferecido pelas obras consultadas, foi realizada a aplicação prática de uma ferramenta estatística na base de dados disponível de uma empresa de telecomunicações, utilizando regressão logística binária para o modelo de propensão de cancelamento. O resultado alcançou uma taxa de acerto geral de 79,2%, composto por 13 variáveis que podem facilitar a identificação do perfil de clientes com maior probabilidade de cancelamento, indicando ainda, que apenas 8% da base apresentam mais de 80% de chance de serem cancelados. Estes resultados demonstram a possibilidade e importância da identificação de clientes propensos ao churn, assim como daqueles que a empresa deve atrair e reter para ser capaz de desenvolver práticas eficientes e lucrativas. / [en] The current organizational environment is marked by a high competitiveness, high turbulence and rapid and discontinuous changes in companies’ macro environment. Scenario requires focus on customers and strategies geared towards maintaining a fruitful relationship for both parties (customer and company), with long-term vision. This dynamics of this market is the main focus of this research, which focuses on customer retention as a competitive strategy to increase value for companies. The objective then is to develop a tool that assists in defining the profile of customers most likely to break the relationship (churn), allowing the company forward to this event, becoming more pro-active, and thus being more efficient in their business processes. In this regard was a comprehensive literature review on consumer behavior, relationship marketing, customer retention, market segmentation and churn in telecommunications. After the theoretical basis and guidance offered by works consulted, the practice was performed by a statistical tool based on data available from a telecommunications company, using binary logistic regression model for the propensity of cancellation. The result achieved an overall success rate of 79,2%, composed of 13 variables that may facilitate identification of the profile of customers most likely to cancellation, further indicating that only 8% of the database have more than 80% chance to be canceled. These results demonstrate the possibility and importance of the identification of customers likely to churn, as well as those that the company must attract and retain to be able to develop efficient and profitable practice.

The prospects for the next Generation - whether young people, regardless of their backgrounds, have equal chances of social success - pose a momentous problem for modern societies. Inequality of opportunity, often reflected by social immobility, is a threat to the egalitarian promise and the stability of your society. This work argues that social capital transmission plays an important role for the chances of social success in Western societies. For the example of Germany, it is reasoned that weak social capital environments deepen existing disadvantages. Even though all levels of education are easily accessible and affordable, Germany has one of the lowest levels of educational mobility among the industrialized countries of the world. Problems appear to be systematic, since the decision regarding entry into higher secondary education is made at early age and is left, in most cases, with the parents, who rely on their own educational trajectory. Outside of the school environment, differences in social capital inheritance explain educational immobility. With the use of the German Socio-Economic Panel survey from 1984 to 2014, various analyses about the relation between social capital and educational success are performed. Social capital, which is helpful for educational and social success, clearly depends on the educational family background. This indirect link has been disregarded in past contributions. Alternative forms of schooling, such as comprehensive and all-day education, as well as a delay of the decision regarding entry into higher education, could help improving unequal social capital inheritance.

A presente dissertação tem como objetivo propor uma sistemática para a construção de modelos de previsão de risco de crédito e também comparar o desempenho de três técnicas estatísticas multivariadas utilizadas para sua construção: análise discriminante, regressão logística e redes neurais. O método proposto (denominado Modelo PRC) é composto de seis etapas: (i) delimitação da população; (ii) seleção da amostra; (iii) análise preliminar; (iv) construção do modelo; (v) escolha do modelo e (vi) passos para implantação. O Modelo PRC foi aplicado em uma amostra de 17.005 clientes de uma rede de farmácias com crediário próprio. Os resultados encontrados demonstram uma superioridade das redes neurais em relação às outras duas técnicas, o que era esperado devido a sua abordagem nãolinear na combinação das variáveis. Considerando a venda anual aos clientes da base em estudo e utilizando o modelo neural desenvolvido, estima-se um acréscimo de 65% nos lucros. / This work presents a methodology for credit risk prediction, comparing the performance of three statistical techniques used in the prediction process: discriminant analysis, logistic regression and neural networks. The proposed method (entitled PRC Model) embraces six steps: (i) population definition, (ii) sampling, (iii) preliminary analysis, (iv) model development, (v) model selection and (vi) implementation steps. The PRC Model was applied to a sample of 17,005 customers from an organization, which manages his own credit system and controls a pool of drugstores. The results show the superiority of neural networks over the other two techniques. This was expected due to the non-linear approach of the neural network when dealing with the explanatory variables. Considering the neural network model and the annual sales due to customers included on this study, the use of the proposed methodology indicates a 65% potential profits.

abstract: Bank institutions employ several marketing strategies to maximize new customer acquisition as well as current customer retention. Telemarketing is one such approach taken where individual customers are contacted by bank representatives with offers. These telemarketing strategies can be improved in combination with data mining techniques that allow predictability of customer information and interests. In this thesis, bank telemarketing data from a Portuguese banking institution were analyzed to determine predictability of several client demographic and financial attributes and find most contributing factors in each. Data were preprocessed to ensure quality, and then data mining models were generated for the attributes with logistic regression, support vector machine (SVM) and random forest using Orange as the data mining tool. Results were analyzed using precision, recall and F1 score. / Dissertation/Thesis / Masters Thesis Computer Science 2016

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

Submitted by Viviane Lima da Cunha (viviane@biblioteca.ufpb.br) on 2017-07-06T13:03:15Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2397887 bytes, checksum: 02b09da7c8ccdfb1dbbf31dd43c59ee8 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-06T13:03:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2397887 bytes, checksum: 02b09da7c8ccdfb1dbbf31dd43c59ee8 (MD5) Previous issue date: 2017-02-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Heart diseases are responsible for more deaths in the first year of life than any other congenital problem in Brazil, affecting 8 to 10 children per 1000 live births. There are several types of heart diseases, some heal with time others require surgery. Evaluating the characteristics of the surgeries, it is possible to obtain the probability of the occurrence of postoperative complications and the estimation of the length of stay in the ICU (Intensive Care Unit) that varies according to the typology of this occurrence and the patient health condition. In this sense, the use of statistical models can help to optimize the care of patients in unfavorable clinical conditions. The aim of this study is to develop a tool based on statistical models to assist decision making about the chronological order of the surgeries to be performed. The data from this study came from the charts of the children destined to the execution of the surgery of congenital heart disease in the reference center that composes the Pediatric Cardiology Network PE-PB in the State of Paraíba. A logistic regression model was used to estimate the probability of occurrence of postoperative complications and survival analysis techniques to detect differences between the influence of determining factors on the length of ICU stay after the surgery. All data were analyzed in statistical software R, version 3.2.0. A total of 130 children were included, which 86.15% being below 10 years of age and weighing between 5 and 25 kg. Of the 72 children who presented post-surgical complications, 22.3% presented shunt-type cardiopathy, and 10% had Patent Ductus Arteriosus, followed by 9.2% with Tetralogy of Fallot. The risk factors identified by logistic regression as more associated with the outcome "developing post-surgical complications" were: high risk score (OR = 12.9; p-value = 0.02), presence of acyanotic obstructive heart disease (OR = 12.5, p-value = 0.006), the aortic clamping time during surgery greater than 20 minutes (OR = 3.3; p-value = 0.01), the time of extubation during the surgery (OR = 1.1, p-value = 0.07), presence of pulmonary arterial hypertension (OR = 6.7, p-value = 0.09) and age less than 6 months (OR = 3, 6; p-value = 0.05). In the survival analysis, it was possible to verify that there are statistically significant differences in length of ICU stay between children less than 6 months and older children; Also among children who presented high surgical risk and those who did not present; And among children where there is presence or absence of pulmonary arterial hypertension, in which the presence of some of these characteristics implies a greater probability of permanence for a certain time in the ICU. Also through the survival analysis, it was possible to observe that besides the factors identified through the logistic regression, the occurrence of postoperative infection in children also entails a longer hospitalization time after the surgery. Both techniques analyzed together, were able to build estimates for a certain hospital stay in cases of occurrence or not of postoperative complications, bringing support to hospital planning decisions, resulting in the optimization of the rotation of the available beds, in addition to the suggestion of chronological order of the queue of the next surgeries of congenital cardiopathy to be performed. / As cardiopatias são responsáveis por mais mortes no primeiro ano de vida do que qualquer outro problema congênito no Brasil, acometendo de 8 a 10 crianças a cada 1000 nascidos vivos. Existem diversos tipos de cardiopatia, algumas curam com o tempo, outras requerem intervenções cirúrgicas. Avaliando as características das cirurgias, é possível obter a probabilidade da ocorrência de complicações pós-cirúrgicas, e a estimativa do tempo de internamento em UTI que varia de acordo com a tipologia dessa ocorrência e com o perfil clínico do paciente. Neste sentido, a utilização de modelos estatísticos, pode auxiliar a otimização do cuidado a pacientes em condições clínicas desfavoráveis, sendo a proposta deste estudo, desenvolver uma ferramenta baseada em modelos estatísticos para auxiliar à tomada de decisões acerca da ordem cronológica das cirurgias a serem executadas. Os dados desse estudo provieram dos prontuários das crianças destinadas à execução da cirurgia de cardiopatia congênita no centro de referência que compõe a Rede de Cardiologia Pediátrica PE-PB no Estado da Paraíba. O modelo de regressão logística foi utilizado para estimar a probabilidade de ocorrência de complicações pós-cirúrgicas e as técnicas de análise de sobrevivência, para detectar diferenças entre a influência de fatores determinantes sobre os tempos de internamento em Unidades de Terapia Intensiva após a realização das cirurgias. Todos os dados foram analisados no software estatístico R, versão 3.2.0. Foram incluídas 130 crianças, sendo 86,15% com idade inferior a 10 anos de idade e peso se concentrando entre 5 e 25 quilos. Das 72 crianças que apresentaram complicações pós-cirúrgicas, 22,3% apresentaram a cardiopatia do tipo shunt, e no tocante ao diagnóstico, observou-se que 10% eram portadores de Persistência do Canal Arterial, seguido de 9,2% portadores de Tetralogia de Fallot. Os fatores de risco identificados pela regressão logística como mais associados com o desfecho “desenvolver complicações pós-cirúrgicas” foram: apresentar escore de risco alto (OR=12,9; p-valor=0,02), a presença de cardiopatia acianótica obstrutiva (OR=12,5; p-valor=0,006), o tempo de clampeamento aórtico durante a cirurgia ser superior a 20 minutos (OR=3,3; p-valor=0,01), o tempo de extubação durante a realização da cirurgia (OR=1,1; p-valor=0,07), a presença de hipertensão arterial pulmonar (OR=6,7; p-valor=0,09) e idade inferior a 6 meses (OR=3,6; p-valor=0,05). Na análise de sobrevivência, foi possível constatar que existem diferenças estatisticamente significativas sobre o tempo de internamento em UTI entre as crianças com menos de 6 meses de idade e as crianças com idade superior; também entre as crianças que apresentaram alto risco cirúrgico e as que não apresentaram; e entre as crianças onde há presença ou ausência de hipertensão arterial pulmonar, em que a presença de alguma(s) dessas características implica em maiores probabilidades de permanência por um determinado tempo em UTI. Ainda através da análise de sobrevivência, foi possível observar que além dos fatores identificados através da regressão logística, a ocorrência de infecção pós-operatória nas crianças também acarreta maior tempo de internamento após a cirurgia. Ambas as técnicas analisadas conjuntamente, foram capazes de construir estimativas para um determinado tempo de internamento hospitalar em casos de ocorrência ou não de complicações pós-cirúrgicas, trazendo apoio às decisões do planejamento hospitalar, resultando na otimização da rotatividade dos leitos disponíveis, além da sugestão de ordenação cronológica da fila de espera das próximas cirurgias de cardiopatia congênita a serem executadas.

Submitted by DJALMA ANTONIO ALMEIDA DOS SANTOS null (djalma.antonio@icloud.com) on 2017-08-14T23:07:19Z No. of bitstreams: 1 TEXTO DA DISSERTAÇÃO DE MESTRADO DEFENDIDA EM 21-06-17.pdf: 2105879 bytes, checksum: a3202d8a500c89e1a00bddde5f904b8f (MD5) / Approved for entry into archive by Monique Sasaki (sayumi_sasaki@hotmail.com) on 2017-08-22T17:07:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 santos_daa_me_guara.pdf: 2105879 bytes, checksum: a3202d8a500c89e1a00bddde5f904b8f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-22T17:07:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 santos_daa_me_guara.pdf: 2105879 bytes, checksum: a3202d8a500c89e1a00bddde5f904b8f (MD5) Previous issue date: 2017-06-21 / Este trabalho tem por objetivo avaliar a exposição da gestante aos poluentes do ar em sua somatória de 30, 60 e 90 dias anteriores ao parto, e analisar o efeito desses poluentes sobre o baixo peso ao nascer. Trata-se de estudo longitudinal, com dados todos os nascidos vivos de mulheres residentes no município de São José dos Campos no ano de 2013, excluindo os com peso menor de 500 gramas, os partos ocorridos até 36 semanas e 6/7 de gestação, os partos gemelares e trigemelares, bem como os fetos com mal-formação congênita. A variável dependente, peso ao nascer, foi categorizada como desfavorável ≤ 2500 g e favorável > 2500 g, e as independentes foram idade materna, estado civil, escolaridade, número de consultas e mês do início do pré-natal. Os poluentes do ar analisados foram SO2, PM10, CO, NO2 e O3 com dados acumulados de 30, 60 e 90 dias anteriores ao parto. A análise utilizada foi o modelo de regressão logística hierarquizada em três níveis: distal, intermediário e proximal. Foram 9336 nascidos vivos, sendo incluídos 8028 (86,0%) que atenderam aos critérios de inclusão. As variáveis significativas do nível distal foram idade materna e estado civil, do nível intermediário o número de consultas e no proximal a exposição materna ao O3 com 60 dias (OR= 1,10) e 90 dias (OR= 1,12) anteriores ao parto, sendo para o sexo feminino a associação ao O3 se deu no segundo quartil (OR = 1,61) e no quarto quartil (OR = 1,16) e para o sexo masculino com 90 dias no terceiro quartil (OR = 1,35). Este estudo permitiu identificar a associação apenas à exposição da gestante ao O3 para o acumulado de 60 e 90 dias anteriores ao parto com baixo peso ao nascer, sendo que para os outros poluentes não houve significância estatística. / The purpose of this study is to evaluate the exposure of pregnant women to air pollutants in their sum of 30, 60 and 90 days prior to birth, and to analyze the effect of these pollutants on low birth weight. This is a longitudinal study, with data on all live births of women living in the São José dos Campos City in 2013, excluding newborns under 22 complete weeks of gestation and those weighing less than 500 g, births under to 36 weeks and 6/7, twin and trigeminal gestations, and fetuses with congenital malformation. The dependent variable was birth weight and was categorized as unfavorable ≤ 2500 g and favorable> 2500 g, and the independent variables were maternal age, marital status, schooling, number of prenatal visits and month of prenatal initiation. The air pollutants analyzed were SO2, PM10, CO, NO2 and O3 with cumulative data of 30, 60 and 90 days prior to labor. The analysis used was the hierarchical logistic regression model at three levels: distal, intermediate and proximal. There were 9336 live births and 8028 (86.0%) that filed the inclusion criteria. The significant variables of the distal level were maternal age and marital status, at the intermediate level the number of prenatal visits. In the proximal level the maternal exposure to O3 with 60 days (OR = 1.10) and 90 days (OR = 1.12) prior to delivery, being to females sex the association of the O3 was in the second quartile (OR = 1.61) and in the fourth quartile (OR = 1.16) and for males sex with 90 days in the third quartile (OR = 1, 35). This study allowed the identification of the association only with the exposure of the pregnant woman to the O3 for the accumulated 60 and 90 days before delivery with low birth weight, and for the other pollutants there was no statistical significance.

Através dos dispositivos e técnicas desenvolvidas na área da Instrumentação Biomédica é possível oferecer um tratamento ou de forma geral soluções que permitam uma vivência mais plena em sociedade para pessoas que possuem algum tipo de deficiência ou doença. Com o aumento da capacidade computacional nos últimos anos foi possível desenvolver muitas técnicas e dispositivos apoiados em processamento digital de sinais e há um grande interesse pelo desenvolvimento de interfaces mais naturais, como sinais biológicos para o controle de próteses e dispositivos. Este trabalho tem por objetivo apresentar o desenvolvimento de um método de Inteligência Computacional baseado em Regressão Logística capaz de classificar 17 movimentos do segmento mão-braço realizados pelos voluntários do estudo através do processamento do sinal mioelétrico (SME) adquiridos dos sujeitos em questão. Adicionalmente é realizada uma avaliação da influência de alguns dos canais, características do sinal e movimentos executados na taxa de acerto global. Para a realização do sistema foi utilizado um aparato experimental capaz de adquirir os SME através de 12 canais utilizando eletrodos não invasivos e posteriormente digitalizá-los. Logo após efetua-se a extração das três características utilizadas no trabalho, que servem de entrada para o método de Regressão Logística. Para este estudo foram processados três bancos de dados que perfazem um total de 50 voluntários. A taxa média de acerto alcançada foi de 70,1%, considerando todas as variações de testes realizados enquanto a média para os melhores casos de cada variação de entrada realizada foi de 92,5%. / Through the devices and techniques developed in the field of Biomedical Instrumentation commonly is possible to offer treatment or solutions to provide a more pleasurable experience in society for people who have a disability or illness. With increasing computing capability in recent years, it has been possible to develop many techniques and devices supported by digital signal processing, and there is a great interest in the development of more natural interfaces, such as biological signals for the control of devices and prostheses. This work aims to present the development of a computational intelligence method based on Logistic Regression able to classify 17 movements of the hand-arm segment performed by the subjects of this study through the processing of the myoelectric signal (SME) acquired from the subject in question. Additionally, an assessment of the influence of some of the combination of the channels, signal characteristics and movements performed in the overall hit rate is additionally performed. To conduct the system has built an experimental apparatus able to acquire the SME through 12 channels using non-invasive electrodes and scan them. Thereafter there is a three features extraction from the signal which serves as input to the Logistic Regression method. For this study were processed three databases that compose 50 volunteers. The average hit rate achieved was 70.1%, considering all tests variations while the average for the best cases for each input variation performed was 92,5 %.

Data Ductus, a multination IT-consulting company, wants to develop an AI that monitors a logistic system and looks for errors. Once trained enough, this AI will suggest a correction and automatically right issues if they arise. This project presents how one works with machine learning problems and provides a deeper insight into how cross-validation and regularisation, among other techniques, are used to improve the performance of machine learning algorithms on the defined problem. Three techniques are tested and evaluated in our logistic system on three different machine learning algorithms, namely Naïve Bayes, Logistic Regression and Random Forest. The evaluation of the algorithms leads us to conclude that Random Forest, using cross-validated parameters, gives the best performance on our specific problems, with the other two falling behind in each tested category. It became clear to us that cross-validation is a simple, yet powerful tool for increasing the performance of machine learning algorithms. / Data Ductus, ett multinationellt IT-konsultföretag vill utveckla en AI som övervakar ett logistiksystem och uppmärksammar fel. När denna AI är tillräckligt upplärd ska den föreslå korrigering eller automatiskt korrigera problem som uppstår. Detta projekt presenterar hur man arbetar med maskininlärningsproblem och ger en djupare inblick i hur kors-validering och regularisering, bland andra tekniker, används för att förbättra prestandan av maskininlärningsalgoritmer på det definierade problemet. Dessa tekniker testas och utvärderas i vårt logistiksystem på tre olika maskininlärnings algoritmer, nämligen Naïve Bayes, Logistic Regression och Random Forest. Utvärderingen av algoritmerna leder oss till att slutsatsen är att Random Forest, som använder korsvaliderade parametrar, ger bästa prestanda på våra specifika problem, medan de andra två faller bakom i varje testad kategori. Det blev klart för oss att kors-validering är ett enkelt, men kraftfullt verktyg för att öka prestanda hos maskininlärningsalgoritmer.