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Made available in DSpace on 2016-04-27T16:57:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcelo Massahiti Yamauti.pdf: 2215151 bytes, checksum: c412cbeecb2abae05c4b982bf1270e02 (MD5) Previous issue date: 2013-05-14 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This research is inserted in the context of an Administration course and its purpose is to analyze how the Statistics textbooks for such courses organized the proposed activities referring to the study of the Simple Linear Regression theme, verifying if these contributed to the development of the Statistical Thinking. With the intent of reaching such purpose, six textbooks were analyzed, considering the proposed exercises in the referring chapter to the theme in hand. The theoretical foundation on which the analysis was based is the Didactical Anthropological Theory, proposed by Yves Chevallard in the sight of the praxeological organization. Besides this, the founding defined as Statistical Thinking proposed by many authors of the Statistical Didactical area was also used. Based on these theories, the analyses were held with the intent of answering the two problem questions. Which praxeological organizations (Statistics/Mathematics) the Statistics textbooks for Administration courses show the Simple Linear Regression content? Which characteristics of the Statistical Thinking are met in these identified organizations? Thus, a qualitative research was held with a documental focus. The results of the textbook analyses pointed out for the fact that the professor needs to be more reasonable in the choice of a proposed activity, if the purpose was the development of the student s Statistical Thinking / Esta pesquisa insere-se no contexto de um curso de Administração e teve por objetivo analisar como os livros-texto de Estatística para tais cursos organizaram as atividades propostas, referentes ao estudo do tema Regressão Linear Simples, verificando se estas contribuem para o desenvolvimento do Pensamento Estatístico. Com o intuito de atingir tal objetivo, foram analisados seis livros-texto, considerando os exercícios propostos no capítulo referente ao tema em questão. O quadro teórico que fundamentou as análises foi a Teoria Antropológica do Didático, proposta por Yves Chevallard com o olhar da organização praxeológica. Além deste, buscou-se também a fundamentação no que se define como Pensamento Estatístico, proposto por vários autores da área da Didática da Estatística. Apoiado nessas teorias, as análises foram realizadas com o intuito de responder as duas questões de pesquisa: Quais organizações praxeológicas (Estatística/Matemática) os livros-texto de Estatística para cursos de Administração apresentam em relação ao conteúdo Regressão Linear Simples? Quais características do Pensamento Estatístico são contempladas nessas organizações identificadas? Para isto, foi desenvolvida uma pesquisa qualitativa com enfoque documental. Os resultados das análises dos livrostexto apontaram para o fato de que o professor precisa ser mais criterioso na escolha de uma atividade proposta, se o objetivo a ser alcançado for o desenvolvimento do Pensamento Estatístico dos alunos

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 496246 bytes, checksum: 8cb1dcd5339bc6d6dd6f03c0370368bf (MD5) Previous issue date: 2012-02-15 / This study aimed to develop, evaluate and verify the influence of medium values imputation through six methods on the genotype recommendation imputing missing in medium genotype from methodologies of stability and adaptability in experiments incomplete sets of conilon coffee, so that it can determine whether it is appropriate or not the implementation of missing means imputation. The first method imputes a missing value through a mathematical model that is a function of the experimental medium value added the effect of genotype; the second method adds to this model the environmental effect. The third, fourth and fifth methods created impute a missing value through a simple linear regression, whose independent variables are the environmental effects, which are estimated using all available data in the experiment set (method 3), or just the means of the genotypes that were evaluated in all environments (method 4). The independent variable of the fifth method are the mean responses of the genotype most correlated with the one you want to estimate a missing value. The dependent variable of these regressions are the mean responses of the genotype that you want to estimate the missing value. The sixth method keeps the sum of squares of the genotype x environment interaction. In order to evaluate and verify the influence of imputation methods proposed, it was obtained a data set provided by INCAPER (Capixaba Institute of Research, Technical Assistance and Rural Extension). It was from an experiment tin which 38 complete set genotypes (clones) of conilon coffee were evaluated in18 environments according to your productivity (bags/hectare). This experiment was submitted to Lin & Binns (1998) and Eberhart-Russell (1966) stability and adaptability analyses, generating, then, reference recommendations. After that, some means were removed randomly simulating experiments with 1%, 5% and 10% of missing means. Then, new mean values were generated through the imputation methods developed. The evaluation of these methodologies and verification of the influence of imputation on the recommendation of the genotypes was performed by calculating the mean squared error, the Spearman correlation between the Lin & Binns recommendation before and after imputation, and the percentage of changes on the recommendation of the genotypes in relation to the reference Eberhart-Russel recommendation. According to the results obtained in this study, the performance of the imputation of means by the developed methodologies with better performance (2, 3, 4 and 6) in incomplete experiment sets is advisable, since the changes in the recommendations of the genotypes was small compared with the number of missing means in the evaluated experiments. / Este estudo teve por objetivo desenvolver, avaliar e verificar a influência de seis métodos de imputação de médias faltantes na recomendação de genótipos proveniente de metodologias de estabilidade e adaptabilidade em experimentos conjuntos incompletos de café conilon, de modo que seja possível constatar se é conveniente ou não a realização da imputação das médias faltantes. O primeiro método imputa uma média faltante por meio de um modelo que é função da média geral acrescida do efeito do genótipo; já o segundo, adiciona a esse modelo o efeito de ambiente. O terceiro, quarto e quinto métodos elaborados imputam uma média faltante por meio de uma regressão linear simples, cujas variáveis independentes são os índices ambientais, que são estimados utilizando todos os dados disponíveis no experimento conjunto (método 3), ou apenas as médias dos genótipos que foram avaliados em todos os ambientes (método 4). A variável independente do quinto método são as respostas médias do genótipo de maior correlação com aquele que se deseja estimar um valor faltante. A variável dependente destas regressões são as respostas médias do genótipo que se deseja estimar o valor faltante. O sexto método mantém a soma de quadrados da interação genótipo x ambiente. Para que a avaliação e verificação da influência dos métodos de imputação propostos fossem possíveis, foi obtido um conjunto de dados cedido pela INCAPER (Instituto Capixaba de Pesquisa, Assistência Técnica e Extensão Rural) oriundo de um experimento conjunto completo em que 38 genótipos (clones) de café conilon foram avaliados em 18 ambientes segundo suas produtividades (sacas/hectare). Este experimento foi submetido às análises de estabilidade e adaptabilidade de Lin & Binns (1998) e Eberhart-Russel (1966), gerando, dessa forma, recomendações padrão. Feito isto, médias foram retiradas aleatoriamente simulando experimentos com 1%, 5% e 10% de médias faltantes. Daí, por meio dos métodos de imputação elaborados, novos valores de médias foram gerados. A avaliação dessas metodologias e a verificação da influência da imputação na recomendação dos genótipos foram realizadas por meio do cálculo do Erro Quadrático Médio, da Correlação de Spearman entre a recomendação de Lin & Binns antes e após a imputação das médias, e da porcentagem de mudanças na recomendação dos genótipos em relação à recomendação padrão de Eberhart-Russel. Conforme os resultados obtidos neste estudo, a realização da imputação das médias mediante as metodologias desenvolvidas com melhor desempenho (2, 3, 4 e 6) em experimentos conjuntos incompletos é aconselhável, uma vez que a alteração nas recomendações dos genótipos avaliados foi pequena se comparado com o número de médias faltantes nos ensaios avaliados.

Resumo: Neste trabalho, otimiza-se o funcionamento de uma fábrica desidratadora de forragens localizada na Espanha. Esta possui processos seqüenciados, secagem, produção de fardos de feno e produção de grãos, que para serem realizados consomem quantidades distintas de energia. Estabelecem-se então, os períodos de produção para cada processo, juntamente com a quantidade em toneladas a serem produzidas, sabendo que na Espanha a energia elétrica possui vinte e quatro preços, um para cada hora do dia. É proposto um modelo para a função objetivo, utilizando dados históricos de produção (Ton), consumo (kWh) e tempo (h), que retratará o funcionamento da empresa. Este modelo é obtido por meio de regressão linear múltipla e é implementado utilizando o software Lingo. Os resultados dessa implementação fornecerão as horas totais diárias que cada processo deverá ser realizado, juntamente com a quantidade de toneladas de pacotes de feno e grãos, e o custo diário da energia elétrica para realizar a produção. / Abstract: In this work, optimize of the functioning of a plant that dehydrates fodder plants located in Spain. This possess sequenced processes, drying, production of hay packs and production of grains, which to be carried through consumes distinct amounts of energy. Then, the periods of production for each process are established, together with the amount in tons to be produced, knowing that in Spain the electric energy possess twenty and four prices, one for each hour of the day. It is considered a model for the objective function, by using given historical data of production (Ton), consumption (kWh) and time (h), that the functioning of the company will portray. This model is gotten by means of multiple linear regression and is implemented using software Lingo. The results of this implementation will supply the daily total hours that each process will have to be carried through, with the amount of tons of packages of hay and grains , and the daily cost of the electric energy to carry through the production. / Orientador: Francisco Villarreal Alvarado / Coorientador: Antonio Padilha Feltrin / Banca: Evaristo Bianchini Sobrinho / Banca: José Carlos de Melo Vieira Júnior / Mestre

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:35Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2007-03-22Bitstream added on 2014-06-13T18:08:34Z : No. of bitstreams: 1 silva_mv_me_ilha.pdf: 743779 bytes, checksum: 5aad49dd95d63ada483f753bee811fd7 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Neste trabalho, otimiza-se o funcionamento de uma fábrica desidratadora de forragens localizada na Espanha. Esta possui processos seqüenciados, secagem, produção de fardos de feno e produção de grãos, que para serem realizados consomem quantidades distintas de energia. Estabelecem-se então, os períodos de produção para cada processo, juntamente com a quantidade em toneladas a serem produzidas, sabendo que na Espanha a energia elétrica possui vinte e quatro preços, um para cada hora do dia. É proposto um modelo para a função objetivo, utilizando dados históricos de produção (Ton), consumo (kWh) e tempo (h), que retratará o funcionamento da empresa. Este modelo é obtido por meio de regressão linear múltipla e é implementado utilizando o software Lingo. Os resultados dessa implementação fornecerão as horas totais diárias que cada processo deverá ser realizado, juntamente com a quantidade de toneladas de pacotes de feno e grãos, e o custo diário da energia elétrica para realizar a produção. / In this work, optimize of the functioning of a plant that dehydrates fodder plants located in Spain. This possess sequenced processes, drying, production of hay packs and production of grains, which to be carried through consumes distinct amounts of energy. Then, the periods of production for each process are established, together with the amount in tons to be produced, knowing that in Spain the electric energy possess twenty and four prices, one for each hour of the day. It is considered a model for the objective function, by using given historical data of production (Ton), consumption (kWh) and time (h), that the functioning of the company will portray. This model is gotten by means of multiple linear regression and is implemented using software Lingo. The results of this implementation will supply the daily total hours that each process will have to be carried through, with the amount of tons of packages of hay and grains , and the daily cost of the electric energy to carry through the production.

Pacific Feeder Services (PFS) es un agente general de venta de espacios aéreos de distintas aerolíneas; por ejemplo, Korean Air, Aeroméxico, Alitalia, Aerolíneas Argentinas y Gol. Estas aerolíneas no cuentan con infraestructura propia en el Perú, de modo que PFS actúa como representante de estas aerolíneas ante sus clientes. En el presente trabajo de investigación se utilizará la metodología iterativa de la ciencia de datos para abordar el problema relacionado a la demanda, puesto que esta es incierta en algunos meses del año. Para ello, se plantea la siguiente hipótesis: ¿Será una regresión lineal simple el modelo adecuado para realizar el pronóstico de los volúmenes de la demanda que tendrá PFS en los próximos meses? El objetivo por alcanzar será proyectar la demanda mediante una regresión lineal simple, para lo cual se está tomando como base los datos de los kilos exportados por PFS en el año 2019. Asimismo, el presente trabajo de investigación académico presenta una arquitectura de datos funcional y una arquitectura de datos tecnológica que da soporte al modelo de regresión lineal simple. La primera explica cuáles son los insumos, almacenamiento y consumo que se requieren para implementar el mencionado modelo, mientras que la segunda expone las herramientas del modelo. Finalmente, el trabajo acaba con las conclusiones y recomendaciones asociadas a la correcta implementación del modelo de regresión lineal simple en el caso específico de PFS. / Pacific Feeder Services (PFS) is a general sales service agent (GSSA) whose main duty is to commercialize air freight capacity of different airlines; for example, Korean Air, Aeroméxico, Alitalia, Aerolineas Argentinas and Gol. These airlines do not have their own infrastructure in the country, so PFS acts as a representative of these airlines to their customers. In this research paper, the iterative methodology of data science will be used to address the problem related to demand, inasmuch as this is uncertain in some months of the year. To do this, the following hypothesis is proposed: Will a simple linear regression be the appropriate model to forecast the volumes of demand that PFS will have in the coming months? The objective to be achieved will be to project the demand through a simple linear regression, for which the data of the kilos exported by PFS in 2019 is being taken as a basis. Likewise, this academic research paper presents a functional data architecture and a technological data architecture that supports the simple linear regression model. The first explains what the inputs, storage and consumption required to implement the mentioned model are, while the second exposes the tools of the model. Finally, the research paper ends with the conclusions and recommendations associated with the correct implementation of the simple linear regression model in the specific case of PFS. / Trabajo de investigación

El presente trabajo de investigación tiene como finalidad analizar el incremento de suscriptores de Netflix con respecto a la competencia desde el 2010 hasta lo que va del año 2020. Hemos determinado que el enfoque será predictivo para que la organización a cargo pueda hacer uso del modelo supervisado de la manera que más le favorezca y estos puedan tomar las mejores decisiones estratégicas. Para ello, se ha generado una base de datos recopilada de diversas fuentes públicas confiables para obtener las variables: “cantidad de suscriptores”, “costo de contenido original”, “covid-19” … y posterior a ello, con toda la data adquirida se procederá a realizar cada etapa de la metodología de la ciencia de datos descrita en el curso durante el programa de ciencia de datos. Para aclarar el panorama hemos optado por el uso de la técnica de correlación de Pearson, lo cual nos permitió determinar las variables que tenían mejor correlación entre ellas, esto advierte que la variable más adecuada para determinar futuros pronósticos y analizar el incremento de suscriptores es la del costo de contenido original. Finalmente, para mostrar los resultados de la investigación se ha decidido utilizar como herramienta de visualización Power BI para exponer el presente estudio y responder a los objetivos planteados. / The purpose of this research work is to analyze the increase in Netflix subscribers with respect to the competition from 2010 to so far in 2020. We have determined that the approach will be predictive so that the organization in charge can make use of the supervised model in the way that best suits them and they can make the best strategic decisions. For this, a database compiled from various reliable public sources has been generated to obtain the variables: "number of subscribers", "cost of original content", "covid-19" ... and after that, with all the data acquired Each stage of the data science methodology described in the course will be carried out during the data science program. To clarify the panorama we have opted for the use of the Pearson correlation technique, which allowed us to determine the variables that had the best correlation between them, this warns that the most appropriate variable to determine future forecasts and analyze the increase in subscribers is the of the cost of original content. Finally, to show the results of the research, it has been decided to use Power BI as a visualization tool to present the present study and respond to the objectives set. / Trabajo de investigación

The load forecasting has become an important role in the operation of power system, and several models by using different techniques have been applied to solve these problems. In the literature, the linear regression models are considered as a traditional approach to predict power consumption, and more recently, the artificial neural network (ANN) models have received more attention for a great number of successful and practical applications. This report introduces both linear regression and ANN models to predict the power consumption for Fortum in Ekerö. The characteristics of power consumption of different kinds of consumers are analyzed, together with the effects of weather parameters to power consumption. Further, based on the gained information, the numerical models of load forecasting are built and tested by the historical data. The predictions of power consumption are focus on three cases separately: total power consumption in one year, daily peak power consumption during winter and hourly power consumption. The processes of development of the models will be described, such as the choice of the variables, the transformations of the variables, the structure of the models and the training cases of ANN model. In addition, two linear regression models will be built according to the number of input variables. They are simple linear regression with one input variable and multiple linear regression with several input variables. Comparison between the linear regression and ANN models will be carried out. In the end, it finds out that the linear regression obtains better results for all the cases in Ekerö. Especially, the simple linear regression outperforms in prediction of total power consumption in one year, and the multiple linear regression is better in prediction of daily peak load during the winter.