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Designing a custom-made minimal CRM web application for performance and varying screen sizes

Lundgren, Tobias January 2016 (has links)
In a world where the using of applications to simplify task has been more popular in both business and private. The need of an custom-made solution will be very interesting. But it is not enough in many cases, for satisfies its purpose. Sometimes the application also has to achieve good performance and work on multiple devices in a proper way. This thesis investigate what parameters that can used to analyze performance by mea- sure the page load time and what methods that can be used to achieve good performance. This thesis also investigates how we can get our application to adapts varying screen sizes on different devices.
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Évaluation pharmacoéconomique d'un traitement préventif des infections respiratoires aiguës chez les patients atteints de maladie pulmonaire obstructive chronique

Ducruet, Thierry January 2004 (has links)
Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.
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Mensuração e análise da evolução da produtividade total dos fatores agregada no Brasil : aplicação da abordagem de bootstrap ao índice de Malmquist

Figueiredo, Aline Trindade January 2007 (has links)
Este trabalho pretende contribuir para a ampliação do debate em torno da trajetória dos ganhos de produtividade no Brasil, examinando o desempenho da produtividade total dos fatores (PTF) agregada no período 1987/2002, nas unidades da federação, através da estimação de intervalos de confiança para o índice de Malmquist e suas componentes variação de eficiência e taxa de progresso tecnológico. Para tanto, aplica-se a metodologia de bootstrap, conforme Simar e Wilson (1999a) aos índices obtidos pela técnica DEAMalmquist, de modo que se os intervalos de confiança – com probabilidade de 90% e 95% - contenham a unidade, o índice em questão não é significativamente diferente de 1 e, portanto, não é possível concluir que existam mudanças na PTF, na eficiência ou na tecnologia. Com a aplicação do bootstrap, a conclusão mais evidente é que se deve ter cautela na análise e comparação entre unidades produtivas através do mero exame dos índices de Malmquist calculados. Em alguns casos, a técnica corrobora os resultados encontrados através do índice, mas em outros se conclui que não se pode afirmar que as variações sejam, de fato, estatisticamente significantes. / This tesis estimates the confidence intervals for output oriented Malmquist indices of productivity and their decompositions – changes in efficiency and changes in technology – in the period 1987/2002 taking into consideration Brazilian States. For this study, a bootstrap algorithm described in Simar and Wilson (1999a) was used, this procedure is a consistent estimation for obtaining confidence intervals for Malmquist indices. So the purpose is to contribute for further debates on total factor productivity performance in Brazil, providing results for both 90% and 95% confidence intervals. They allow assessment of the null hypothesis of no total factor productivity change which indicates that the corresponding measures are not statistically different from unity. The interpretation is straightforward. In the confidence interval case, if it contains the unity, then the corresponding measure is not significantly different from one at the significance level, i.e., it is not possible to conclude that changes occurred in productivity. In contrast, when the interval excludes the unity, one can conclude with confidence that the corresponding measure is significantly different from unity. With the application of bootstrap methodology, it is possible to conclude the necessity of being cautious while analyzing and comparing productive units through the mere exam of the calculated Malmquist indices. In some cases the technique corroborates the results found through the indices, whereas in others it may be concluded that it is not possible to state that variations are, in fact, statistically significant.
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Análise empírica da formação de expectativas de inflação no Brasil : uma aplicação de redes neurais artificiais a dados em painel

Palma, Andreza Aparecida January 2007 (has links)
O objetivo principal deste trabalho é estudar empiricamente o processo de formação de expectativas inflacionárias no Brasil, no período recente (pós metas de inflação), através de um modelo conexionista, que aproxima a forma como os agentes fazem previsões. A coordenação das expectativas do mercado em relação à inflação futura é um aspecto crucial do regime de metas de inflação. Dessa forma, entender os fatores que afetam tais expectativas é de grande relevância para o direcionamento adequado da política monetária. Os dados para expectativas de inflação utilizados são provenientes da pesquisa FOCUS do Banco Central do Brasil, e constituem um painel de dados não balanceado. Os resultados obtidos nos permitem afirmar que a maior influência sobre as expectativas inflacionárias no período como um todo foi da volatilidade cambial, seguida pela variação no preço das commodities, pela defasagem de ordem um das expectativas, pela variação cambial e pela meta. Em menor magnitude, afetam as expectativas o resultado primário do governo, a defasagem de ordem dois e a taxa Selic. O comportamento desse efeito ao longo do tempo foi verificado através da análise de sensibilidade do produto da rede em resposta a cada uma das variáveis. No período de crise de confiança, há um expressivo descolamento das expectativas em relação à meta, com um aumento do efeito das demais variáveis. Resultado inverso ocorre no período pós-crise: o efeito da meta de inflação aumenta e das demais variáveis tende a se reduzir, ainda que em alguns casos tais efeitos sejam expressivos (como da defasagem de ordem um e da volatilidade cambial). Isso nos leva a concluir que o Banco Central vem consolidando sua credibilidade ao longo do tempo, mas que há ainda espaço para melhorias. / This work aims to empirically study the formation process of inflationary expectations in Brazil, in the recent period (after the introduction of the inflation targeting policy) by a connexionist model that approaches the way agents forecast. The coordination of market expectations in relation to the future inflation is a crucial aspect of the inflation targeting. This way, understanding the factors that affect such expectations has great relevance for the adequate aiming of the monetary policies. The data for inflation expectations used in this work are from the FOCUS research of the Brazilian Central Bank, and it constitutes a unbalanced data panel. The results obtained allow us to affirm that the biggest influence on the inflationary expectations in the period as a whole was from exchange rate volatility, followed by the commodities prices variation, by the first order lag of the expectations, by the exchange rate variation and by the target. In lesser magnitude, the primary result of the government, the second order lag and the Selic tax affect the expectations. The behavior of this effect throughout the time was verified through the analysis of sensitivity of the product of the network in reply to each one of the inputs. In the period of reliable crisis, there is an expressive shift of the expectations in relation to the target, with an increase of the effect of the other variables. Inverse result occurs in the after-crisis period: the effect of the inflation target increases and of the other variables tend to be reduced, despite in some cases such effect are expressive (as the first order lag and exchange rate volatility). Thus we may conclude that the Brazilian Central Bank has been consolidating its credibility throughout the time, but there is still an open space for improvements.
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Testes escore para transformação de dados em regressões lineares

SILVA, Ana Hermínia Andrade e 02 1900 (has links)
Submitted by Etelvina Domingos (etelvina.domingos@ufpe.br) on 2015-03-11T19:57:26Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO FINAL - ANA HERMÍNIA ANDRADE E SILVA.pdf: 1054336 bytes, checksum: dfad5f2edf1897887b395ecc13dd7196 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-11T19:57:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO FINAL - ANA HERMÍNIA ANDRADE E SILVA.pdf: 1054336 bytes, checksum: dfad5f2edf1897887b395ecc13dd7196 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-02 / CAPES / O modelo de regressão linear é uma técnica largamente utilizada em várias áreas do conhecimento, porém, nem sempre podemos aplicá-la devido a violações de seus pressupostos. Uma alternativa é transformar as variáveis do modelo para minimizar desvios de suposições relevantes. O objetivo dessa dissertação é desenvolver testes escore para testar o parâmetro da transformação de Manly nas variáveis dependente e resposta no modelo de regressão linear. Uma vantagem da transformação de Manly sobre a de Box-Cox é que ela não requer que as variáveis sejam positivas. Os desempenhos dos testes escore, denominados Ts e T0 s , e de suas versões bootstrap, foram avaliados utilizando simulações de Monte Carlo. Além disso, foram utilizadas duas bases de dados reais para aplicar a teoria desenvolvida.
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Refinamento de inferências na distribuição Birnbaum-Saunders generalizada com núcleos normal e t de Student sob censura tipo II

BARRETO, Larissa Santana 31 January 2013 (has links)
Submitted by Danielle Karla Martins Silva (danielle.martins@ufpe.br) on 2015-03-13T12:46:16Z No. of bitstreams: 2 tese_larissa_final.pdf: 2339402 bytes, checksum: e15b164d91df893043954285fcb9f7e0 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T12:46:16Z (GMT). No. of bitstreams: 2 tese_larissa_final.pdf: 2339402 bytes, checksum: e15b164d91df893043954285fcb9f7e0 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013 / CAPES / Frequentemente temos interesse em realizar inferências, em um determinado modelo, envolvendo apenas alguns dos seus parâmetros. Tais inferências podem ser feitas através da função de verossimilhança perfilada. Contudo, alguns problemas podem surgir quando tratamos a função de verossimilhança perfilada como uma verossimilhança genuína. Com o objetivo de solucionar estes problemas, vários pesquisadores, dentre eles Barndorff-Nielsen (1983, 1994) e Cox & Reid (1987, 1992), propuseram modificações à função de verossimilhança perfilada. O principal objetivo deste trabalho é utilizar a verossimilhança perfilada e seus ajustes propostos por Barndorff-Nielsen (1983,1994) e Cox & Reid (1987,1992) no aperfeiçoamento de inferências para a distribuição Birnbaum-Saunders generalizada com núcleos normal e t de Student, na presença, ou não, de censura tipo II. Mais precisamente obtemos os estimadores de máxima verossimilhança relacionados às funções de verossimilhança perfilada e perfiladas ajustadas; calculamos os intervalos de confiança do tipo assintótico, bootstrap percentil, bootstrap BCa e bootstrap-t e também apresentamos os testes da razão de verossimilhanças ajustados, o teste bootstrap paramétrico e o teste gradiente. Através de simulações de Monte Carlo avaliamos os desempenhos dos testes e dos estimadores pontuais e intervalares propostos. Os resultados evidenciam que tanto os testes quanto os estimadores baseados nas versões modificadas da verossimilhança perfilada possuem desempenho superior em pequenas amostras quando comparados com suas contrapartidas não modificadas. Adicionalmente, apresentamos alguns exemplos práticos para ilustrar tudo o que foi desenvolvido.
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Métodos estatísticos aplicados ao cálculo da ampacidade e risco térmico de linhas aéreas de transmissão / Statistical methods applied to ampacity and thermal risk calculation of overhead transmission lines

Furtado, Ronan Gustavo Carvalho 26 August 2008 (has links)
Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-12-15T12:35:07Z No. of bitstreams: 1 ronangustavocarvalhofurtado.pdf: 760301 bytes, checksum: f9f83abdb05d4d97f82d66ecb230e86f (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-12-15T14:16:20Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ronangustavocarvalhofurtado.pdf: 760301 bytes, checksum: f9f83abdb05d4d97f82d66ecb230e86f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-15T14:16:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ronangustavocarvalhofurtado.pdf: 760301 bytes, checksum: f9f83abdb05d4d97f82d66ecb230e86f (MD5) Previous issue date: 2008-08-26 / Este trabalho apresenta uma nova proposta para o cálculo da ampacidade estatística e riscos térmicos associados utilizando métodos de simulação computacionais. A metodologia utiliza os Métodos de Bootstrap e Monte Carlo para calcular e inferir informações acerca da ampacidade estatística advinda de variáveis meteorológicas usadas freqüentemente na elaboração de projetos e operação de linhas aéreas de transmissão. O objetivo da utilização de métodos estatísticos de força bruta é evitar a utilização de fórmulas analíticas complexas, difíceis ou mesmo impossíveis na obtenção de solução de ampacidades. Os Métodos Bootstrap e Monte Carlo usam as variáveis meteorológicas “intensidade de vento”, “direção de vento”, “radiação solar” e “temperatura ambiente” para calcular indiretamennte a ampacidade e gerar um número grande de amostras suficiente para a construção de intervalos de confiança em torno do valor de risco térmico. Enquanto o Método Bootstrap utiliza os valores originais das variáveis meteorológicas para a criação de amostras da ampacidade, o método de Monte Carlo cria amostras artificiais a partir da amostra original aplicando ruídos numéricos com distribuição uniforme em torno dos valores sorteados. / This work presents a new proposition for calculation of statistical ampacity and thermal risks associated to ampacity values by using simulation methods that employ intensive computation. The proposed approach uses Bootstrap and Monte Carlo simulation methods in order to calculate and infer information of statistical ampacity drawn from meteorological variables ordinarily used on projects and operation of overhead transmission lines. The objective of using heavy computational statistical methods is to encompass the hard task of deal with analytical approaches of complex, difficult, or even impossible statistical equations. The Bootstrap and Monte Carlo methods apply the relationship among the meteorological variables “wind intensity”, “wind direction”, “solar radiation” and “temperature” in order to calculate indirectly the ampacity and generate a great number of samples that are sufficient to build confidence intervals around the thermal risks. While Bootstrap method uses the original values of the meteorological variables to build the ampacity samples, the Monte Carlo method builds artificial samples derived from the original sample by applying numerical noises with statistical uniform distribution.
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Testes de hipóteses em regressão beta baseados em verossimilhança perfilada ajustada e em bootstrap

Pinto Ferreira de Queiroz, Marcela 31 January 2011 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T18:03:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo621_1.pdf: 1193733 bytes, checksum: f9db08512a74fca408769399a3a8e887 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A presente dissertação trata da realização de inferências por teste de hipóteses no modelo de regressão beta, que é empregado na modelagem de dados que assumem continuamente valores no intervalo (0; 1) (Ferrari & Cribari-Neto, 2004; Simas, Barreto-Souza & Rocha, 2010). O foco do estudo reside na realização de inferências em pequenas amostras. São considerados os testes da razão de verossimilhanças, escore e Wald usuais, além de dois testes da razão de verossimilhanças corrigidos propostos por Ferrari & Pinheiro (2011) e versões bootstrap dos testes da razão de verossimilhanças, escore e Wald. Os desempenhos dos testes em amostras finitas são avaliados numericamente através de simulações de Monte Carlo. Tais simulações contemplam modelos de regressão beta com dispersão variável e consideram testes sobre os parâmetros que indexam o submodelo da média e também testes sobre os parâmetros que se encontram no submodelo da dispersão
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Modeling synthetic aperture radar image data

Matthew Pianto, Donald 31 January 2008 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T18:29:09Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4274_1.pdf: 5027595 bytes, checksum: 37a31f281a0f888465edbdc60cb2db39 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nessa tese estudamos a estimação por máxima verossimilhança (MV) do parâmetro de aspereza da distribuição G 0 A de imagens com speckle (Frery et al., 1997). Descobrimos que, satisfeita uma certa condição dos momentos amostrais, a função de verossimilhança é monótona e as estimativas MV são infinitas, implicando uma região plana. Implementamos quatro estimadores de correção de viés em uma tentativa de obter estimativas MV finitas. Três dos estimadores são obtidos da literatura sobre verossimilhança monótona (Firth, 1993; Jeffreys, 1946) e um, baseado em reamostragem, é proposto pelo autor. Fazemos experimentos numéricos de Monte Carlo para comparar os quatro estimadores e encontramos que não existe um favorito claro, a menos quando um parâmetro (dado a priori da estimação) toma um valor específico. Também aplicamos os estimadores a dados reais de radar de abertura sintética. O resultado desta análise mostra que os estimadores precisam ser comparados com base em suas habilidades de classificar regiões corretamente como ásperas, planas, ou intermediárias e não pelos seus vieses e erros quadráticos médios
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A Comparison of Some Confidence Intervals for Estimating the Kurtosis Parameter

Jerome, Guensley 15 June 2017 (has links)
Several methods have been proposed to estimate the kurtosis of a distribution. The three common estimators are: g2, G2 and b2. This thesis addressed the performance of these estimators by comparing them under the same simulation environments and conditions. The performance of these estimators are compared through confidence intervals by determining the average width and probabilities of capturing the kurtosis parameter of a distribution. We considered and compared classical and non-parametric methods in constructing these intervals. Classical method assumes normality to construct the confidence intervals while the non-parametric methods rely on bootstrap techniques. The bootstrap techniques used are: Bias-Corrected Standard Bootstrap, Efron’s Percentile Bootstrap, Hall’s Percentile Bootstrap and Bias-Corrected Percentile Bootstrap. We have found significant differences in the performance of classical and bootstrap estimators. We observed that the parametric method works well in terms of coverage probability when data come from a normal distribution, while the bootstrap intervals struggled in constantly reaching a 95% confidence level. When sample data are from a distribution with negative kurtosis, both parametric and bootstrap confidence intervals performed well, although we noticed that bootstrap methods tend to have smaller intervals. When it comes to positive kurtosis, bootstrap methods perform slightly better than classical methods in coverage probability. Among the three kurtosis estimators, G2 performed better. Among bootstrap techniques, Efron’s Percentile intervals had the best coverage.

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