Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2015. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-03-18T19:01:43Z No. of bitstreams: 1 2015_TomazBackCarrijo.pdf: 715083 bytes, checksum: ead16a8f8890378a60bd9261544e56da (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-03-21T22:09:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_TomazBackCarrijo.pdf: 715083 bytes, checksum: ead16a8f8890378a60bd9261544e56da (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-21T22:09:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_TomazBackCarrijo.pdf: 715083 bytes, checksum: ead16a8f8890378a60bd9261544e56da (MD5) / Devido a sua simplicidade, o índice I de Moran é a estatística mais famosa e largamente utilizada quando se deseja mensurar a autocorrelação em dados georreferenciados. A primeira parte do trabalho revisou o estado da arte desse índice, objetivando entender sua evolução e características intrínsecas. Logo em seguida, demonstrou-se que essa estatística apresenta limitações quando a quantidade de dados no sistema é pequena. Além disso, propôs uma modificação do índice I de Moran, introduzindo no coeficiente de correlação de Pearson o conceito de modelagem espacial autorregressiva de primeira ordem. Os resultados dessa proposta se mostraram bastante coerentes, principalmente quando o sistema possui poucos dados. / The Moran's I is the most famous and widely used spatial statistic when we want to measure spatial autocorrelation in geo-referenced data. The first part of this work reviewed the state of the art of Moran's I, in order to understand its evolution and intrinsic characteristics. Next, we showed that this statistic has limitations when the sample size of the system is small. In addition, we present a proposal of modification on Moran's I, introducing on the Pearson correlation coefficient the concept of the first order autoregressive spatial modelling. The results of this proposal were very consistent, especially when the system has few data.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-06-13T13:50:41Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação - Davi Delgado Clerot - UFPE.pdf: 1275511 bytes, checksum: 8413259c0fde19c85569221d062625a8 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-13T13:50:41Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação - Davi Delgado Clerot - UFPE.pdf: 1275511 bytes, checksum: 8413259c0fde19c85569221d062625a8 (MD5) Previous issue date: 2014-04-28 / No âmbito da biometria comportamental, o reconhecimento automático de assinaturas manuscritas off-line se destaca pela boa aceitação em diversos segmentos, tais como Bancos, Cartórios e Imobiliárias. Dentre os fatores que estimulam sua utilização estão a facilidade na aquisição, pois não depende de equipamentos específicos, e seu valor legal ao ser realizada de próprio punho. No intuito de investigar métodos alternativos para realizar sua verificação automática, esta dissertação testa uma abordagem baseada no Coeficiente de Correlação de Pearson. O experimento foi realizado em seis etapas; da primeira à terceira, são utilizadas variações na extração de características, sem o auxílio de um classificador baseado em aprendizado automático. No quarto experimento, foi utilizada uma rede neural artificial como classificador, para efeito de comparação com os resultados anteriores. No quinto experimento, um peso associado ao limiar de resposta utilizado nos experimentos anteriores foi adicionado objetivando minimizar efeitos dos falsos positivos obtidos. No sexto e último experimento, para efeito de comparação com trabalhos relacionados, foi utilizada a base de dados disponibilizada no ICDAR (Conferência Internacional em Reconhecimento e Análise de Documentos) 2011. A configuração empregada nesta etapa, a qual utilizou a base do ICDAR, foi a do melhor experimento realizado dentre os anteriores. Os métodos propostos apresentaram resultados promissores em comparação com os resultados apresentados na literatura. / In the field of behavioral biometrics, automatic off-line handwritten signature recognition stands out for its widespread acceptance in different market segments, such as Banks, Civil Registry Offices and Real State Agencies. Among the reasons why its use is widely stimulated are its ease of acquisition, once it does not depend on specific equipment, and its legal value when it is done by the author’s own handwriting. With the purpose of searching for alternative methods to proceed to its automatic verification, this essay tests out an approach based on Pearson Correlation Coefficient. The experiment was carried out through six steps; from the first to the third ones, there were used variations for feature extraction, without the assistance of a learning classifier. In the fourth experiment, there was used an artificial neural network as a classifier, in order to compare its results with those obtained in the previous tests. In the fifth experiment, a weight associated to the threshold results obtained in the previous experiments was added, so as to minimize the false positive rate. In the sixth and last experiment, for comparison with related essays, there was used the ICDAR (International Conference on Document Analysis and Recognition) 2011 database. The configuration utilized in this last step was the one obtained in the best test among the previous ones. The proposed methods presented promising results compared to others reported in the literature.

Submitted by Maike Costa (maiksebas@gmail.com) on 2017-06-21T14:26:33Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3690977 bytes, checksum: 752560aa5c7d78968c32cb55f0778788 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-21T14:26:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3690977 bytes, checksum: 752560aa5c7d78968c32cb55f0778788 (MD5) Previous issue date: 2016-02-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Total hardness and Total alkalinity are important physico-chemical parameters for the evaluation of water quality and are determined by volumetric analytical methods. These methods have difficult to detect the endpoint of the titration due to the difficult of viewing the color transition inherent to each of them. To circumvent this problem, here is proposed a new automatic method for the detection of the titration end point for the determination of total hardness and total alkalinity in mineral water samples. The proposed flow-batch titrator consists of a peristaltic pump, five three-way solenoid valves, a magnetic stirrer, an electronic actuator, an Arduino MEGA 2560TM board, a mixing chamber and a webcam. The webcam records the digital movie (DM) during the addition of the titrant towards mixing chamber, also recording the color variations resulting from chemical reactions between titrant and sample within chamber. While the DM is recorded, it is decompiled into frames ordered sequentially at a constant rate of 30 frames per second (FPS). The first frame is used as a reference to define the region of interest (RI) of 48 × 50 pixels and the R channel values, which are used to calculate the Pearson's correlation coefficient (r) values. r is calculated between the R values of the initial frame and each subsequent frame. The titration curves are plotted in real time using the values of r (ordinate axis) and the total opening time of the valve titrant (abscissa axis). The end point is estimated by the second derivative method. A software written in ActionScript 3.0 language manages all analytical steps and data treatment in real time. The feasibility of the method was attested by its application for the analysis of natural water samples. Results were compared with classical titration and did not present statistically significant differences when the paired ttest at the 95% confidence level was applied. The proposed method is able to process about 71 samples per hour, and its precision was confirmed by overall relative standard deviation (RSD) values, always lower than the 2,4% for total hardness and 1,4% for total alkalinity. / A dureza total e a alcalinidade total são importantes parâmetros físico-químicos para avaliação da qualidade de águas e são determinados por métodos volumétricos de análise. Estes métodos apresentam difícil detecção do ponto final da titulação devido à dificuldade de visualização das transições de cores inerentes a cada um deles. Para contornar este problema, foi proposta neste trabalho uma nova metodologia automática para a detecção do ponto final nas determinações de dureza total e alcalinidade total em águas. O titulador em fluxo-batelada proposto é composto de uma bomba peristáltica, cinco válvulas solenoides de três vias, um agitador magnético, um acionador de válvulas, uma placa Arduíno MEGA 2560TM, uma câmara de mistura e uma webcam. O programa de gerenciamento e controle do titulador foi escrito em linguagem ActionScript 3.0. A webcam grava o filme digital durante a adição do titulante na câmara de mistura, registrando as variações de cor decorrentes das reações químicas entre titulante e amostra no interior de câmara. Enquanto o filme é gravado, este é decomposto em quadros ordenados sequencialmente a uma taxa constante de 30 quadros por segundo (FPS). O primeiro quadro é utilizado como referência para definir uma região de interesse (RI) com 48 x 50 pixels, na qual seus valores R, G e B são utilizados para calcular os valores de coeficiente de correlação de Pearson (r). O valor de r é calculado entre os valores de R do quadro inicial e de cada quadro subsequente. As curvas de titulação são obtidas em tempo real usando os valores de r (ordenadas) e o tempo total de abertura da válvula de titulante (abscissas). O ponto final é estimado pelo método de segunda derivada. O método foi aplicado na análise de águas minerais e os resultados foram comparados com a titulação clássica, não apresentando diferenças estatisticamente significativas com aplicação do teste t pareado a 95% de confiança. O método proposto foi capaz de processar até 71 amostras por hora e a sua precisão foi confirmada pelos valores de desvio padrão relativos (DPR) globais, sempre inferiores as 2,4% para dureza total e 1,4% para alcalinidade total.

Esta dissertação de mestrado apresenta os resultados de uma investigação sobre os métodos de co-estimativa comumente utilizados em geoestatística. Estes métodos são: cokrigagem ordinária; cokrigagem colocalizada e krigagem com deriva externa. Além disso, a krigagem ordinária foi considerada apenas a título de ilustração como esse método trabalha quando a variável primária estiver pobremente amostrada. Como sabemos, os métodos de co-estimativa dependem de uma variável secundária amostrada sobre o domínio a ser estimado. Adicionalmente, esta variável deveria apresentar correlação linear com a variável principal ou variável primária. Geralmente, a variável primária é pobremente amostrada enquanto a variável secundária é conhecida sobre todo o domínio a ser estimado. Por exemplo, em exploração petrolífera, a variável primária é a porosidade medida em amostras de rocha retiradas de testemunhos e a variável secundária é a amplitude sísmica derivada de processamento de dados de reflexão sísmica. É importante mencionar que a variável primária e a variável secundária devem apresentar algum grau de correlação. Contudo, nós não sabemos como eles funcionam dependendo do grau de correlação. Esta é a questão. Assim, testamos os métodos de co-estimativa para vários conjuntos de dados apresentando diferentes graus de correlação. Na verdade, esses conjuntos de dados foram gerados em computador baseado em algoritmos de transformação de dados. Cinco valores de correlação foram considerados neste estudo: 0,993, 0,870, 0,752, 0,588 e 0,461. A cokrigagem colocalizada foi o melhor método entre todos testados. Este método tem um filtro interno que é aplicado no cálculo do peso da variável secundária, que por sua vez depende do coeficiente de correlação. De fato, quanto maior o coeficiente de correlação, maior é o peso da variável secundária. Então isso significa que este método funciona mesmo quando o coeficiente de correlação entre a variável primária e a variável secundária é baixo. Este é o resultado mais impressionante desta pesquisa. / This master dissertation presents the results of a survey into co-estimation methods commonly used in geostatistics. These methods are ordinary cokriging, collocated cokriging and kriging with an external drift. Besides that ordinary kriging was considered just to illustrate how it does work when the primary variable is poorly sampled. As we know co-estimation methods depend on a secondary variable sampled over the estimation domain. Moreover, this secondary variable should present linear correlation with the main variable or primary variable. Usually the primary variable is poorly sampled whereas the secondary variable is known over the estimation domain. For instance in oil exploration the primary variable is porosity as measured on rock samples gathered from drill holes and the secondary variable is seismic amplitude derived from processing seismic reflection data. It is important to mention that primary and secondary variables must present some degree of correlation. However, we do not know how they work depending on the correlation coefficient. That is the question. Thus, we have tested co-estimation methods for several data sets presenting different degrees of correlation. Actually, these data sets were generated in computer based on some data transform algorithms. Five correlation values have been considered in this study: 0.993; 0.870; 0.752; 0.588 and 0.461. Collocated simple cokriging was the best method among all tested. This method has an internal filter applied to compute the weight for the secondary variable, which in its turn depends on the correlation coefficient. In fact, the greater the correlation coefficient the greater the weight of secondary variable is. Then it means this method works even when the correlation coefficient between primary and secondary variables is low. This is the most impressive result that came out from this research.

Esta dissertação de mestrado apresenta os resultados de uma investigação sobre os métodos de co-estimativa comumente utilizados em geoestatística. Estes métodos são: cokrigagem ordinária; cokrigagem colocalizada e krigagem com deriva externa. Além disso, a krigagem ordinária foi considerada apenas a título de ilustração como esse método trabalha quando a variável primária estiver pobremente amostrada. Como sabemos, os métodos de co-estimativa dependem de uma variável secundária amostrada sobre o domínio a ser estimado. Adicionalmente, esta variável deveria apresentar correlação linear com a variável principal ou variável primária. Geralmente, a variável primária é pobremente amostrada enquanto a variável secundária é conhecida sobre todo o domínio a ser estimado. Por exemplo, em exploração petrolífera, a variável primária é a porosidade medida em amostras de rocha retiradas de testemunhos e a variável secundária é a amplitude sísmica derivada de processamento de dados de reflexão sísmica. É importante mencionar que a variável primária e a variável secundária devem apresentar algum grau de correlação. Contudo, nós não sabemos como eles funcionam dependendo do grau de correlação. Esta é a questão. Assim, testamos os métodos de co-estimativa para vários conjuntos de dados apresentando diferentes graus de correlação. Na verdade, esses conjuntos de dados foram gerados em computador baseado em algoritmos de transformação de dados. Cinco valores de correlação foram considerados neste estudo: 0,993, 0,870, 0,752, 0,588 e 0,461. A cokrigagem colocalizada foi o melhor método entre todos testados. Este método tem um filtro interno que é aplicado no cálculo do peso da variável secundária, que por sua vez depende do coeficiente de correlação. De fato, quanto maior o coeficiente de correlação, maior é o peso da variável secundária. Então isso significa que este método funciona mesmo quando o coeficiente de correlação entre a variável primária e a variável secundária é baixo. Este é o resultado mais impressionante desta pesquisa. / This master dissertation presents the results of a survey into co-estimation methods commonly used in geostatistics. These methods are ordinary cokriging, collocated cokriging and kriging with an external drift. Besides that ordinary kriging was considered just to illustrate how it does work when the primary variable is poorly sampled. As we know co-estimation methods depend on a secondary variable sampled over the estimation domain. Moreover, this secondary variable should present linear correlation with the main variable or primary variable. Usually the primary variable is poorly sampled whereas the secondary variable is known over the estimation domain. For instance in oil exploration the primary variable is porosity as measured on rock samples gathered from drill holes and the secondary variable is seismic amplitude derived from processing seismic reflection data. It is important to mention that primary and secondary variables must present some degree of correlation. However, we do not know how they work depending on the correlation coefficient. That is the question. Thus, we have tested co-estimation methods for several data sets presenting different degrees of correlation. Actually, these data sets were generated in computer based on some data transform algorithms. Five correlation values have been considered in this study: 0.993; 0.870; 0.752; 0.588 and 0.461. Collocated simple cokriging was the best method among all tested. This method has an internal filter applied to compute the weight for the secondary variable, which in its turn depends on the correlation coefficient. In fact, the greater the correlation coefficient the greater the weight of secondary variable is. Then it means this method works even when the correlation coefficient between primary and secondary variables is low. This is the most impressive result that came out from this research.

Submitted by Willians Gaspar (willians.gaspar@fgv.br) on 2018-01-22T16:33:59Z No. of bitstreams: 1 A Correlação entre Jornada de Trabalho e Produtividade - Uma Perspectiva Macroeconômica entre Países.pdf: 1651221 bytes, checksum: 10a95ba6074b04f5e4e0f6d88a9bf7b6 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2018-01-24T12:00:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 A Correlação entre Jornada de Trabalho e Produtividade - Uma Perspectiva Macroeconômica entre Países.pdf: 1651221 bytes, checksum: 10a95ba6074b04f5e4e0f6d88a9bf7b6 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-29T18:55:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 A Correlação entre Jornada de Trabalho e Produtividade - Uma Perspectiva Macroeconômica entre Países.pdf: 1651221 bytes, checksum: 10a95ba6074b04f5e4e0f6d88a9bf7b6 (MD5) Previous issue date: 2017-12-19 / This research has as general objective to identify the variables or contributing factors to subsidize the discussion about reduction of the Working Day. As a specific objective, what is proposed is to verify how these same variables affect Productivity. For both objectives the macroeconomic aspects of the countries analyzed are considered. The criterion for selecting these countries is based on the "ranking" of the OECD and World Bank database for the year 2013, considering all the major world economies, which together represent 65.22% of global GDP. The data extracted refer to the "Gross Domestic Product - GDP at (PPP) - Purchasing Power Parity", which consists of the Gross Domestic Product, in international dollars, with a view to the comparative possibility of these economies by purchasing power parity (PPP). Other sources of information were considered as objects of analysis and observations, including the statistical series of secondary data from the International Labor Office (ILO), the International Monetary Fund (IMF), the United Nations (UNDP), the Brazilian Institute of Geography and Economics (IBGE), the Department of Statistics and Socioeconomic Studies (DIEESE) and the Institute of Economic and Applied Research (IPEA). The research was conducted at the macroeconomic level of the countries, with a longitudinal temporal cut between the years 2007 and 2013, in order to observe the behavior of these economies, including during the period of the 2008 global crisis. evolution of the historical series of GDP, revealing the size of the economy, GDP per capita, which captures wealth in relation to the population. Finally, we consider the labor productivity factor itself, which deals with the relationship between GDP, the number of people and the number of hours worked in the period. This research has as general objective to identify the variables or contributing factors to subsidize the discussion about reduction of the Working Day. As a specific objective, what is proposed is to verify how these same variables affect Productivity. For both objectives the macroeconomic aspects of the countries analyzed are considered. The criterion for selecting these countries is based on the "ranking" of the OECD and World Bank database for the year 2013, considering all the major world economies, which together represent 65.22% of global GDP. The data extracted refer to the "Gross Domestic Product - GDP at (PPP) - Purchasing Power Parity", which consists of the Gross Domestic Product, in international dollars, with a view to the comparative possibility of these economies by purchasing power parity (PPP). Other sources of information were considered as objects of analysis and observations, including the statistical series of secondary data from the International Labor Office (ILO), the International Monetary Fund (IMF), the United Nations (UNDP), the Brazilian Institute of Geography and Economics (IBGE), the Department of Statistics and Socioeconomic Studies (DIEESE) and the Institute of Economic and Applied Research (IPEA). The research was conducted at the macroeconomic level of the countries, with a longitudinal temporal cut between the years 2007 and 2013, in order to observe the behavior of these economies, including during the period of the 2008 global crisis. evolution of the historical series of GDP, revealing the size of the economy, GDP per capita, which captures wealth relative to the population. Finally, we consider the labor productivity factor itself, which deals with the relationship between GDP, the number of people and the number of hours worked in the period. Design/Methodology/ approach – The method is a qualitative research of the exploratory type, subsidized by quantitative correlation analysis, and the statistical design is directed to the verification of the degree of association between the variables: Working day and Labor productivity; that is, calculation and interpretation of the degree of correlation between these two variables. Findings – In the final conclusion of the study, it is inferred based on the theoretical reference and the analysis of the statistical data, if the reduction in the working day contributes to changes in productivity indexes, and just as other variables are considered in this discussion. Research limitations – No aspects of the national culture, climatic conditions and segregation of nations by percentage of participation in agriculture, industry, and services were considered in the composition of their economies, with a view to performing comparative analysis by subgroups. In addition, the sample set is restricted both in number of countries and in relation to the relatively short period between 2007 and 2013, in addition to being marked by an atypical event such as the global economic crisis of 2008. Practical contributions – To governments, organizations and workers to rethink the possible economic and social benefits, through public policies that allow greater flexibility in working hours, focusing on the competitive advantages and the balance of the relation between labor and capital, observing the legal aspects, productivity, quality of life, unit costs and the generation of jobs / Esta pesquisa tem como objetivo geral identificar as variáveis ou fatores contribuintes para subsidiar a discussão sobre redução da Jornada de Trabalho. Como objetivo específico, o que se propõe é verificar como essas mesmas variáveis afetam a Produtividade. Para ambos os objetivos são considerados os aspectos macroeconômicos dos países analisados. O critério para seleção desses países se fundamenta no “ranking” da base de dados da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico – OCDE e do Banco Mundial, ano base 2013, considerando-se o conjunto das maiores economias mundiais, que, juntas, representam 65,22% do PIB global. Os dados extraídos são referentes ao “Gross Domestic Product – GDP at (PPP) - Purchasing Power Parity”, que consiste no Produto Interno Bruto, em dólares internacionais, com vistas à possibilidade comparativa destas economias pela paridade do poder de compra (PPC). Outras fontes de informações foram consideradas como objetos de análise e observações, incluindo-se as séries estatísticas de dados secundários do Instituto Internacional do Trabalho (OIT), do Fundo Monetário Internacional (FMI), das Nações Unidas (UNDP), do Instituto Brasileiro de Geografia e Economia (IBGE), do Departamento Intersindical de Estatística e Estudos Socioeconômicos (DIEESE) e do Instituto de Pesquisa Econômica e Aplicada (IPEA). A pesquisa foi conduzida no nível macroeconômico dos países, com corte temporal longitudinal entre os anos de 2007 a 2013, com o objetivo de observar-se o comportamento dessas economias, inclusive durante o período da crise mundial de 2008. Nesse sentido, foi avaliada a evolução da série histórica do PIB, como reveladora do tamanho da economia, o PIB per capita, que captura a riqueza em relação à população. Por último, considera-se o fator produtividade do trabalho propriamente dito, que trata da relação entre o PIB, o número de pessoas e o número de horas trabalhadas no período. Quanto ao método, trata-se de pesquisa qualitativa do tipo exploratória, subsidiada por análise quantitativa correlacional, sendo o delineamento estatístico direcionado para a verificação do grau de associação entre as varáveis: Jornada de trabalho e Produtividade do trabalho; ou seja, cálculo e interpretação do grau de correlação entre essas duas variáveis. Na conclusão final do trabalho, infere-se com base no referencial teórico e na análise dos dados estatísticos, se a redução na jornada de trabalho contribui para alterações nos índices de produtividade, e assim como outras variáveis são consideradas nesta discussão. Não foram considerados aspectos da cultura nacional, condições climáticas e segregação das nações por percentual de participação respectivamente em agricultura, indústria, e serviços, na composição de suas economias, visando realizar análise comparativa por subgrupos. Além disto o conjunto amostral é restrito, tanto em número de países, quanto em relação ao período, relativamente curto, entre 2007 e 2013, além de ter sido marcado por fato atípico como a crise econômica mundial de 2008. Á governos, organizações e trabalhadores para repensarem os eventuais benefícios econômicos e sociais, através de políticas públicas que permitam maior flexibilização das jornadas de trabalho, com foco nas vantagens competitivas e no equilíbrio da relação entre mão de obra e capital, observando os aspectos legais, a produtividade, a qualidade de vida, os custos unitários e a geração de empregos