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As equações de estimação generalizadas e aplicações

Baia, Lusane Leão 11 November 1997 (has links)
Orientador: Eliane Heiser de Freitas Marques / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-23T04:14:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Baia_LusaneLeao_M.pdf: 1894820 bytes, checksum: c819ddd81bc3e730d50d63289eee9256 (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: A realização deste trabalho tem por finalidade apresentar aplicações práticas do método das equações de estimação generalizadas (EEG), como uma nova alternativa para análise de dados. A proposta inclui breve resumo da teoria, descreve programas computacionais existentes e apresenta análise de dois conjuntos de dados reais. A intenção é colocar ao alcance do profissional de estatistica mais uma ferramenta para análise de dados complexos, aplicando a metodologia em dois conjuntos de dados do Hospital de Clínicas (HC) da Universidade Estadual de Campinas - Unicamp. Por se tratar de um assunto que envolve uma teoria mais complexa, as EEG têm sido mais usadas e descritas em revistas científicas teóricas, dificultando o uso das mesmas por pesquisadores de outras áreas nos seus dados de pesquisa. A motivação deste trabalho foi estudar esta técnica e fazer aplicações que respondessem questões resultantes de dados levantados por profissionais de saúde brasileiros. / Abstract: The purpose of dissertation is to present some practical applications using the Generalized Estimating Equations (GEE) method as a new alternative to data analysis. This proposal includes a brief surnrnary of the theory, a description of computer programs available and an analysis of two sets of data based on actual findings colleted medical School Hospital at the Campinas State University- Unicamp. It also provides one more tool to be used by professionals in Statistics in their analysis of complex data as well as by professionals from other areas who, because ihe GEE consists of a complex theory and is mostly described scientific journals, may have difficulty in using it. It result of an attempt to answer questions presented by the Brazilian health professionals. / Mestrado / Mestre em Estatística
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Analise discriminante baseada no quociente das matrizes de correlações

Brugnerotto, Maria Ivete de Barros 21 January 1991 (has links)
Orientador : Jose Antonio Cordeiro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-13T23:23:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Brugnerotto_MariaIvetedeBarros_M.pdf: 2474024 bytes, checksum: 39b531f88769f0358866fb2998223ee9 (MD5) Previous issue date: 1990 / Resumo: Não informado / Abstract: Not informed / Mestrado / Mestre em Estatística
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Análise das variáveis de entrada de uma rede  neural usando teste de correlação e análise de correlação canônica / Analysis of input variables of an artificial neural network using bivariate correlation and canonical correlation

Costa, Valter Magalhães 21 September 2011 (has links)
A monitoração de variáveis e o diagnóstico de falhas é um aspecto importante a se considerar seja em plantas nucleares ou indústrias de processos, pois um diagnóstico precoce de falha permite a correção do problema proporcionando a não interrupção da produção e a segurança do operador e, assim, não causando perdas econômicas. O objetivo deste trabalho é, dentro do universo de todas as variáveis monitoradas de um processo, construir um conjunto de variáveis, não necessariamente mínimo, que será a entrada de uma rede neural e, com isso, conseguir monitorar, o maior número possível de variáveis. Esta metodologia foi aplicada ao reator de pesquisas IEA-R1 do IPEN. Para isso, as variáveis Potência do reator, Vazão do primário, Posição de barras de controle/segurança e Diferença de pressão no núcleo do reator D P, foram agrupadas, pois por hipótese quase todas as variáveis monitoradas em um reator nuclear tem relação com alguma dessas ou pode ser resultado da interação de duas ou mais. Por exemplo, a Potência está relacionada ao aumento e diminuição de algumas temperaturas bem como à quantidade de radiação devido à fissão do urânio; as Barras são reguladoras de potência e, por conseqüência podem influenciar na quantidade de radiação e/ou temperaturas; a Vazão do Circuito Primário, responsável pelo transporte de energia e pela conseqüente retirada de calor do núcleo. Assim, tomando o grupo de variáveis mencionadas, calculamos a correlação existente entre este conjunto B e todas as outras variáveis monitoradas (coeficiente de correlação múltipla), isto é, através do cálculo da correlação múltipla, que é uma ferramenta proposta pela teoria das Correlações Canônicas, foi possível calcular o quanto o conjunto B pode predizer cada uma das variáveis monitoradas. Uma vez que não seja possível uma boa qualidade de predição com o conjunto B, é acrescentada uma ou mais variáveis que possuam alta correlação com a variável melhorando a qualidade de predição. Finalmente, uma rede pode ser treinada com o novo conjunto e os resultados quanto a monitoração foram bastante satisfatórios quanto às 64 variáveis monitoradas pelo sistema de aquisição de dados do reator IEA-R1 através de sensores e atuadores , pois com um conjunto de 9 variáveis foi possível monitorar 51 variáveis. / The monitoring of variables and diagnosis of sensor fault in nuclear power plants or processes industries is very important because an early diagnosis allows the correction of the fault and, like this, do not cause the production interruption, improving operators security and its not provoking economics losses. The objective of this work is, in the whole of all variables monitor of a nuclear power plant, to build a set, not necessary minimum, which will be the set of input variables of an artificial neural network and, like way, to monitor the biggest number of variables. This methodology was applied to the IEA-R1 Research Reactor at IPEN. For this, the variables Power, Rate of flow of primary circuit, Rod of control/security and Difference in pressure in the core of the reactor ( D P) was grouped, because, for hypothesis, almost whole of monitoring variables have relation with the variables early described or its effect can be result of the interaction of two or more. The Power is related to the increasing and decreasing of temperatures as well as the amount radiation due fission of the uranium; the Rods are controls of power and influence in the amount of radiation and increasing and decreasing of temperatures and the Rate of flow of primary circuit has function of the transport of energy by removing of heat of the nucleus Like this, labeling B= {Power, Rate of flow of Primary Circuit, Rod of Control/Security and D P} was computed the correlation between B and all another variables monitoring (coefficient of multiple correlation), that is, by the computer of the multiple correlation, that is tool of Theory of Canonical Correlations, was possible to computer how much the set B can predict each variable. Due the impossibility of a satisfactory approximation by B in the prediction of some variables, it was included one or more variables that have high correlation with this variable to improve the quality of prediction. In this work an artificial neural network was trained and the results were satisfactory since the IEA-R1 Data Acquisition System reactor monitors 64 variables and, with a set of 9 input variables resulting from the correlation analysis, it was possible to monitor 51 variables using neural networks.
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Análise das variáveis de entrada de uma rede  neural usando teste de correlação e análise de correlação canônica / Analysis of input variables of an artificial neural network using bivariate correlation and canonical correlation

Valter Magalhães Costa 21 September 2011 (has links)
A monitoração de variáveis e o diagnóstico de falhas é um aspecto importante a se considerar seja em plantas nucleares ou indústrias de processos, pois um diagnóstico precoce de falha permite a correção do problema proporcionando a não interrupção da produção e a segurança do operador e, assim, não causando perdas econômicas. O objetivo deste trabalho é, dentro do universo de todas as variáveis monitoradas de um processo, construir um conjunto de variáveis, não necessariamente mínimo, que será a entrada de uma rede neural e, com isso, conseguir monitorar, o maior número possível de variáveis. Esta metodologia foi aplicada ao reator de pesquisas IEA-R1 do IPEN. Para isso, as variáveis Potência do reator, Vazão do primário, Posição de barras de controle/segurança e Diferença de pressão no núcleo do reator D P, foram agrupadas, pois por hipótese quase todas as variáveis monitoradas em um reator nuclear tem relação com alguma dessas ou pode ser resultado da interação de duas ou mais. Por exemplo, a Potência está relacionada ao aumento e diminuição de algumas temperaturas bem como à quantidade de radiação devido à fissão do urânio; as Barras são reguladoras de potência e, por conseqüência podem influenciar na quantidade de radiação e/ou temperaturas; a Vazão do Circuito Primário, responsável pelo transporte de energia e pela conseqüente retirada de calor do núcleo. Assim, tomando o grupo de variáveis mencionadas, calculamos a correlação existente entre este conjunto B e todas as outras variáveis monitoradas (coeficiente de correlação múltipla), isto é, através do cálculo da correlação múltipla, que é uma ferramenta proposta pela teoria das Correlações Canônicas, foi possível calcular o quanto o conjunto B pode predizer cada uma das variáveis monitoradas. Uma vez que não seja possível uma boa qualidade de predição com o conjunto B, é acrescentada uma ou mais variáveis que possuam alta correlação com a variável melhorando a qualidade de predição. Finalmente, uma rede pode ser treinada com o novo conjunto e os resultados quanto a monitoração foram bastante satisfatórios quanto às 64 variáveis monitoradas pelo sistema de aquisição de dados do reator IEA-R1 através de sensores e atuadores , pois com um conjunto de 9 variáveis foi possível monitorar 51 variáveis. / The monitoring of variables and diagnosis of sensor fault in nuclear power plants or processes industries is very important because an early diagnosis allows the correction of the fault and, like this, do not cause the production interruption, improving operators security and its not provoking economics losses. The objective of this work is, in the whole of all variables monitor of a nuclear power plant, to build a set, not necessary minimum, which will be the set of input variables of an artificial neural network and, like way, to monitor the biggest number of variables. This methodology was applied to the IEA-R1 Research Reactor at IPEN. For this, the variables Power, Rate of flow of primary circuit, Rod of control/security and Difference in pressure in the core of the reactor ( D P) was grouped, because, for hypothesis, almost whole of monitoring variables have relation with the variables early described or its effect can be result of the interaction of two or more. The Power is related to the increasing and decreasing of temperatures as well as the amount radiation due fission of the uranium; the Rods are controls of power and influence in the amount of radiation and increasing and decreasing of temperatures and the Rate of flow of primary circuit has function of the transport of energy by removing of heat of the nucleus Like this, labeling B= {Power, Rate of flow of Primary Circuit, Rod of Control/Security and D P} was computed the correlation between B and all another variables monitoring (coefficient of multiple correlation), that is, by the computer of the multiple correlation, that is tool of Theory of Canonical Correlations, was possible to computer how much the set B can predict each variable. Due the impossibility of a satisfactory approximation by B in the prediction of some variables, it was included one or more variables that have high correlation with this variable to improve the quality of prediction. In this work an artificial neural network was trained and the results were satisfactory since the IEA-R1 Data Acquisition System reactor monitors 64 variables and, with a set of 9 input variables resulting from the correlation analysis, it was possible to monitor 51 variables using neural networks.
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Análise das metodologias de depreciação dos imóveis e vida útil

Oliveira, Iberá Pinheiro de January 2018 (has links)
Submitted by Gisely Teixeira (gisely.teixeira@uniceub.br) on 2018-06-16T14:16:58Z No. of bitstreams: 1 51500345.pdf: 599416 bytes, checksum: e72907b0a011412304e930f2b6266f2a (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-16T14:16:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 51500345.pdf: 599416 bytes, checksum: e72907b0a011412304e930f2b6266f2a (MD5) Previous issue date: 2018 / O trabalho em questão se propõe a verificar os limites das metodologias utilizadas para quantificar e estabelecer a depreciação dos imóveis e sua vida útil em processos de transações imobiliárias e investimento de manutenção, a fim de identificar as principais dispersões existentes entre os modelos matemáticos propostos e casos reais existentes. Nosso artigo comprova que os modelos matemáticos utilizados não correlacionam ás manifestações patológicas entre os diversos sistemas da uma edificação. Quando analisamos todos os sistemas que compõem a edificação e suas patologias esta correlação pode acelerar a perda da vida útil do bem, reduzindo significativamente os parâmetros consolidados pelo Bureau of Internal Revenue e estudos da tabela de Ross-Heidecke. Em transações imobiliárias, o valor total a ser investido no bem transacionado está intimamente relacionado a esta análise. Grandes distorções, como verificado nas metodologias apresentadas neste artigo, aumentam os riscos dos investidores ocultando custos não embutidos nos modelos matemáticos, por falta de correlação entre as manifestações patológicas e seus sistemas.
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Desempenho do método de estimação por componentes principais e da rotação varimax na análise de fatores / Performance of the principal components estimation method and the varimax rotation in factor analysis

Dias, Camila Rafaela Gomes 26 February 2018 (has links)
Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2018-04-05T17:01:08Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 727114 bytes, checksum: 67faaa3a5043ddc655ded4d67de8ff59 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-05T17:01:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 727114 bytes, checksum: 67faaa3a5043ddc655ded4d67de8ff59 (MD5) Previous issue date: 2018-02-26 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Com o objetivo de avaliar o desempenho do método dos componentes principais utilizando a análise de fatores ortogonais, com e sem rotação varimax, a partir das estimativas dos seus parâmetros, foram estabelecidas 18 matrizes de correlações que configuraram diferentes graus de relações entre quatro variáveis aleatórias normalmente distribuídas. Inicialmente, avaliou-se a adequação das matrizes de correlações para a aplicação da análise de fatores pelo teste de esfericidade de Bartlett e pelo critério de KMO. Definiram-se como variáveis explicativas os autovalores, a matriz de cargas fatoriais, a comunalidade e a soma de quadrados da matriz de resíduos. Em seguida, foram calculados os erros relativos médios dos desvios entre os valores teóricos e estimados dessas variáveis, definidos, respectivamente, por: ∆λ, ∆λ1 , ∆λ2 , ∆Γ e ∆h². Além disso, calculou-se também a soma de quadrados da matriz de resíduos para avaliar a qualidade de ajuste de cada modelo fatorial ortogonal. Ao total, foram efetuadas 36 análises de fatores, sem e com rotação varimax. Posteriormente, para cada variável avaliada foi realizada uma análise de superfície de resposta. Concluiu-se que para os dados que seguem distribuição normal p-variada o método de estimação da análise de fatores ortogonais por componentes principais não foi adequado e a rotação varimax não melhorou os resultados quando utilizado com esse método. As análises estatísticas foram realizadas no software R. / To evaluate the performance of the main components method using orthogonal factors analysis, with and without varimax rotation, 18 matrices of correlations were established from the estimates of their parameters, which set up different degrees of relations between four random normally distributed variables. Firstly, the adequacy of correlation matrices for the application of factor analysis by the Bartlett’s sphericity test and the KMO criterion was evaluated. The eigenvalues, the matrix of factorial loads, the commonality and the sum of squares of the residue matrix were defined as explanatory variables. Then, the mean relative errors of the deviations between the theoretical and estimated values of these variables, defined respectively as: ∆λ, ∆λ1 , ∆λ2 , ∆Γ e ∆h² were calculated. In addition, the sum of squares of the residue matrix was also calculated to evaluate the adjustment quality of each orthogonal factorial model. In total, 36 factor analyzes were carried out, with and without varimax rotation. Subsequently, a response surface analysis was performed for each evaluated variable. It was concluded that for the data following normal p-varied distribution, the method of estimation of orthogonal factors analysis by principal components was not adequate and the varimax rotation did not improve the results when used with this method. Statistical analyzes were carried out in software R.
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Avaliação genética de características produtivas e reprodutivas de animais da raça Girolando

Montenegro, Assis Rubens January 2013 (has links)
MONTENEGRO, A. R. Avaliação genética de características produtivas e reprodutivas de animais da raça Girolando. 2013. 213 f. Dissertação (Mestrado em Zootecnia) - Centro de Ciências Agrárias, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2013. / Submitted by Daniel Eduardo Alencar da Silva (dealencar.silva@gmail.com) on 2014-12-01T19:14:17Z No. of bitstreams: 1 2013_dis_armontenegro.pdf: 1006839 bytes, checksum: 1eebcb0ac2adf32fedf14b54e6320e55 (MD5) / Approved for entry into archive by José Jairo Viana de Sousa(jairo@ufc.br) on 2015-11-27T22:25:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_dis_armontenegro.pdf: 1006839 bytes, checksum: 1eebcb0ac2adf32fedf14b54e6320e55 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-11-27T22:25:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_dis_armontenegro.pdf: 1006839 bytes, checksum: 1eebcb0ac2adf32fedf14b54e6320e55 (MD5) Previous issue date: 2013 / In order to estimate genetic parameters and correlated response to first milk production at 305 days (P305), age at first calving (IPP), first calving interval (IDP) and projected production (PP) Girolando created in Brazil, analyzed 9,632 records of births collected in several Brazilian herds in the period 2000-2010. The production of milk in 305 days, age at first calving, first calving interval and projected productions were analyzed using an animal model in univariate and bivariate. For P305 and IDP, the model included the fixed effects of contemporary group (CG), season of calving and cow age in days as a covariate (linear and quadratic) and random direct genetic effect. For IPP, the model was formed by contemporary group, season of birth and random direct genetic effect. The GC for P305, IDP and PP was defined as herd and year of birth, and the IPP effects of herd and year of birth. Variance components were estimated by restricted maximum likelihood (REML). In the first experiment, genetic trends were estimated by linear regression analyzes of breeding values, weighted by the number of observations, depending on the year of birth of the animal. The relative efficiency of indirect selection was obtained by dividing the correlated response for reproductive traits when selection was practiced for milk production and genetic gain direct. In the second experiment, including the random effect of permanent environment for P305 and PP. The lactation projected were from of 151, 181, 211 and 241 days and files formed with three levels (10, 40, 70 and 100%) for milk accumulated at 305 days (P305) projected by lactation (PP), totaling 16 files. Groups were formed coincidence of bulls by their breeding values for each substitution level and data projection. The mean values and standard deviations for P305, IPP and IDP were 4003.80 ± 1568.99 kg, 1071.40 ± 182.52 days and 440.10 ± 100.52 days, respectively. The estimated of heritability were 0.25, 0.20 and 0.03 for P305, IPP and IDP, respectively. The results suggest that the productions up to 305 days and age at first calving have additive genetic variability and can be used as selection criteria of Girolando breed. The genetic correlation between P305 and IDP was 0.13, between IPP and IDP, 0.18; between P305 and IPP, -0.59. The results indicate that the genetically superior animals for milk production are also earlier. However, the genetic gain for IPP will be greater if performed direct selection for the trait. Genetic trends for P305, IPP and IDP were 11.58 kg, -0.30 days and 0.02 days, respectively. The genetic gain IPP will be greater if performed direct selection for the trait. The increase of 257.0 kg of milk will result in 2.7 days more in the first calving interval. The estimate of herdabildiade (h ²) for P305 was 0.16. Already the PP showed h ² average 0.15, varying between from 0.14 to 0.16. Genetic correlations between P305 and PP were all equal to unity. Selecting bulls 1% higher for P305 obtained coincidence of 80% except for PP15070% and PP150100%. For other levels of selection, the coincidences were higher varying from 82 to 100%. It was found that the use of lactation projected from 150 days is an effective methodology for the inclusion of analysis information. / Com o objetivo de estimar parâmetros genéticos e a resposta correlacionada para primeira produção de leite até 305 dias (P305), idade ao primeiro parto (IPP), primeiro intervalo de partos (IDP) e produções projetadas (PP) da raça Girolando criada no Brasil, foram analisados 9.632 registros de partos coletados em vários rebanhos brasileiros no período de 2000 a 2010. A produção de leite em 305 dias, idade ao primeiro parto, primeiro intervalo de parto e produções projetadas foram analisadas por meio de modelo animal em análises uni e bicaracterísticas. Para P305 e IDP, o modelo incluiu os efeitos fixos de grupo de contemporâneos (GC), época de parto e idade da vaca em dias como co-variável (regressão linear e quadrática) e o efeito aleatório genético direto. Para a IPP, o modelo foi formado por grupo de contemporâneos, época de nascimento e o efeito aleatório genético direto. O GC para P305, IDP e PP foi definido como rebanho e ano de parto, e para IPP os efeitos de rebanho e ano de nascimento. Os componentes de variância foram estimados pelo método de máxima verossimilhança restrita (REML). No primeiro experimento, as tendências genéticas foram calculadas por análises de regressão linear dos valores genéticos, ponderados pelo número de observações, em função do ano de nascimento dos animais. A eficiência relativa da seleção indireta foi obtida pela divisão da resposta correlacionada para as características reprodutivas, quando a seleção foi praticada para produção de leite e o ganho genético direto. No segundo experimento, foi incluindo o efeito aleatório de ambiente permanente para P305 e PP. Foram projetadas lactações a partir de 151, 181, 211 e 241 dias e formados arquivos com níveis de substituição (10, 40, 70 e 100%) das produções de leite acumulada até 305 dias (P305) pelas lactações projetadas (PP), totalizando 16 arquivos. Foram formados grupos de coincidência dos touros pelos seus valores genéticos para cada nível de substituição e data de projeção. Os valores das médias e dos desvios padrões para P305, IPP e IDP foram 4003,80 ±1568,99 kg, 1071,40 ±182,52 dias e 440,10 ±100,52 dias, respectivamente. As estimativas de herdabilidade obtidas foram 0,25, 0,20 e 0,03 para P305, IPP e IDP, respectivamente. Os resultados sugerem que a produções em até 305 dias e idade ao primeiro parto possuem variabilidade genética aditiva, podendo ser utilizadas como critério de seleção da raça Girolando. A correlação genética entre P305 e IDP foi 0,13; entre IDP e IPP, 0,18; entre P305 e IPP, -0,59. Os resultados indicam que os animais superiores geneticamente para produção de leite são também mais precoces. Entretanto, o ganho genético para IPP será maior se for realizada a seleção direta para a característica. As tendências genéticas para P305, IPP e IDP foram 11,58 kg, -0,30 dias e 0,02 dias, respectivamente. O ganho genético para IPP será maior se for realizada a seleção direta para a característica. O acréscimo de 257,0 kg de leite resultará em 2,7 dias a mais no primeiro intervalo de parto. A estimativa da herdabildiade (h²) para P305 foi de 0,16. Já as PP apresentaram h² média de 0,15, variando entre 0,14 a 0,16. As correlações genéticas entre P305 e PP foram todas igual a unidade. Selecionando 1% dos touros superiores para P305 obteve coincidência de 80% exceto para PP15070% e PP150100%. Para os demais níveis de seleção, as coincidências foram maiores variando de 82 até 100%. Constatou-se que a utilização de lactações projetadas a partir de 150 dias é uma metodologia eficiente na inclusão de informações para análise.
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Correlação entre envelhecimentos acelerado e natural do prolipropileno isotatico (PPI)

Rosa, Derval dos Santos 01 August 1996 (has links)
Orientadores: Lucia H. Innocentini Mei, Jose A. Marcondes Agnelli / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-21T22:53:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rosa_DervaldosSantos_D.pdf: 7507225 bytes, checksum: 784ddecb5ec0c23a241d27677917dee0 (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: Tem sido crescente o número das aplicações dos termoplásticos em ambientes externos, onde eles são expostos à intempéries, ou seja, à radiação, à temperatura, à poluição, à chuva, ao vento, etc. Estas aplicações tem exigido um sistema de estabilização adequado para estes materiais, porém muitas vezes o desempenho dos produtos confeccionados tem se apresentado abaixo do esperado, acarretando assim um gasto excessivo. Além disso, é notória na literatura a ausência de modelos de correlação entre envelhecimento acelerado e natural, para as condições do Brasil, que permita a previsão do tempo de vida médio dos produtos submetidos à intempéries. A importância desta estimativa de tempo de vida é grande, uma vez que se conhecendo o tempo de vida que um produto terá é possível uma substituição planejada do produto, de maneira que não ocorra perda de receita bem como falha no serviço prestado...Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: The applieation of thermoplastic materiaIsin outdoors have been inereasing in the last years. In this case, these materials are exposed to several weathering factors like radiation, temperature, pollution, rain, wind, ete. For that reason it is neeessary to find out adequate stabilization systems which allow a good performance for polymeric products. However, the polymeric materials performance is still far from the expected one carrying on excessive substitution costs. In current literature there is hardly any correlation between accelerated and natural aging, specially for Brazilian's conditions, which will allow the medium life time prediction for polymeric products during weathering. The medium life time measurements are also useful to predict the substitution of these materials, and therefore optimizing costs and maintenance services...Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations / Doutorado / Ciencia e Tecnologia de Materiais / Doutor em Engenharia Química
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O Grupo Passa Dois (P) na Bacia do Rio Corumbataí (SP) / Not available.

Landim, Paulo Milton Barbosa 01 February 1967 (has links)
Não disponível. / Not available.
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Incorporação de indicadores categóricos ordinais em modelos de equações estruturais / Incorporation of ordinal categorical indicators in structural equation models

Bistaffa, Bruno Cesar 13 December 2010 (has links)
A modelagem de equações estruturais é uma técnica estatística multivariada que permite analisar variáveis que não podem ser medidas diretamente, mas que podem ser estimadas através de indicadores. Dado o poder que esta técnica tem em acomodar diversas situações em um único modelo, sua aplicação vem crescendo nas diversas áreas do conhecimento. Diante disto, este trabalho teve por objetivo avaliar a incorporação de indicadores categóricos ordinais em modelos de equações estruturais, fazendo um resumo dos principais procedimentos teóricos e subjetivos presentes no processo de estimação de um modelo, avaliando as suposições violadas quando indicadores ordinais são utilizados para estimar variáveis latentes e criando diretrizes que devem ser seguidas para a correta estimação dos parâmetros do modelo. Mostramos que as correlações especiais (correlação tetracórica, correlação policórica, correlação biserial e correlação poliserial) são as melhores escolhas como medida de associação entre indicadores, que estimam com maior precisão a correlação entre duas variáveis, em comparação à correlação de Pearson, e que são robustas a desvios de simetria e curtose. Por fim aplicamos os conceitos apresentados ao longo deste estudo a dois modelos hipotéticos com o objetivo de avaliar as diferenças entre os parâmetros estimados quando um modelo é ajustado utilizando a matriz de correlações especiais em substituição à matriz de correlação de Pearson. / The structural equation modeling is a multivariate statistical technique that allows us to analyze variables that cant be measured directly but can be estimated through indicators. Given the power that this technique has to accommodate several situations in a single model, its application has increased in several areas of the knowledge. At first, this study aimed to evaluate the incorporation of ordinal categorical indicators in structural equation models, making a summary of the major theoretical and subjective procedures of estimating the present model, assessing the assumptions that are violated when ordinal indicators are used to estimate latent variables and creating guidelines to be followed to correct estimation of model parameters. We show that the special correlations (tetrachoric correlation, polychoric correlation, biserial correlation and poliserial correlation) are the best choices as a measure of association between indicators, that estimate more accurately the correlation between two variables, compared to Pearsons correlation, and that they are robust to deviations from symmetry and kurtosis. Finally, we apply the concepts presented in this study to two hypothetical models to evaluate the differences between the estimated parameters when a model is adjusted using the special correlation matrix substituting the Pearsons correlation matrix.

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