Tese de mestrado. Estatística Aplicada e Modelação. 2007. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto

Observações ou outliers estão quase sempre presentes em qualquer conjunto de dados, seja ele grande ou pequeno. Isso pode ocorrer por erro no armazenamento dos dados ou por existirem realmente alguns pontos diferentes dos demais. A presença desses pontos pode causar distorções nos resultados de modelos e estimativas. Por isso, a sua detecção é muito importante e deve ser feita antes do início de uma análise mais profunda dos dados. Após esse diagnóstico, pode-se tomar uma decisão a respeito dos pontos atípicos. Uma possibilidade é corrigi-los caso tenha ocorrido erro na transcrição dos dados. Caso sejam pontos válidos, eles devem ser tratados de forma diferente dos demais, seja com uma ponderação, seja com uma análise especial. Nos casos univariado e bivariado, o outlier pode ser detectado analisando-se o gráfico de dispersão que mostra o comportamento de cada observação do conjunto de dados de interesse. Se houver pontos distantes da massa de dados, eles devem ser considerados atípicos. No caso multivariado, a detecção por meio de gráficos torna-se um pouco mais complexa porque a análise deveria ser feita observando-se duas variáveis por vez, o que tornaria o processo longo e pouco confiável, pois um ponto pode ser atípico com relação a algumas variáveis e não ser com relação a outras, o que faria com que o resultado ficasse mascarado. Neste trabalho, alguns métodos robustos para detecção de outliers em dados multivariados são apresentados. A aplicação de cada um dos métodos é feita para um exemplo. Além disso, os métodos são comparados de acordo com o resultado que cada um apresentar para o exemplo em questão e via simulação. / Unusual observations or outliers are frequent in any data set, if it is large or not. Outliers may occur by typing mistake or by the existence of observations that are really different from the others. The presence of this observations may distort the results of models and estimates. Therefore, their detection is very important and it is recommended to be performed before any detailed analysis, when a decision can be taken about these atypical observations. A possibility is to correct these observations if the problem occurred with the construction of the data set. If the observations are correct, different strategies can be adopted, with some weights or with special analysis. In univariate and bivariate data sets, outliers can be detected analyzing the scatter plot. Observations distant from the cloud formed by the data set are considered unusual. In multivariate data sets, the detection of outliers using graphics is more difficult because we have to analyse a couple of variables each time, which results is a long and less reliable process because we can find an observation that is unusual for one variable and not unusual for the others, masking the results. In this work, some robust methods for detection of multivariate outliers are presented. The application of each one is done for an example. Moreover, the methods are compared by the results of each one in the example and by simulation.

Observações ou outliers estão quase sempre presentes em qualquer conjunto de dados, seja ele grande ou pequeno. Isso pode ocorrer por erro no armazenamento dos dados ou por existirem realmente alguns pontos diferentes dos demais. A presença desses pontos pode causar distorções nos resultados de modelos e estimativas. Por isso, a sua detecção é muito importante e deve ser feita antes do início de uma análise mais profunda dos dados. Após esse diagnóstico, pode-se tomar uma decisão a respeito dos pontos atípicos. Uma possibilidade é corrigi-los caso tenha ocorrido erro na transcrição dos dados. Caso sejam pontos válidos, eles devem ser tratados de forma diferente dos demais, seja com uma ponderação, seja com uma análise especial. Nos casos univariado e bivariado, o outlier pode ser detectado analisando-se o gráfico de dispersão que mostra o comportamento de cada observação do conjunto de dados de interesse. Se houver pontos distantes da massa de dados, eles devem ser considerados atípicos. No caso multivariado, a detecção por meio de gráficos torna-se um pouco mais complexa porque a análise deveria ser feita observando-se duas variáveis por vez, o que tornaria o processo longo e pouco confiável, pois um ponto pode ser atípico com relação a algumas variáveis e não ser com relação a outras, o que faria com que o resultado ficasse mascarado. Neste trabalho, alguns métodos robustos para detecção de outliers em dados multivariados são apresentados. A aplicação de cada um dos métodos é feita para um exemplo. Além disso, os métodos são comparados de acordo com o resultado que cada um apresentar para o exemplo em questão e via simulação. / Unusual observations or outliers are frequent in any data set, if it is large or not. Outliers may occur by typing mistake or by the existence of observations that are really different from the others. The presence of this observations may distort the results of models and estimates. Therefore, their detection is very important and it is recommended to be performed before any detailed analysis, when a decision can be taken about these atypical observations. A possibility is to correct these observations if the problem occurred with the construction of the data set. If the observations are correct, different strategies can be adopted, with some weights or with special analysis. In univariate and bivariate data sets, outliers can be detected analyzing the scatter plot. Observations distant from the cloud formed by the data set are considered unusual. In multivariate data sets, the detection of outliers using graphics is more difficult because we have to analyse a couple of variables each time, which results is a long and less reliable process because we can find an observation that is unusual for one variable and not unusual for the others, masking the results. In this work, some robust methods for detection of multivariate outliers are presented. The application of each one is done for an example. Moreover, the methods are compared by the results of each one in the example and by simulation.

Orientadores: Juliana Azevedo Lima Pallone, Ronei Jesus Poppi / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Alimentos / Made available in DSpace on 2018-08-22T02:38:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ferreira_DanielaSouza_D.pdf: 2148960 bytes, checksum: 45b2c46dd9d82dfd00f454c5a430d494 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: A avaliação da qualidade nutricional de alimentos é realizada principalmente por meio da determinação dos componentes majoritários, conhecida como composição centesimal (umidade, proteína, cinza, lipídio, carboidrato e fibra). No entanto, os métodos tradicionais de análise são demorados e utilizam materiais, equipamentos e diversos reagentes químicos, que além de oferecerem risco ao analista, geram resíduos tóxicos. Diante disto, uma alternativa para a análise química de grãos, rápida, de baixo custo e sem uso de reagentes químicos é a espectroscopia na região do infravermelho. Visando atender a demanda do Brasil por pesquisas empregando espectroscopia no infravermelho para análise de alimentos, o objetivo desse trabalho foi avaliar a possibilidade de utilização das técnicas espectroscopia no infravermelho próximo (NIR), principalmente, e médio MIR, associadas à quimiometria, para previsão de parâmetros de qualidade da soja brasileira e quinoa da América do Sul. Para comparar a aplicação de NIR e MIR, amostras de soja provenientes do Paraná foram analisadas pelas duas técnicas para previsão da composição centesimal. Os erros relativos (E%) entre os valores de referência e os valores previstos pelos modelos de calibração PLS, foram pequenos tanto para o NIR como para o MIR, no entanto, os resultados sugerem o uso de NIR para previsão de lipídios (0,2 a 9,2%) e o uso de MIR para proteínas (0,2 a 5,6%), cinzas (0 a 5,0%) e umidade (0,1 a 2,0%). Posteriormente, foram construídos modelos de calibração PLS com NIR para previsão dos parâmetros de qualidade em soja moída e para a quinoa, grão inteiro e moído. Os melhores modelos de calibração para soja encontrados neste estudo foram para o conteúdo de proteína e umidade, com melhores coeficientes de determinação e raiz quadrada do erro médio quadrático de calibração (R2= 0,81, RMSEC = 0,58% e R2 = 0,80, RMSEC = 0,28%, respectivamente), contudo, a técnica mostrou capacidade adequada de predição para todos os parâmetros, incluindo lipídios, cinzas, carboidratos e fibras. Para amostras de quinoa, os espectros NIR foram inicialmente submetidos a uma análise de componentes principais (PCA) para tentar separá-las em grupos, de acordo com a origem geográfica destes grãos, os quais eram provenientes do Brasil, Bolívia e Peru. Duas componentes principais explicaram 98,2% do total da variância e três grupos foram observados na separação por PCA de acordo com o país de origem. A técnica de calibração por PLS produziu modelos adequados, que permitiu a quantificação da composição majoritária tanto para o grão inteiro como farinha de quinoa, mostrando boa correlação entre o valor previsto e o valor real, com R2 > 0,65 e RMSEC< 1,70%. Portanto, este estudo demonstra que a técnica de NIR é potencialmente útil como um método analítico não destrutivo para determinações rápidas e simples de constituintes alimentares, além de não necessitar nenhum tipo de preparo de amostra, já que os espectros dos grãos inteiros de quinoa forneceram bons resultados para previsão dos parâmetros estudados / Abstract: Evaluation of nutritional quality of food has been mainly performed by determination of major compounds, which is known as centesimal composition (moisture, protein, ash, lipid, carbohydrate and fiber). However, the traditional methods of analysis are time-consuming, use many materials and equipment, and also toxic reagents, that generate waste and are a risk for the analyst. Thus, infrared spectroscopy is an alternative to chemical analysis of grains, as it is a rapid, low cost technique and it does not use toxic reagents. In coming years, Brazilian researches using infrared for food analysis should increase, thus the objective of this work was to evaluate the possibility of application mainly of near-infrared (NIR) and mid-infrared (MIR) spectroscopy techniques coupled with chemometrics to predict quality parameters in Brazilian soybean and South America quinoa. In order to compare NIR and MIR techniques, the soybean group from Paraná (Brazil) was analyzed using both techniques to predict centesimal composition. The related errors (E%) between reference values and predicted values by partial least square (PLS) were low for both the NIR and the MIR. However, the results propose the use of NIR to predict lipid (E% of 0.2 to 9.2) content and the use of MIR to predict protein (E% of 0.2 to 5.6), ash (E% of 0 to 5.0), and moisture (E% of 0.1 to 2.0) contents. Subsequently, PLS regression models were constructed using NIR to predict quality parameters in ground soybean and quinoa, grain and ground. The best calibration models to soybean found in this study were the ones used to determine protein and moisture content (R2 = 0.81, RMSEP = 1.61% and R2 = 0.80, RMSEC = 1.55%, respectively). However, the technique shows high predictability for all parameters, including lipids, ash, carbohydrates and fibers, RMSECV of 0.40 to 2.30% and RMSEP 0.38 to 3.71%. For quinoa samples NIR spectra were obtained and principal component analysis (PCA) was applied to try to identify the geographic origin of quinoa samples, from Brazil, Peru and Bolivia. Two principal components explained 98.3% of the total variance and three groups were observed using PCA. The PLS models developed for the chemical composition showed that the proposed methodology produced adequate results, as whole grain as ground quinoa, with the graph of the real and predicted concentration having a coefficient of determination (R2) > 0.65 and RMSEC < 1.70%. The viability of the NIR technique with no waste generation, low cost, reduced time and no kind of sample preparation for replacing laborious methods of analysis was demonstrated because the results for grains were satisfactory / Doutorado / Ciência de Alimentos / Doutora em Ciência de Alimentos

Atualmente, no meio jurídico, há um reconhecimento implícito de que as provas materiais necessitam de embasamento científico para alcançar a autenticidade imprescindível ao estabelecimento da convicção dos magistrados. A natureza de determinados exames, como a classificação de substâncias proibidas, demandam a utilização de técnicas e saberes oriundos das ciências naturais e tecnológicas. O trabalho pericial deve ser pautado pela cientificidade, com a aplicação de conhecimentos de diversas áreas, dentre as quais está incluída a estatística forense. Neste trabalho foram utilizadas ferramentas estatísticas para avaliar a qualidade e a contribuição dos laudos periciais para os casos envolvendo substâncias ilícitas e correlacionar o conteúdo destes documentos com a sentença judicial. Numa primeira etapa foram analisadas as informações contidas em laudos toxicológicos de drogas, com o intuito de quantificar a qualidade e importância que eles poderiam fornecer em um processo. Para isso foram analisados 1008 documentos oficiais de diversas jurisdições, divididos em 504 conjuntos de laudos preliminares e definitivos do mesmo caso forense A intenção foi apreciar um conjunto heterogêneo de documentos para possibilitar uma melhor análise. A quantificação foi apreciada através de equações empíricas elaboradas. A validação do método ocorreu por análise de dados multivariados. A metodologia empregada demonstrou-se bastante robusta. A segunda fase do trabalho foi aplicar o resultado dos exames da etapa precedente e correlacionar com a decisão judicial. Para tanto, foram esmiuçadas 167 sentenças proferidas em primeira instância e que continham os laudos elencados na primeira fase. A ferramenta utilizada foi a inferência Bayesiana. Os resultados apontaram que os laudos periciais sempre foram essenciais neste tipo de procedimento julgatório. A qualidade dos documentos produzidos encontrava-se entre boa e ótima, avalizada pelo parâmetro \"relevância do laudo\". Alguns aspectos nos documentos poderiam ser aperfeiçoados, como, por exemplo, a inserção de fotografias do material apreendido e/ou imagens alusivas às análises laboratoriais. Estes estudos permitiram estabelecer um valor de corte para a quantificação da qualidade dos laudos, a partir do qual houve 100% de concordância entre o laudo direcionado e a sentença, para casos de condenação onde o suspeito foi considerado traficante. Por fim, a metodologia proposta apresentou potencial promissor e possibilidade de ser utilizada em outros tipos de casos forenses, como, por exemplo, homicídios, suicídios e outros. / There is an implicit recognition in the current legal scenario that material evidences require scientific support in order to achieve the authenticity that the magistrates need for making decisions. The nature of certain exams, such as classification of prohibited substances, requires the use of techniques and knowledge from natural sciences and technology. The forensic work must rely on scientific methods and apply knowledge from several areas, including forensic statistics. The present work used statistic tools to evaluate the quality and the contribution of forensic reports about illegal substances; the goal is to correlate the content of these documents with the court ruling. In the first part we analyzed the information from toxicology reports on drugs, aiming at the quantification of the importance they might bear to court proceedings. We have parsed 1008 official documents from several jurisdictions, divided into 504 sets of preliminary and final reports from the same case. The objective was to evaluate a heterogeneous document set for a better analysis. The quantification was determined from elaborate empiric equations. The validation of the method was performed by multivariate data analysis. The methodology used in the present work has proved very robust. The second part was the application of the results from the previous part and correlation to the court ruling. We have thoroughly examined 167 rulings at first instance that contained the reports cited in the first part. We have used Bayesian inference, and the results indicated that forensic reports were always required in this type of court proceeding. The quality of the documents was considered good or excellent, as stated in the parameter \"relevance of the report\". Some aspects could be improved, for instance, images of collected material evidence or laboratory analytical procedures could be included. These studies allowed establishing a cut-off value for the quantification of the report quality, from which a 100% agreement between the report and the court decision was achieved, in cases where the suspect was found guilty. Finally, the proposed methodology in this work showed a good potential and could be used in other kinds of forensic cases, such as homicide, suicide and other forensic investigations.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-01-26T17:46:31Z No. of bitstreams: 1 EdsonAlyppyoGomesCoutinho_DISSERT.pdf: 5158035 bytes, checksum: fed39aed4bc6306c05c08628c0eb92fa (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-01-28T17:07:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 EdsonAlyppyoGomesCoutinho_DISSERT.pdf: 5158035 bytes, checksum: fed39aed4bc6306c05c08628c0eb92fa (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-28T17:07:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EdsonAlyppyoGomesCoutinho_DISSERT.pdf: 5158035 bytes, checksum: fed39aed4bc6306c05c08628c0eb92fa (MD5) Previous issue date: 2014-09-26 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico - CNPq / A Visualiza??o de dados ? amplamente utilizada pelas mais diversas ?reas do conhecimento para facilitar a compreens?o de informa??es e encontrar rela??es entre os dados. Uma das t?cnicas de visualiza??o para dados multivariados (4 ou mais vari?veis) ? o Gr?- fico de Dispers?o Bidimensional (GD2D). Esta t?cnica associa cada item de dado a uma marca visual da seguinte forma: duas vari?veis s?o mapeadas para as coordenadas Cartesianas de maneira a posicionar as marcas visuais no Plano Cartesiano; as demais vari?veis s?o mapeadas progressivamente para propriedades gr?ficas das marcas, como tamanho, cor, forma, dentre outras. Quanto maior o n?mero de vari?veis a serem visualizadas maior a quantidade de propriedades visuais adicionados ? marca e, consequentemente, maior a complexidade da visualiza??o final. Aumentar a complexidade da visualiza??o, contudo, n?o necessariamente implica em uma melhor visualiza??o e, muitas vezes, proporciona o efeito inverso, tornando a visualiza??o visualmente polu?da e confusa?esse problema ? conhecido como sobrecarga de propriedades visuais. Este trabalho teve por objetivo investigar se ? poss?vel contornar a sobrecarga do canal visual e melhorar a obten??o de insight sobre dados multivariados visualizados atrav?s de uma modifica??o da t?cnica GD2D. Nesta modifica??o, mapeamos as vari?veis dos itens de dados para marcas multisensoriais. Estas marcas s?o compostas n?o apenas de propriedades visuais, mas tamb?m de h?pticas, como vibra??o, viscosidade e pegajosidade. Acreditamos que essa abordagem possa facilitar o insight, atrav?s da transposi??o de vari?veis do canal visual para o canal h?ptico. A verifica??o dessa hip?tese foi feita atrav?s de experimentos, nos quais foram analisados 3 aspectos: (a) a acur?cia nas respostas; (b) o tempo de resposta, e; (c) o grau de satisfa??o pessoal com a abordagem proposta. Entretanto, a hip?tese descrita n?o foi validada. Os resultados obtidos sugerem que existe uma equival?ncia entre as propriedades visuais e h?ptica investigadas em todos os aspectos analisados, embora em termos estritamente num?ricos a visualiza??o multissensorial tenha obtido melhores resultados em termos de tempo de resposta e grau de satisfa??o / Data Visualization is widely used to facilitate the comprehension of information and find relationships between data. One of the most widely used techniques for multivariate data (4 or more variables) visualization is the 2D scatterplot. This technique associates each data item to a visual mark in the following way: two variables are mapped to Cartesian coordinates so that a visual mark can be placed on the Cartesian plane; the others variables are mapped gradually to visual properties of the mark, such as size, color, shape, among others. As the number of variables to be visualized increases, the amount of visual properties associated to the mark increases as well. As a result, the complexity of the final visualization is higher. However, increasing the complexity of the visualization does not necessarily implies a better visualization and, sometimes, it provides an inverse situation, producing a visually polluted and confusing visualization?this problem is called visual properties overload. This work aims to investigate whether it is possible to work around the overload of the visual channel and improve insight about multivariate data visualized through a modification in the 2D scatterplot technique. In this modification, we map the variables from data items to multisensoriy marks. These marks are composed not only by visual properties, but haptic properties, such as vibration, viscosity and elastic resistance, as well. We believed that this approach could ease the insight process, through the transposition of properties from the visual channel to the haptic channel. The hypothesis was verified through experiments, in which we have analyzed (a) the accuracy of the answers; (b) response time; and (c) the grade of personal satisfaction with the proposed approach. However, the hypothesis was not validated. The results suggest that there is an equivalence between the investigated visual and haptic properties in all analyzed aspects, though in strictly numeric terms the multisensory visualization achieved better results in response time and personal satisfaction.

Atualmente, no meio jurídico, há um reconhecimento implícito de que as provas materiais necessitam de embasamento científico para alcançar a autenticidade imprescindível ao estabelecimento da convicção dos magistrados. A natureza de determinados exames, como a classificação de substâncias proibidas, demandam a utilização de técnicas e saberes oriundos das ciências naturais e tecnológicas. O trabalho pericial deve ser pautado pela cientificidade, com a aplicação de conhecimentos de diversas áreas, dentre as quais está incluída a estatística forense. Neste trabalho foram utilizadas ferramentas estatísticas para avaliar a qualidade e a contribuição dos laudos periciais para os casos envolvendo substâncias ilícitas e correlacionar o conteúdo destes documentos com a sentença judicial. Numa primeira etapa foram analisadas as informações contidas em laudos toxicológicos de drogas, com o intuito de quantificar a qualidade e importância que eles poderiam fornecer em um processo. Para isso foram analisados 1008 documentos oficiais de diversas jurisdições, divididos em 504 conjuntos de laudos preliminares e definitivos do mesmo caso forense A intenção foi apreciar um conjunto heterogêneo de documentos para possibilitar uma melhor análise. A quantificação foi apreciada através de equações empíricas elaboradas. A validação do método ocorreu por análise de dados multivariados. A metodologia empregada demonstrou-se bastante robusta. A segunda fase do trabalho foi aplicar o resultado dos exames da etapa precedente e correlacionar com a decisão judicial. Para tanto, foram esmiuçadas 167 sentenças proferidas em primeira instância e que continham os laudos elencados na primeira fase. A ferramenta utilizada foi a inferência Bayesiana. Os resultados apontaram que os laudos periciais sempre foram essenciais neste tipo de procedimento julgatório. A qualidade dos documentos produzidos encontrava-se entre boa e ótima, avalizada pelo parâmetro \"relevância do laudo\". Alguns aspectos nos documentos poderiam ser aperfeiçoados, como, por exemplo, a inserção de fotografias do material apreendido e/ou imagens alusivas às análises laboratoriais. Estes estudos permitiram estabelecer um valor de corte para a quantificação da qualidade dos laudos, a partir do qual houve 100% de concordância entre o laudo direcionado e a sentença, para casos de condenação onde o suspeito foi considerado traficante. Por fim, a metodologia proposta apresentou potencial promissor e possibilidade de ser utilizada em outros tipos de casos forenses, como, por exemplo, homicídios, suicídios e outros. / There is an implicit recognition in the current legal scenario that material evidences require scientific support in order to achieve the authenticity that the magistrates need for making decisions. The nature of certain exams, such as classification of prohibited substances, requires the use of techniques and knowledge from natural sciences and technology. The forensic work must rely on scientific methods and apply knowledge from several areas, including forensic statistics. The present work used statistic tools to evaluate the quality and the contribution of forensic reports about illegal substances; the goal is to correlate the content of these documents with the court ruling. In the first part we analyzed the information from toxicology reports on drugs, aiming at the quantification of the importance they might bear to court proceedings. We have parsed 1008 official documents from several jurisdictions, divided into 504 sets of preliminary and final reports from the same case. The objective was to evaluate a heterogeneous document set for a better analysis. The quantification was determined from elaborate empiric equations. The validation of the method was performed by multivariate data analysis. The methodology used in the present work has proved very robust. The second part was the application of the results from the previous part and correlation to the court ruling. We have thoroughly examined 167 rulings at first instance that contained the reports cited in the first part. We have used Bayesian inference, and the results indicated that forensic reports were always required in this type of court proceeding. The quality of the documents was considered good or excellent, as stated in the parameter \"relevance of the report\". Some aspects could be improved, for instance, images of collected material evidence or laboratory analytical procedures could be included. These studies allowed establishing a cut-off value for the quantification of the report quality, from which a 100% agreement between the report and the court decision was achieved, in cases where the suspect was found guilty. Finally, the proposed methodology in this work showed a good potential and could be used in other kinds of forensic cases, such as homicide, suicide and other forensic investigations.

Ionospheric scintillation is a rapid variation in the amplitude and/or phase of radio signals traveling through the ionosphere. This spatial and time-varying phenomenon is of interest because its occurrence may affect the reception quality of satellite signals. Specialized receivers at strategic regions can track multiple variables related to the phenomenon, generating a database of historical observations on the regional behavior of ionospheric scintillation. The analysis of such data is very challenging, since it consists of time-varying measurements of many variables which are heterogeneous in nature and with possibly many missing values, recorded over extensive time periods. There is a need to introduce alternative intuitive strategies that contribute to experts acquiring further knowledge from the ionospheric scintillation data. Such challenges motivated a study on the applicability of visualization techniques to support tasks of identification of relevant attributes in the study of the behavior of phenomena described by multiple time-varying variables, of which the ionospheric scintillation is a good example. In particular, this thesis introduces a visual analytics framework, named TV-MV Analytics, that supports exploratory tasks on time-varying multivariate data and was developed following the requirements of experts on ionospheric scintillation from the Faculty of Science and Technology of UNESP at Presidente Prudente, Brazil. TV-MV Analytics provides an interactive visual exploration loop to analysts inspecting the behavior of multiple variables at different temporal scales, through temporal representations associated with clustering and multidimensional projection techniques. Analysts can also assess how different feature sub-spaces contribute to characterizing a certain behavior, where they may direct the analysis process and include their domain knowledge in the exploratory analysis. We also illustrate the application of TV-MV Analytics on multivariate time-varying data sets from three alternative application domains. Experimental results indicate the proposed solutions show good potential on assisting time-varying multivariate data mining tasks, since it reduces the effort required from experts to gain deeper insight into the historical behavior of the variables describing a phenomenon or domain. / A cintilação ionosférica é uma variação rápida na amplitude e/ou na fase dos sinais de rádio que viajam através da ionosfera. Este fenômeno espacial e variante no tempo é de grande interesse, pois pode afetar a qualidade de recepção dos sinais de satélite. Receptores especializados em regiões estratégicas podem rastrear múltiplas variáveis relacionadas ao fenômeno, gerando um banco de dados de observações históricas sobre o comportamento regional da cintilação. O estudo do comportamento da cintilação é desafiador, uma vez que requer a análise extensiva de dados multivariados e variantes no tempo, coletados por longos períodos. Medições são registradas continuamente, e são de natureza heterogênea, compreendendo múltiplas variáveis de diferentes categorias e possivelmente com muitos valores faltantes. Portanto, existe a necessidade de introduzir estratégias alternativas, eficientes e intuitivas, que contribuam para a adquisição de conhecimento, a partir dos dados, por especialistas que estudam a cintilação ionosférica. Tais desafios motivaram o estudo da aplicabilidade de técnicas de visualização para apoiar tarefas de identificação de atributos relevantes no estudo do comportamento de fenômenos ou domínios que envolvem múltiplas variáveis, como a cintilação. Em particular, esta tese introduz um arcabouço visual, o qual foi denominado TV-MV Analytics, que apoia tarefas de análise exploratória sobre dados multivariados e variáveis no tempo, inspirado em requisitos de especialistas no estudo da cintilação, vinculados à Faculdade de Ciências e Tecnologia da UNESP de Presidente Prudente, Brasil. O TV-MV Analytics fornece aos analistas um ciclo de interativo de exploração que apoia a inspeção do comportamento temporal de múltiplas variáveis, em diferentes escalas temporais, por meio de representações visuais temporais associadas a técnicas de agrupamento e de projeção multidimensional. Também permite avaliar como diferentes sub-espaços de atributos caracterizam um determinado comportamento, podendo direcionar o processo de análise e inserir seu conhecimento do domínio no processo de análise exploratória. As funcionalidades do TV-MV Analytics também são ilustradas em dados variantes no tempo oriundos de outros três domínios de aplicação. Os resultados experimentais indicaram que as soluções propostas têm bom potencial em tarefas de mineração de dados multivariados e variantes no tempo, uma vez que reduz o esforço e contribui para os especialistas obterem informações detalhadas sobre o comportamento histórico das variáveis que descrevem um determinado fenômeno ou domínio.

Ionospheric scintillation is a rapid variation in the amplitude and/or phase of radio signals traveling through the ionosphere. This spatial and time-varying phenomenon is of interest because its occurrence may affect the reception quality of satellite signals. Specialized receivers at strategic regions can track multiple variables related to the phenomenon, generating a database of historical observations on the regional behavior of ionospheric scintillation. The analysis of such data is very challenging, since it consists of time-varying measurements of many variables which are heterogeneous in nature and with possibly many missing values, recorded over extensive time periods. There is a need to introduce alternative intuitive strategies that contribute to experts acquiring further knowledge from the ionospheric scintillation data. Such challenges motivated a study on the applicability of visualization techniques to support tasks of identification of relevant attributes in the study of the behavior of phenomena described by multiple time-varying variables, of which the ionospheric scintillation is a good example. In particular, this thesis introduces a visual analytics framework, named TV-MV Analytics, that supports exploratory tasks on time-varying multivariate data and was developed following the requirements of experts on ionospheric scintillation from the Faculty of Science and Technology of UNESP at Presidente Prudente, Brazil. TV-MV Analytics provides an interactive visual exploration loop to analysts inspecting the behavior of multiple variables at different temporal scales, through temporal representations associated with clustering and multidimensional projection techniques. Analysts can also assess how different feature sub-spaces contribute to characterizing a certain behavior, where they may direct the analysis process and include their domain knowledge in the exploratory analysis. We also illustrate the application of TV-MV Analytics on multivariate time-varying data sets from three alternative application domains. Experimental results indicate the proposed solutions show good potential on assisting time-varying multivariate data mining tasks, since it reduces the effort required from experts to gain deeper insight into the historical behavior of the variables describing a phenomenon or domain. / A cintilação ionosférica é uma variação rápida na amplitude e/ou na fase dos sinais de rádio que viajam através da ionosfera. Este fenômeno espacial e variante no tempo é de grande interesse, pois pode afetar a qualidade de recepção dos sinais de satélite. Receptores especializados em regiões estratégicas podem rastrear múltiplas variáveis relacionadas ao fenômeno, gerando um banco de dados de observações históricas sobre o comportamento regional da cintilação. O estudo do comportamento da cintilação é desafiador, uma vez que requer a análise extensiva de dados multivariados e variantes no tempo, coletados por longos períodos. Medições são registradas continuamente, e são de natureza heterogênea, compreendendo múltiplas variáveis de diferentes categorias e possivelmente com muitos valores faltantes. Portanto, existe a necessidade de introduzir estratégias alternativas, eficientes e intuitivas, que contribuam para a adquisição de conhecimento, a partir dos dados, por especialistas que estudam a cintilação ionosférica. Tais desafios motivaram o estudo da aplicabilidade de técnicas de visualização para apoiar tarefas de identificação de atributos relevantes no estudo do comportamento de fenômenos ou domínios que envolvem múltiplas variáveis, como a cintilação. Em particular, esta tese introduz um arcabouço visual, o qual foi denominado TV-MV Analytics, que apoia tarefas de análise exploratória sobre dados multivariados e variáveis no tempo, inspirado em requisitos de especialistas no estudo da cintilação, vinculados à Faculdade de Ciências e Tecnologia da UNESP de Presidente Prudente, Brasil. O TV-MV Analytics fornece aos analistas um ciclo de interativo de exploração que apoia a inspeção do comportamento temporal de múltiplas variáveis, em diferentes escalas temporais, por meio de representações visuais temporais associadas a técnicas de agrupamento e de projeção multidimensional. Também permite avaliar como diferentes sub-espaços de atributos caracterizam um determinado comportamento, podendo direcionar o processo de análise e inserir seu conhecimento do domínio no processo de análise exploratória. As funcionalidades do TV-MV Analytics também são ilustradas em dados variantes no tempo oriundos de outros três domínios de aplicação. Os resultados experimentais indicaram que as soluções propostas têm bom potencial em tarefas de mineração de dados multivariados e variantes no tempo, uma vez que reduz o esforço e contribui para os especialistas obterem informações detalhadas sobre o comportamento histórico das variáveis que descrevem um determinado fenômeno ou domínio.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:30:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Evelyn Seligmann Feitosa.pdf: 4150862 bytes, checksum: c2fb95c13060f06c44c6788bbbfd1fc6 (MD5) Previous issue date: 2011-11-10 / Fundo Mackenzie de Pesquisa / The allocation of resources and the constant search for competitive advantages differentiators to reach best results are always business challenges. In the contemporary context, in order to achieve superior performance, it reinforces the company's need to have, and make good use, of scarce, valuable, non-substitutable and inimitable resources. These resources include brands, customer base, knowledge, ability and competence of the work teams, corporate culture, partnerships and operational processes established, among other intangible assets, usually arising from a long and risky development process. Mergers and acquisitions (M & A) arise, then, as an important strategic action, being an alternative means to obtain and accelerate the accumulation of these resources within the companies. That is the subject of this work, which discusses the importance of existing and intangible assets disclosed, previous to the M & A transactions, their classification into various types, measurement, and impact on the resulting firm's financial performance in long term. The overall objective of this thesis was to analyze how this performance, after a minimum period of 36 months of the event, is related to the existence, level of disclosure and the nature of intangible assets in the organizations involved. One hundred-eighteen (118) companies were investigated in fifty-nine (59) cases of M & A occurred in France between 1997 and 2007; the study reflects a multi-method research, pluralistic, on qualitative and quantitative aspects. Intangible assets disclosure indicators were built by applying the content analysis technique to financial and accounting reports provided by the companies prior to the events, as well as financial indicators (proxies) for the existence of intangibles were calculated. These indicators were initially confronted with each other and later their explanatory power in relation to financial ratios of growth and profitability (for the corporation and its shareholders), which are the analyzed dimensions of financial performance. Many methods for statistical analysis were used in the multivariate data analysis (correlations and factor analysis, multiple regressions) and in the structural equation modeling (SEM), via Partial Least Squares (PLS). A total of twelve models, with statistics significance, were established to express the relationship among the constructs examined. Best results were achieved in the models developed with variables of semantic origin, in detriment of those with financial indicators only. The results obtained in this thesis leads to deduce that, in this study, there are positive relationships between the existence and the disclosure of intangible assets by firms involved in the operations of M & A and subsequent financial performance, measured by the corporate profitability and the growth of the resulting organization. This suggests that the strategic choice for business growth via M & A operations is favorable to the accumulation of intangible assets in the firms, in search for better results. / A alocação de recursos e a constante busca por diferenciais competitivos, visando melhores resultados, são grandes desafios empresariais. No contexto contemporâneo, para obter desempenho superior, reforça-se a necessidade de a empresa dispor, e fazer bom uso, de recursos raros, valiosos, não-substituíveis e de difícil imitação. Dentre estes recursos, destacam-se aspectos como as marcas, a base de clientes, o conhecimento, a capacidade e competência das equipes de trabalho, a cultura corporativa, as parcerias e os processos operacionais estabelecidos, dentre outros ativos intangíveis, geralmente decorrentes de longos e arriscados processos de desenvolvimento. As fusões e aquisições (F&A) surgem, então, como movimentos estratégicos importantes, sendo meio alternativo para obter e acelerar a acumulação destes recursos nas empresas. É essa a temática deste trabalho, que discorre sobre a importância dos ativos intangíveis existentes e divulgados previamente às operações de F&A de empresas, sobre a classificação dos seus diversos tipos, a sua mensuração e o seu impacto sobre o desempenho financeiro da firma resultante, no longo prazo. O objetivo geral desta tese foi analisar como este desempenho, após prazo mínimo de 36 meses do evento, está relacionado à existência, ao nível de divulgação e à natureza dos ativos intangíveis das organizações envolvidas. Foram investigadas 118 empresas, em 59 casos de F&A ocorridos na França entre 1997 e 2007, em uma pesquisa multi-métodos, pluralística, nas vertentes qualitativa e quantitativa. Foram construídos indicadores de divulgação (disclosure) de ativos intangíveis, mediante aplicação da técnica de análise de conteúdos aos relatórios contábil-financeiros disponibilizados pelas empresas antes do evento, e calculados indicadores financeiros (proxies) para a existência de intangíveis. Estes indicadores foram inicialmente confrontados entre si e posteriormente quanto ao seu poder explicativo em relação aos índices financeiros de crescimento e de lucratividade (empresarial e para os acionistas), que são as dimensões analisadas do desempenho financeiro. Utilizaram-se métodos de análise estatística de dados multivariados (análises de correlações, fatoriais, regressões múltiplas) e modelagem em equações estruturais, via Partial Least Squares (SEM- PLS). Foram estabelecidos, no total, doze modelos com significância estatística para expressar o relacionamento entre os construtos examinados. Alcançaram-se melhores resultados nos modelos desenvolvidos com variáveis de origem semântica, em detrimento daqueles que utilizaram indicadores exclusivamente financeiros. Os resultados obtidos nesta tese permitiram deduzir que há relações positivas entre a existência e a divulgação de ativos intangíveis pelas firmas envolvidas nas operações de F&A estudadas e o posterior desempenho financeiro, mensurado pela lucratividade empresarial e pelo crescimento, da organização resultante. Isto sugere que a opção estratégica por crescimento empresarial via operações de F&A é favorável ao acúmulo de recursos intangíveis nas firmas, na busca por melhores resultados.