Made available in DSpace on 2014-06-12T18:06:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7261_1.pdf: 519185 bytes, checksum: 923bd272ea2504b66609c2a51a5f7382 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2004 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Modelos para dados longitudinais são modelos de regressão com respostas correlacionadas no tempo, observadas da mesma unidade amostral, podendo estas respostas serem consideradas de alguma forma grupos (clusters). A correlação existente deve ser levada em consideração. Uma forma de modelar esta correlação entre as observações ao longo do tempo é através das Equações de Estimação Generalizadas (GEEs). Liang & Zeger (1986) propuseram uma forma relativamente simples de tratar dados longitudinais através de Modelos Lineares Generalizados (MLG). O objetivo deste trabalho é estudar este tipo de modelo estatístico e seus métodos de estimação associados para análise de dados longitudinais categorizados ordinais e fazer uma análise de um conjunto de dados longitudinais considerando que os dados são correlacionados. Foi realizada uma aplicação com dados reais proveniente de um estudo de coorte de 477 crianças residentes nos municípios da zona da mata meridional de Pernambuco acompanhadas ao nascer e aos 2, 4, 6, 9, 12,15 e 18 meses de vida, estimando-se as probabilidades de desnutrição em relação a certas condições sócio-demográficas e biológicas, aqui denominada ?condição geral? e mais a situação de aleitamento da criança. Foram construídos modelos marginais nos quais a resposta é uma variável aleatória categorizada ordinal. Através dos modelos encontrados foi verificado a importância do aleitamento materno no estado nutricional da criança. Para as análises foram utilizados os pacotes estatísticos SAS e R. Os resultados indicam que as probabilidades estimadas utilizando os dois pacotes computacionais são bastantes próximas, apesar do pacote SAS utilizar o método GEE1, e o R utilizar o método GEE2, que são métodos diferentes provenientes de extensões do GEE. As estimativas oferecidas pelo R são sempre um pouco menores que as oferecidas pelo SAS

Este trabalho teve por objetivo determinar a influência das características dos países e indústrias no comércio intra-industrial brasileiro de produtos manufaturados, considerando fluxos de quantidades comercializadas ao ano, para o período de 2002 a 2006, através de estimativas de uma equação gravitacional adaptada à análise dessa forma de comércio. As variáveis explicativas são relacionadas ao tamanho de mercado, representado pela proxy LPIBij, diferenças entre as rendas per capita dos países, representadas pela proxy LdPIBpcij, e tarifas aduaneiras aplicadas pelos países importadores, LTarifas. Tais variáveis foram utilizadas para analisar o comércio intraindustrial e seus componentes horizontal e vertical. A fundamentação teórica para proceder à segmentação do comércio intra-industrial brasileiro, segundo tais características, foi derivada de trabalhos conduzidos por Falvey (1981), Helpman e Krugman, (1985) e Greenaway, et al. (1995). A mensuração do Índice de Grubel-Lloyd e a posterior separação dos componentes do CII utilizando valor unitário indicam uma composição do comércio intra-industrial brasileiro com forte predomínio do componente CII Vertical Inferior.Os resultados da estimação das equações gravitacionais, com a utilização dos dados em painel e a utilização de Poisson Pseudo-Maximum-Likelihood comprovou ser a mais adequada para a estimativa econométrica.Para o comércio intraindustrial total, os resultados indicaram que o tamanho de mercado, tem um efeito positivo sobre o fluxo de exportação dos produtos brasileiros com comércio intraindustrial (0,517), porém, as diferenças entre as rendas per capita dos países (-0,183) e tarifas aduaneiras dos países importadores (-0,356), são negativamente relacionados. Os resultados para o comércio intra-industrial vertical e horizontal apresentam os mesmos sinais que o CII total, com alteração na magnitude. / This study aimed to determine the influence of characteristics for countries and industries in intra-industry trade (IIT) of Brazilian manufactured products, considering the annual trade flows for the period 2002 to 2006 and using a gravity equation adapted to analysis this form of trade . The explanatory variables are related to market size, represented by proxy LPIBij, differences between per capita incomes of countries represented by proxy LdPIBpcij, and tariffs imposed by importing countries, represented by proxy LTarifas. These variables were used to analyze the intra-industry trade and its horizontal and vertical components. The theoretical basis to make the segmentation of intra-industry in Brazil, according to such characteristics, was derived from studies conducted by Falvey (1981), Helpman and Krugman (1985) and Greenaway et al.(1995). The measurement of the Grubel-Lloyd index and the subsequent separation of components from IIT using unit value indicates that the brazilian intra-industry trade has a strong predominance of IIT Vertical Low quality. The results of the estimation of the gravitational equations with the use of panel data and the use of Poisson Pseudo- Maximum-Likelihood proved to be the most suitable for econometric estimation. The results for intra-industry total indicated that the market size, has a positive effect on the flow of exports of Brazilian products with intra-industry trade (0,517), however, the differences between per capita incomes (-0,183) of countries and tariffs in importing countries (-0,356) have a negative relation. The results for vertical and horizontal intraindustry trade have the same signals than intra-industry total but they differ in magnitude.

Este trabalho de tese tem como objetivo principal propor uma abordagem alternativa para analisar dados Birnbaum-Saunders (BS) correlacionados com base em equações de estimação. Da classe ótima de funções de estimação proposta por Crowder (1987), derivamos uma classe ótima para a análise de dados correlacionados em que as distribuições marginais são assumidas log-BS e log-BS-t, respectivamente. Derivamos um processo iterativo para estimação dos parâmetros, métodos de diagnóstico, tais como análise de resíduos, distância de Cook e influência local sob três diferentes esquemas de perturbação: ponderação de casos, perturbação da variável resposta e perturbação individual de covariáveis. Estudos de simulação são desenvolvidos para cada modelo para avaliar as propriedades empíricas dos estimadores dos parâmetros de localização, forma e correlação. A abordagem apresentada é discutida em duas aplicações: o primeiro exemplo referente a um banco de dados sobre a produtividade de capital público nos 48 estados norte-americanos contíguos de 1970 a 1986 e o segundo exemplo referente a um estudo realizado na Escola de Educação Física e Esporte da Universidade de São Paulo (USP) durante 2016 em que 70 corredores foram avaliados em corridas em esteiras em três períodos distintos. / The aim of this thesis is to propose an alternative approach to analyze correlated Birnbaum-Saunders (BS) data based on estimating equations. From the optimal estimating functions class proposed by Crowder (1987), we derive an optimal class for the analysis of correlated data in which the marginal distributions are assumed either log-BS or log-BS-t. It is derived an iterative process, diagnostic procedures such as residual analysis, Cooks distance and local influence under three different perturbation schemes: case-weights, response variable perturbation and single-covariate perturbation. Simulation studies to assess the empirical properties of the parameters estimates are performed for each proposed model. The proposed methodology is discussed in two applications: the first one on a data set of public capital productivity of the contiguous 48 USA states, from 1970 to 1986, and the second data set refers to a study conducted in the School of Physical Education and Sport of the University of São Paulo (USP), during 2016, in which 70 runners were evaluated in running machines races in three periods.

Uma suposição muito comum na análise de modelos de regressão é a de respostas independentes. No entanto, quando trabalhamos com dados longitudinais ou agrupados essa suposição pode não fazer sentido. Para resolver esse problema existem diversas metodologias, e talvez a mais conhecida, no contexto não Gaussiano, é a metodologia de Equações de Estimação Generalizadas (EEGs), que possui similaridades com os Modelos Lineares Generalizados (MLGs). Essas similaridades envolvem a classificação do modelo em torno de distribuições da família exponencial e da especificação de uma função de variância. A única diferença é que nessa função também é inserida uma matriz trabalho que inclui a parametrização da estrutura de correlação dentro das unidades experimentais. O principal objetivo desta dissertação é estudar como esses modelos se comportam em uma situação específica, de dados de contagem com sobredispersão. Quando trabalhamos com MLGs esse problema é resolvido através do ajuste de um modelo com resposta binomial negativa (BN), e a ideia é a mesma para os modelos envolvendo EEGs. Essa dissertação visa rever as teorias existentes em EEGs no geral e para o caso específico quando a resposta marginal é BN, e além disso mostrar como essa metodologia se aplica na prática, com três exemplos diferentes de dados correlacionados com respostas de contagem. / An assumption that is common in the analysis of regression models is that of independent responses. However, when working with longitudinal or grouped data this assumption may not have sense. To solve this problem there are several methods, but perhaps the best known, in the non Gaussian context, is the one based on Generalized Estimating Equations (GEE), which has similarities with Generalized Linear Models (GLM). Such similarities involve the classification of the model around the exponential family and the specification of a variance function. The only diference is that in this function is also inserted a working correlation matrix concerning the correlations within the experimental units. The main objective of this dissertation is to study how these models behave in a specific situation, which is the one on count data with overdispersion. When we work with GLM this kind of problem is solved by setting a model with a negative binomial response (NB), and the idea is the same for the GEE methodology. This dissertation aims to review in general the GEE methodology and for the specific case when the responses follow marginal negative binomial distributions. In addition, we show how this methodology is applied in practice, with three examples of correlated data with count responses.

Este trabalho de tese tem como objetivo principal propor uma abordagem alternativa para analisar dados Birnbaum-Saunders (BS) correlacionados com base em equações de estimação. Da classe ótima de funções de estimação proposta por Crowder (1987), derivamos uma classe ótima para a análise de dados correlacionados em que as distribuições marginais são assumidas log-BS e log-BS-t, respectivamente. Derivamos um processo iterativo para estimação dos parâmetros, métodos de diagnóstico, tais como análise de resíduos, distância de Cook e influência local sob três diferentes esquemas de perturbação: ponderação de casos, perturbação da variável resposta e perturbação individual de covariáveis. Estudos de simulação são desenvolvidos para cada modelo para avaliar as propriedades empíricas dos estimadores dos parâmetros de localização, forma e correlação. A abordagem apresentada é discutida em duas aplicações: o primeiro exemplo referente a um banco de dados sobre a produtividade de capital público nos 48 estados norte-americanos contíguos de 1970 a 1986 e o segundo exemplo referente a um estudo realizado na Escola de Educação Física e Esporte da Universidade de São Paulo (USP) durante 2016 em que 70 corredores foram avaliados em corridas em esteiras em três períodos distintos. / The aim of this thesis is to propose an alternative approach to analyze correlated Birnbaum-Saunders (BS) data based on estimating equations. From the optimal estimating functions class proposed by Crowder (1987), we derive an optimal class for the analysis of correlated data in which the marginal distributions are assumed either log-BS or log-BS-t. It is derived an iterative process, diagnostic procedures such as residual analysis, Cooks distance and local influence under three different perturbation schemes: case-weights, response variable perturbation and single-covariate perturbation. Simulation studies to assess the empirical properties of the parameters estimates are performed for each proposed model. The proposed methodology is discussed in two applications: the first one on a data set of public capital productivity of the contiguous 48 USA states, from 1970 to 1986, and the second data set refers to a study conducted in the School of Physical Education and Sport of the University of São Paulo (USP), during 2016, in which 70 runners were evaluated in running machines races in three periods.

Este trabalho teve por objetivo determinar a influência das características dos países e indústrias no comércio intra-industrial brasileiro de produtos manufaturados, considerando fluxos de quantidades comercializadas ao ano, para o período de 2002 a 2006, através de estimativas de uma equação gravitacional adaptada à análise dessa forma de comércio. As variáveis explicativas são relacionadas ao tamanho de mercado, representado pela proxy LPIBij, diferenças entre as rendas per capita dos países, representadas pela proxy LdPIBpcij, e tarifas aduaneiras aplicadas pelos países importadores, LTarifas. Tais variáveis foram utilizadas para analisar o comércio intraindustrial e seus componentes horizontal e vertical. A fundamentação teórica para proceder à segmentação do comércio intra-industrial brasileiro, segundo tais características, foi derivada de trabalhos conduzidos por Falvey (1981), Helpman e Krugman, (1985) e Greenaway, et al. (1995). A mensuração do Índice de Grubel-Lloyd e a posterior separação dos componentes do CII utilizando valor unitário indicam uma composição do comércio intra-industrial brasileiro com forte predomínio do componente CII Vertical Inferior.Os resultados da estimação das equações gravitacionais, com a utilização dos dados em painel e a utilização de Poisson Pseudo-Maximum-Likelihood comprovou ser a mais adequada para a estimativa econométrica.Para o comércio intraindustrial total, os resultados indicaram que o tamanho de mercado, tem um efeito positivo sobre o fluxo de exportação dos produtos brasileiros com comércio intraindustrial (0,517), porém, as diferenças entre as rendas per capita dos países (-0,183) e tarifas aduaneiras dos países importadores (-0,356), são negativamente relacionados. Os resultados para o comércio intra-industrial vertical e horizontal apresentam os mesmos sinais que o CII total, com alteração na magnitude. / This study aimed to determine the influence of characteristics for countries and industries in intra-industry trade (IIT) of Brazilian manufactured products, considering the annual trade flows for the period 2002 to 2006 and using a gravity equation adapted to analysis this form of trade . The explanatory variables are related to market size, represented by proxy LPIBij, differences between per capita incomes of countries represented by proxy LdPIBpcij, and tariffs imposed by importing countries, represented by proxy LTarifas. These variables were used to analyze the intra-industry trade and its horizontal and vertical components. The theoretical basis to make the segmentation of intra-industry in Brazil, according to such characteristics, was derived from studies conducted by Falvey (1981), Helpman and Krugman (1985) and Greenaway et al.(1995). The measurement of the Grubel-Lloyd index and the subsequent separation of components from IIT using unit value indicates that the brazilian intra-industry trade has a strong predominance of IIT Vertical Low quality. The results of the estimation of the gravitational equations with the use of panel data and the use of Poisson Pseudo- Maximum-Likelihood proved to be the most suitable for econometric estimation. The results for intra-industry total indicated that the market size, has a positive effect on the flow of exports of Brazilian products with intra-industry trade (0,517), however, the differences between per capita incomes (-0,183) of countries and tariffs in importing countries (-0,356) have a negative relation. The results for vertical and horizontal intraindustry trade have the same signals than intra-industry total but they differ in magnitude.

Uma suposição muito comum na análise de modelos de regressão é a de respostas independentes. No entanto, quando trabalhamos com dados longitudinais ou agrupados essa suposição pode não fazer sentido. Para resolver esse problema existem diversas metodologias, e talvez a mais conhecida, no contexto não Gaussiano, é a metodologia de Equações de Estimação Generalizadas (EEGs), que possui similaridades com os Modelos Lineares Generalizados (MLGs). Essas similaridades envolvem a classificação do modelo em torno de distribuições da família exponencial e da especificação de uma função de variância. A única diferença é que nessa função também é inserida uma matriz trabalho que inclui a parametrização da estrutura de correlação dentro das unidades experimentais. O principal objetivo desta dissertação é estudar como esses modelos se comportam em uma situação específica, de dados de contagem com sobredispersão. Quando trabalhamos com MLGs esse problema é resolvido através do ajuste de um modelo com resposta binomial negativa (BN), e a ideia é a mesma para os modelos envolvendo EEGs. Essa dissertação visa rever as teorias existentes em EEGs no geral e para o caso específico quando a resposta marginal é BN, e além disso mostrar como essa metodologia se aplica na prática, com três exemplos diferentes de dados correlacionados com respostas de contagem. / An assumption that is common in the analysis of regression models is that of independent responses. However, when working with longitudinal or grouped data this assumption may not have sense. To solve this problem there are several methods, but perhaps the best known, in the non Gaussian context, is the one based on Generalized Estimating Equations (GEE), which has similarities with Generalized Linear Models (GLM). Such similarities involve the classification of the model around the exponential family and the specification of a variance function. The only diference is that in this function is also inserted a working correlation matrix concerning the correlations within the experimental units. The main objective of this dissertation is to study how these models behave in a specific situation, which is the one on count data with overdispersion. When we work with GLM this kind of problem is solved by setting a model with a negative binomial response (NB), and the idea is the same for the GEE methodology. This dissertation aims to review in general the GEE methodology and for the specific case when the responses follow marginal negative binomial distributions. In addition, we show how this methodology is applied in practice, with three examples of correlated data with count responses.

A economia brasileira passa por um momento positivo em sua história, devido principalmente a fatores gerados pela estabilidade econômica advinda com o Plano Real. O conjunto de dados apresentados neste trabalho evidencia uma melhora das condições socioeconômicas de grande parte da população, o que levou a um aumento da renda dos indivíduos e um fortalecimento do poder de consumo dos brasileiros. Nesse contexto, esta tese teve como objetivo a busca de evidências que indicassem uma mudança e possível sofisticação do padrão de consumo dos domicílios brasileiros. Além disso, procurou-se verificar em quais níveis socioeconômicos e em quais regiões as mudanças do padrão de consumo foram mais significativas. Os dados utilizados neste trabalho derivam de um painel de consumidores (Homescan) e foram analisadas informações de dez categorias de produtos de consumo doméstico para os anos de 2007, 2008 e 2009, considerando-se as áreas geográficas auditadas pela Nielsen e os níveis socioeconômicos dos domicílios. Nas análises dos dados, utilizaram-se modelos de equações de estimação generalizadas (EEG), além de análises estatísticas descritivas para avaliar a evolução das variáveis não-contempladas nesses modelos. Além disso, utilizaram-se dados de outra pesquisa (Retail Index) para complementar os resultados obtidos com o painel de consumidores. Os resultados das análises realizadas indicam uma mudança do padrão de consumo, primordialmente, nos domicílios de nível socioeconômico médio (classe C) e baixo (classes D e E) no período analisado. Quanto às áreas geográficas pesquisadas, os destaques foram o Nordeste, o grande Rio de Janeiro e a região Sul. Levando-se em consideração que as categorias analisadas são produtos mais elaborados e de maior valor agregado, o aumento do consumo da grande maioria das categorias nesses níveis socioeconômicos evidencia uma sofisticação do consumo desses domicílios. Esse ambiente de sofisticação dos padrões de consumo, principalmente das classes de renda média e baixa, exigirá das empresas que atuam no mercado de bens e serviços novas estratégias para atender as demandas de consumidores mais conscientes e exigentes. Assim, o grande desafio dessas empresas será decifrar o caminho da expansão e diversificação da cesta de compra desses consumidores. / The Brazilian economy is currently going through a positive time in its history, mainly as a result of factors generated by the economic stability conferred by the Plano Real financial plan. The data presented in this work shows an improvement in the socioeconomic conditions of the vast majority of the population, which has led to an increase in income for individuals, and a strengthening of the consumer power of Brazilians. In this context, this thesis looks for evidence that indicates a change and possible sophistication of consumer patterns in Brazilian households. It also seeks to determine the socioeconomic levels, and the regions in which the changes in consumer patterns are most significant. The data used in this work are derived from a panel of consumers (Homescan), and information from ten categories of domestic consumer goods were analyzed for the years 2007, 2008 and 2009, considering the geographic areas audited by Nielsen and the socioeconomic levels of the households. In the data analyses, generalized estimating equation (GEE) models are used, as well as descriptive statistical analyses, to evaluate the evolution of variables not included in these models. Data are also used from another survey (Retail Index), to complement the results obtained with the panel of consumers. The results of the analyses indicate a change in consumer patterns, particularly in households belonging to the middle (class C) and low (classes D and E) socioeconomic classes, for the period analyzed. In terms of geographical areas researched, the areas highlighted were the Northeast, the greater Rio de Janeiro and the South region. Taking into consideration that the categories analyzed consist of more elaborate products, with higher added value, the increased consumption for the majority of categories at these socioeconomic levels shows that consumption in these households has become more sophisticated. This environment of increasing sophistication of consumer patterns, particularly among the middle and low income classes, will require companies in the goods and services market to implement strategies to meet the requirements of these more aware and demanding consumers. Therefore, the greatest challenge for these companies is to seize the expansion and diversification path of the shopping basket for these consumers.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:05:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissFMTP.pdf: 1395799 bytes, checksum: 92e515da8b8dec81124d070a8fec7082 (MD5) Previous issue date: 2007-09-27 / In several research areas, the study of the occurrence of a phenomenon over a period of time is very common. In this case, if we use the theory of Generalized Linear Models to analyze the subject of interest, we ll have, as a consequence, incorrect inferences concerning regression parameters and inefficient estimators, since considering the random variables as independent responses, is the main characteristic of this theory. When the variable response is observed over time, there can be a correlation between the observations and that must be taken into consideration on the estimation of the parameters. To incorporate this temporal dependence, we can use the theory of Generalized Estimating Equations, proposed by Liang & Zeger, 1986, as an extension of the Generalized Linear Models, to compute the correlation between the observations. Besides the temporal correlation, there can even be a space correlation and, in this case, we can use the theory of Geostatistic to estimate the reach of the correlation of samples over a study region, as well as to identify whether there is a privileged direction of variability of the studied phenomenon, important data not revealed when we utilize the theories of classic statistic. In this dissertation, we applied the methodologies mentioned above to try to explain the presence and the behavior of the female Aedes (Stegomyia) aegypti captured by adulticed traps in the city of Mirassol/SP, with the goal of helping on the search of more precise methods to contain the dissemination of dengue. / É muito comum, em diversas áreas, o estudo da ocorrência de um fenômeno ao longo do tempo. Neste caso, se utilizarmos a teoria de Modelos Lineares Generalizados para analisarmos o objeto de interesse, teremos como conseqüência inferências incorretas dos parâmetros regressores e estimadores ineficientes, uma vez que a principal característica desta teoria é considerar as variáveis aleatórias como sendo respostas independentes. Quando a variável resposta é observada ao longo do tempo, pode haver uma correlação entre as observações e isso deve ser levado em consideração na estimação dos parâmetros. Para incorporarmos esta dependência temporal podemos utilizar a teoria das Equações de Estimação Generalizadas, proposta por Liang & Zeger, 1986, como uma extensão dos Modelos Lineares Generalizados para computar a correlação existente entre as observações. Além da correlação temporal, pode haver, ainda, uma correlação espacial e, neste caso, podemos utilizar a teoria da Geoestatística para estimarmos o alcance de correlação das amostras ao longo de uma região de estudo, bem como para identificarmos se há uma direção privilegiada de variabilidade do fenômeno analisado, dados importantes não revelados quando utilizamos as teorias da estatística clássica. Nesta dissertação aplicamos as metodologias acima citadas para tentar explicar a presença e o comportamento de fêmeas Aedes (Stegomyia) aegypti capturadas por armadilhas adulticidas na cidade de Mirassol/SP, com o objetivo de colaborar na busca de métodos mais precisos para contenção da disseminação da dengue.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1989.pdf: 231034 bytes, checksum: 31bd4dd9e300bf47b5b32ecca7d161ab (MD5) Previous issue date: 2008-06-09 / Financiadora de Estudos e Projetos / For the most part of modelings in the credit risk area, the most widely used model is the credit scoring, and as the main statistical technique, the binary logistic regression, used to determine whether a customer is a good or bad payer. In this academic work an alternative methodology is proposed, where the estimative is formed based on the scores obtained by customers; this means the response follows a binomial distribution. In this modeling the combined estimate of scores of various products used by customers is included, considering the correlation between these scores. / Em grande parte das modelagens na área de risco de crédito, o modelo mais utilizado é o credit scoring, e como técnica estatística principal a regressão logistica binária, utilizada para decidir se um cliente é bom ou mau pagador. Neste trabalho propomos uma metodologia alternativa, onde a estimativa é feita diretamente nos escores dos clientes, com issa a resposta segue uma distribuição binomial. Nessa modelagem incluimos ainda a estimativa conjunta dos escores de vários produtos utilizados pelos clientes, levando em consideração a correlação existente entre estes escores.