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.

Estudos em que a resposta de interesse é uma variável categorizada são bastante comuns nas mais diversas áreas da Ciência. Em muitas situações essa resposta é composta por mais de duas categorias não ordenadas, denominada então de uma variável politômica nominal, e em geral o objetivo do estudo é associar a probabilidade de ocorrência de cada categoria aos efeitos de variáveis explicativas. Ademais, existem tipos especiais de estudos em que os dados são coletados diversas vezes para uma mesma unidade amostral ao longo do tempo, os estudos longitudinais. Estudos assim requerem o uso de modelos estatísticos que considerem em sua formulação algum tipo de estrutura que suporte a dependência que tende a surgir entre observações feitas em uma mesma unidade amostral. Neste trabalho são abordadas duas extensões do modelo de logitos generalizados, usualmente empregado quando a resposta é politômica nominal com observações independentes entre si. A primeira consiste de uma modificação das equações de estimação generalizadas para dados nominais que se utiliza de razões de chances locais para descrever a dependência entre as observações da variável resposta politômica ao longo dos diversos tempos observados. Este tipo de modelo é denominado de modelo marginal. A segunda proposta abordada consiste no modelo de logitos generalizados com a inclusão de efeitos aleatórios no preditor linear, que também leva em conta uma dependência entre as observações. Esta abordagem caracteriza o modelo de logitos generalizados misto. Há diferenças importantes inerentes às interpretações dos modelos marginais e mistos, que são discutidas e que devem ser levadas em consideração na escolha da abordagem adequada. Ambas as propostas são aplicadas em um conjunto de dados proveniente de um experimento da área agronômica realizado em campo, conduzido sob um delineamento casualizado em blocos com esquema fatorial para os tratamentos. O experimento foi acompanhado ao longo de seis estações do ano, caracterizando assim uma estrutura longitudinal, sendo a variável resposta o tipo de vegetação observado no campo (touceiras, plantas invasoras ou espaços vazios). Os resultados encontrados são satisfatórios, embora a dependência presente nos dados não seja tão caracterizada; por meio de testes como da razão de verossimilhanças e de Wald diversas diferenças significativas entre os tratamentos foram encontradas. Ainda, devido às diferenças metodológicas das duas abordagens, o modelo marginal baseado nas equações de estimação generalizadas mostra-se mais adequado para esses dados. / Studies where the response is a categorical variable are quite common in many fields of Sciences. In many situations this response is composed by more than two unordered categories characterizing a nominal polytomous outcome and, in general, the aim of the study is to associate the probability of occurrence of each category to the effects of variables. Furthermore, there are special types of study where many measurements are taken over the time for the same sampling unit, called longitudinal studies. Such studies require special statistical models that consider some kind of structure that support the dependence that tends to arise from the repeated measurements for the same sampling unit. This work focuses on two extensions of the baseline-category logit model usually employed in cases when there is a nominal polytomous response with independent observations. The first one consists in a modification of the well-known generalized estimating equations for longitudinal data based on local odds ratios to describe the dependence between the levels of the response over the repeated measurements. This type of model is also known as a marginal model. The second approach adds random effects to the linear predictor of the baseline-category logit model, which also considers a dependence between the observations. This characterizes a baseline-category mixed model. There are substantial differences inherent to interpretations when marginal and mixed models are compared, what should be considered in the choice of the most appropriated approach for each situation. Both methodologies are applied to the data of an agronomic experiment installed under a complete randomized block design with a factorial arrangement for the treatments. It was carried out over six seasons, characterizing the longitudinal structure, and the response is the type of vegetation observed in field (tussocks, weeds or regions with bare ground). The results are satisfactory, even if the dependence found in data is not so strong, and likelihood-ratio and Wald tests point to several differences between treatments. Moreover, due to methodological differences between the two approaches, the marginal model based on generalized estimating equations seems to be more appropriate for this data.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5034.pdf: 832896 bytes, checksum: 2e9dd202302339e95fd416a410d6eb7e (MD5) Previous issue date: 2013-03-11 / Financiadora de Estudos e Projetos / One of the distributions used to model extremal events is the type I extremevalue distribution (Gumbel distribution). The usual extreme-value regression model requires independent observations. In this work, using generalized linear model (Mc-Cullagh e Nelder, 1989) and generalized estimating equations (Liang e Zeger, 1986), we developed the extreme-value regression model when there are independent clusters formed by dependent variables. The behavior of parameter estimators of the proposed model is studied through Monte Carlo simulations. / A distribuição valor extremo tipo I, também conhecida como distribuição Gumbel, é uma das distribuições utilizadas para a modelagem de eventos extremos. Os modelos existentes de regressão valor extremo supõem que as observações sejam independentes, inviabilizando o uso desses modelos quando existe dependência entre as observações. Nesta dissertação, utilizando modelos lineares generalizados (McCullagh e Nelder, 1989) e equações de estimação generalizadas (Liang e Zeger, 1986), desenvolvemos o modelo de regress~ao valor extremo para o caso em que h a grupos independentes formados por respostas dependentes. O comportamento dos estimadoresdos parâmetros do modelo proposto é avaliada através de simulações Monte Carlo.

Submitted by Etelvina Domingos (etelvina.domingos@ufpe.br) on 2015-03-12T19:28:53Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Daniele de Brito Trindade.pdf: 1575283 bytes, checksum: 7c79e6ffbd150b8169bb357d1a252353 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-12T19:28:53Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Daniele de Brito Trindade.pdf: 1575283 bytes, checksum: 7c79e6ffbd150b8169bb357d1a252353 (MD5) Previous issue date: 2014-02 / CAPES / A modelagem para dados de contagem é bastante utilizada em diversas áreas do conhecimento, como nas ciências biológicas, educação e saúde pública. O modelo comumente utilizado para analisar dados de contagem é o modelo Poisson. Contudo, quando os dados apresentam superdispersão o modelo Poisson não é mais indicado. Existem extensões do modelo Poisson que podem ser usados nesta situação, como o modelo Poisson in acionado de zeros (ZIP, em inglês). Porém, neste trabalho, é considerado o modelo Binomial Negativo, que é adequado para esta situação, além de ser um modelo simples e bastante conhecido. Uma suposição do modelo de regressão tradicional é a independência entre as observações. Contudo, quando as unidades amostrais são medidas repetidamente ao longo do tempo, os estudos longitudinais permite a veri cação das taxas de mudança que ocorrem ao longo do tempo e os fatores que podem motivar tal variação. Estes estudos são de particular interesse quando o objetivo é avaliar variações globais ou individuais da resposta ao longo do tempo. Este tipo de estudo considera a correlação entre as respostas dentro das unidades amostrais e a ordenação cronológica das respostas. Duas abordagens de regressão comumente utilizadas para analisar dados longitudinais são os modelos condicionais e os marginais. O modelo condicional assume a existência de efeitos aleatórios que descrevem o comportamento de um indivíduo especí co, sendo este modelo também chamado de multinível. No modelo marginal a variável resposta é modelada independentemente da correlação existente entre as medidas de cada unidade amostral (denotada por correlação intra-indivíduo), modelando a expectativa marginal como uma função das variáveis explicativas. Neste trabalho as duas abordagens foram aplicadas à análise de dados de contagem longitudinais. Estudos de simulação foram realizados para avaliar a performance dos estimadores provenientes destas metodologias. Aplicações com bases de dados reais são apresentadas.

Submitted by Geyciane Santos (geyciane_thamires@hotmail.com) on 2015-10-02T15:56:27Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Carla Zeline Rodrigues Bandeira.pdf: 2549224 bytes, checksum: aa333603d820f70948fed268d6c84524 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-10-09T14:13:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Carla Zeline Rodrigues Bandeira.pdf: 2549224 bytes, checksum: aa333603d820f70948fed268d6c84524 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-10-09T14:19:46Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Carla Zeline Rodrigues Bandeira.pdf: 2549224 bytes, checksum: aa333603d820f70948fed268d6c84524 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-09T14:19:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Carla Zeline Rodrigues Bandeira.pdf: 2549224 bytes, checksum: aa333603d820f70948fed268d6c84524 (MD5) Previous issue date: 2015-04-09 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work proposes a new model for count data with excess zeros, overdispersion and spatial dependence. To accommodate these characteristics simultaneously, we used an zeroinflated quasi-likelihood (QIZ), where the spatial dependence is incorporated in the estimation process through generalized estimating equations (GEE). The estimation algorithm used in this process was the ES (Expectation-Solution); confidence intervals for the parameters were obtained via Bootstrap Inference. Simulation studies have been performed in various scenarios. Finally, the method is illustrated using data of leprosy cases in the State of Amazonas. / Neste trabalho foi proposto um novo modelo para dados de contagem com excesso de zeros, sobredispersão e dependência espacial. Para acomodar simultaneamente essas características, utilizou-se uma quase verossimilhança inflacionada de zeros (QIZ), onde a dependência espacial foi incorporada no processo de estimação através das equações de estimação generalizadas (GEE). O algoritmo de estimação usado nesse processo foi o ES (Expectation-Solution); os intervalos de confiança para os parâmetros foram obtidos via Inferência Bootstrap. Estudos de simulação foram realizados considerando-se vários cenários. Finalmente, o método proposto foi ilustrado usando dados de casos de Hanseníase no Estado do Amazonas.

Estudos em que a resposta de interesse é uma variável categorizada são bastante comuns nas mais diversas áreas da Ciência. Em muitas situações essa resposta é composta por mais de duas categorias não ordenadas, denominada então de uma variável politômica nominal, e em geral o objetivo do estudo é associar a probabilidade de ocorrência de cada categoria aos efeitos de variáveis explicativas. Ademais, existem tipos especiais de estudos em que os dados são coletados diversas vezes para uma mesma unidade amostral ao longo do tempo, os estudos longitudinais. Estudos assim requerem o uso de modelos estatísticos que considerem em sua formulação algum tipo de estrutura que suporte a dependência que tende a surgir entre observações feitas em uma mesma unidade amostral. Neste trabalho são abordadas duas extensões do modelo de logitos generalizados, usualmente empregado quando a resposta é politômica nominal com observações independentes entre si. A primeira consiste de uma modificação das equações de estimação generalizadas para dados nominais que se utiliza de razões de chances locais para descrever a dependência entre as observações da variável resposta politômica ao longo dos diversos tempos observados. Este tipo de modelo é denominado de modelo marginal. A segunda proposta abordada consiste no modelo de logitos generalizados com a inclusão de efeitos aleatórios no preditor linear, que também leva em conta uma dependência entre as observações. Esta abordagem caracteriza o modelo de logitos generalizados misto. Há diferenças importantes inerentes às interpretações dos modelos marginais e mistos, que são discutidas e que devem ser levadas em consideração na escolha da abordagem adequada. Ambas as propostas são aplicadas em um conjunto de dados proveniente de um experimento da área agronômica realizado em campo, conduzido sob um delineamento casualizado em blocos com esquema fatorial para os tratamentos. O experimento foi acompanhado ao longo de seis estações do ano, caracterizando assim uma estrutura longitudinal, sendo a variável resposta o tipo de vegetação observado no campo (touceiras, plantas invasoras ou espaços vazios). Os resultados encontrados são satisfatórios, embora a dependência presente nos dados não seja tão caracterizada; por meio de testes como da razão de verossimilhanças e de Wald diversas diferenças significativas entre os tratamentos foram encontradas. Ainda, devido às diferenças metodológicas das duas abordagens, o modelo marginal baseado nas equações de estimação generalizadas mostra-se mais adequado para esses dados. / Studies where the response is a categorical variable are quite common in many fields of Sciences. In many situations this response is composed by more than two unordered categories characterizing a nominal polytomous outcome and, in general, the aim of the study is to associate the probability of occurrence of each category to the effects of variables. Furthermore, there are special types of study where many measurements are taken over the time for the same sampling unit, called longitudinal studies. Such studies require special statistical models that consider some kind of structure that support the dependence that tends to arise from the repeated measurements for the same sampling unit. This work focuses on two extensions of the baseline-category logit model usually employed in cases when there is a nominal polytomous response with independent observations. The first one consists in a modification of the well-known generalized estimating equations for longitudinal data based on local odds ratios to describe the dependence between the levels of the response over the repeated measurements. This type of model is also known as a marginal model. The second approach adds random effects to the linear predictor of the baseline-category logit model, which also considers a dependence between the observations. This characterizes a baseline-category mixed model. There are substantial differences inherent to interpretations when marginal and mixed models are compared, what should be considered in the choice of the most appropriated approach for each situation. Both methodologies are applied to the data of an agronomic experiment installed under a complete randomized block design with a factorial arrangement for the treatments. It was carried out over six seasons, characterizing the longitudinal structure, and the response is the type of vegetation observed in field (tussocks, weeds or regions with bare ground). The results are satisfactory, even if the dependence found in data is not so strong, and likelihood-ratio and Wald tests point to several differences between treatments. Moreover, due to methodological differences between the two approaches, the marginal model based on generalized estimating equations seems to be more appropriate for this data.

A literatura dispõe de métodos de diagnóstico para avaliar o ajuste de modelos lineares generalizados (MLGs) para medidas repetidas baseado em equações de estimação generalizada (EEG). No entanto, tais métodos não contemplam a distribuição binomial nem bancos de dados com observações faltantes. O presente trabalho generalizou os métodos já desenvolvidos para essas duas situações. Na construção de gráficos de probabilidade meio-normal com envelope simulado para a distribuição binomial, foi proposto um método para geração de variáveis aleatórias com distribuição marginal binomial correlacionadas, baseado na convolução de variáveis com distribuição de Poisson independentes. Os métodos de diagnóstico desenvolvidos foram aplicados em dados reais e simulados. / Literature provides diagnostic methods to assess the fit of generalized linear models (GLM) for repeated measures based on generalized estimating equations (GEE). Still, such methods do not include the binomial distribution or databases with missing observations. This work generalizes the methods already developed for these two situations. A method for generating random variables with correlated marginal binomial distributions based on convolution of independent Poisson random variables has been proposed for the construction of half-normal probability plots. The diagnostic methods developed were applied to real and simulated data.

A literatura dispõe de métodos de diagnóstico para avaliar o ajuste de modelos lineares generalizados (MLGs) para medidas repetidas baseado em equações de estimação generalizada (EEG). No entanto, tais métodos não contemplam a distribuição binomial nem bancos de dados com observações faltantes. O presente trabalho generalizou os métodos já desenvolvidos para essas duas situações. Na construção de gráficos de probabilidade meio-normal com envelope simulado para a distribuição binomial, foi proposto um método para geração de variáveis aleatórias com distribuição marginal binomial correlacionadas, baseado na convolução de variáveis com distribuição de Poisson independentes. Os métodos de diagnóstico desenvolvidos foram aplicados em dados reais e simulados. / Literature provides diagnostic methods to assess the fit of generalized linear models (GLM) for repeated measures based on generalized estimating equations (GEE). Still, such methods do not include the binomial distribution or databases with missing observations. This work generalizes the methods already developed for these two situations. A method for generating random variables with correlated marginal binomial distributions based on convolution of independent Poisson random variables has been proposed for the construction of half-normal probability plots. The diagnostic methods developed were applied to real and simulated data.

Dentre as possíveis propostas encontradas na literatura estatística para analisar dados oriundos de estudos com observações correlacionadas, estão os modelos condicionais e os modelos marginais. Diversas técnicas têm sido propostas para a análise de diagnóstico nesses modelos. O objetivo deste trabalho é apresentar algumas das técnicas de diagnóstico disponíveis para os dois tipos de modelos e avaliá-las por meio de estudos de simulação. As técnicas apresentadas também foram aplicadas em um conjunto de dados reais. / Conditional and marginal models are among the possibilities in statistical literature to analyze data from studies with correlated observations. Several techniques have been proposed for diagnostic analysis in these models. The objective of this work is to present some of the diagnostic techniques available for both modeling approaches and to evaluate them by simulation studies. The presented techniques were also applied in a real dataset.

Dentre as possíveis propostas encontradas na literatura estatística para analisar dados oriundos de estudos com observações correlacionadas, estão os modelos condicionais e os modelos marginais. Diversas técnicas têm sido propostas para a análise de diagnóstico nesses modelos. O objetivo deste trabalho é apresentar algumas das técnicas de diagnóstico disponíveis para os dois tipos de modelos e avaliá-las por meio de estudos de simulação. As técnicas apresentadas também foram aplicadas em um conjunto de dados reais. / Conditional and marginal models are among the possibilities in statistical literature to analyze data from studies with correlated observations. Several techniques have been proposed for diagnostic analysis in these models. The objective of this work is to present some of the diagnostic techniques available for both modeling approaches and to evaluate them by simulation studies. The presented techniques were also applied in a real dataset.