Made available in DSpace on 2014-06-12T17:16:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2850_1.pdf: 1952276 bytes, checksum: d682fd2d8fe8ba7babfed4aa04c97760 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Faculdade de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco / Esta tese tem como objetivo geral analisar a qualidade das relações de transação existentes entre os pequenos produtores de frutas localizados no Polo Petrolina-Juazeiro e os agentes localizados logo à sua frente no canal de distribuição das frutas, identificando os principais fatores que determinam as relações vigentes observadas. Para tal, são utilizados como base os pressupostos e parâmetros básicos da Teoria da Economia dos Custos de Transação (ECT). Para se alcançar tais objetivos, a tese foi dividida em três estudos focais que se complementam em termos metodológicos e de argumentação. No primeiro foi realizada uma resenha dos principais trabalhos que utilizam a ECT como ferramenta para a análise das transações dos pequenos produtores no setor de frutas no país. Com isso, procurou-se gerar uma base teórica sólida para a sequência da análise proposta. No segundo foi dada atenção especial às relações transacionais existentes no agronegócio da fruta do Polo, destacando aquelas localizadas à jusante do processo produtivo e diretamente ligadas aos pequenos produtores. Feito isso, ainda nesta segunda seção, buscou-se relacionar a realidade local aos atributos descritos pela ECT como fundamentais na determinação das estruturas de governanças observadas entre os agentes. Por fim, foram analisados os principais fatores determinantes dos arranjos contratuais vigentes entre os pequenos produtores do Polo e seus elos à jusante, utilizando-se de variáveis que representam as dimensões particulares referentes à atividade da fruticultura e consideradas pela ECT. Para tal, foi lançado mão de um modelo de regressão logística ordinal e de dados obtidos em pesquisa de campo. Como resultado, no geral, observou-se haver no Polo uma relação positiva entre a maior parte das variáveis testadas e associada ao arcabouço teórico da ECT e a probabilidade do pequeno produtor de fruta do Polo variar a sua intensidade de coordenação vertical junto a seu elo à jusante. Deste modo, aqueles produtores que possuem um maior grau de especificidade e atributos, dentre os considerados pela ECT, acabam tendo também uma maior capacidade relativa de transacionar suas frutas por meio de estruturas de governança mais intensificadas, impedindo, como consequência, que os canais de comercialização utilizem de forma mais intensa seus poderes de barganha

Este projeto de mestrado apresenta uma caracterização das chuvas estimadas pelo radar meteorológico Doppler de dupla polarização banda S (SPOL) do Departamento de Águas e Energia Elétrica (DAEE) e Fundação Centro Tecnológico de Hidráulica (FCTH) durante eventos com ou sem alagamento para cada bairro da cidade de São Paulo durante o ano de 2015. A caracterização foi determinada a partir da função densidade de probabilidade (PDF) da chuva acumulada e da taxa de precipitação, duração da chuva e fração da área de cada bairro onde ocorreu a chuva. Na média, os eventos de alagamento estavam associados com um volume de chuva maior que 30mm e taxa precipitação máxima maior que 30mm/h. Com relação à duração não foi possível encontrar um padrão médio, pois a chuva teve duração mínima de 20 minutos e máxima de 23 horas. Por outro lado, eventos de alagamento tinham alcançado mais de 27% da área do bairro com taxa de precipitação maior que 30 mm/h e 50 mm/h. Destaca-se ao longo desta análise que os bairros localizados próximos aos rios Tietê e Pinheiros e a região central da cidade de São Paulo apresentaram maior probabilidade de ocorrência de alagamento com volumes de chuva mais baixos do que a média de 30 mm por dia e também registraram maior recorrência de pontos alagados. Por último foi desenvolvido um método de regressão logística binária para calcular a probabilidade de ocorrência de alagamentos nos diversos bairros da cidade São Paulo. Este modelo utiliza como parâmetros de entrada a duração da chuva, a taxa de precipitação máxima e a chuva acumulada nas últimas 24 horas. O modelo apresentou uma probabilidade de detecção (POD) média de 1% e uma taxa de falso alarme média (FAR) de 0,6 para os eventos de alagamento, já para eventos sem alagamento o POD médio foi de 96% e a FAR foi de 2,5%. Portanto o modelo consegue prever os casos sem alagamento. / This dissertation project presents a characterization of the rainfall estimated from a dual-polarization S-band Doppler meteorological radar (SPOL) of the Department of Water and Electric Energy (DAEE) and Foundation Technological Center of Hydraulics (FCTH) during with or without flooding events for each neighborhood of the city of São Paulo over the year 2015. The characterization was determined by the probability density function (PDF) of the accumulated rainfall and the precipitation rate, rainfall duration and rainfall-area fraction in the neighborhoods. In average, flood events were associated with a rainfall volume greater than 30mm and a maximum rainfall rate greater than 30mm/h. Regarding the duration, it was not possible to find an average pattern, because the rain had a minimum duration of 20 minutes and a maximum of 23 hours. On the other hand, flood events had reached more than 27% of the neighborhood\'s area with a precipitation rate greater than 30 mm/h and 50 mm/h. It is highlighted throughout this analysis that the neighborhoods located near the Tietê and Pinheiros rivers and central region of the city of São Paulo presented a higher probability of flood occurrence with rainfall volumes lower than the average of 30 mm per day and also recorded higher recurrence of flooded spots. Finally, a binary logistic regression method was developed to estimate the probability of occurrence of flooding in the various neighborhoods of the city of São Paulo. This model uses as input parameters rainfall duration, maximum rainfall rate and accumulated rainfall in the last 24 hours. The model presented a mean probability of detection (POD) of 1% and a mean false alarm rate (FAR) of 0,6 for flood events. On the other hand, for events without occurrence of flood a mean POD was 96% and FAR 2,5. Therefore, the model can predict the events without flooding.

Este projeto de mestrado apresenta uma caracterização das chuvas estimadas pelo radar meteorológico Doppler de dupla polarização banda S (SPOL) do Departamento de Águas e Energia Elétrica (DAEE) e Fundação Centro Tecnológico de Hidráulica (FCTH) durante eventos com ou sem alagamento para cada bairro da cidade de São Paulo durante o ano de 2015. A caracterização foi determinada a partir da função densidade de probabilidade (PDF) da chuva acumulada e da taxa de precipitação, duração da chuva e fração da área de cada bairro onde ocorreu a chuva. Na média, os eventos de alagamento estavam associados com um volume de chuva maior que 30mm e taxa precipitação máxima maior que 30mm/h. Com relação à duração não foi possível encontrar um padrão médio, pois a chuva teve duração mínima de 20 minutos e máxima de 23 horas. Por outro lado, eventos de alagamento tinham alcançado mais de 27% da área do bairro com taxa de precipitação maior que 30 mm/h e 50 mm/h. Destaca-se ao longo desta análise que os bairros localizados próximos aos rios Tietê e Pinheiros e a região central da cidade de São Paulo apresentaram maior probabilidade de ocorrência de alagamento com volumes de chuva mais baixos do que a média de 30 mm por dia e também registraram maior recorrência de pontos alagados. Por último foi desenvolvido um método de regressão logística binária para calcular a probabilidade de ocorrência de alagamentos nos diversos bairros da cidade São Paulo. Este modelo utiliza como parâmetros de entrada a duração da chuva, a taxa de precipitação máxima e a chuva acumulada nas últimas 24 horas. O modelo apresentou uma probabilidade de detecção (POD) média de 1% e uma taxa de falso alarme média (FAR) de 0,6 para os eventos de alagamento, já para eventos sem alagamento o POD médio foi de 96% e a FAR foi de 2,5%. Portanto o modelo consegue prever os casos sem alagamento. / This dissertation project presents a characterization of the rainfall estimated from a dual-polarization S-band Doppler meteorological radar (SPOL) of the Department of Water and Electric Energy (DAEE) and Foundation Technological Center of Hydraulics (FCTH) during with or without flooding events for each neighborhood of the city of São Paulo over the year 2015. The characterization was determined by the probability density function (PDF) of the accumulated rainfall and the precipitation rate, rainfall duration and rainfall-area fraction in the neighborhoods. In average, flood events were associated with a rainfall volume greater than 30mm and a maximum rainfall rate greater than 30mm/h. Regarding the duration, it was not possible to find an average pattern, because the rain had a minimum duration of 20 minutes and a maximum of 23 hours. On the other hand, flood events had reached more than 27% of the neighborhood\'s area with a precipitation rate greater than 30 mm/h and 50 mm/h. It is highlighted throughout this analysis that the neighborhoods located near the Tietê and Pinheiros rivers and central region of the city of São Paulo presented a higher probability of flood occurrence with rainfall volumes lower than the average of 30 mm per day and also recorded higher recurrence of flooded spots. Finally, a binary logistic regression method was developed to estimate the probability of occurrence of flooding in the various neighborhoods of the city of São Paulo. This model uses as input parameters rainfall duration, maximum rainfall rate and accumulated rainfall in the last 24 hours. The model presented a mean probability of detection (POD) of 1% and a mean false alarm rate (FAR) of 0,6 for flood events. On the other hand, for events without occurrence of flood a mean POD was 96% and FAR 2,5. Therefore, the model can predict the events without flooding.

Orientador: Selene Maria Coelho Loibel / Resumo: Esta dissertação tem como foco a análise de dados categóricos, uma parte integrante da Análise Multivariada que interpreta a informação que está contida em dados discretos provenientes de contagens de eventos, possuindo características de nidas pela combinação das categorias de duas ou mais variáveis. A análise de dados categóricos é de grande importância dentro da Estatística pois tem aplicabilidade em variadas áreas do conhecimento. Os dados utilizados, foram coletados através de um question ário aplicado aos alunos de cinco Escolas Técnicas Estaduais (Etec) que nalizaram os cursos técnicos em 2018 e 2019. A pesquisa teve como objetivo obter dados locais e analisar se os alunos pretendem trabalhar ou continuar estudando na mesma área do curso que estão concluindo, se os alunos estão satisfeitos com os cursos que estão fazendo, se pretendem voltar para Etec e fazer outro curso complementar, entre outros questionamentos. Devido à natureza dos dados obtidos, as técnicas de análise de dados categóricos são adequadas e devem ser aplicadas para modelar e fazer inferências sobre os aspectos de interesse. Esta análise pode levar a resultados que serão de grande utilidade para essas Etecs. / Abstract: This dissertation focuses on the Categorical Data Analysis, an integral part of the Multivariate Analysis, which interprets embedded information in discrete data resulting from event counts, having characteristics de ned by combinations of categories from two or more variables. The categorical data analysis is of considerable importance within Statistics since it has a wide applicability in several areas of knowledge. The data set used was collected through a questionnaire applied to students from ve Public Technical Schools (Etec) that nished the technical courses in 2018 and 2019. The research aims to gather local data and analyze whether students intend to work or continue studying in the same eld of the technical course they are completing, whether students are satis ed with the courses they are attending, whether they want to go back to Etec and take another complementary course, among other questions. Due to the nature of the data obtained, categorized data analysis techniques are adequate and should be applied to model and make inferences about the aspects of interest. This analysis can be leaded to outcomes that will be very useful to these Etecs. / Mestre

Neste trabalho estudamos o modelo de regressão logística com erro de medida nas covariáveis. Abordamos as metodologias de estimação de máxima pseudoverossimilhança pelo algoritmo EM-Monte Carlo, calibração da regressão, SIMEX e naïve (ingênuo), método este que ignora o erro de medida. Comparamos os métodos em relação à estimação, através do viés e da raiz do erro quadrático médio, e em relação à predição de novas observações, através das medidas de desempenho sensibilidade, especificidade, verdadeiro preditivo positivo, verdadeiro preditivo negativo, acurácia e estatística de Kolmogorov-Smirnov. Os estudos de simulação evidenciam o melhor desempenho do método de máxima pseudoverossimilhança na estimação. Para as medidas de desempenho na predição não há diferença entre os métodos de estimação. Por fim, utilizamos nossos resultados em dois conjuntos de dados reais de diferentes áreas: área médica, cujo objetivo está na estimação da razão de chances, e área financeira, cujo intuito é a predição de novas observações. / We study the logistic model when explanatory variables are measured with error. Three estimation methods are presented, namely maximum pseudo-likelihood obtained through a Monte Carlo expectation-maximization type algorithm, regression calibration, SIMEX and naïve, which ignores the measurement error. These methods are compared through simulation. From the estimation point of view, we compare the different methods by evaluating their biases and root mean square errors. The predictive quality of the methods is evaluated based on sensitivity, specificity, positive and negative predictive values, accuracy and the Kolmogorov-Smirnov statistic. The simulation studies show that the best performing method is the maximum pseudo-likelihood method when the objective is to estimate the parameters. There is no difference among the estimation methods for predictive purposes. The results are illustrated in two real data sets from different application areas: medical area, whose goal is the estimation of the odds ratio, and financial area, whose goal is the prediction of new observations.

Neste trabalho estudamos o modelo de regressão logística com erro de medida nas covariáveis. Abordamos as metodologias de estimação de máxima pseudoverossimilhança pelo algoritmo EM-Monte Carlo, calibração da regressão, SIMEX e naïve (ingênuo), método este que ignora o erro de medida. Comparamos os métodos em relação à estimação, através do viés e da raiz do erro quadrático médio, e em relação à predição de novas observações, através das medidas de desempenho sensibilidade, especificidade, verdadeiro preditivo positivo, verdadeiro preditivo negativo, acurácia e estatística de Kolmogorov-Smirnov. Os estudos de simulação evidenciam o melhor desempenho do método de máxima pseudoverossimilhança na estimação. Para as medidas de desempenho na predição não há diferença entre os métodos de estimação. Por fim, utilizamos nossos resultados em dois conjuntos de dados reais de diferentes áreas: área médica, cujo objetivo está na estimação da razão de chances, e área financeira, cujo intuito é a predição de novas observações. / We study the logistic model when explanatory variables are measured with error. Three estimation methods are presented, namely maximum pseudo-likelihood obtained through a Monte Carlo expectation-maximization type algorithm, regression calibration, SIMEX and naïve, which ignores the measurement error. These methods are compared through simulation. From the estimation point of view, we compare the different methods by evaluating their biases and root mean square errors. The predictive quality of the methods is evaluated based on sensitivity, specificity, positive and negative predictive values, accuracy and the Kolmogorov-Smirnov statistic. The simulation studies show that the best performing method is the maximum pseudo-likelihood method when the objective is to estimate the parameters. There is no difference among the estimation methods for predictive purposes. The results are illustrated in two real data sets from different application areas: medical area, whose goal is the estimation of the odds ratio, and financial area, whose goal is the prediction of new observations.

Made available in DSpace on 2017-07-10T18:33:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carlos A Goncalves Junior.pdf: 339511 bytes, checksum: 6c64752683f2e8ade22f7ad3f541ffd8 (MD5) Previous issue date: 2009-04-16 / This research work aims to create a tool that can help a credit cooperative in the region of Toledo in the analysis and concession of agricultural credit calculating the probability of completion of the contracts, what permits to predict a possible default, using the logistic regression model - Logit. The theoretical framework used, based on the Theory of Transaction Costs, identifies the default as the result of the incompleteness of contracts and of the asymmetry of information between the parties in a transaction. The goal is that this tool can reduce the asymmetry of information between the borrowers and the credit cooperative, in order to avoid the granting of credit to possible defaulters. To do so, it was collected information about the borrowers from the records of the cooperative from the year 2004 to 2007, aiming to draw a profile of the credit borrower. Later, it was estimated the logistic regression model for 10 different samples to identify the sample that received the greatest number of his between payers and defaulters. It was established that the estimated model was more efficient to identify the payers contracts than defaulters contracts, and even with a not too high percentage average of correct the model can assist the decision-making of the cooperative in granting credit. / Este trabalho de pesquisa objetiva criar uma ferramenta que possa auxiliar uma cooperativa de crédito da região de Toledo na análise e concessão de crédito agrícola calculando a probabilidade de cumprimento dos contratos, o que permite antever os possíveis contratos inadimplentes, utilizando-se o modelo de regressão logística Logit. O referencial teórico utilizado, baseado na Teoria dos Custos de Transação, identifica a inadimplência como sendo resultado da incompletude dos contratos e da assimetria de informações entre as partes envolvidas em uma transação. O objetivo é que essa ferramenta possa reduzir a assimetria de informações entre os tomadores e a cooperativa de crédito, no intuito de evitar a concessão de crédito a possíveis inadimplentes. Para isso, coletou-se junto à cooperativa informações cadastrais dos tomadores, no período de 2004 a 2007, objetivando traçar um perfil do tomador de crédito. Posteriormente estimou-se o modelo de regressão logística para 10 amostras aleatórias diferentes, a fim de identificar a amostra que obtivesse o maior número de acertos entre adimplentes e inadimplentes. Constatou-se que o modelo estimado foi mais eficiente para identificar os contratos adimplentes que os inadimplentes, e que mesmo com um porcentual médio de acerto não muito elevado o modelo pode auxiliar a tomada de decisão da cooperativa na concessão de crédito.