Neste trabalho foi realizada uma revisão bibliográfica acerca das metodologias encontradas na literatura de como são aplicados os métodos para o uso analítico de dados provenientes de pesquisas que envolvem esquemas amostrais complexos. Objetivou-se mostrar e discutir alguns estudos que avaliam o impacto de ignorar o plano amostral na análise dos dados. Foi feito também um levantamento de artigos com o objetivo de fazer um estudo de trabalhos publicados em jornais, revistas ou periódicos, cujos assuntos abordados tratam da incorporação da estrutura complexa da amostra na análise. Essa revisão evidenciou que os métodos clássicos de análise, ou seja, aqueles que supõem que os dados provém de uma amostragem aleatória simples, podem levar a resultados incorretos produzindo conclusões errôneas ou equivocadas quando os dados provém de esquemas amostrais complexos. / This work was carried out a literature review about the methodologies found in the literature of how the methods for data analytical use from research involving complex sampling schemes are applied. It was aimed to show and discuss some studies that assess the impact of ignoring the sampling scheme in the data analysis. It was also made a survey of articles in order to make a study of works published in newspapers, magazines or periodicals, which addressed issues dealing with the incorporation of the complex structure of the sample in the analysis. This review shown that the classical methods of analysis, i.e. those who assume that the data comes from a simple random sampling can lead to incorrect results producing quite erroneous and misleading conclusions when the data come from complex sample schemes.

O presente trabalho tem como objetivo analisar empiricamente a desempenho da balança comercial brasileira em resposta a depreciações cambiais no período entre janeiro de 1990 e dezembro de 2003. A condição de Bickerdike-Robinson- Metzler, bem como a de Marshall-Lerner afirmam que existe uma relação positiva entre estas variáveis. Porém, os trabalhos empíricos sobre o assunto têm obtido resultados divergentes, principalmente no que se refere à resposta de curto prazo. Vários autores estimam uma relação negativa entre a balança comercial e o câmbio no curto prazo, confirmando a hipótese da curva J. Utilizamos a metodologia MSVECM (Markov-switching vector error correction model) para capturar os vários choques e mudanças ocorridos na economia brasileira. Concluímos que nos períodos de maior volatilidade, a resposta da balança comercial é menor. Porém, as condições de Bickerdike-Robinson-Metzler e de Marshall-Lerner são válidas para a economia brasileira no período analisado, independentemente do regime em vigor.

A taxa de mortalidade infantil é um dos indicadores mais usados para medir a qualidade de vida da população. Um dos indicadores sócio-econômico do Rio Grande do Sul é o Índice de Desenvolvimento Sócio-econômico (IDESE) da Fundação de Economia e Estatística (FEE) que tem como um de seus componentes a taxa de mortalidade infantil. Geralmente os estudos relacionam a taxa de mortalidade infantil com fatores de risco associados às áreas em estudo de forma descritiva, ou seja, de forma apenas visual através de mapas. O presente trabalho apresenta uma aplicação de um dos métodos de Epidemiologia Espacial: Estudos de Correlação Ecológica, através de modelos hierárquicos e métodos inteiramente Bayesianos, utilizando covariáveis. Os principais problemas presentes nas taxas de mortalidade brutas ou nas SMR (Standardised Mortality Ratio) como a auto-correlação espacial e a instabilidade dos estimadores para pequenas áreas são discutidos. Para superar estas dificuldades as estimativas do risco relativo obtidas pela análise de regressão espacial, utilizando modelagem inteiramente Bayesiana, são apresentados como alternativa, pois além de incorporar componente espacialmente estruturado ao modelo, permite também a inclusão de covariáveis. No artigo são analisados os riscos de mortalidade infantil nos 496 municípios do Rio Grande do Sul para dados acumulados entre os anos de 2001 a 2004. Foram comparados vários modelos com diferentes especificações de componente espacial e covariáveis provenientes do IDESE-FEE/2003. Verificou-se que os modelos que utilizam a estrutura espacial além de covariáveis apresentaram melhor performance, quando comparado pelo critério DIC (Deviance Information Criterion). Comparando as SMRs com os riscos relativos obtidos pela modelagem inteiramente Bayesiana foi possível observar um ganho substancial na interpretação e na detecção de padrões de variação no risco de mortalidade infantil nos municípios do Rio Grande do Sul. / The infant mortality rate is one of the indicators used to measure the population’s life quality. The Rio Grande do Sul State has a social and economic indicator called Índice de Desenvolvimento Sócio-econômico (IDESE), maintained by the Economic and Statistics Foundation (FEE), which also uses the infant mortality rate. Usually, most studies relate the infant mortality rate with risk factors visually, aided by maps. This study presents the methodology and an application of one of the Spatial Epidemiology methods, the Ecologic Correlation, using Hierarchical Bayesian procedures. The main problems found in Ecologic correlations, such as the spatial autocorrelation and the estimator’s instability for small areas, are discussed. To overcome these difficulties, the relative risk estimate obtained by spatial regression analysis using fully Bayesian estimation method is presented. Presently, the rate of infant mortality is analysed in all 496 municipalities of the Rio Grande do Sul State, between the years 2001 to 2004. Several models with different specifications of spatial components and different variables from the IDESE-FEE/2003 were compared. It was found that the model with spatial structure and the Education variable showed better performance than other models. With this methodology was possible to obtain a more interpretable pattern of infant mortality risk in the Rio Grande do Sul State.

Submitted by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-10T14:00:16Z No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Diogo Lages.pdf: 4187750 bytes, checksum: fb9f521e9ef025b2d69f9650ec1a45f4 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-10T14:00:16Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Diogo Lages.pdf: 4187750 bytes, checksum: fb9f521e9ef025b2d69f9650ec1a45f4 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-08-29 / O servidor de nomes é um sistema essencial para Internet que se baseia principalmente na tradução de endereços para IPs. Esse serviço é executado em servidores de maneira “dedicada”, no entanto, fazem uso de sistemas operacionais os quais introduzem overhead e necessita compartilhar tempo de processamento com outros processos. Outro fator que tem grande impacto em redes é o consumo das interfaces Ethernet atuais, como exemplo a de 10 Gbps que possui a potência 25x maior do que a potência necessária para interfaces Ethernet com 100 Mbps. Devido a necessidade de otimizar o consumo de energia em ambientes de redes a inserção de mecanismo inteligentes permitem fazer uso dos recursos de potência de maneira “consciente” propiciando a diminuição de gastos com energia sem a degradação do desempenho. Sendo assim, nesse trabalho foi realizado o desenvolvimento e análise de um servidor de nomes, o qual permite otimizar o uso de energia através de regressão linear e recursos de potência sem comprometer o desempenho. Isso é evidenciado através dos resultados onde foi utilizado traces reais e foi verificado que o PC consome 55x a mais de energia do que a proposta desse trabalho e que a quantidade de perdas é abaixo de 7%.

Submitted by Danielle Karla Martins Silva (danielle.martins@ufpe.br) on 2015-03-12T12:55:45Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Cavalcante_2013_Modelo de Calibração Beta.pdf: 1287396 bytes, checksum: 4e58b1ff2a09bfb84e58587aa92cd49c (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-12T12:55:45Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Cavalcante_2013_Modelo de Calibração Beta.pdf: 1287396 bytes, checksum: 4e58b1ff2a09bfb84e58587aa92cd49c (MD5) Previous issue date: 2013 / O presente trabalho discute o problema de calibração em química analítica no contexto de não linearidade dos dados. A hipótese principal e que a media da variável resposta está restrita ao intervalo (0; 1) e pode ser modelada por uma distribuição beta, de modo similar ao modelo de regressão beta (Ferrari e Cribari-Neto, 2004). O objetivo _e propor uma extensão do modelo de regressão beta a estudos de calibração e verificar as propriedades de seu estimador para a concentração do analítico x comparativamente aos modelos linear e quadrático, que supõe resíduos normalmente distribuídos com variância constante. Aplicações a dados reais para os modelos considerados são apresentadas.

Submitted by Danielle Karla Martins Silva (danielle.martins@ufpe.br) on 2015-03-12T13:01:25Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO FINAL - SADRAQUE ENEAS DE FIGUEIREDO LUCENA.pdf: 1824920 bytes, checksum: 893382afbc1ec6488124ee05b213f03e (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-12T13:01:25Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO FINAL - SADRAQUE ENEAS DE FIGUEIREDO LUCENA.pdf: 1824920 bytes, checksum: 893382afbc1ec6488124ee05b213f03e (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013 / CAPES / Em determinados estudos, a modelagem de dados por meio de regressão pode levar a dois ou mais modelos com ajustes semelhantes, mas com especificações distintas. Se qualquer um dos modelos avaliados não pode ser obtido do outro por meio de restrições sobre os parâmetros que os indexam, estes são ditos não-encaixados. Em se tratando de modelos de regressão beta, que são adequados a dados cuja variável resposta varia no intervalo (0;1), os mesmos são não encaixados quando os modelos diferem nos regressores e/ou nos casos em que há distinção na função de ligação associada ao preditor linear utilizado no submodelo da média ou da precisão. Nessas situações, os testes propostos para avaliar qual dos modelos está corretamente especificado não podem ser aplicados, pois são adequados apenas a modelos lineares de regressão. Neste sentido, a presente dissertação tem por objetivo apresentar uma adaptação no teste J – o mais utilizado em regressões na avaliação de hipóteses não-encaixadas – e em sua modificação, o teste MJ. Foram avaliados cenários em que os modelos diferem nos regressores e nas funções de ligação considerando-se pequenos tamanhos de amostra, uma vez que em amostras grandes as aproximações assintóticas são válidas. A avaliação foi baseada nas taxas de rejeição nula dos testes, sendo comparados os resultados dos testes com suas versões bootstrap. De acordo com os resultados, as taxas de rejeição dos testes tenderam aos valores desejados de acordo com o aumento do tamanho da amostra e a utilização de uma esquema bootstrap reduziu consideravelmente as distorções de tamanho.

Submitted by Luiz Felipe Barbosa (luiz.fbabreu2@ufpe.br) on 2015-03-12T14:06:18Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇAO Rene Gadelha.pdf: 1298225 bytes, checksum: 92f47a16656fe415309e627c23a015aa (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-13T12:55:12Z (GMT) No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇAO Rene Gadelha.pdf: 1298225 bytes, checksum: 92f47a16656fe415309e627c23a015aa (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T12:55:12Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇAO Rene Gadelha.pdf: 1298225 bytes, checksum: 92f47a16656fe415309e627c23a015aa (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-07-03 / FACEPE / Redes Sociais Online permitem interação e compartilhamento de conteúdo virtual entre usuários, possibilitando também a esses difundirem ideias, opiniões e notícias. Toda esta informação, se interpretada, pode ser um recurso valioso, principalmente para captação de feedback sobre produtos, pessoas, marcas e etc. O Twitter se posiciona entre as redes sociais online mais utilizadas, com mais de 200 milhões de usuários ativos pelo mundo, que publicam atualmente cerca de 400 milhões de mensagens (tuítes) por dia. No entanto, a grande quantidade de informação disponível dificulta a análise de todo este conteúdo. Diversas propostas abordam esse problema por meio de métodos para identificação de usuários influentes, os quais representam o pensamento coletivo ou exercem influência sobre outros. Esses métodos utilizam os atributos que modelam o perfil do usuário para identificar influenciadores, restringindo sua aplicação apenas àquela rede social abordada. Ao utilizar atributos da rede social para esse fim, esses métodos também se inviabilizam na atribuição de influência social para novos usuários, já que seus perfis não possuem informação suficiente para determinar seus níveis de influência. Como solução, este trabalho aborda os traços de personalidade do modelo Big Five, características descritivas e intrínsecas dos humanos, a fim de identificar influenciadores em redes sociais. Para isso, são definidas duas tarefas de regressão: a primeira consiste em uma análise de correlação entre os traços de personalidade e oito indicadores de influência social do Twitter; na segunda, são treinados modelos de regressão combinando traços de personalidade para predizer os indicadores de influência. Nos experimentos realizados com dois conjuntos de dados, a precisão dos modelos de regressão foi satisfatória nas métricas de erro quadrático e absoluto. Os ranques de influência produzidos pelos modelos de regressão são similares aos ranques ideais e suas ordenações correspondem a mais de 60% das ordenações ideais. Os resultados da análise de correlação possibilitaram caracterizar influenciadores como indivíduos emocionalmente estáveis, extrovertidos, organizados e criativos

Submitted by Haroudo Xavier Filho (haroudo.xavierfo@ufpe.br) on 2016-02-23T17:50:58Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação_wanessa_cd.pdf: 804330 bytes, checksum: c0fbb3cc28dd1681f8de342fc6d5bfc8 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-23T17:50:58Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação_wanessa_cd.pdf: 804330 bytes, checksum: c0fbb3cc28dd1681f8de342fc6d5bfc8 (MD5) Previous issue date: 2015-07-09 / FACEPE / O modelo linear de regressão é amplamente utilizado em aplicações práticas. Duas suposições que são comumente violadas são as de homoscedasticidade e não autocorrelação. Vários autores avaliaram os desempenhos de testes que usam erros-padrão consistentes quando há heteroscedasticidade de forma desconhecida. Na presente dissertação nós avaliamos os desempenhos de tais testes quando adicionalmente há correlação serial nos erros. Várias simulações de Monte Carlo foram realizadas em que os desempenhos de diferentes testes são avaliados tanto sob a hipótese nula quanto sob a hipótese alternativa. Uma aplicação prática é apresentada e discutida. / The linear regression model is commonly used by practitioners. Two assumptions are commonly violated, namely: homoskedasticity and no autocorrelation. Several authors have investigated the finite sample behavior of tests that use heteroskedasticity-consistent standard errors. In this thesis, we numerically evaluate the finite sample behavior of such tests under heteroskedasticity and autocorrelation. Monte Carlo simulation results under both the null and alternative hipotheses are presented. We also present and discuss an empirical application.

Submitted by Irene Nascimento (irene.kessia@ufpe.br) on 2016-02-25T15:12:18Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Laura_Torres.pdf: 863817 bytes, checksum: 8fa460a07a7a29d10e0b7a64d4674663 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-25T15:12:18Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Laura_Torres.pdf: 863817 bytes, checksum: 8fa460a07a7a29d10e0b7a64d4674663 (MD5) Previous issue date: 2015-08-21 / Facepe / A análisededadossimbólicos(ADS)éumaabordagemestatísticabastanteutili- zada emgrandesbasesdedadosetemcomocaracterísticaagregardadosemgruposde interesse.Essestiposdedadospodemserrepresentadosporintervalos,conjuntosdecate- gorias, distribuiçãodefrequência,distribuiçãodeprobabilidade,entreoutrostipos.Neste trabalho abordaremosdadossimbólicosdotipointervaloquesãocomumenteutilizados em aplicações nanceiras,mineraçãodedados,tráfegoderedes,dadoscon denciais,etc. Inicialmente,ummodeloderegressãoelípticobivariadointervalarqueconsideraacor- relação entreoslimitesinferioresesuperioresdeumavariávelsimbólicaintervalarfoi proposto.Derivamosafunção escore e amatrizdeinformaçãode Fisher. Ométodo de máximaverossimilhançafoidesenvolvidoparaestimaçãodosparâmetrosdomodelo proposto.EstudosdesimulaçãodeMonteCarloemqueavaliamosasensibilidadedoerro de previsãoquantoapresençadeintervalos outliers foram apresentados.Osresultados mostraram queomodelo tStudentbivariadointervalarémenossensívelnapresençade intervalos outliers do queomodelonormalbivariadointervalar.Umconjuntodedados reais foiutilizadoparailustrarametodologiaabordada / The symbolicdataanalysis(SDA)isastatisticalapproachwidelyusedinlargedata- bases andthatischaracterizedbyaggregatedataintointerestgroups.Thesedatatypes mayberepresentedbyintervals,setsofcategories,frequencydistribution,probabilitydis- tribution, amongothertypes.Inthispaperwediscusssymbolicdataofintervaltypethat are commonlyusedin nancialapplications,datamining,networktra c,con dential data, etc.First,anintervalbivariateellipticalregressionmodelthatconsidersthecorre- lation betweentheupperandlowerlimitsofanintervalsymbolicvariablewasproposed. WederivethescorefunctionandtheFisherinformationmatrix.Themaximumlikelihood methodwasdevelopedtoestimatetheparametersoftheproposedmodel.MonteCarlo simulationstudieswasperformedtoevaluatethesensitivityofthepredictiveerrorfor the presenceofoutliersintervals.Theresultsshowedthattheintervalbivariate t-Student modelislesssensitiveinpresenceofoutliersintervalsthantheintervalbivariatenormal model.Arealdatasetswasusedtoillustratethediscussedmethodology.

Submitted by Irene Nascimento (irene.kessia@ufpe.br) on 2016-02-25T17:44:35Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Evelyne_dissertacao_final .pdf: 1796028 bytes, checksum: aa7ed43f050a05352f39a5b4b1e1e01e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-25T17:44:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Evelyne_dissertacao_final .pdf: 1796028 bytes, checksum: aa7ed43f050a05352f39a5b4b1e1e01e (MD5) Previous issue date: 2015-07-24 / Capes / Em situações em que o objetivo é analisar o comportamento de uma variável em função de outras, os modelos de regressão são muito utilizados. A classe de modelos de regressão beta é utilizada quando se deseja fazer esse tipo de análise e a variável resposta assume valores no intervalo p0, 1q, como é o caso de taxas e proporções. Ferrari e Cribari-Neto (2004) propuseram o modelo de regressão beta que utiliza uma parametrização diferente para a distribuição beta, que é indexada pela média e pelo parâmetro de precisão. Foram desenvolvidas duas extensões para este modelo, uma destas extensões foi proposta por Smithson e Verkulien (2006) e considera a precisão variável, neste caso a média e a precisão são modeladas simultaneamente. Outra extensão, proposta por Simas et al. (2010), considera que a média e/ou a precisão podem ser relacionadas a preditores não lineares. No processo de escolha do modelo que melhor se adequa aos dados há várias etapas envolvidas, uma delas é a análise de resíduos. Entre os objetivos desta etapa estão: detectar a presença de pontos aberrantes, que poderão ser influentes ou não, e por isso devem ser investigados; verificar se a distribuição proposta para a variável resposta e se a função de ligação estão adequadas. O objetivo desta dissertação é propor e avaliar um novo resíduo para o modelo de regressão beta e suas extensões. / When the interest lies in analyzing the behavior of a given variable as a function of other variables regression models are widely used. The class of beta regression models is used when the response variable assumes values in the interval p0, 1q, such as rates and proportions. Ferrari e Cribari-Neto (2004) proposed the beta regression model that uses a different parametrization for the beta distribution, which is indexed by the mean and by a precision parameter. Two extensions have been developed for this model. One of them was proposed by Smithson e Verkulien (2006). In this extension, the mean and precision are modeled simultaneously. Another extension, proposed by Simas et al. (2010), considers that the mean and/or the precision may be related to nonlinear predictors. There are several steps involved in the process of choice of the model that best fits the data, one of them being residuals analysis. Among the objectives of this stage are: to detect the presence of atypical points, which may or may not be influential, and thus should be investigated; to verify if the proposed distribution for the variable response and to determine whether the link functions are appropriate. The aim of this thesis is to propose and to evaluate a new residual which was developed for the beta regression model and its extensions.