Através dos dispositivos e técnicas desenvolvidas na área da Instrumentação Biomédica é possível oferecer um tratamento ou de forma geral soluções que permitam uma vivência mais plena em sociedade para pessoas que possuem algum tipo de deficiência ou doença. Com o aumento da capacidade computacional nos últimos anos foi possível desenvolver muitas técnicas e dispositivos apoiados em processamento digital de sinais e há um grande interesse pelo desenvolvimento de interfaces mais naturais, como sinais biológicos para o controle de próteses e dispositivos. Este trabalho tem por objetivo apresentar o desenvolvimento de um método de Inteligência Computacional baseado em Regressão Logística capaz de classificar 17 movimentos do segmento mão-braço realizados pelos voluntários do estudo através do processamento do sinal mioelétrico (SME) adquiridos dos sujeitos em questão. Adicionalmente é realizada uma avaliação da influência de alguns dos canais, características do sinal e movimentos executados na taxa de acerto global. Para a realização do sistema foi utilizado um aparato experimental capaz de adquirir os SME através de 12 canais utilizando eletrodos não invasivos e posteriormente digitalizá-los. Logo após efetua-se a extração das três características utilizadas no trabalho, que servem de entrada para o método de Regressão Logística. Para este estudo foram processados três bancos de dados que perfazem um total de 50 voluntários. A taxa média de acerto alcançada foi de 70,1%, considerando todas as variações de testes realizados enquanto a média para os melhores casos de cada variação de entrada realizada foi de 92,5%. / Through the devices and techniques developed in the field of Biomedical Instrumentation commonly is possible to offer treatment or solutions to provide a more pleasurable experience in society for people who have a disability or illness. With increasing computing capability in recent years, it has been possible to develop many techniques and devices supported by digital signal processing, and there is a great interest in the development of more natural interfaces, such as biological signals for the control of devices and prostheses. This work aims to present the development of a computational intelligence method based on Logistic Regression able to classify 17 movements of the hand-arm segment performed by the subjects of this study through the processing of the myoelectric signal (SME) acquired from the subject in question. Additionally, an assessment of the influence of some of the combination of the channels, signal characteristics and movements performed in the overall hit rate is additionally performed. To conduct the system has built an experimental apparatus able to acquire the SME through 12 channels using non-invasive electrodes and scan them. Thereafter there is a three features extraction from the signal which serves as input to the Logistic Regression method. For this study were processed three databases that compose 50 volunteers. The average hit rate achieved was 70.1%, considering all tests variations while the average for the best cases for each input variation performed was 92,5 %.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:32:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rodrigo Cavaliere Oliveiraprot.pdf: 2617774 bytes, checksum: a0072ccf4589c966207ba25cecb3c1e5 (MD5) Previous issue date: 2015-02-27 / This master thesis examines the importance of the agricultural sector to the Brazilian economy and the particularities in place in Brazil putting credit risk in perspective, how agricultural multinationals perform their credit analysis, which credit models use and which variables are considered more important for good discrimination between good customers and bad customers, in other words, predict with some degree of accuracy customers who will be performing their payments on time and which ones will default. In this context was tested three statistical methods to confirm the theory for this sector and it was compared the accuracy of the results between them, two parametric techniques, logistic regression and discriminant analysis and a third non-parametric, decision trees - CART. The three methods were suitable, with a good explanatory power, especially decision trees and logistic regression. The qualitative variables showed high explanatory power and important for good credit analysis. Among the quantitative variables, liquidity ratios, debt to equity and average payment period stood out as good discriminatory variables for credit purposes / Este estudo visou analisar a importância do setor agrícola para economia brasileira e as particularidades presentes no Brasil sob a ótica de risco de crédito, como as multinacionais agrícolas efetuam suas análises de crédito, que modelos utilizam e quais variáveis são consideradas mais importantes para uma boa discriminação entre clientes bons e clientes ruins, ou seja, prever com certo grau de acurácia os clientes que serão adimplentes e inadimplentes. Nesse contexto foram testados três modelos estatísticos para confirmar a teoria para esse setor e foram comparados os resultados de acerto entre eles. Duas técnicas paramétricas, regressão logística e análise de discriminante, e uma não paramétrica, árvore de decisão CART. Os três modelos se mostraram adequados, com um bom poder explicativo, com um destaque maior para árvore de decisão e regressão logística. As variáveis qualitativas mostraram alto poder explicativos e importantes para uma boa análise de crédito. Dentre as variáveis quantitativas, índices de liquidez, endividamento e prazo médio de pagamento se destacaram como boas discriminadoras de crédito

Estudos com o objetivo de prever insolvência de empresas e que fazem uso de técnicas estatísticas modernas são conduzidos desde a década de 1960. Esta linha de pesquisa, que inicialmente usou técnicas univariadas, e em seguida incorporou as análises multivariadas, hoje emprega largamente técnicas que fazem uso de inteligência artificial e que necessitam uma grande capacidade de processamento computacional. Esta evolução trouxe melhorias contínuas aos resultados alcançados e hoje é possível afirmar que os demonstrativos financeiros de empresas quando analisados adequadamente são uma fonte importante de informação para a previsão de insolvência. Esta pesquisa teve como principal objetivo desenvolver e comparar modelos estatísticos usando as técnicas de Análise Discriminante Linear, Regressão Logística e Redes Neurais Artificiais a fim de investigar qual delas oferece os melhores resultados. A amostra foi composta por 40 empresas, divididas em dois grupos: o primeiro com empresas formalmente insolventes segundo os critérios da legislação brasileira, e o segundo com empresas sem tais problemas. Foram usadas inicialmente 16 variáveis para predição e empregou-se um critério de seleção de variáveis baseado nos melhores subconjuntos possíveis ao invés do stepwise. Foi tomado especial cuidado com os pré-requisitos das técnicas, sobretudo da Análise Discriminante, como normalidade e ausência de multicolinearidade das variáveis independentes. Os resultados das previsões obtidas com os modelos foram coerentes com o esperado, ou seja, a Análise Discriminante teve um desempenho inferior à Regressão Logística que também foi superada pelas Redes Neurais Artificiais. / Researches in bankruptcy prediction of companies that make use of modern statistics techniques are being held since the 1960’s. This branch of study, which initially employed univariate techniques, and then assimilated the multivariate techniques today uses artificial intelligence, a techniques that needs a great computational processing capability. This evolution brought continuing improvements to the results achieved and today is possible to say that financial statements when properly analyzed are a good source of information to the prediction of financial distress. This research aimed mainly the development of prediction models using Discriminant Analysis, Logistic Regression and Artificial Neural Networks so that they could be compared in terms of predictive capabilities. The sample consisted of 40 firms divided in 2 groups (bankrupt and non bankrupt companies) according to the Brazilian bankruptcy law. The 16 initial predictors were selected to enter the model according to the best subsets procedure in order than the stepwise procedure. Special attention was taken to accomplish the pre-requisites of the techniques, above all the Discriminant Analysis, like normality and lack of multicollinearity of the independent variables. The findings of the predictions were reasonable and according to what was expected: the Discriminant Analysis was outperformed by the Logistic Regression that was also outperformed by the Artificial Neural Networks.

Esta pesquisa investiga um possível conflito de abordagens de eficiência de 16 bancos corporate (segmento empresarial) brasileiros entre 1996 a 2015 através da análise envoltória de dados (DEA) em dois estágios. No primeiro estágio, é utilizada a ferramenta DEA para estudar a eficiência sob as três principais abordagens de avaliação: intermediação, produção e rentabilidade para cada instituição financeira e período. O segundo estágio é composto pela regressão logística, cujo objetivo é identificar indicadores financeiros do modelo CAMEL - acrônimo que representa cinco estruturas de avaliação de risco bancário: adequação de capital, qualidade dos ativos, qualidade da gestão, rentabilidade, liquidez - e receita operacional (indicador de porte) que estejam relacionados com a eficiência. Os resultados indicam evidências da existência de conflito entre as abordagens, revelando dois perfis opostos de bancos: 1) eficientes em intermediação e produção, cujo grupo é formado por bancos de grande porte, que atuam em segmentos de empresas corporate, com menores índices de imobilização, spread, rentabilidade do ativo, custo de captação e maiores índices de alavancagem, rentabilidade bancária, liquidez e operações de crédito e, 2) eficientes em rentabilidade, cujo grupo é formado pelos bancos de pequeno porte, com foco em segmento small e middle market e indicadores inversos ao do primeiro grupo. Além disso, foi identificado que há indícios de que a eficiência também está relacionada a fatores externos como taxa básica de juros e taxa de câmbio. Estes resultados contribuem com informações relevantes para órgãos reguladores, investidores e gestores de bancos / This study investigate a possible conflict of efficiency approaches of 16 Brazilian corporate banks from 1996 to 2015 through two-stage data envelopment analysis (DEA). In the first stage, DEA is used to study the efficiency at three main approaches: intermediation, production and profitability for each financial institution and period. The second stage consists in a logistic regression, which the objective is to identify the financial indicators of the CAMEL model - an acronym that represents five structures of bank risks\' evaluation: capital, assests, management, equity and liquidity - and operating income (size indicator) that are related to efficiency. The results show that there is evidence of conflict between approaches, revealing two opposite bank profiles: 1) efficient in intermediation and production, which is formed by big banks, focused on corporate companies, with low indicators of immobilization, spread, return on assets, cost of raising funds, and high indicators of bank profitability, leverage, liquidity and credit operations and 2) efficient in profitability, which is formed by small banks, focused on small and middle market segment and with opposite indicators compared to the first group. Besides that, it was identified that is possible that the efficiency is related to external factors like basic interest tax and exchange rate. This results contribute with relevant information to regulators, investors and bank managers

Orientador: Olívio Novaski / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-23T02:56:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CooperOrdonez_RobertEduardo_D.pdf: 3017595 bytes, checksum: cd030a2dd41c13c03a265b2befebeb50 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: O presente trabalho tem por objetivo propor um modelo para usar os conceitos da Corrente Crítica no gerenciamento de sistemas de múltiplos projetos. Para tal, foi desenvolvida uma pesquisa aplicada, de natureza qualitativa, em ambiente real. As variáveis estudadas foram definidas considerando a revisão da literatura científica e um estudo de campo realizado com antecipação à aplicação do modelo, o qual busca, por meio de uma visão sistêmica, gerenciar melhor a incerteza presente na estimativa de tempo das atividades dos projetos. As diretrizes da pesquisa-ação foram usadas para verificar o funcionamento do modelo e para o levantamento dos dados que posteriormente foram analisados por meio da técnica estatística Regressão Logística Binária. Essa técnica possibilitou encontrar o nível de impacto das variáveis de influência sobre a resposta do sistema, assim como as relações entre essas variáveis. Os dados analisados permitem sugerir que o modelo proposto funciona adequadamente e que os resultados obtidos poderiam ser trasladados do contexto estudado para outros contextos, contribuindo desta forma para o aprimoramento do método da Corrente Crítica / Abstract: The present work aims to propose a model for using the Critical Chain concepts for multiple projects management. To this, it developed an applied research in a real environment. Variables were defined considering scientific literature review and a field study carried out in advance of the application model, which seeks, through a systemic view, a better manage of the uncertainty present in the estimated time of project activities. The guidelines of action-research were used to check the performance of the model and the data collection were later analyzed by statistical technique: Binary Logistic Regression. This technique makes possible to find the impact level of influence variables and the relation with de system response, as well the relationships between them. The analyzed data may suggested that the proposed model works properly and that results could be transferred from de studied context to other contexts, thus contributing to the improvement of the Critical Chain method / Doutorado / Materiais e Processos de Fabricação / Doutor em Engenharia Mecânica

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The current view is of magnifying of operations of credit destined to physical persons. This growing justifies by the contract of financings and loans with larger terms of paying, increasing of income and job. Being thus, in the same way as if it expands the search for credit in the financial institutions, it occurs the increasing of the index of insolvency of these operations. With this, it appears the necessity of an efficient management and control of risk making that these institutions try to perfect the quantitative techniques used in its process of analyze of concession of credit and administration of risk. Thus, the objective of this research was to propose a model of risk of credit for to esteem the probability of insolvency in the segment of physical persons in a Credit Cooperative, located in Pelotas/RS. It was identified too the profile of the cooperated from information registered in cadastre that themselves relate to the institution, trying by means of them to verify what are the variables able to explain the suggested model of risk. It was developed a study of case, based on the period of December, 2010 and it was used for analyzing data the multivaried statistic technique of multiple logistic regression. It was obtained a sample of 400 cooperated and it was tested 29 co-varied of the respective bank of data of the Unicred Automation System (UAS). In this study, the variable dependent corresponds to the situation or no of the insolvency of the cooperated in the operations of credit. The results gotten from the adjusted model indicate that only two predatory variables were statistically significant (p<0,05) for esteeming the probability of the insolvency , that are: profession dentist (OR = 7,147) and if it has the monthly income over 10 thousand until 20 thousand Reals (OR = 4,339). / O panorama atual é de ampliação das operações de crédito destinadas às pessoas físicas. Este crescimento justifica-se pela contratação de financiamentos e empréstimos com maiores prazos de pagamentos, aumento da renda e de emprego. Sendo assim, da mesma forma como se expande a procura pelo crédito nas instituições financeiras, ocorre o aumento dos índices de inadimplência destas operações. Com isso, surge a necessidade de um eficaz gerenciamento e controle do risco, fazendo com que estas instituições busquem aperfeiçoar as técnicas quantitativas utilizadas em seu processo de análise de concessão de crédito e administração do risco. Assim, o objetivo desta investigação foi propor um modelo de risco de inadimplência para estimar se um cooperado pessoa física será inadimplente ou não em uma operação de crédito junto a uma Cooperativa de Crédito Mútuo, situada em Pelotas/RS. Também, identificou-se o perfil do cooperado, a partir das informações cadastrais que os mesmos informam à instituição, buscando, por meio dessas, verificar quais as variáveis capazes de explicar o modelo de risco sugerido. Desenvolveu-se um estudo de caso, tendo como base o período de dezembro de 2010 e, utilizou-se para análise dos dados a técnica estatística multivariada de regressão logística múltipla. Obteve-se uma amostra de 400 cooperados e foram testadas 29 covariáveis do respectivo banco de dados do Sistema de Automação Unicred (SAU). Neste estudo, a variável dependente corresponde à situação ou não da inadimplência dos cooperados nas operações de crédito. Os resultados obtidos no modelo ajustado indicam que somente duas variáveis preditoras foram estatisticamente significativas (p<0,05) para estimar a probabilidade da inadimplência, que são: profissão dentista (OR = 7,147) e se possui a renda mensal acima de 10 mil até 20 mil reais (OR = 4,339).

Este trabalho propõe modelos Bayesiano semi-paramétricos para dados binários. O primeiro modelo é uma mistura em escala que permite lidar com discrepâncias relacionadas a curtose do modelo Logístico. É uma extensão relevante a partir do que já foi proposto por Basu e Mukhopadhyay (2000) ao possibilitar a interpretação da distribuição a priori dos parâmetros através de razões de chances. O segundo modelo usufrui da mistura em escala em conjunto com a transformação proposta por \\Yeo e Johnson (2000) possibilitando que a curtose assim como a assimetria sejam ajustadas e um parâmetro informativo de assimetria seja estimado. Esta transformação é muito mais apropriada para lidar com valores negativos do que a transformação de Box e Cox (1964) utilizada por Guerrero e Johnson (1982) e é mais simples do que o modelo proposto por Stukel (1988). Por fim, o terceiro modelo é o mais geral entre todos e consiste em uma mistura de posição e escala tal que possa descrever curtose, assimetria e também bimodalidade. O modelo proposto por Newton et al. (1996), embora, seja bastante geral, não permite uma interpretação palpável da distribuição a priori para os pesquisadores da área aplicada. A avaliação dos modelos é realizada através de medidas de distância de probabilidade Cramér-von Mises, Kolmogorov-Smirnov e Anderson-Darling e também pelas Ordenadas Preditivas Condicionais. / This work proposes semi-parametric Bayesian models for binary data. The first model is a scale mixture that allows handling discrepancies related to kurtosis of Logistic model. It is a more interesting extension than has been proposed by Basu e Mukhopadyay (1998) because this model allows the interpretation of the prior distribution of parameters using odds ratios. The second model enjoys the scale mixture together with the scale transformation proposed by Yeo and Johnson (2000) modeling the kurtosis and the asymmetry such that a parameter of asymmetry is estimated. This transformation is more appropriate to deal with negative values than the transformation of Box e Cox (1964) used by Guerrero e Johnson (1982) and simpler than the model proposed by Stukel (1988). Finally, the third model is the most general among all and consists of a location-scale mixture that can describe kurtosis and skewness also bimodality. The model proposed by Newton et al (1996), although general, does not allow a tangible interpretation of the a priori distribution for reseachers of applied area. The evaluation of the models is performed through distance measurements of distribution of probabilities Cramer-von Mises Kolmogorov-Smirnov and Anderson-Darling and also the Conditional Predictive sorted.

Este é um trabalho proveniente de vários encontros com pesquisadores da Embrapa de Campinas, cujo objetivo principal se centrou em investigar a probabilidade de frutificação em árvores de Café Arábica. Para isso foram analisados 20 bancos de dados para árvores de Café Arábica de um cultivar localizado no Instituto Agronômico do Paraná em dois momentos distintos (Junho de 2010 e em Novembro - Dezembro de 2010) e consideradas as seguintes variáveis: \"OCUPAÇÃO\" (quadrática ou retangular), \"ESPAÇAMENTO\" (6.000 plantas/ha e 10.000 plantas/ha) ambas relativas ao cultivo das plantas e \"TAMANHO DO ENTRENÓ\" (medição em cm de uma partição definida da planta). Na busca de um modelo representativo de tal fenômeno, foram estudadas paralelamente tópicos relativos a alometria e assimetria dessas mesmas plantas, os quais permitiram modelar determinadas associações entre algumas estruturas como largura e comprimento de folhas. Os modelos ajustados apresentaram uma grande significância para a variável \"ESPAÇAMENTO\" nos dois tempos estudados, enquanto que a variável \"OCUPAÇÃO\" foi significativa apenas no segundo tempo e variável \"TAMANHO DO ENTRENÓ\" não foi significativa para nenhum dos tempos. A metodologia adotada para investigar essa probabilidade se deu através dos modelos de regressão logístico. Com o intuito de agregar a variável \"TEMPO\", juntou-se os dois bancos de dados em diferentes tempos e, baseado na metodologia de modelos mistos, obteve-se um modelo ajustado com retas paralelas, onde apenas a variável \"ESPAÇAMENTO\" foi considerada significativa. / This work is based on several meetings with Embrapa researchers from Campinas in an integrated study with professors from the ESALQ Department of Statistics and Agronomic Experimentation, whose main objective was to investigate the probability of fruiting in Arabica Coffee trees. In order to do so, it was analyzed 20 databases for Coffee trees of a cultivar located at the Agronomic Institute of Paraná at two different times (June 2010 and November - December 2010), where the following variables were considered: \"OCCUPATION \"(quadratic or rectangular),\"SPACING \"(6,000 plants / ha and 10,000 plants / ha), both related to plant cultivation and \"SIZE OF ENTRENO\"( measured in cm of a defined plant partition). In order to find a representative model of this phenomenon, topics related to allometry and asymmetry of these same plants were studied in parallel, which allowed to model certain associations between some structures such as width and length of leaves. The adjusted models presented a great significance for the variable \"SPACING\"in the two studied times, whereas the variable \"OCCUPATION\"was significant only in the second time and the variable \"SIZE OF THE ENTRENÓ\"was not significant for any of the times. The methodology used to investigate this probability was based on logistic regression models. In order to aggregate the variable \"TIME\", the two databases were combined at different times and, based on the methodology of mixed models, a model adjusted with parallel lines was obtained, where only the variable \"SPACING\"was considered significant.

Orientadora: Sandra Cristina de Oliveira / Coorientador: Leonardo de Barros Pinto / Resumo: O crédito rural é considerado um dos principais instrumentos de política agrícola, pois favorece o desenvolvimento econômico e social do agricultor familiar. E, neste contexto, estão incluídos os produtores rurais assentados. Reconhecendo a importância deste segmento, o Governo Federal lançou uma linha de crédito com várias modalidades, o Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar (PRONAF), que foi criado em 1996 e vem sendo ajustado ao longo do tempo para se adequar aos cenários atuais. Existem critérios para acessar o PRONAF e, além disso, as instituições financeiras estão mais exigentes na concessão do crédito, visando minimizar os riscos de inadimplência. Portanto, conhecer os fatores associados às restrições de acesso ao crédito rural para tais produtores é muito relevante. Assim, o presente trabalho tem por objetivo geral avaliar os fatores que levam os produtores rurais assentados no município de Mirandópolis-SP a terem anotações restritivas que os impedem de acessar crédito rural. Realizou-se um levantamento de informações por meio de aplicação de formulário, com uma amostra estratificada proporcional de 80 famílias assentadas nos Assentamentos Primavera II, São Lucas e Florestan Fernandes, e os dados coletados foram analisados utilizando estatística descritiva e modelagem de regressão logística. Como principais resultados encontrou-se produtores com uma faixa etária mais avançada, baixa escolaridade, composição familiar pequena, problemas para acessa... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Rural credit is considered one of the main instruments of agricultural policy, because it supports the economic and social development of the family farmer. In this context, settled farmers can be included. Recognizing the importance of this segment, the Federal Government launched a credit line with several modalities, the National Program for Family Agriculture Strengthening (PRONAF), which was created in 1996 and has been adjusted over time to suit current scenarios. There are criteria for accessing PRONAF and, in addition, financial institutions have been more demanding for granting credit, in order to minimize the risk of default. Therefore, knowing the factors associated with the restrictions of access to rural credit for those farmers is very relevant. Thus, the general aim of this work is to evaluate the factors that have led rural farmers settled in the municipality of Mirandópolis-SP to have restrictive annotations that prevent them from accessing rural credit. An information survey was performed through form application, with a proportional stratified sample 80 families settled in the Primavera II, São Lucas and Florestan Fernandes Settlements, and the collected data were analyzed using descriptive statistics and logistic regression modeling. The main results were producers with an older age, low education, small family composition, problems accessing credit due to restrictive annotations. PRONAF is one of the most accessed credits. Regarding the opinion of the pro... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Introdução - Grande parte das cintilografias das paratiróides realizadas antes da primeira cirurgia (paratiroidectomia) resulta negativa, podendo sugerir uma inadequação na solicitação do exame. Objetivo - Desenvolver e comparar dois modelos matemáticos baseados em teoria de conjuntos fuzzy e regressão logística para tomada de decisão na realização de cintilografia das paratiróides, a partir de valores séricos de Cálcio (Ca) e Paratormônio (PTH). Métodos - Da base de registros de cintilografia de paratiróides realizadas no Centro de Medicina Diagnóstica Fleury, em São Paulo, foram identificados 194 pacientes (grupo desenvolvimento) que no período de janeiro de 2000 a dezembro de 2004 tinham Ca e PTH séricos medidos. Foram desenvolvidos dois modelos matemáticos, um deles baseado em regressão logística e o outro em teoria de conjuntos fuzzy, com a finalidade de definir uma medida de indicação para a realização do exame cintilográfico. O desempenho dos modelos foi comparado utilizando curvas ROC pelo teste de Hanley e McNeil. Utilizou-se o grupo teste de 139 pacientes registrados de 2005 a 2006 para avaliar os modelos e verificar sua acurácia. Resultados - No grupo desenvolvimento, a área sob a curva ROC do modelo de regressão logística foi de 0,86 (IC 95%: 0,81-0,91) e do modelo fuzzy foi 0,89 (IC 95%: 0,84-0,93), avaliadas como estatisticamente distintas (p=0,026). O modelo fuzzy se destacou como particularmente útil porque, ao contrário do modelo logístico, mostrou capacidade de utilizar informações de PTH em intervalo em que os valores de Ca mostraram-se pouco discriminantes. No grupo teste, a área para o modelo logístico foi de 0,89 (IC 95%: 0,83-0,95) e para o modelo fuzzy foi de 0,91 (IC 95%: 0,85-0,96) (p=0,128). Conclusões - O modelo fuzzy apresentou desempenho igual ou superior ao modelo de regressão logística. O modelo matemático baseado em teoria de conjuntos fuzzy, no contexto deste estudo, obteve desempenho mais adequado do que o modelo baseado em regressão logística como método para decisão da realização de cintilografia das paratiróides. Por pertinente, destaque-se que, resultado de um exercício metodológico, inferências sobre o comportamento do objeto podem ser impróprias, dada a não representatividade populacional dos dados. / Introduction - A great number of parathyroid scintigraphies performed before the first surgery (parathyroidectomy) results negative suggesting an inadequate use of this test. Objective - The aim of this study was to develop and compare two mathematical models based on logistic regression analysis and fuzzy sets theory to select patients to be submitted to parathyroid scintigraphy based on serum calcium and parathormone values. Methods - From the data registrered on parathyroid scintigrafy database from Fleury - Medical Diagnostic Center, São Paulo, within the period between January 2000 to December 2004, 194 patients with available serum calcium and parathormone were identified. Two mathematical models based on logistic regression analysis and fuzzy sets theory were developed to recognize patients for parathyroid scintigraphy on the basis of laboratorial exams. The logistic regression model was developed using SPSS and the fuzzy model using MatLab. The performances of the models were compared using ROC curves with the test of Hanley e McNeil. The accuracies of both models were also analyzed and compared using a new database (test database) of 139 parathyroid scintigraphies performed between 2005 and 2006. Results - The performances of the models were statistically different (p=0.026). The area under the ROC curves were 0.86 (CI 95%: 0.81-0.91) for the logistic regression model and 0.89 (CI 95%: 0.84-0.93) for the fuzzy model. As an advantage over the logistic model, the latter has shown the ability to draw decision from parathormone information within a not discriminating interval of calcium values. In the test database the ROC area for the logistic regression model the ROC curve area was 0.89 (CI 95%: 0.83-0.95) and for the fuzzy model was 0.91 (CI 95%: 0.85-0.96) (p=0.128). Conclusions - The mathematical model based on fuzzy sets theory fared better than the logistic model in decision making for scintigraphy indication. Nevertheless, one should take heed that inferences should be kept to what concerns model comparison and not the parathyroid scintigraphy itself, once the data analysed was not representative of any population.