Orientador: Adhemar Sanches / Coorientador: David Ferreira Lopes Santos / Banca: Marcelo Augusto Ambrozini / Banca: Adriano dos Reis Lucente / Resumo: Objetivo: Valorar um projeto de inovação oriundo da estratégia de diversificação de produtos, considerando as incertezas e a flexibilidade como fontes de valor ao projeto. Metodologia / Procedimentos de Pesquisa: É apresentado um estudo de caso, valorado por meio de opções reais, com a possibilidade de inclusão de novas informações, modeladas pelo Teorema de Bayes, as quais possibilitam ajustar às probabilidades iniciais do projeto. Resultados e Discussões: Espera-se que os resultados apontem para o efeito da nova informação e implicações na criação de valor para a empresa. Implicações Gerenciais: Demonstrar à comunidade, aos profissionais de mercado e acadêmicos a necessidade de uma abordagem mais profunda e sistêmica para o uso de estratégias de investimento, considerando fatores endógenos e exógenos à firma. Conclusões e Limitações da Pesquisa: Ao analisar um projeto de inovação com elevado nível de incerteza, variáveis probabilísticas podem não ser suficientes para mensurar o desempenho futuro do investimento. Assim, o conhecimento tácito, criado a partir de todo o conhecimento acumulado pelos tomadores de decisão, fornecem informações que podem e devem ser utilizadas para a avaliação do investimento. O presente estudo não considerou o valor da sinergia criada pela implementação deste novo projeto na estrutura organizacional, nem foram utilizados profissionais externos para a projeção dos fluxos de caixa. Originalidade: A originalidade reside em avaliar um projeto de inov... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Objective: Value an innovation project from the product diversification strategy, considering the uncertainties and flexibility as sources of value to the project. Methodology / Research Procedures: We present a case study, evaluated through real options, with the possibility of including new information, modeled by Bayes' Theorem, in which they can adjust the probabilities of the initials of the project. Results and discussions: The results are expected to point to the effect of new information and implications on value creation for the company. Management Implications: Demonstrate to the community, market professionals and academics the need for a more profound and systemic approach to the use of investment strategies, considering factors that are endogenous and exogenous to the firm. Conclusions and Limitations of the Research: When analyzing an innovation project with a high level of uncertainty, probabilistic variables may not be sufficient to measure the future performance of the investment, thus, tacit knowledge, created from all the knowledge accumulated by decision makers, provides information that can and should be used for the evaluation of the investment. The present study did not consider the value of the synergy created by the implementation of this new project in the organizational structure, nor were external professionals used for the projection of cash flows. Originality: The originality lies in evaluating an innovation project with the use of real options t... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-18T02:33:09Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T16:03:38Z : No. of bitstreams: 1 153080.pdf: 2147232 bytes, checksum: 35eee4c94d2af9918342b90de020f320 (MD5) / Mesmo utilizando as facilidades das plataformas de gerência convencionais, como monitoração de variáveis e visualizações gráficas, gerenciar uma rede de computadores qualquer ainda é uma tarefa difícil. A todo momento o administrador, que tem suas decisões apoiadas basicamente em dados, depara-se com situações que exigem tratamento da incerteza. Apesar dos serviços oferecidos, a maioria das plataformas atuais não são capazes de identificar com precisão o problema e de sugerir ações corretivas, deixando ao administrador o encargo de interpretar gráficos e valores de variáveis. Neste contexto, este trabalho propõe um estudo da aplicação do raciocínio probabilístico, através da implementação de uma rede bayesiana de conhecimento, a qual é capaz de reconhecer os relacionamentos entre as variáveis que representam o tráfego da rede. O resultado deste trabalho tem como objetivo oferecer suporte ao administrador no processo de tomada de decisão.

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2006 / Inclui bibliografia / O acompanhamento do crescimento infantil é um importante recurso para a avaliação da saúde do indivíduo e da sociedade, sendo um procedimento complexo nos casos fora da referência populacional. No Brasil, por motivos econômicos, médicos não pediatras aten

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2006 / Inclui bibliografia / A obesidade mórbida é considerada hoje um problema de saúde pública e a cirurgia bariátrica é o método de eleição para tratamento desta doença. Sabe-se que deficiências nutricionais podem ocorrer no pós-operatório, sendo as principais: anemia ferropriva,

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2010 / Bibliografia: f. 62-65 / Em um processo de negociação automatizada, é comum que uma das partes não revele suas preferências ao seu oponente. Na tentativa de ajustar tal processo, cada agente de negociação pode ser dotado de capacidade de aprendizagem e de detecção de alteração da / In an automated negotiation process, it is usual for one party not to reveal their preferences to its opponent. In an attempt to adjust itself to this process, each trade agent can be endowed with capabilities of learning and detecting its opponent?s chan

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-06-05T14:01:51Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 301291 bytes, checksum: 8e2de4fade72f03e9455d5b2d6b32308 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-05T14:01:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 301291 bytes, checksum: 8e2de4fade72f03e9455d5b2d6b32308 (MD5) Previous issue date: 2005-02-14 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Estudos de simulação foram conduzidos com o objetivo de realizar uma análise comparativa, via simulação de dados, entre a metodologia clássica de estimação dos componentes de variância e predição dos valores genéticos REML – BLUP e a metodologia Bayesiana que permite a inclusão de informação a priori e a utilização de distribuições robustas, como a normal contaminada, na avaliação genética dos animais. Foi simulado um genoma de 3000 centimorgans de comprimento, considerando uma única característica quantitativa, governada por 800 locos com dois alelos por loco, na qual a herdabilidade variou conforme a estrutura desejada de heterogeneidade de variâncias. Segundo a estrutura genômica proposta, foram simulados 1500 machos e 1500 fêmeas que formaram a população base. A partir da população-base foram formadas duas populações iniciais, uma grande e outra pequena. Com o propósito de avaliar o efeito dos diferentes tipos de heterogeneidade de variâncias, em populações com dois tamanhos, bem como comparar o método REML – BLUP com o método Bayesiano, foram inseridos diferentes tipos de estruturas de heterogeneidade nas populações iniciais. Para obtenção destas estruturas de heterogeneidade foram feitos descartes estratégicos dos valores genéticos, ambientais, ou de ambos, de acordo com o tipo de heterogeneidade e o nível de variabilidade desejada: alta, média ou baixa. Para a metodologia Bayesiana foram utilizados três níveis de informação a priori: não informativo, pouco informativo e informativo. Para a estrutura com heterogeneidade ambiental foi empregado também o método Bayesiano, considerando distribuição normal contaminada para os resíduos. De forma geral foi verificado que a presença da heterogeneidade causa problemas para seleção dos melhores indivíduos, principalmente se a heterogeneidade estiver presente no componente ambiental. Os métodos comparados apresentaram resultados semelhantes quando priors não informativos foram utilizados, sendo que as populações de tamanho grande, de modo geral, apresentaram melhores estimativas. Para as populações pequenas as análises realizadas dentro dos subníveis apresentaram maiores problemas, devido ao pequeno tamanho das subpopulações formadas. Foi observado, para a metodologia Bayesiana, que o aumento no nível de informação a priori influenciou positivamente as estimativas dos componentes de variância, principalmente para as populações pequenas. A utilização da distribuição normal contaminada para os resíduos, não foi eficiente em eliminar os problemas causados pela presença da heterogeneidade de variâncias, sendo que para predição dos valores genéticos os resultados foram similares. Apesar do aumento de informação ter conduzido a estimativas mais acuradas de componentes de variância, a correlação de Spearman entre os valores genéticos reais e preditos não foi alterada quando níveis mais informativos foram utilizados. Contudo, foi verificado pelo Quadrado Médio do Erro que a predição dos valores genéticos foi sensivelmente mais acurada, quando o maior nível de informação foi utilizado. Conclui-se, portanto, que melhores predições dos valores genéticos, para populações pequenas, podem ser obtidas pela metodologia Bayesiana quando informações adicionais estão disponíveis. / Studies on simulation were carried out aiming to achieve a comparative analysis, through data simulation, between the classic methodology REML - BLUP of the variance components estimation and genetic values prediction and the Bayesian methodology, that allows the inclusion of a priori information and the use of robust distributions, as the contaminated normal distribution, in the animal genetic evaluation. A genome of 3,000 length centimorgans was simulated, considering a single quantitative trait, governed by 800 loci with two alleles by locus, in which heritability varied accordingly with the heterogeneity variance structures desired. According to the genomic structure proposed, there were simulated 1,500 males and 1,500 females that formed the base population. Starting from the base population, two initial populations were formed: a large and a small one. With the purpose of evaluating different type of heterogeneity variance effects, in populations with two sizes, as well as to compare the method REML - BLUP with the Bayesian method, different types of heterogeneity structures were inserted in the initial populations. For obtaining these heterogeneity structures there were made strategic discards of genetic values, environmental, or both, in agreement with the heterogeneity type and the level of desired variability: high, medium or small. For Bayesian methodology, three a priori information levels were used: no informative, slightly informative and informative. For structure with environmental heterogeneity, it was also used the Bayesian method considering contaminated normal distribution for the residuals. In a general way, it was verified that the presence of the heterogeneity causes problems for the best individuals' selection, mainly if the heterogeneity occurs in the environmental component. The compared xmethods presented similar results when no informative priors were used, and large size populations presented, in general, better estimates. For small populations, the analyses accomplished inside of the subclass presented larger problems, due to small size of the formed subclass. It was observed, for the Bayesian methodology, that the increase the a priori information level influenced the estimates of variance components positively, mainly for the small populations. Using contaminated normal distribution for the residues, was not efficient in eliminating the problems caused by variances heterogeneity, and for genetic values prediction the results were similar. In spite of the increase of information to have led to accurate estimates of the variance components, the Spearman Correlation among the true genetic values and predicted was not altered when more informative levels were used. However, it was verified by the Mean Square Error that prediction genetic values was sensibly more accurate, when more information level was used. It is ended, therefore, that better predictions of the genetic values, for small populations, they can be obtained by the Bayesian methodology when additional information are available.

Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:10Z (GMT). No. of bitstreams: 3 ricardopedreti.pdf.jpg: 16529 bytes, checksum: f0068caf5842b92d8c35ffdcd05524bd (MD5) ricardopedreti.pdf: 2272016 bytes, checksum: 008e03c162cbef3bf23a95e184265530 (MD5) ricardopedreti.pdf.txt: 241136 bytes, checksum: e1c28df730f597bd1ec33f59305844b4 (MD5) Previous issue date: 2008-02-11T00:00:00Z / Bayesian Networks may be powerful tools for Financial-Economics modeling. When high degree of uncertainty is present, these tools can be used as strongly helpful advisors in the decision making process. Non-linear relations among variables are normally not captured in traditional linear econometric models. Moreover, specially on situation of crisis or rupture, linear relation do no represent anymore a good proxy to real behavior of financial-economical variables. This contributes for increasing the distance between the theoretical forecasting model and the real data. Throughout this work, we show a methodology for gathering and applying data into Bayesian Networks in order to obtain cash flow growing models for some Brazilian companies and the economical sector they play. Later on, we compare the results of such predictions to the traditional econometric models, and finally to the real data observed in such period. As a conclusion of the study, we make an evaluation of the pros and cons of using Bayesian Network for such application. / Redes Bayesianas podem ser ferramentas poderosas para construção de modelos econômico-financeiros utilizados para auxílio à tomada de decisão em situações que envolvam grau elevado de incerteza. Relações não-lineares entre variáveis não são capturadas em modelos econométricos lineares. Especialmente em momentos de crise ou de ruptura, relações lineares, em geral, não mais representam boa aproximação da realidade, contribuindo para aumentar a distância entre os modelos teóricos de previsão e dados reais. Neste trabalho, é apresentada uma metodologia para levantamento de dados e aplicação de Redes Bayesianas na obtenção de modelos de crescimento de fluxos de caixa de empresas brasileiras. Os resultados são comparados a modelos econométricos de regressão múltipla e finalmente comparados aos dados reais observados no período. O trabalho é concluído avaliando-se as vantagens de desvantagens da utilização das Redes de Bayes para esta aplicação.

Made available in DSpace on 2015-10-06T13:03:36Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-06-26. Added 1 bitstream(s) on 2015-10-06T13:18:19Z : No. of bitstreams: 1 000848601.pdf: 1152843 bytes, checksum: 5736b950765e0d17f2ceda1c91a45237 (MD5) / A seleção para taxa de crescimento utilizando o número de dias para atingir determinado peso ou ganho de peso médio resultaria em menores ciclos de produção. Manter o aumento da produtividade exige, entre outros fatores, a utilização de animais melhorados, tanto nos sistemas de pastagem quanto de confinamento. Além disso, as informações genômicas podem ser usadas para predizer os valores genéticos genômicos (GEBVs) mais cedo na vida dos animais, o que reduziria os intervalos de geração e aumentaria os ganhos de produtividade. Inúmeros trabalhos tem sido conduzidos para identificar metodologias apropriadas à determinadas raças e características, o que irá resultar em GEBVs mais acurados. Os objetivos deste estudo foram comparar a acurácia de predição dos GEBVs e a habilidade de identificar regiões genômicas e genes relacionados ao ganho de peso médio diário em bovinos da raça Nelore, pela aplicação de diferentes modelos de regressão e densidades genotípicas. Informações genômica e fenotípica de 804 novilhos nascidos em três safras, filhos de 34 touros, foram utilizadas para predizer GEBVs por meio de três modelos (Bayesian GBLUP, BayesA e BayesC ), quatro densidades genotípicas (Illumina BovineHD BeadChip, TagSNPs, GeneSeek indicus de alta (HDi) e baixa (LDi) densidades) e dois fenótipos ajustados. A estrutura de família foi considerada por meio da análise de componentes principais. Os animais foram distribuídos em subconjunto de treinamento (safras 1 e 2) ou validação (safra 3) para realização da análise de validação cruzada. Estimativas de correlação de Pearson, coeficientes de regressão e erro quadrado médio foram usados para avaliar acurácia, inflação e viés dos GEBVs estimados, respectivamente. O estudo de associação ampla do genoma (GWAS) também foi realizado nos mesmos conjuntos de dados, entretanto, os resultados foram comparados com... / Selection for fast growth rates using number of days to achieve specific weights or average weight gain would result in shorter production periods. Maintaining the rate of productivity increasing will demand, among other factors, genetically improved animals in both pasture and feedlot systems. Besides, genomic information could be used to predict genomic-enabled breeding values (GEBVs) earlier in animals' life, which would reduce generation intervals and increase productivity gains. Numerous studies have been conducted in order to identify appropriate methodologies to specific breeds and traits, which will result in more accurate GEBVs. The aim of this study was to compare the prediction accuracy of GEBVs and the ability to identify genomic regions and genes related to average weight daily gain in Nelore cattle, by applying different regression models and genotypes densities datasets. Genomic and phenotypic information of 804 steers born in three season, offspring of 34 bulls, were used to predict GEBVs through three models (Bayesian GBLUP, BayesA and BayesC ), four genotypic densities (Illumina BovineHD BeadChip, TagSNPs, GeneSeek Genomic Profiler High (HDi) and Low (LDi) density indicus) and two adjusted phenotypes. Family structure was accounted by using principal component analysis. Animals were assigned either to training (seasons 1 and 2) or testing (season 3) subsets to perform the cross-validation analysis. Estimates of Pearson correlation, regression coefficients and mean squared errors were used to access accuracy, inflation and bias of the estimated GEBVs, respectively. Genome-wide association study (GWAS) was also performed on above datasets, however, results were compared based on ...

Made available in DSpace on 2015-12-10T14:22:39Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-05-29. Added 1 bitstream(s) on 2015-12-10T14:28:48Z : No. of bitstreams: 1 000854440.pdf: 1290373 bytes, checksum: 5abcbf552648394b7f42040ff1f449f4 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Este trabalho apresenta uma aplicação da Teoria da Resposta ao Item (TRI), mais especi camente do modelo logístico unidimensional de três parâmetros, para a construção de uma escala para medir pro ciência em conteúdos matemáticos básicos. Os itens que compõem o instrumento de avaliação foram elaborados a partir de uma Matriz de Refer ência construída com base nas matrizes do Sistema de Avaliação da Educação Básica (SAEB). Os temas abordados incluem espaço e forma, grandezas e medidas, número e funções, envolvendo álgebra e funções. A calibração dos parâmetros e a estimação das pro ciências foram feitas utilizando abordagem bayesiana. Os resultados mostraram que a maioria dos itens propostos permite avaliar a pro ciência do ingressante, sendo nove entre os trinta e dois que compuseram a prova, classi cados como itens âncoras. No entanto, novos itens precisam ser incluídos para que em parte da escala as habilidades sejam melhor estimadas / This article o ers an application of the Item Response Theory (IRT), more speci cally, of the one-dimensional logistic model of three parameters, for the construction of a scale to measure pro ciency in basic mathematical content. The items making up the evaluation tool were developed from a Reference Matrix based on matrices of the Basic Education and Evaluation System (SAEB). The topics include space and form, quantities and measures, number and functions involving algebra and functions. The calibration of parameters and estimation of pro ciencies were carried out using the Bayesian approach. The results showed that most of the proposed items enable evaluation of entrant pro ciency, nine of the thirty-two making up the test being classi ed as anchor items. However, new items need to be included so that the scale of skills can be better estimated

Made available in DSpace on 2015-12-10T14:23:17Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-02-09. Added 1 bitstream(s) on 2015-12-10T14:29:34Z : No. of bitstreams: 1 000851915.pdf: 551687 bytes, checksum: cf0d5be63962cf4703a354b8a39f9c14 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Dados grupados e um caso particular de dados de sobrevivência com censura intervalar, que ocorre quando as observações são avaliadas nos mesmos intervalos de tempo, e geralmente está associado a dados com grande número de empates, ou seja, quando a proporção de empates e maior que 25% (Chalita et al., 2002), e podem desta forma ser analisados considerando o tempo discreto e ajustando-se modelos a probabilidade do indivíduo falhar em um certo intervalo, dado que sobreviveu ao intervalo anterior (Lawless, 2002). Dentre os possíveis modelos adaptados a este tipo de dados, tem-se o Modelo Logístico e o Modelo de Cox. A comparação entre o ajuste destes dois modelos pode ser feita utilizando o teste escore proposto por Colosimo et al. (2000), Bootstrap não paramétrico ou Critérios de Informação de Akaike (AIC). Uma alternativa a estas téccnicas, do ponto de vista bayesiano, e a utilização do Fator de Bayes. O objetivo deste estudoé comparar o ajuste do Modelo Logístico com o do Modelo de Cox para dados grupados e censurados usando inicialmente critérios clássicos de seleção de modelos: o Critério de Informação de Akaike (AIC), o Critério de Informação de Akaike Corrigido (AICc) e o Critério de Informação Bayesiano (BIC). Posteriormente foi utilizado o Fator de Bayes, assim como o Critério de Informação Deviance (DIC) e adaptações dos critérios clássicos já citados, utilizando as amostras a posteriori geradas por um método MCMC. Como ilustração, foi usado um conjunto de dados referente a uma manifestação clínica da doença de Chagas, conhecida como megacólon chagásico (Almeida, 1996). / Grouped data is a particular case of survival data with interval censoring, that occurs when the observations are evaluated at the same time intervals, and is generally associated at data with a large number of draws, or draws ratio more than 25% (Chalita et al., 2002). It can be analyzed considering discrete-time and tting models at the probability of an individual fails in a certain interval, given that survived the previous one (Lawless, 2002). Among the possible models adapted to this type of data we can mention the Logistic Model and the Cox's Model. The comparison between the t of these two models can be made using the score test proposed by Colosimo et al. (2000), nonparametric Bootstrap or the Akaike Information Criterion (AIC). An alternative to these techniques, from the Bayesian point of view, is the Bayes Factor. The purpose of this study is to compare the t of the Logistic Model with the Cox's Model to grouped and censoring data using, initially, classic model selection criteria: Akaike Information Criterion (AIC), Akaike Information Criterion corrected (AICc) and Bayesian Information Criterion (BIC). After that, was used the Bayes Factor, as well as Deviance Information Criterion (DIC) and adaptations of the classic model selection criteria above mentioned, using the posteriori sample generated by a MCMC method. As an example, was used a data set related to a clinical manifestation of Chagas disease known as chagasic megacolon (Almeida, 1996)