Orientador: Katia Lucchesi Cavalca Dedini / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-03T17:11:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TapiaTadeo_Abdon_D.pdf: 11144730 bytes, checksum: d2baefbd001d76b864b12a454afd5aa6 (MD5) Previous issue date: 2003 / Doutorado

Estudios recientes, han demostrado que el apego y el clima emocional del ambiente de desarrollo pueden ser predictores del temperamento infantil. El presente estudio evaluó el rol predictor de la empatía, regulación emocional y alexitimia de los padres en el control intencional de 326 niños. Los resultados indican que el distrés personal en la madre predice al control inhibitorio, y que la preocupación empática del padre predice la sensibilidad perceptual, sin embargo los efectos son pequeños. Se reportan análisis suplementarios como la correlación del control intencional con la edad (no se observa la correlación esperada) y diferencias de sexo (se observan diferencias a favor de las mujeres); así como una evaluación psicométrica de todos los instrumentos empleados. Los resultados sugieren que determinadas características del ajuste emocional de los padres tienen un rol, aunque pequeño, en el desarrollo del control intencional. Esto es consistente con el hecho de que en la literatura la mayoría de los efectos reportados no son directos. Se presentan las limitaciones del estudio, y recomendaciones para estudios futuros. / Recent studies have shown that secure attachment and the emotional climate of the place where infants develop can be predictive of their temperament. The present study evaluated the predictive role of parental empathy, emotional regulation and alexithymia in effortful control of 326 children. Results show that personal distress in mothers predicts inhibitory control and that fathers’ empathic concern predicts perceptual sensibility, however, effects are mild. Supplemental analyses are also reported, such as the relation between age and effortful control (the expected correlation is not replicated) and sex differences (in favor of girls); as well as psychometric evaluation of the tests used. Results suggest that certain parental emotional adjustment characteristics can have a role, although mild, in the development of effortful control. This is consistent with the fact that most effects in the literature are not direct. Limitations of the study and recommendations for future research are presented. / Tesis

Orientador: Michel Daoud Yacoub / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-26T17:46:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GomezVillavicencio_MirkoAlberto_M.pdf: 2402841 bytes, checksum: 68bbd5454c4ebb5de373b3e095e468b2 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Nesta dissertação, uma distribuição bivariável kappa -mu é apresentada. Exatas expressões para a função densidade de probabilidade conjunta, função distribuição cumulativa conjunta, e os momentos arbitrários conjuntos são encontradas. As estatísticas conjuntas são dadas em termos de seus respectivos parâmetros (kappa1 , mu1 ) e (kappa_2$, mu_2), com mu1 =mu2 = mu> 0 e arbitrários kappa1> 0 e kappa2> 0. Como exemplo de aplicação, a probabilidade de outage para o caso de dois ramos por combinação por seleção pura, combinação por razão máxima e combinação por ganho igual são apresentadas / Abstract: In this thesis, a bivariate kappa-mu model is presented. Exact expressions for the joint probability density function, joint cumulative distribution function, and joint arbitrary moments are found. The joint statistics are given in terms of their respective parameters (kappa1, mu1) and (kappa2, mu2), with mu1=mu2=mu >0 and arbitrary kappa1>0 and kappa2>0. As an application example, the outage probability of a dual-branch pure selection combining, maximo ratio combining and equal gain combining scheme are presented / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Lúcio Tunes dos Santos / Dissertação (mestrado profissional) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-27T11:38:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santos_AlessandroSilva_M.pdf: 6474871 bytes, checksum: 351d93b093e44b399a99cd42075cb4b5 (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: ste trabalho surge a partir de uma proposta de desenvolvimento do ajuste de curvas com uma abordagem que busca enriquecer o estudo de funções presente no currículo do ensino fundamental e médio. É apresentada ao aluno, desde o aspecto histórico do ajuste, passando pela interpolação de curvas, com foco na interpolação polinomial e o método dos quadrados mínimos, no qual são apresentados, a regressão linear, além de modelos como o ajuste exponencial. É também descrita nesta dissertação uma ferramenta de grande importância no cálculo numérico, o conceito de erro de ajuste, sua definição e forma de estimativa. Na interpolação polinomial, o aluno, ao desenvolver a forma de Lagrange, é estimulado a trabalhar as operações, forma fatorada e interpretação das vantagens do método, como o número e grau de dificuldade de operações realizadas por esse. Interpolação inversa e interpolação de curvas complementam o referido capítulo, em que busca, sempre que possível, utilizar situações problema . O método dos quadrados mínimos estimula o estudante a escolha da função de ajuste e determinação dessa a partir do conceito de minimização do erro. Polinômios de grau um,a regressão linear, e dois são trabalhados devido a sua importância no currículo do ensino médio. Explorando também conceitos como logaritmos e exponenciais, propõe-se o ajuste linear de modelos exponenciais, utilizando situações problema de uma área em evidência no momento, a Biomatemática, modelar dinâmicas de crescimento populacional. Dessa forma o aluno tem contato com formas de previsão que são úteis em importantes áreas como: a saúde pública, a modelagem de epidemias e desenvolvimento de patógenos; planejamento de políticas públicas com a modelagem do crescimento e distribuição da população; comportamento da economia como no caso de previsões de juros futuros. Para que este trabalho possa servir de auxílio aos professores de forma prática e interessante, o capítulo final traz sugestão de problemas na forma de planilha, facilitando sua reprodução e aplicação em sala de aula / Abstract: This study comes from a development proposal curves adjustment with an approach that seeks to enrich the study of present functions in the primary and secondary curriculum. It is presented to the student, from the historical aspect setting, through interpolation curves, focusing on polynomial interpolation and the method of least squares, which presents the linear regression, and models like the exponential fit. It is also described in this work a very important tool in numerical calculation, the concept of setting error, its definition and method of estimation. In polynomial interpolation, the student, to develop the form of Lagrange, is encouraged to work operations, factored form and interpretation of the advantages of the method, as the number and degree of difficulty of tasks for this. Inverse interpolation and interpolation curves complement the chapter on seeking, whenever possible, use problem situations. The method of least squares stimulates the student the choice of setting function and determine this from the concept of minimizing the error. Polynomials of degree one, linear regression, and two are worked because of its importance in the high school curriculum. Also exploring concepts such as logarithms and exponential, it is proposed that the linear fit of exponential models using problem situations evidence in area at the time, the Biomathematics, modeling dynamics of population growth. Thus the student has contact with forms of provision that are useful in important areas such as public health, the modeling of epidemics and development of pathogens; public policy planning with modeling of growth and distribution of population; behavior of the economy as in the case of future interest rate forecasts. For this work may be an aid to teachers in a practical and interesting, the final chapter brings problems suggestion in the form of sheet, facilitating its reproduction and use in the classroom / Mestrado / Matemática em Rede Nacional - PROFMAT / Mestre em Matemática em Rede Nacional - PROFMAT

Aprendizado de máquina é uma área de pesquisa na qual se investiga como desenvolver sistemas capazes de aprender com a experiência. Muitos algoritmos de aprendizado possuem parâmetros cujos valores devem ser especificados pelo usuário. Em geral, esses valores influenciam diretamente no processo de aquisição do conhecimento, podendo gerar diferentes modelos. Recentemente, algoritmos de otimização bioinspirados têm sido aplicados com sucesso no ajuste de parâmetros de técnicas de aprendizado de máquina. Essas técnicas podem apresentar diferentes sensibilidades em relação aos valores escolhidos para seus parâmetros e diferentes algoritmos de ajuste de parâmetros podem apresentar desempenhos singulares. Esta dissertação investiga a utilização de algoritmos bioinspirados para o ajuste de parâmetros de redes neurais artificiais e máquinas de vetores de suporte em problemas de classificação. O objetivo dessa investigação é verificar quais são as técnicas que mais se beneficiam do ajuste de parâmetros e quais são os algoritmos mais eficientes para essas técnicas. Os resultados experimentais mostram que os algoritmos bioinspirados conseguem encontrar melhores clasificadores que outras abordagens. Porém, essa melhoria é estatisticamente significativa para alguns conjuntos de dados. Foi possível verificar que o uso dos valores padrão para os parâmetros das técnicas de classificação leva a desempenhos similares aos obtidos com os algoritmos bioinspirados. Entretanto, para alguns conjuntos de dados, o ajuste de parâmetros pode melhorar significativamente o desempenho dos classificadores / Machine learning is a research area whose main goal is to design computational systems capable of learning through experience. Many machine learning techniques have free parameters whose values are generally defined by the user. Usually, these values affect the knowledge acquisition process directly, resulting in different models. Recently, bioinspired optimization algorithms have been successfully applied to the parameter tuning of machine learning techniques. These techniques may present variable sensitivity to the selection of the values of its parameters and different parameter tuning algorithms may present different behaviors. This thesis investigates the use of bioinspired algorithms for the parameter tuning of artificial neural networks and support vector machines in classification problems. The goal of this thesis is to investigate which techniques benefits most from parameter tuning and which are the most efficient algorithms to use with these techniques. Experimental results show that these bioinspired algorithms can find better classifiers when compared to other approaches. However, this improvement is statistically significant only to some datasets. It was possible to verify that the use of standard parameter values for the classification techniques leads to similar performances to those obtained with the bioinspired algorithms. However, for some datasets, the parameter tuning may significantly improve a classifier performance

Orientador: Jamil Viana Pereira / Resumo: Neste trabalho, será abordada a teoria matemática utilizada no estudo de quatro modelos clássicos de crescimento populacional: Malthus, Verhulst, Gompertz e Montroll. Serão apresentadas e/ou discutidas algumas de suas características, propriedades, diferenças e diferentes métodos para obtenção de seus parâmetros. Posteriormente, estes modelos e métodos serão aplicados a um conjunto de dados relativos ao crescimento populacional do Brasil. Também foi elaborada uma atividade para ser aplicada no Ensino Médio, na qual se explora, por tabelas e gráficos, a forma como os alunos observam certos fenômenos de crescimento, bem como, construtivamente e com auxílio de dados, a forma como ocorrem esses crescimentos de fato. / Abstract: In this work, the mathematical theory of four classic population growth models (Malthus, Verhulst, Gompertz and Montroll) will be addressed. Some of their characteristics, properties, differences and different methods for obtaining their parameters will be presented and/or discussed. Subsequently, these models and methods will be applied to a Brazilian population growth data set. An activity was also elaborated to be applied in high school. It explores, by tables and graphs, how students observe some growth phenomena, as well as, constructively and with the help of data, how these growths really occur. / Mestre

[pt] Sumarização automática é a tarefa de gerar resumos concisos, corretos e com consistência factual. A tarefa pode ser aplicada a diversos estilos textuais, dentre eles notícias, publicações acadêmicas e avaliações de produtos ou lugares. A presente dissertação aborda a sumarização de múltiplas avaliações. Esse tipo de aplicação se destaca por sua natureza não supervisionada e pela necessidade de lidar com a redundância das informações presentes nas avaliações. Os trabalhos de sumarização automática são avaliados utilizando a métrica ROUGE, que se baseia na comparação de n-gramas entre o texto de referência e o resumo gerado. A falta de dados supervisionados motivou a criação da arquitetura MeanSum, que foi a primeira arquitetura de rede neural baseada em um modelo não supervisionado para essa tarefa. Ela é baseada em auto-encoder e foi estendida por outros trabalhos, porém nenhum deles apresentou os efeitos do uso do mecanismo de atenção e tarefas auxiliares durante o treinamento do modelo. O presente trabalho é dividido em duas etapas. A primeira trata de um experimento no qual extensões à arquitetura do MeanSum foram propostas para acomodar mecanismos de atenção e tarefas auxiliares de classificação de sentimento. Ainda nessa etapa, explora-se o uso de dados sintéticos para adaptar modelos supervisionados a tarefas não supervisionadas. Na segunda etapa, os resultados obtidos anteriormente foram utilizados para realizar um estudo sobre o uso de ajuste fino (fine-tuning) de modelos de linguagem Transformers pré-treinados. A utilização desses modelos mostrou ser uma alternativa promissora para enfrentar a natureza não supervisionada do problema, apresentando um desempenho de + 4 ROUGE quando comparado a trabalhos anteriores. / [en] Automatic summarization is the task of generating concise, correct, and factual summaries. The task can be applied to different textual styles, including news, academic publications, and product or place reviews. This dissertation addresses the summary of multiple evaluations. This type of application stands out for its unsupervised nature and the need to deal with the redundancy of the information present in the reviews. The automatic summarization works are evaluated using the ROUGE metric, which is based on the comparison of n-grans between the reference text and the generated summary. The lack of supervised data motivated the creation of the MeanSum architecture, which was the first neural network architecture based on an unsupervised model for this task. It is based on auto-encoder and has been extended to other works, but none explored the effects of using the attention mechanism and auxiliary tasks during training. The present work is divided into two parts: the first deals with an experiment in which we make extensions to the MeanSum architecture, adding attention mechanisms and auxiliary sentiment classification tasks. In the same experiment, we explore synthetic data to adapt supervised models for unsupervised tasks. In the second part, we used the results previously obtained to carry out a second study on fine-tuning pre-trained Transformer language models. The use of these models showed a promising alternative to the unsupervised nature of the problem, outperforming previous works by + 4 ROUGE.

[EN] The overall objective of this doctoral thesis is to deepen in combustion diagnosis from in-cylinder pressure in direct injection Diesel engines. This work stems from the knowledge of pressure signal acquisition and combustion diagnosis by means of thermodynamic modelling, existing in the research group where it has been developed. Starting from a general scheme of the combustion diagnosis process, that includes a reference diagnosis model, the most important uncertainties related with the experimental measurements, engine and calculation sub-models, have been identified. At this point, the work was oriented, on one hand, to the development of a trustworthy procedure to adjust the engine uncertainties, and on the other hand, to the improvement of the reference diagnosis model, priorizing the most critical aspects. This has led to the implementation of a procedure for the engine characterization, based on motoring tests, and has produced some contributions related to the pressure signal processing, the estimation of the conditions at the intake valve closing, the heat transfer to the chamber walls and the rate of fuel injection-evaporation. The most suitable experimental, theoretical or calculation tools have been used in each case, such as wall temperature measurements, CFD calculation or one-dimensional unsteady gas-dynamic modelling (1D). This thesis allows to increase the accuracy and robustness of the calculation of the thermodynamic gas conditions in the cylinder as well as the heat transfer to the chamber wall, and thus a better heat release law and combustion characterization is obtained. / [ES] El trabajo desarrollado en la presente tesis doctoral está encaminado a profundizar en el diagnóstico de la combustión a partir de la señal de presión en el cilindro en los motores Diesel de inyección directa. Para ello, se dispone del conocimiento previo sobre adquisición de señal de presión y diagnóstico de la combustión mediante el modelado termodinámico existente en el grupo de trabajo en que se ha desarrollado. Partiendo de un esquema general del proceso de diagnóstico de la combustión, que incluye un modelo de diagnóstico de referencia, se han identificado cuales son las incertidumbres experimentales, del motor y de los diferentes submodelos de cálculo, más importantes para los resultados. En este punto, el trabajo se ha orientado, por un lado, al desarrollo de un procedimiento fiable de ajuste de incertidumbres del motor y por otro, a la mejora del modelo de diagnóstico de referencia, priorizando los aspectos más críticos. Esto ha llevado a implementar un procedimiento de caracterización del motor basado en ensayos sin combustión y a la realización de aportaciones relativas al tratamiento de la señal de presión instantánea, la estimación de las condiciones al cierre de la válvula de admisión, la transmisión de calor a las paredes de la cámara y la tasa de inyección-evaporación del combustible. Para ello se ha hecho uso de las herramientas experimentales, teóricas y de cálculo más apropiadas en cada caso, entre las que cabe destacar la medida de la temperatura de paredes de la cámara, el cálculo CFD o el modelado unidimensional de la dinámica de gases no estacionaria (1D). El trabajo realizado aporta precisión y robustez al cálculo de las condiciones termodinámicas en la cámara y la transmisión de calor a las paredes, lo que mejora el cálculo de la ley de liberación de calor y permite una mejor caracterización de la combustión. / [CA] El treball dut a terme en la present Tesi doctoral està encaminat a aprofundir en el diagnòstic de la combustió a partir del senyal de pressió en el cilindre en els motors Dièsel d’injecció directa. Per a això, es disposa del coneixement previ sobre adquisició de senyal de pressió i diagnòstic de la combustió per mitjà del modelatge termodinàmic existent en el grup de treball en què s’ha desenvolupat. Partint d’un esquema general del procés de diagnòstic de la combustió, que inclou un model de diagnòstic de referència, s’han identificat quines són les incerteses experimentals, del motor i dels diferents submodels de càlcul, m´es importants per als resultats. En aquest punt, el treball s’ha orientat, d’una banda, al desenvolupament d’un procediment fiable d’ajust d’incerteses del motor i d’un altre, a la millora del model de diagnòstic de referència, prioritzant els aspectes més crítics. Açò ha portat a implementar un procediment de caracterització del motor basat en assajos sense combustió i a la realització d’aportacions relatives al tractament del senyal de pressió instantània, l’estimació de les condicions al tancament de la vàlvula d’admissió, la transmissió de calor a les parets de la cambra i la taxa d’injecció-evaporació del combustible. Per a això s’ha fet ús de les ferramentes experimentals, teòriques i de càlcul més apropiades en cada cas, entre les que cal destacar la mesura de la temperatura de parets de la cambra, el càlcul CFD o el modelatge unidimensional de la dinàmica de gasos no estacionària (1D). El treball realitzat aporta precisió i robustesa al càlcul de les condicions termodinàmiques en la cambra així com a la transmissió de calor a les parets, la qual cosa millora el càlcul de la llei d’alliberament de calor i permet una millor caracterització de la combustió. / Martín Díaz, J. (2007). Aportación al diagnóstico de la combustión en motores Diesel de inyección directa [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/135955

Introduction Increased life expectancy and the resulting aging population have led to a rise in population with one or more chronic diseases. This creates the need for a more targeted approach to the care and treatment of the chronic and pluripatological patients in the health system. On the economic front, an increasingly aging population and the growing morbidity, coupled with constant innovation in medical technology induce greater healthcare expenditure. For these reasons, in the current backdrop of economic crisis and budgetary constraints as happens in Spain, it is essential to introduce management tools that help improve the efficiency of the health system and enhance quality. In this regard the classification systems of patients are a valid tool that allows health managers to know the morbidity profile of the population served. In this way, it is possible to monitor and control the medical spending and manage health economic resources more appropriately. Within the patient classification system, the Clinical Risk Group (CRG) is a tool that brings the population into different groups depending on the number and severity of chronic conditions in each person, which can be very useful for management and addressing the problem of increased chronicity in Spain. Objective The aim of this PhD thesis is to analyze the explanatory power of the CRG on health expenditure on health department Valencia and establish a system of clinical risk adjustment. Methodology Observational, descriptive, retrospective and cross-sectional study, on total health expenditure, using stratified-predictive-explanatory models. A database of 156,811 inhabitants assigned to the Department of Health of Denia has been available, which included: age, CRG classification group and total health expenditure, among other variables. In the first part of the results, descriptive analysis showing the most relevant information about the total health expenditure in the health department of Denia was performed from different perspectives; type of expenditure, expenditure by demographic and according to the morbidity of the population varibales. In a later phase different econometric models have been iterated: linear regression model by ordinary least squares and generalized linear models, taking as a dependent variable the total sanitary expenditure and as independent variables: age, sex and CRG group. This is made to select the model that best explains the behavior of health expenditure and establish, in this way, a system of risk adjustment. We then compared the values estimated by the different models with the real value, to determine which of them was the most accurate. Results It has been found a high concentration of health spending in a small proportion of the population, namely 70% of health spending was generated by only 27% of the population with the highest morbidity. Econometric models based on CRG has much greater than those based on demographic variables explanatory power. The model greater statistical significance was reached employing the combination of the varibales age, sex, health status and level CRG gravity, coefficient of determination adjusted 41.9% in the case of linear regression and Akaike information criterion of 14.22 in the generalized linear model. In the subsequent verification with actual spending, the generalized linear model showed slightly higher. By type of expenditure, outpatient pharmacy was the highest level of explanation that obtained, while the lowest corresponded to hospital expenditure. Conclusions The CRG is a useful tool to explain the behavior of health spending depending on the morbidity of the population. / Introducción El aumento de la esperanza de vida y el consiguiente envejecimiento demográfico, han provocado un incremento de la población con una o más enfermedades crónicas. Este hecho origina la necesidad de un planteamiento del sistema sanitario más orientado al cuidado y el tratamiento de los enfermos crónicos y pluripatológicos. Además, en el plano económico una población cada vez más envejecida y con mayor morbilidad, aunado con una constante innovación de la tecnología médica, inducen a un mayor gasto sanitario. Por estos motivos y ante un contexto de crisis económica y limitación presupuestaria como la que acontece en España, es imprescindible introducir herramientas de gestión que contribuyan a mejorar la eficiencia del sistema sanitario y aumentar la calidad del mismo. En este sentido los sistemas de clasificación de pacientes son una herramienta válida que permite a los gestores sanitarios conocer el perfil de morbilidad de la población atendida. Dentro los sistemas de clasificación de pacientes, los Clinical Risk Group (CRG) son una herramienta que agrupa a población en diferentes grupos en función del número y gravedad de las condiciones crónicas, lo que puede ser de gran utilidad para la gestión y el abordaje del problema del aumento de la cronicidad en España. Objetivo El objetivo de la presente Tesis Doctoral es analizar la capacidad explicativa de los CRG sobre el gasto sanitario en un departamento de salud de la Comunidad Valenciana y establecer un sistema de ajuste por riesgo clínico. Metodología Estudio observacional, descriptivo, retrospectivo y de corte transversal sobre el gasto sanitario total, usando modelos explicativos-predictivos-estratificados. Se ha dispuesto de una base de datos formada por los 156.811 habitantes asignados al Departamento de Denia, en la que constaba: la edad, el grupo de clasificación CRG y el gasto sanitario total, entre otras variables. En la primera parte de los resultados, se ha recogido un análisis descriptivo mostrando la información más relevante acerca del gasto sanitario total en el Departamento de Denia desde diferentes perspectivas: el tipo de gasto y el gasto según las variables demográficas y la morbilidad de la población. En una ulterior fase se ha iterado diferentes modelos econométricos: modelo de regresión lineal por mínimos cuadrados ordinarios y modelos lineales generalizados, tomando como variable dependiente, el gasto sanitario total y como variables independientes: la edad, el sexo y el grupo de pertenencia del CRG, con el fin de seleccionar el modelo que mejor explique el comportamiento del gasto sanitario y establecer, de esta manera, un sistema de ajuste por riesgo. A continuación, se compararon los valores estimados por los distintos modelos con el valor real, para determinar cuál de ellos era el más apropiado. Resultados Se ha comprobado la existencia de una alta concentración del gasto sanitario en una reducida proporción de la población; concretamente el 70% del gasto sanitario fue generado únicamente por el 27% de la población con mayor morbilidad. Los modelos econométricos basados en los CRG tienen una capacidad explicativa mucho mayor que los basados únicamente en variables demográficas. El modelo que mayor significación estadística alcanzó fue el que empleaba la combinación de las variables: edad, sexo, estado de salud CRG y nivel de gravedad, con un coeficiente de determinación ajustado del 41,9% en el modelo de regresión lineal y un criterio de información de Akaike de 14,22 en el modelo lineal generalizado. En la comprobación posterior con el gasto real, el modelo lineal generalizado se mostró ligeramente superior al modelo de regresión lineal. Por tipo de gasto, el gasto en farmacia ambulatoria fue el que mayor nivel de explicación obtuvo, mientras que el menor correspondió al gasto hospitalario. Conclusiones Los CRG son una herramienta útil para explicar el comportami / Introducció L'augment de l'esperança de vida i el consegüent envelliment demogràfic, han provocat un increment de la població amb una o més malalties cròniques. Aquest fet origina la necessitat d'un plantejament del sistema sanitari més orientat al ciutat i el tractament dels malalts crònics i pluripatològics. A més, en el pla econòmic una població cada vegada més envellida i amb més morbiditat, conjuntament amb una constant innovació de la tecnologia mèdica indueixen a una major despesa sanitària. Per aquests motius i davant un context de crisi econòmica i limitació pressupostària com la que passa a Espanya, és primordial introduir eines de gestió que contribueixin a millorar l'eficiència del sistema sanitari i augmentar la qualitat del mateix. En aquest sentit, els sistemes de classificació de pacients són una eina vàlida que permet als gestors sanitaris conèixer el perfil de morbiditat de la població atesa, per d'aquesta manera, monitoritzar i controlar la despesa sanitaria i adequar i gestionar els recursos econòmics sanitaris d'una manera més apropiada a les necessitats assistencials requerides. Dins dels sistemes de classificació de pacients, els Clinical Risk Group (CRG) són una eina que agrupa a la població en diferents grups en funció del nombre i gravetat de les condicions cròniques que pateix cada individu Objectiu L'objectiu de la present Tesi Doctoral és analitzar la capacitat explicativa dels CRG sobre la despesa sanitària en un departament de salut de la Comunitat Valenciana i establir un sistema d'ajust per risc clínic. Metodologia Estudi observacional, descriptiu, retrospectiu i de tall transversal sobre la despesa sanitària total i aplicabilitat en la gestió clínica usant models explicatius-predictius-estratificats. S'ha comptat amb una base de dades de 156.811 habitants del departament de Dénia en la qual constava l'edat, el grup de classificació CRG i despesa sanitària total, entre altres variales. En una primera part dels resultats, s'ha realitzat una anàlisi descriptiva mostrant la informació més rellevant sobre de la despesa sanitària total en el departament de Dénia des de diferents perspectives; tipus de despesa, despesa segons varibales demogràfiques i segons la morbiditat de la població. En una ulterior fase s'ha iterat diferents models economètrics mitjançant la regressió lineal per mínims quadrats i els models lineals generalitzats, prenent com varibale dependent, la despesa sanitària total i com a variables independents; l'edat, el sexe i el grup de pertinença del CRG per tal d'selecciona el model que millor explique el comportament de la despesa sanitària i establir d'aquesta manera un sistema d'ajust per risc. A continuació es van comparar els valors estimats pels models amb el valor real per a determinar quin dels dos mètodes mètodes és el més apropiat. Resultats S'ha comprovat una alta concentració de la despesa sanitària en una reduïda proporció de la població, concretament el 70% de la despesa sanitària va ser generat per únicament el 27% de la població amb més moribilidad. Els models economètrics basats en els CRG té una capacitat explicativa molt més gran que els basats en variables demogràfiques. El model que més significació estadística aconsegueix va ser el que feia servir la combinació de les varibales edat, sexe, estat de salut CRG i nivell de gravetat amb un coeficent de determinació ajustat del 41,9% en el cas de la regressió lineal i criteri d'informació d'Akaike del 14,22 en el model lineal generalitzat. En la comprobació posterior amb la despesa real, el model lineal generalitzat es va mostrar lleugerament superior. Per tipus de despesa, la farmàcia ambulatòria va ser la que major nivell d'explicació va obtindre, mentre que el menor va correspondre a la despesa hospitalària. Conclusions Els CRG són una eina útil per explicar el comportament de la despesa sanitària en funció de la morbidi / Caballer Tarazona, V. (2017). Modelización económica del ajuste por riesgo del gasto sanitario per cápita segun morbilidad en la Comunidad Valenciana [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/78616

[pt] Na área de Exploração e Produção (EeP) de petróleo, o estudo minucioso das características de um reservatório é imperativo para a criação de modelos de simulação que representem adequadamente as suas propriedades petrofísicas. A disponibilidade de um modelo adequado é fundamental para a obtenção de previsões acertadas acerca da produção do reservatório, e isso impacta diretamente a tomada de decisões gerenciais. Devido às incertezas inerentes ao processo de caracterização, ao longo da vida produtiva do reservatório, periodicamente o seu modelo de simulação correspondente precisa ser ajustado. Todavia, a tarefa de ajustar as propriedades do modelo se traduz em um problema de otimização complexo, onde o número de variáveis envolvidas é tão maior quanto maior for a quantidade de blocos que compõem a malha do modelo de simulação. Na maioria das vezes esses ajustes envolvem processos empíricos que demandam elevada carga de trabalho do especialista. Esta pesquisa investiga e avalia uma nova técnica computacional híbrida, que combina Algoritmos Genéticos e Geoestatística Multiponto, para a otimização de propriedades em modelos de reservatórios. Os resultados obtidos demonstram a robustez e a confiabilidade da solução proposta, uma vez que, diferentemente das abordagens tradicionalmente adotadas, é capaz de gerar modelos que não apenas proporcionam um ajuste adequado das curvas de produção, mas também que respeitam as características geológicas do reservatório. / [en] In the Exploration and Production (EeP) of oil, the detailed study of reservoir characteristics is imperative for the creation of simulation models that adequately represent their petrophysical properties. The availability of an appropriate model is fundamental to obtaining accurate predictions about the reservoir production. In addition, this impacts directly the management decisions. Due to the uncertainties inherent in the characterization process, along the productive period of the reservoir, its corresponding simulation model needs to be matched periodically. However, the task of matching the model properties represents a complex optimization problem. In this case, the number of variables involved increases with the number of blocks that make up the grid of the simulation model. In most cases these matches involve empirical processes that take too much time of an expert. This research investigates and evaluates a new hybrid computer technique, which combines Genetic Algorithms and Multipoint Geostatistics, for the optimization of properties in reservoir models. The results demonstrate the robustness and reliability of the proposed solution. Unlike traditional approaches, it is able to generate models that not only provide a proper match of the production curves, but also satisfies the geological characteristics of the reservoir.