Neste trabalho foi proposto um modelo de regressão para dados com censura intervalar utilizando a distribuição Weibull-exponenciada, que possui como característica principal a função de taxa de falha que assume diferentes formas (unimodal, forma de banheira, crescente e decrescente). O atrativo desse modelo de regressão é a sua utilização para discriminar modelos, uma vez que o mesmo possui como casos particulares os modelos de regressão Exponencial, Weibull, Exponencial-exponenciada, entre outros. Também foi estudado um modelo de regressão para dados de sobrevivência grupados na qual a abordagem é fundamentada em modelos de tempo discreto e em tabelas de vida. A estrutura de regressão representada por uma probabilidade é modelada adotando-se diferentes funções de ligação, tais como, logito, complemento log-log, log-log e probito. Em ambas as pesquisas, métodos de validação dos modelos estatísticos propostos são descritos e fundamentados na análise de sensibilidade. Para detectar observações influentes nos modelos propostos, foram utilizadas medidas de diagnóstico baseadas na deleção de casos, denominadas de influência global e medidas baseadas em pequenas perturbações nos dados ou no modelo proposto, denominada de influência local. Para verificar a qualidade de ajuste do modelo e detectar pontos discrepantes foi realizada uma análise de resíduos nos modelos propostos. Os resultados desenvolvidos foram aplicados a dois conjuntos de dados reais. / In this study, a regression model for interval-censored data were developed, using the Exponentiated- Weibull distribution, that has as main characteristic the hazard function which assumes different forms (unimodal, bathtub shape, increase, decrease). A good feature of that regression model is their use to discriminate models, that have as particular cases, the models of regression: Exponential, Weibull, Exponential-exponentiated, amongst others. Also a regression model were studied for grouped survival data in which the approach is based in models of discrete time and in life tables, the regression structure represented by a probability is modeled through the use of different link function, logit, complementary log-log, log-log or probit. In both studies, validation methods for the statistical models studied are described and based on the sensitivity analysis. To find influential observations in the studied models, diagnostic measures were used based on case deletion, denominated as global influence and measures based on small perturbations on the data or in the studied model, denominated as local influence. To verify the goodness of fitting of the model and to detect outliers it was performed residual analysis for the proposed models. The developed results were applied to two real data sets.

Os efeitos genéticos aditivos e de heterozigoses são importantes na avaliação genética de populações compostas. Quando existem fortes relações lineares entre as variáveis explanatórias, os coeficientes de regressão tem erros-padrão elevados, são sensíveis a mudanças nos dados e a adição ou eliminação de variáveis explicativas no modelo. A alternativa usada na tentativa de diminuir esse problema foi aplicar o método de regressão de cumeeira - RC, pois na presença de multicolinearidade, pode permitir a obtenção de estimativas mais estáveis dos efeitos aditivos de origem genética e de heterozigose, em relação às obtidas pelo método dos quadrados mínimos - QM. Foram analisados os dados de pesos ao nascimento - PESNAS, ao desmame - PESDES, perímetro escrotal aos 390 dias - CE e escore para musculosidade aos 390 dias - MUSC de bovinos compostos Montana Tropicalr, com diferentes composições raciais NABCs, obtidos em várias fazendas brasileiras, relativos aos animais nascidos no período de 1994 a 2008. O modelo incluiu os efeitos aditivos e não aditivos. O grau da multicolinearidade foi obtido através do valor do fator de inflação da variância - V IF, dos índices de condição e da decomposição proporcional da variância. Os parâmetros de cumeeira foram obtidos a partir da multiplicação de uma constante, pela razão entre o V IF da covariável correspondente e o maior V IF. O traço de cumeeira foi utilizado para verificar se as estimativas dos coeficientes se estabilizaram, para o parâmetro de cumeeira obtido para cada variável explicativa. Duas análises foram aplicadas: i) os efeitos foram estimados por quadrados mínimos; ii) os efeitos foram estimados por regressão de cumeeira. Para cada variável resposta foi identificado o número de colinearidades, seus respectivos graus e as variáveis explicativas envolvidas em cada uma. As covariáveis envolvidas no modelo, para peso ao nascimento participaram de uma colinearidade forte e quatro colinearidades fracas; para peso ao desmame e escore de musculosidade aos 390 dias, houve duas relações de quase dependência fortes e três fracas, enquanto que para perímetro escrotal aos 390 dias obteve-se três colinearidades fortes e três fracas. O método que estimou os coeficientes por regressao de cumeeira foi melhor que o método dos quadrados mínimos, para todas as caracter´sticas. A m´edia dos V IFs para PESNAS, PESDES, CE e MUSC reduziram de 15, 5; 16; 17, 5 e 23, 9 para 5, 8; 5, 3; 5, 7 e 5, 1 respectivamente, após o uso da RC. Os erros-padrão diminuíram fornecendo estimativas mais estáveis que as obtidas por quadrados mínimos. Apenas para a covariável A sobre a variável resposta peso ao nascimento as soluções obtidas por QM e RC diferiram em direção, no mais, houve diferenças em magnitude / The genetic additive and heterozygosity effects are important in the genetic evaluation of multibreed populations. When there is strong linear relation between the explanatory variables, the regression coefficients have large standard errors and are sensitive to changes in the data set and to the addition or removal of explanatory variables in the model. The alternative used to try to reduce this problem was to apply the method of ridge regression - RC, which could allow for the estimation of more stable coefficients of direct and maternal breed additive effects of genetic origin and heterozygosity in relation to those obtained by the method of least squares QM . The objective is to analyze the data of birth weight - PESNAS, weaning - PESDES, the scrotal perimeter 390 days - CE and scoring for the muscularity 390 days - MUSC of cattle compounds Montana Tropical r, with different racial compositions NABCs, obtained in several Brazilian farms on of animals born from 1994 to 2008. The model included additive and non-additive effects. The degrees of multicollinearity were obtained through the value of the variance inflation factor - V IF, the index conditions - IC and by proportional decomposition of Variance. The ridge parameters were obtained from the multiplication of a constant to the ratio of the VIF from each covariate and the highest VIF. For each explanatory variable, the ridge trace was used to verify that the estimated coefficients were stabilized using the ridge parameter. Two different methods were applied: i) the effects were estimated by least squares; ii) the effects were estimated by ridge regression. For each response variable the number of colinearities was identified, their degrees and the variables involved in each. The covariates used in the model for birth weight participated in a strong colinearity and four other weak colinearities; for weaning weight and muscle score for 390 days, there were two strong relations of dependency and three almost weak, while for the perimeter scrotal 390 days it was observed three strong and three weak colinearities. The ridge regression coefficients method was considered better than that of least squares for all factors. The V IFs average for PESNAS, PESDES, CE and MUSC reduced from 15.5, 16, 17.5 and 23.9 to 5.8, 5.3, 5.7 and 5.1 respectively, after using the RC. The standard errors of the estimators decreased providing estimates more stable than those obtained by least squares. Only for A covariate on the response variable weight at birth the solutions obtained by QM and RC differ in direction, where the other ones differed only in magnitude.

Em experimentação agrícola, é freqüente a necessidade de análise conjunta de grupos de experimentos. Em muitos casos, o pesquisador deseja generalizar resultados para condições gerais de regiões e/ou em avaliar o desempenho de vários genótipos (tratamentos) em diversos ambientes (locais e/ou ano). Quando um conjunto de experimentos é planejado para vários locais é necessário considerar o delineamento individual em cada local e a combinação total dos genótipos com os locais (interação genótipo × ambiente). Logo, os dados observados podem ser organizados em uma tabela de dupla entrada. Existem várias metodologias de análise e interpretação para a interação genótipo × ambiente proveniente de um grupo de cultivares testados em vários ambientes. Entre essas metodologias destaca-se os modelos AMMI (“additive main effects and multiplicative interaction model”), como o próprio nome diz é um método uni-multivariado, que engloba uma análise de variância para os efeitos principais, que são os efeitos dos genótipos (G) e os ambientes (E) e para efeitos multiplicativos (interação genótipo × ambiente), utiliza-se a decomposição em valor singular (DVS). Essa técnica multivariada baseia-se no uso dos autovalores e autovetores provenientes da matriz de interação genótipo × ambiente. Araújo e Dias (2005) verificaram o problema de superestimação e subestimação de autovalores estimados da maneira convencional. Para superar esses problemas de estimação de autovalores, Muirhead (1987) apresenta três métodos para corrigir autovalores estimados a partir das matrizes de covariâncias amostral e alerta que nem sempre essas correções mantêm a ordem decrescente de valores, assim é sugerido o uso de regressão isotônica para ordenar esses dados, mas propriamente um algoritmo apresentado por Lin e Pearlman (1985). Os resultados indicaram que: A regressão isotônica juntamente com o algoritmo foi necessária e se mostrou muito importante em todos conjuntos de dados; Houve uma redução no número de componentes significativos para serem retidos nos modelos, fazendo com que os modelos AMMI selecionados sejam mais parcimoniosos quando se utiliza qualquer um dos métodos de correção; O método 2 apresentou as menores taxa de correção da soma de quadrados da interação genótipo × ambiente e o método 3 apresentou a maiores taxa de correção; Em relação a medida RMSPDPRESS, os menores valores foram obtidos quando se utilizou o método de correção 2. Já o método de correção 3 apresentou os maiores valores para RMSPDPRESS; O método 2 também se mostrou melhor quando o interesse era verificar o ganho em número de repetições, sendo que este benefício esteve sempre próximo de 3 repetições. Já o método 3 é o que apresenta um menor ganho em número de repetições, em torno de duas repetições. / In agricultural research is common to analyse groups of experiments. In many cases, the researcher intends to generalize results to general conditions of areas and/or evaluate the responses of several genotypes (treatments) in several environments (places and/or years). When a group of experiments is planned for several places it is necessary to consider the of design in each place and the combinations of the genotypes with the places (the interaction of genotype × environment). The observed data can be organized in an array. There are several methods of analysis and interpretation for the genotype × environment interaction from a group of genotype tested in several environments. These methods include AMMI models (“additive main effect and multiplicative interaction models”). As the name says it is a uni-multivariate method, that includes an analysis of variance for the main effects (the effects of the genotypes (G) and environments (E)) and assumes multiplicative effects for the genotype × environment interaction, using a singular value decomposition (DVS). This method estimates the eigenvalues and eigenvectors deriving from the matrix of genotype × environment interaction. Araújo and Dias (2005) found an overestimation and underestimation problem with the eigenvalues in the conventional way. To correct these problems Muirhead (1987) presents three methods to correct the eigenvalues from covariance the matrix and noted that these do not always maintain the order of values. The author suggested the use of isotonic regression to correct the eigenvalues, using an algorithm presented by Lin and Pearlman (1985). The results indicated that: The isotonic regression with the algorithm is necessary and it showed very important in all groups of data; There was a reduction in the number of significant components to be kept in the models and the order that the AMMI model selected is more parsimonious when any of the correction methods is used; The method 2 has the smallest rate of correction to the sum of squares of the genotype × environment interaction and method 3 has the largest correction rate; The measure RMSPDPRESS was smallest when method of correction 2 was used. The method of correction 3 has the largest values for RMSPDPRESS; Method 2 was also better when the interest was to verify the gain in number of replicates, and this benefit was always close to 3 replicates. The method 3 gives the smaller gain in the number of replicates, of around two replicates.

Orientador: Filidor Edilfonso Vilca Labra / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-24T16:29:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Romeiro_RenataGuimaraes_M.pdf: 10761224 bytes, checksum: 3606332b6846c959d076e318f1667133 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: O modelo de regressão Birnbaum-Saunders de Rieck e Nedelman (1991) tem sido amplamente discutido por vários autores, com aplicações na área de sobrevivência e confiabilidade. Neste trabalho, desenvolvemos um modelo de regressão Birnbaum-Saunders bivariado através do uso da distribuição Senh-Normal proposta por Rieck (1989). Este modelo de regressão pode ser utilizado para analisar logaritmos de tempos de vida de duas unidades correlacionadas, e gera marginais correspondentes aos modelos de regressão Birnbaum-Saunders univariados. Apresentamos um estudo de inferência e análise de diagnóstico para modelo de regressão Birnbaum-Saunders bivariado proposto. Em primeiro lugar, apresentamos os estimadores obtidos através do método dos momentos e de máxima verossimilhança, e a matriz de informação observada de Fisher. Além disso, discutimos testes de hipóteses com base na normalidade assintótica dos estimadores de máxima verossimilhança. Em segundo lugar, desenvolvemos um método de diagnóstico para o modelo de regressão Birnbaum- Saunders bivariado baseado na metodologia de Cook (1986). Finalmente, apresentamos alguns resultados de estudos de simulações e aplicações em dados reais / Abstract: The Birnbaum-Saunders regression model of Rieck and Nedelman (1991) has been extensively discussed by various authors with application in survival and reliability studies. In this work a bivariate Birnbaum-Saunders regression model is developed through the use of Sinh-Normal distribution proposed by Rieck (1989). This bivariate regression model can be used to analyze correlated log-time of two units, it bivariate regression model has its marginal as the Birnbaum- Saunders regression model. For the bivariate Birnbaum-Saunders regression model is discussed some of its properties, in the moment estimation, the maximum likelihood estimation and the observed Fisher information matrix. Hypothesis testing is performed by using the asymptotic normality of the maximum-likelihood estimators. Influence diagnostic methods are developed for this model based on the Cook¿s(1986) approach. Finally, the results of a simulation study as well as an application to a real data set are presented / Mestrado / Estatistica / Mestra em Estatística

Orientador: Ronaldo Dias / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-25T00:25:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Morellato_SauloAlmeida_D.pdf: 32854783 bytes, checksum: 040664acd0c8f1efe07cedccda8d11f6 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Este trabalho aborda dois problemas de inferência relacionados à regressão múltipla não paramétrica: a estimação em modelos aditivos usando um método não paramétrico e o teste de hipóteses para igualdade de curvas ajustadas a partir do modelo. Na etapa de estimação é construída uma generalização dos métodos h-splines, tanto no contexto sequencial adaptativo proposto por Dias (1999), quanto no contexto bayesiano proposto por Dias e Gamerman (2002). Os métodos h-splines fornecem uma escolha automática do número de bases utilizada na estimação do modelo. Estudos de simulação mostram que os resultados obtidos pelos métodos de estimação propostos são superiores aos conseguidos nos pacotes gamlss, mgcv e DPpackage em R. São criados dois testes de hipóteses para testar H0 : f = f0. Um teste de hipóteses que tem sua regra de decisão baseada na distância quadrática integrada entre duas curvas, referente à abordagem sequencial adaptativa, e outro baseado na medida de evidência bayesiana proposta por Pereira e Stern (1999). No teste de hipóteses bayesiano o desempenho da medida de evidência é observado em vários cenários de simulação. A medida proposta apresentou um comportamento que condiz com uma medida de evidência favorável à hipótese H0. No teste baseado na distância entre curvas, o poder do teste foi estimado em diversos cenários usando simulações e os resultados são satisfatórios. Os procedimentos propostos de estimação e teste de hipóteses são aplicados a um conjunto de dados referente ao trabalho de Tanaka e Nishii (2009) sobre o desmatamento no leste da Ásia. O objetivo é escolher um entre oito modelos candidatos. Os testes concordaram apontando um par de modelos como sendo os mais adequados / Abstract: In this work we discuss two inference problems related to multiple nonparametric regression: estimation in additive models using a nonparametric method and hypotheses testing for equality of curves, also considering additive models. In the estimation step, it is constructed a generalization of the h-splines method, both in the sequential adaptive context proposed by Dias (1999), and in the Bayesian context proposed by Dias and Gamerman (2002). The h-splines methods provide an automatic choice of the number of bases used in the estimation of the model. Simulation studies show that the results obtained by proposed estimation methods are superior to those achieved in the packages gamlss, mgcv and DPpackage in R. Two hypotheses testing are created to test H0 : f = f0. A hypotheses test that has a decision rule based on the integrated squared distance between two curves, for adaptive sequential approach, and another based on the Bayesian evidence measure proposed by Pereira and Stern (1999). In Bayesian hypothesis testing the performance measure of evidence is observed in several simulation scenarios. The proposed measure showed a behavior that is consistent with evidence favorable to H0. In the test based on the distance between the curves, the power of the test was estimated at various scenarios using simulations, and the results are satisfactory. At the end of the work the proposed procedures of estimation and hypotheses testing are applied in a dataset concerning to the work of Tanaka and Nishii (2009) about the deforestation in East Asia. The objective is to choose one amongst eight models. The tests point to a pair of models as being the most suitableIn this work we discuss two inference problems related to multiple nonparametric regression: estimation in additive models using a nonparametric method and hypotheses testing for equality of curves, also considering additive models. In the estimation step, it is constructed a generalization of the h-splines method, both in the sequential adaptive context proposed by Dias (1999), and in the Bayesian context proposed by Dias and Gamerman (2002). The h-splines methods provide an automatic choice of the number of bases used in the estimation of the model. Simulation studies show that the results obtained by proposed estimation methods are superior to those achieved in the packages gamlss, mgcv and DPpackage in R. Two hypotheses testing are created to test H0 : f = f0. A hypotheses test that has a decision rule based on the integrated squared distance between two curves, for adaptive sequential approach, and another based on the Bayesian evidence measure proposed by Pereira and Stern (1999). In Bayesian hypothesis testing the performance measure of evidence is observed in several simulation scenarios. The proposed measure showed a behavior that is consistent with evidence favorable to H0. In the test based on the distance between the curves, the power of the test was estimated at various scenarios using simulations, and the results are satisfactory. At the end of the work the proposed procedures of estimation and hypotheses testing are applied in a dataset concerning to the work of Tanaka and Nishii (2009) about the deforestation in East Asia. The objective is to choose one amongst eight models. The tests point to a pair of models as being the most suitable / Doutorado / Estatistica / Doutor em Estatística

Submitted by Joaquim Heck (jheck@embrioconsult.com.br) on 2012-09-26T17:54:24Z No. of bitstreams: 1 PDF_MPFE_2010_Dissertacao_Joaquim_Heck_2012_08_31.pdf: 1254577 bytes, checksum: 286251ccfbb405513a08d5b0d097a172 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2012-09-26T18:01:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 PDF_MPFE_2010_Dissertacao_Joaquim_Heck_2012_08_31.pdf: 1254577 bytes, checksum: 286251ccfbb405513a08d5b0d097a172 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-09-26T18:09:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PDF_MPFE_2010_Dissertacao_Joaquim_Heck_2012_08_31.pdf: 1254577 bytes, checksum: 286251ccfbb405513a08d5b0d097a172 (MD5) Previous issue date: 2012-08-31 / This thesis discusses aspects of the demand for healthcare in the Brazilian private health sector. We use econometric analysis of count data models to establish which monetary and non-monetary parameters may influence the demand of healthcare. Finally, we verify if there is any informational asymmetry effect such as moral hazard in the determination of the demand for a case-study involving medical speciality visits. / Este ensaio apresenta um estudo sobre a demanda por serviço de saúde no mercado de saúde suplementar utilizando, através de uma análise econométrica, modelos de regressão de dados de contagem para verificar os fatores monetários e não monetários que podem influenciar a quantidade demandada por este serviço, e determinar se há risco moral na determinação desta demanda, no caso de um modelo de visitas médicas de especialidade.

Submitted by Wilson Eduardo Souza Junior (wilsonesouza@hotmail.com) on 2013-02-07T20:08:41Z No. of bitstreams: 1 Eficacia.pdf: 2691479 bytes, checksum: f3c6c7507638d2c886f5697a964f2056 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2013-02-08T10:15:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Eficacia.pdf: 2691479 bytes, checksum: f3c6c7507638d2c886f5697a964f2056 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-02-08T12:09:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Eficacia.pdf: 2691479 bytes, checksum: f3c6c7507638d2c886f5697a964f2056 (MD5) Previous issue date: 2013-02-01 / Neste trabalho procurou-se testar a eficácia da avaliação relativa por múltiplos no Brasil. Para isso, utilizou-se os quatro múltiplos utilizados no mercado brasileiro: Preço/ Lucro, Preço/ Valor Patrimonial Preço/ Receita e Preço/EBITDA. Para a obtenção dos múltiplos utilizou-se três metodologias de cálculo (regressões simples, regressões com intercepto e regressões multifatorial resultantes da combinação entre os quatro múltiplos) e também se utilizou outras cinco metodologias para segregação de bases de ativos comparáveis, visando distinguir fatores como risco, características de fluxo de caixa e potencial de crescimento. Considerando todo o período estudado (1994 a 2010), o múltiplo que obteve o melhor resultado (de acordo com a metodologia da raiz quadrada média do erro) foi o Preço/ EBITDA e Preço/ RECEITA (multifatorial), porém pode ser observadas mudanças em relação ao desempenho relativo ao longo do tempo e por setor. / In this study it was tested the effectiveness of the relative company valuation throw multiples in Brazil. For this, it was used the four major multiples used in the Brazilian market: Price / Earnings, Price / Book Value, Price / Revenue and Price / EBITDA. To obtain the multiple it was used three methods of calculation (simple regressions, regressions with intercept and multi factorial regressions resulted from the combination of the four previous multiples) and also it was used other five methods of segregating bases of comparable assets, aiming to distinguish factors such as risk characteristics of cash flow and growth potential. Considering the whole period studied (1994 to 2010), the multiple that achieved the best result (according to the root square mean error) was Price / EBITDA and Price / Revenue (multi factorial), although it could be observed changes on the relative performance over time.

Submitted by Eliene Soares da Silva (eliene.silva@fgv.br) on 2013-02-14T11:32:36Z No. of bitstreams: 1 MPGI MasterThesis Mattia Ambrosini 645094.pdf: 1221533 bytes, checksum: 1117aaa68ec08569df715c16c4e0e0d0 (MD5) / Approved for entry into archive by Eliene Soares da Silva (eliene.silva@fgv.br) on 2013-02-14T11:44:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 MPGI MasterThesis Mattia Ambrosini 645094.pdf: 1221533 bytes, checksum: 1117aaa68ec08569df715c16c4e0e0d0 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-02-14T12:08:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MPGI MasterThesis Mattia Ambrosini 645094.pdf: 1221533 bytes, checksum: 1117aaa68ec08569df715c16c4e0e0d0 (MD5) Previous issue date: 2012-12-20 / The thesis at hand adds to the existing literature by investigating the relationship between economic growth and outward foreign direct investments (OFDI) on a set of 16 emerging countries. Two different econometric techniques are employed: a panel data regression analysis and a time-series causality analysis. Results from the regression analysis indicate a positive and significant correlation between OFDI and economic growth. Additionally, the coefficient for the OFDI variable is robust in the sense specified by the Extreme Bound Analysis (EBA). On the other hand, the findings of the causality analysis are particularly heterogeneous. The vector autoregression (VAR) and the vector error correction model (VECM) approaches identify unidirectional Granger causality running either from OFDI to GDP or from GDP to OFDI in six countries. In four economies causality among the two variables is bidirectional, whereas in five countries no causality relationship between OFDI and GDP seems to be present.

Submitted by Hellio Martins (hcalian@hotmail.com) on 2013-03-12T18:49:49Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO.pdf: 4358310 bytes, checksum: 412fadf3a784d22533796bbc1198a1a2 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2013-03-20T18:47:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO.pdf: 4358310 bytes, checksum: 412fadf3a784d22533796bbc1198a1a2 (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2013-03-27T17:03:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO.pdf: 4358310 bytes, checksum: 412fadf3a784d22533796bbc1198a1a2 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-03-27T17:04:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO.pdf: 4358310 bytes, checksum: 412fadf3a784d22533796bbc1198a1a2 (MD5) Previous issue date: 2013-01-29 / A satisfação do cliente se apresenta como objeto de inúmeros estudos e pesquisas acadêmicas sobre o comportamento do consumidor muito em função da sua implicação gerencial direta para fidelização, retenção do cliente, estabelecimento de relações duradouras e a consequente sustentabilidade do negócio. Em função da experiência profissional do autor, essa dissertação compara as percepções de satisfação de lojistas de dois shopping centers com os respectivos serviços de facilities dada a decisão gerencial de terceirização ou internalização dessas atividades. Os dados coletados junto aos consumidores organizacionais através de entrevistas presenciais foram analisados com base estatística e os resultados mostram indícios de que essa opção gerencial tem significativa relevância na formação da satisfação do cliente. Além dessa conclusão principal, são oferecidas ainda discussões entre as perspectivas teóricas e os resultados da pesquisa de campo bem como possibilidades de aprofundamento do estudo. Por fim, apresentam-se algumas implicações e contribuições teóricas e gerenciais do presente estudo para acadêmicos e gestores de negócios, respectivamente. / Customer satisfaction is subject of numerous researches on consumer behavior mainly due to its direct managerial implications regarding loyalty, customer retention, enduring relationships establishment and, consequently, business sustainability. As a result of the author’s professional experience, this dissertation compares satisfaction perceptions of stores from two distinct shopping centers given the management decision considering the outsource of these activities or provide them with its own manpower. The data collected from industrial buyers making use of face to face interviews were statiscally analyzed and the results evidence that this managerial option has significant relevance in the formation of costumer satisfaction. Besides the main conclusion, this academic report also offers discussions between theoretical perspectives and the results obtained from field research as well as possibilities for further study. At last, it is presented some implications and contribuitions from theoretical and practical point of views for the Academy and business managers, respectively.

Submitted by Elisa Mussumeci (elisamussumeci@gmail.com) on 2018-05-29T18:53:58Z No. of bitstreams: 1 machine-learning-aproach (4).pdf: 11272802 bytes, checksum: 52b25abf2711fdd6d1a338316c15c154 (MD5) / Approved for entry into archive by ÁUREA CORRÊA DA FONSECA CORRÊA DA FONSECA (aurea.fonseca@fgv.br) on 2018-05-29T19:15:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 machine-learning-aproach (4).pdf: 11272802 bytes, checksum: 52b25abf2711fdd6d1a338316c15c154 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-14T19:45:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 machine-learning-aproach (4).pdf: 11272802 bytes, checksum: 52b25abf2711fdd6d1a338316c15c154 (MD5) Previous issue date: 2018-04-12 / We used the Infodengue database of incidence and weather time-series, to train predictive models for the weekly number of cases of dengue in 790 cities of Brazil. To overcome a limitation in the length of time-series available to train the model, we proposed using the time series of epidemiologically similar cities as predictors for the incidence of each city. As Machine Learning-based forecasting models have been used in recent years with reasonable success, in this work we compare three machine learning models: Random Forest, lasso and Long-short term memory neural network in their forecasting performance for all cities monitored by the Infodengue Project.