Em aplicações na área de análise de sobrevivência, é freqüente a ocorrência de função de taxa de falha em forma de U ou unimodal, isto e, funções não-monótonas. Os modelos de regressão comumente usados para dados de sobrevivência são log-Weibull, função de taxa de falha monótona, e log-logística, função de taxa de falha decrescente ou unimodal. Um dos objetivos deste trabalho e propor os modelos de regressão, em forma de locação e escala, log-Weibull estendida que apresenta função de taxa de falha em forma de U e log- Burr XII que tem como caso particular o modelo de regressão log-logística. Considerando dados censurados, foram utilizados três métodos para estimação dos parâmetros, a saber, máxima verossimilhança, bayesiana e jackkinife. Para esses modelos foram calculadas algumas medidas de diagnósticos de influência local e global. Adicionalmente, desenvolveu-se uma análise de resíduos baseada no resíduo tipo martingale. Para diferentes parâmetros taxados, tamanhos de amostra e porcentagens de censuras, várias simulações foram feitas para avaliar a distribuição empírica do resíduo tipo martingale e compará-la com a distribuição normal padrão. Esses estudos sugerem que a distribuição empírica do resíduo tipo martingale para o modelo de regressão log-Weibull estendida com dados censurados aproxima-se de uma distribuição normal padrão quando comparados com outros resíduos considerados neste estudo. Para o modelo de regressão log-Burr XII, foi proposta uma modificação no resíduo tipo martingale baseada no estudo de simulação para obter concordância com a distribuição normal padrão. Conjuntos de dados reais foram utilizados para ilustrar a metodologia desenvolvida. Também pode ocorrer que em algumas aplicações a suposição de independência dos tempos de sobrevivência não é válida. Assim, outro objetivo deste trabalho é introduzir um modelo de regressão log-Burr XII com efeito aleatório para o qual foi proposto um método de estimação para os parâmetros baseado no algoritmo EM por Monte Carlo. Por fim, foi desenvolvido um novo modelo probabilístico denominado de beta Weibull modificado que apresenta cinco parâmetros. A vantagem desse novo modelo é a flexibilidade em acomodar várias formas da função de taxa de falha, por exemplo, U e unimodal, e mostrou-se útil na discriminação entre alguns modelos probabilísticos alternativos. O método de máxima verossimilhança e proposto para estimar os parâmetros desta distribuição. A matriz de informação observada foi calculada. Um conjunto de dados reais é usado para ilustrar a aplicação da nova distribuição / In survival analysis applications, the failure rate function may have frequently unimodal or bathtub shape, that is, non-monotone functions. The regression models commonly used for survival studies are log-Weibull, monotone failure rate function shape, and log-logistic, decreased or unimodal failure rate function shape. In the first part of this thesis, we propose location-scale regression models based on an extended Weibull distribution for modeling data with bathtub-shaped failure rate function and on a Burr XII distribution as an alternative to the log-logistic regression model. Assuming censored data, we consider a classical analysis, a Bayesian analysis and a jackknife estimator for the parameters of the proposed models. For these models, we derived the appropriate matrices for assessing the local influence on the parameter estimates under diferent perturbation schemes, and we also presented some ways to perform global influence. Additionally, we developed residual analy- sis based on the martingale-type residual. For di®erent parameter settings, sample sizes and censoring percentages, various simulation studies were performed and the empirical distribution of the martingale-type residual was displayed and compared with the standard normal distribution. These studies suggest that the empirical distribution of the martingale-type residual for the log-extended Weibull regression model with data censured present a high agreement with the standard normal distribution when compared with other residuals considered in these studies. For the log-Burr XII regression model, it was proposed a change in the martingale-type residual based on some studies of simulation in order to obtain an agreement with the standard normal distribution. Some applications to real data illustrate the usefulness of the methodology developed. It can also happen in some applications that the assumption of independence of the times of survival is not valid, so it was added to the log-Burr XII regression model of random exects for which an estimate method was proposed for the parameters based on the EM algorithm for Monte Carlo simulation. Finally, a five- parameter distribution so called the beta modified Weibull distribution is defined and studied. The advantage of that new distribution is its flexibility in accommodating several forms of the failure rate function, for instance, bathtub-shaped and unimodal shape, and it is also suitable for testing goodness-of-fit of some special sub-models. The method of maximum likelihood is used for estimating the model parameters. We calculate the observed information matrix. A real data set is used to illustrate the application of the new distribution.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:26:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rafael Picchioni Tavares.pdf: 374508 bytes, checksum: b3aba124f1b6628e3b78b40273d1b848 (MD5) Previous issue date: 2012-08-17 / This study examines efficiency applying the method of data envelopment analysis (DEA) in branches database of a consumer finance company. It presents various perspectives on the analysis of organizational performance, identifying the pros and cons of each perspective in comparative study of performance of business units concluding with the justification for the application of DEA. The sample includes information from 98 branches of a consumer finance company with operations in Brazil, with annual data from 2010 and 2011. It is also analyzed changes in efficiency between 2010 and 2011 using Malmquist index and its components. It is investigated different approaches of efficiency, as, for example, the operational and financial and its linear relationship with the input variables or outputs. - The index of correlation and linear regression analyzes seek to identify the relationship between resources used (inputs) and results (outputs) with the efficiency index. Finally, the results are compared using DEA with the current method adopted by the company for branch performance analysis based on the profitability. The results suggest that, when it adopted the criteria of profitability, there is a favoring of large branches. In contrast, it is not observed DEA favoring any branch depending on its size. Another important result was the indication that policies to reduce expenses through staff cuts may cause a worsening of financial efficiency. Another warning to senior management is the fact that the branches had a worse gap relating to efficient frontier from 2010 to 2011. / Este estudo analisa eficiência utilizando o método de Análise Envoltória de Dados (DEA Data Envelopment Analysis) com aplicação em uma base de dados de filiais de uma sociedade de crédito. São apresentadas diversas perspectivas de análise de desempenho organizacional, identificando os prós e os contras de cada perspectiva no estudo comparativo de desempenho de unidades de negócio, concluindo com a justificativa para a aplicação do DEA. A amostra deste estudo compreende informações de 98 filiais de uma sociedade de crédito com atuação no Brasil, com dados anuais de 2010 e 2011. São analisadas também as mudanças de eficiência entre 2010 e 2011 pelo Índice de Malmquist e seus componentes. São investigados diferentes tipos de abordagem de eficiência; como, por exemplo, a operacional e a financeira e sua relação linear com variáveis de input ou output. - A partir de índices de correlação e de análises de regressão linear busca-se identificar o relacionamento entre os recursos utilizados (inputs) ou resultados obtidos (outputs) com os índices de eficiência. Finalmente, são comparados os resultados encontrados na utilização do DEA com o atual método, baseado na lucratividade, adotado pela empresa para análise de desempenho das filiais. Os resultados sugerem que, quando é adotado o critério de lucratividade, há um favorecimento das filiais grandes. Em contrapartida, com o método DEA, não se observa o favorecimento em função do tamanho. Outro resultado importante foi a indicação de que políticas de redução de despesa por de cortes de pessoal podem causar piora na eficiência financeira. Outro alerta para a alta gestão é o fato de as filiais apresentarem um distanciamento da fronteira de eficiência de 2010 para 2011.

Em aplicações na área de análise de sobrevivência, é freqüente a ocorrência de função de taxa de falha em forma de U ou unimodal, isto e, funções não-monótonas. Os modelos de regressão comumente usados para dados de sobrevivência são log-Weibull, função de taxa de falha monótona, e log-logística, função de taxa de falha decrescente ou unimodal. Um dos objetivos deste trabalho e propor os modelos de regressão, em forma de locação e escala, log-Weibull estendida que apresenta função de taxa de falha em forma de U e log- Burr XII que tem como caso particular o modelo de regressão log-logística. Considerando dados censurados, foram utilizados três métodos para estimação dos parâmetros, a saber, máxima verossimilhança, bayesiana e jackkinife. Para esses modelos foram calculadas algumas medidas de diagnósticos de influência local e global. Adicionalmente, desenvolveu-se uma análise de resíduos baseada no resíduo tipo martingale. Para diferentes parâmetros taxados, tamanhos de amostra e porcentagens de censuras, várias simulações foram feitas para avaliar a distribuição empírica do resíduo tipo martingale e compará-la com a distribuição normal padrão. Esses estudos sugerem que a distribuição empírica do resíduo tipo martingale para o modelo de regressão log-Weibull estendida com dados censurados aproxima-se de uma distribuição normal padrão quando comparados com outros resíduos considerados neste estudo. Para o modelo de regressão log-Burr XII, foi proposta uma modificação no resíduo tipo martingale baseada no estudo de simulação para obter concordância com a distribuição normal padrão. Conjuntos de dados reais foram utilizados para ilustrar a metodologia desenvolvida. Também pode ocorrer que em algumas aplicações a suposição de independência dos tempos de sobrevivência não é válida. Assim, outro objetivo deste trabalho é introduzir um modelo de regressão log-Burr XII com efeito aleatório para o qual foi proposto um método de estimação para os parâmetros baseado no algoritmo EM por Monte Carlo. Por fim, foi desenvolvido um novo modelo probabilístico denominado de beta Weibull modificado que apresenta cinco parâmetros. A vantagem desse novo modelo é a flexibilidade em acomodar várias formas da função de taxa de falha, por exemplo, U e unimodal, e mostrou-se útil na discriminação entre alguns modelos probabilísticos alternativos. O método de máxima verossimilhança e proposto para estimar os parâmetros desta distribuição. A matriz de informação observada foi calculada. Um conjunto de dados reais é usado para ilustrar a aplicação da nova distribuição / In survival analysis applications, the failure rate function may have frequently unimodal or bathtub shape, that is, non-monotone functions. The regression models commonly used for survival studies are log-Weibull, monotone failure rate function shape, and log-logistic, decreased or unimodal failure rate function shape. In the first part of this thesis, we propose location-scale regression models based on an extended Weibull distribution for modeling data with bathtub-shaped failure rate function and on a Burr XII distribution as an alternative to the log-logistic regression model. Assuming censored data, we consider a classical analysis, a Bayesian analysis and a jackknife estimator for the parameters of the proposed models. For these models, we derived the appropriate matrices for assessing the local influence on the parameter estimates under diferent perturbation schemes, and we also presented some ways to perform global influence. Additionally, we developed residual analy- sis based on the martingale-type residual. For di®erent parameter settings, sample sizes and censoring percentages, various simulation studies were performed and the empirical distribution of the martingale-type residual was displayed and compared with the standard normal distribution. These studies suggest that the empirical distribution of the martingale-type residual for the log-extended Weibull regression model with data censured present a high agreement with the standard normal distribution when compared with other residuals considered in these studies. For the log-Burr XII regression model, it was proposed a change in the martingale-type residual based on some studies of simulation in order to obtain an agreement with the standard normal distribution. Some applications to real data illustrate the usefulness of the methodology developed. It can also happen in some applications that the assumption of independence of the times of survival is not valid, so it was added to the log-Burr XII regression model of random exects for which an estimate method was proposed for the parameters based on the EM algorithm for Monte Carlo simulation. Finally, a five- parameter distribution so called the beta modified Weibull distribution is defined and studied. The advantage of that new distribution is its flexibility in accommodating several forms of the failure rate function, for instance, bathtub-shaped and unimodal shape, and it is also suitable for testing goodness-of-fit of some special sub-models. The method of maximum likelihood is used for estimating the model parameters. We calculate the observed information matrix. A real data set is used to illustrate the application of the new distribution.

Em ecologia, o comportamento dos animais é freqüentemente estudado para entender melhor suas preferências por diferentes tipos de alimento e habitat. O presente trabalho esta relacionado a este tópico, dividindo-se em três capítulos. O primeiro capitulo refere-se à estimação da função da probabilidade da seleção de recurso (RSPF) comparado com um modelo de escolha discreta (DCM) com uma escolha, usando as estatísticas qui-quadrado para obter as estimativas. As melhores estimativas foram obtidas pelo método DCM com uma escolha. No entanto, os animais não fazem a sua seleção baseados apenas em uma escolha. Com RSPF, as estimativas de máxima verossimilhança, usadas pela regressão logística ainda não atingiram os objetivos, já que os animais têm mais de uma escolha. R e o software Minitab e a linguagem de programação Fortran foram usados para obter os resultados deste capítulo. No segundo capítulo discutimos mais a verossimilhança do primeiro capítulo. Uma nova verossimilhança para a RSPF é apresentada, a qual considera as unidades usadas e não usadas, e métodos de bootstrapping paramétrico e não paramétrico são usados para estudar o viés e a variância dos estimadores dos parâmetros, usando o programa FORTRAN para obter os resultados. No terceiro capítulo, a nova verossimilhança apresentada no capítulo 2 é usada com um modelo de escolha discreta, para resolver parte do problema apresentado no primeiro capítulo. A estrutura de encaixe é proposta para modelar a seleção de habitat de 28 corujas manchadas (Strix occidentalis), assim como a uma generalização do modelo logit encaixado, usando a maximização da utilidade aleatória e a RSPF aleatória. Métodos de otimização numérica, e o sistema computacional SAS, são usados para estimar os parâmetros de estrutura de encaixe. / In ecology, the behavior of animals is often studied to better understand their preferences for different types of habitat and food. The present work is concerned with this topic. It is divided into three chapters. The first concerns the estimation of a resource selection probability function (RSPF) compared with a discrete choice model (DCM) using chi-squared to obtain estimates. The best estimates were obtained by the DCM method. Nevertheless, animals were not selected based on choice alone. With RSPF, the maximum likelihood estimates used with the logistic regression still did not reach the objectives, since the animals have more than one choice. R and Minitab software and the FORTRAN programming language were used for the computations in this chapter. The second chapter discusses further the likelihood presented in the first chapter. A new likelihood for a RSPF is presented, which takes into account the units used and not used, and parametric and non-parametric bootstrapping are employed to study the bias and variance of parameter estimators, using a FORTRAN program for the calculations. In the third chapter, the new likelihood presented in chapter 2, with a discrete choice model is used to resolve a part of the problem presented in the first chapter. A nested structure is proposed for modelling selection by 28 spotted owls (Strix occidentalis) as well as a generalized nested logit model using random utility maximization and a random RSPF. Numerical optimization methods and the SAS system were employed to estimate the nested structural parameters.

Em ecologia, o comportamento dos animais é freqüentemente estudado para entender melhor suas preferências por diferentes tipos de alimento e habitat. O presente trabalho esta relacionado a este tópico, dividindo-se em três capítulos. O primeiro capitulo refere-se à estimação da função da probabilidade da seleção de recurso (RSPF) comparado com um modelo de escolha discreta (DCM) com uma escolha, usando as estatísticas qui-quadrado para obter as estimativas. As melhores estimativas foram obtidas pelo método DCM com uma escolha. No entanto, os animais não fazem a sua seleção baseados apenas em uma escolha. Com RSPF, as estimativas de máxima verossimilhança, usadas pela regressão logística ainda não atingiram os objetivos, já que os animais têm mais de uma escolha. R e o software Minitab e a linguagem de programação Fortran foram usados para obter os resultados deste capítulo. No segundo capítulo discutimos mais a verossimilhança do primeiro capítulo. Uma nova verossimilhança para a RSPF é apresentada, a qual considera as unidades usadas e não usadas, e métodos de bootstrapping paramétrico e não paramétrico são usados para estudar o viés e a variância dos estimadores dos parâmetros, usando o programa FORTRAN para obter os resultados. No terceiro capítulo, a nova verossimilhança apresentada no capítulo 2 é usada com um modelo de escolha discreta, para resolver parte do problema apresentado no primeiro capítulo. A estrutura de encaixe é proposta para modelar a seleção de habitat de 28 corujas manchadas (Strix occidentalis), assim como a uma generalização do modelo logit encaixado, usando a maximização da utilidade aleatória e a RSPF aleatória. Métodos de otimização numérica, e o sistema computacional SAS, são usados para estimar os parâmetros de estrutura de encaixe. / In ecology, the behavior of animals is often studied to better understand their preferences for different types of habitat and food. The present work is concerned with this topic. It is divided into three chapters. The first concerns the estimation of a resource selection probability function (RSPF) compared with a discrete choice model (DCM) using chi-squared to obtain estimates. The best estimates were obtained by the DCM method. Nevertheless, animals were not selected based on choice alone. With RSPF, the maximum likelihood estimates used with the logistic regression still did not reach the objectives, since the animals have more than one choice. R and Minitab software and the FORTRAN programming language were used for the computations in this chapter. The second chapter discusses further the likelihood presented in the first chapter. A new likelihood for a RSPF is presented, which takes into account the units used and not used, and parametric and non-parametric bootstrapping are employed to study the bias and variance of parameter estimators, using a FORTRAN program for the calculations. In the third chapter, the new likelihood presented in chapter 2, with a discrete choice model is used to resolve a part of the problem presented in the first chapter. A nested structure is proposed for modelling selection by 28 spotted owls (Strix occidentalis) as well as a generalized nested logit model using random utility maximization and a random RSPF. Numerical optimization methods and the SAS system were employed to estimate the nested structural parameters.