Made available in DSpace on 2016-04-01T17:54:37Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-06-26. Added 1 bitstream(s) on 2016-04-01T18:00:17Z : No. of bitstreams: 1 000859635.pdf: 8929034 bytes, checksum: 0062c6b7901cb457210caf6daa1e6aab (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Após quase meio século sob a influência do funcionalismo, cujo princípio estético era focado no objeto (a forma segue a função), o discurso do design pós-moderno se volta para o usuário e para a dimensão semântica do produto (a forma segue o significado). Atualmente, o Diferencial Semântico é amplamente utilizado para o estudo das percepções humanas em direção a produtos. Sua aplicação presume a existência de uma estrutura subjacente ao universo semântico que pode ser explicada por um número reduzido de conceitos independes que juntos compõem o que é denominado de espaços semânticos. A abrangência deste espaço é relatada pela literatura como o primeiro passo em muito estudos interessados na obtenção de respostas subjetivas ou emocionais. Para sua definição, os escores obtidos a partir da utilização do diferencial semântico devem ser analisados preferencialmente por métodos estatíticos, dentre os quais, a análise fatorial é a técnica frequentemente adotada. O processo de extração dos fatores na análise fatorial pode ser realizado por dois métodos amplamente utilizados e conhecidos como: (1) análise de fatores comuns e (2) análise de componentes principais. Embora este métodos sejam baseados em cálculos semelhantes, ainda não existe um consenso sobre qual método é o mais apropriado. Neste contexto, no qual as emoções passaram a desempenhar um importante papel na concepção de novos produtos, esta pesquisa investigou a influência dos métodos de extração de fatores, empregados na análie fatorial, na definição do espaço semântico. Os dados coletados por cinco estudos de caso abrangendo diferentes produtos foram submetidos e duas análises fatoriais independentes a fim de comparar os resultados e possibilitar a diferenciação prática entre estas duas principais e mais adotadas abordagens fatoriais. Os resultados permitem concluir que a análise de componentes principais é mais indicada... / After nearly half a century under the influence of functionalism whose aesthetic principle was focused on the object (form follows function), the discussion of the post-modern design is focused on the user and the semantic dimension of the product (form follows meaning). Currently, the semantic differential is widely used for the study of human perception towards products. It's application assumes the existence of an underlying structure to the semantic universe that can be explained by a small number of independent concepts that together make up wat is called the semantic space. The scope of this space has been reported in literature as the first step in many studies interested in obtaining subjective or emotional responses. For its definition, the data obtained from the use of semantic differential should be analyzed preferably by statistical methods, among which, the factor analysis is the technique often adopted. The extraction process of the factors in the factor analysis can be done by two methods widely used and know as: (1) common factor analysis and (2) principal component analysis. Althrough these methods are based on similar calculations there is still no consensus on which method is the most appropriate. In this context, in which emotions come to play an important role in the design of new products, this research investigated the influence of methods for factors extraction, used in the factor analysis for the definition of the semantic space. The data collected by five case studies covering different products were submitted to two independent factor analysis to compare the results and to provide practical differences between these two loading and most adopted factorial approaches. The results enable a conclusion that the principal component analysis is more suitable for the reduction and selection of suitable descriptors for the composition of semantic differential scales for the purpose of product evaluation

Resumo: Cada Entidade Fechada de Previdência Complementar (EFPC) possui sua própria política de investimentos que permite aportes somente em investimentos considerados de baixo risco. Os riscos soberanos de títulos públicos dos países são avaliados por agências classificadoras de risco, entre as quais se destacam as agências Standard & Poor's, Moody's e Fitch Ratings. Apesar de estas agências utilizarem vários critérios e variáveis para atribuir notas (ratings) à classificação do risco soberano de um país, também levam em conta, em suas metodologias de classificação, a análise subjetiva dos países em questão. Esta dissertação visa elaborar uma metodologia de ranqueamento livre de critérios subjetivos e, para tanto, foram aplicadas metodologias estatísticas de Análise Multivariada de Dados - das quais a primeira é a Análise de Componentes Principais, utilizada para descartar 17 variáveis que apresentaram redundância na explicação da variabilidade dos dados. Após essa eliminação, aplicou-se a Análise Fatorial, considerando-se o número final de fatores, em dois casos, pelo Critério da Raiz Latente ( ) e pelo Critério de Percentagem da Variância (93%), que explicaram 87,76% e 93,07% da variabilidade dos dados, respectivamente. Para melhor interpretar os fatores gerados nessas análises fatoriais, os mesmos foram rotacionados pelo método Varimax. Depois da rotação, podem-se calcular os escores fatoriais brutos e padronizados, que foram agrupados, considerando-se como medida de similaridade a distância Euclidiana e por meio do método aglomerativo hierárquico de Ward, em dois distintos grupos. Paralelamente, estes mesmos escores foram ordenados decrescentemente para a obtenção dos ranqueamentos dos países-membros do G20. A correlação entre estes ranqueamentos e os ranqueamentos feitos pelas três principais agências classificadoras de risco foi avaliada por meio do Coeficiente de Correlação de Postos de Spearman, que apontou correlação moderada, variando de 0,638 a 0,778. Portanto, infere-se que as análises aplicadas neste trabalho eliminaram a subjetividade das análises das agências classificadoras de risco, gerando uma classificação dos países analisados, quanto ao risco, sem influência de fatores subjetivos. Como resultado final, tem-se o Brasil na décima colocação, superando países como Coreia do Sul, Arábia Saudita, China e México, que apresentam melhores classificações perante as agências de risco. Com isto, as EFPC poderiam empregar a metodologia desenvolvida neste trabalho para a verificação do risco de crédito dos investimentos, valendo-se, assim, de uma ferramenta idônea e isenta de subjetividades.

Orientador : Prof. Dr. Jair Mendes Marques / Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa: Curitiba, 24/06/2016 / Inclui referências : f. 196-201 / Área de concentração / Resumo: A Análise Fatorial Exploratória está presente em grande parte dos estudos empíricos,e as relações resultantes devido a dicotomização de dados normais multivariados éum problema que ainda traz certa preocupação aos pesquisadores que utilizam essametodologia. Estudos realizados utilizando como metodologia a Análise FatorialExploratória apontam uma incerteza quanto as reais consequências dessatransformação e também não se sabe qual a influência do tamanho da amostraquando se está trabalhando com dados dicotomizados. Este estudo tem como objetivoavaliar as relações resultantes de uma Análise Fatorial Exploratória entre dadosnormais multivariados e dados dicotomizados e saber qual a influência do tamanhoda amostra para dados dicotomizados. Desta forma, para avaliar a existência dessesproblemas foram geradas amostras normais multivariadas e suas correspondentesamostras dicotômicas pelo método de simulação Monte Carlo, variando o número devariáveis, o número de observações e o número de fatores. Após essas mudanças foiefetuada a Análise Fatorial, repetindo esse processo cem vezes, obtendo-se osvalores médios. Por fim, a partir dos resultados obtidos na Análise FatorialExploratória, analisaram-se os efeitos da dicotomização de dados normaismultivariados, avaliando-se as comunalidades, a explicação dos fatores e a Medidade Adequação de Amostra (MSA) de Kaiser-Mever-Olkin. Os resultados obtidos foramanalisados graficamente e por inferências estatísticas, para os quais foram utilizadoso teste t de Student, o teste T2 de Hotteling, o teste F de Snedecor e o teste Qui-Quadrado, para comparação das médias, vetores de médias, variâncias e matrizes decovariâncias obtidas. Através do estudo verificou-se a influência do tamanho daamostra de dados dicotomizados em uma Análise Fatorial Exploratória, as resultantesdas comunalidades, a explicação dos fatores e a Medida de Adequação de Amostra(MSA) de Kaiser-Meyer-Olkin foram modelados em função dos logaritmos dostamanhos das amostras com a utilização de modelos de Regressão Polinomial. Naavaliação dos modelos de regressão foram utilizados indicadores de ajustes. Oprimeiro estudo, que determinou as Relações Resultantes de uma Análise FatorialExploratória entre dados normais multivariados e os dados dicotomizados conclui que,para o MSA não existe um padrão de regularidade dos valores para dados normais eos dados dicotomizados; para a variância explicada pelos fatores e comunalidades,conclui-se que, as diferenças entre os valores médios para os dados normais edicotomizados sempre foram significativas, e que os dados normais sempreapresentaram resultados superiores em relação aos dados dicotomizados. Com osegundo estudo que verificou a influência do tamanho da amostra de dadosdicotomizados em uma Análise Fatorial Exploratória conclui-se que para o MSA,variâncias explicadas pelos fatores e comunalidades, o modelo de regressãopolinomial adequado, em relação aos logaritmos dos tamanhos das amostras, foisempre de quinto grau. O MSA forneceu o melhor ajuste, enquanto a variânciaexplicada pelo primeiro fator forneceu o pior ajuste. A variância explicada total ecomunalidades apresentaram um ajuste considerado aceitável.Palavras-chave: Análise Fatorial Exploratória; dados normais multivariados; dadosdicotomizados; simulação Monte Carlo; tamanho de amostra. / Abstract: The exploratory factor analysis is present in most empirical studies and because of thedichotomy of normal multivariate data the resulting relationships are a problem that stillraises concerns for researchers that use this methodology. Studies using ExploratoryFactor Analysis as a tool point uncertainty as to the actual consequences of thistransformation and also nobody knows what the influence of the sample is size whenit is working with dichotomized data. This study aims to evaluate the resulting relationsof Exploratory Factor Analysis between normal multivariate data and dichotomizeddata and know the influence of the sample size for data dichotomized. Thus, toevaluate the existence of such problems, multivariate normal samples were generatedand their corresponding dichotomous by Monte Carlo simulation method, modifyingthe number of variables, the number of observations and the number of factors. Afterfactor analysis was performed and this process was repeated a hundred times,obtaining average values. Finally, the results were obtained with the Exploratory FactorAnalysis, in the study that examined the effects of dichotomization of normalmultivariate data were evaluated commonalities, the explanation of the factors andMeasure of Sampling Adequacy (MSA), from Kaiser-Meyer-Olkin. And the results wereanalyzed graphically and statistical inferences through the T of Student test, the T2Hotteling test, the F Snedercor test and the Qui-Quadrado test to compare the means,mean vectors, variance and covariance matrices obtained. The study that reports theinfluence of sample size on a factor analysis and the resulting evaluatedcommonalities, the explanation of the factors and Measure of sampling adequacy(MSA), from Kaiser-Meyer-Olkin were modeled according of the log sample sizes usingpolynomial regression models, for the evaluation of regression models adjustmentindicators were used. The first study that determined Resulting Relations ofExploratory Factor Analysis between multivariate normal data and dichotomized dataconcludes that, for MSA, there is no standard of values regularity for normal data anddichotomized data. For the variance explained by the factors and commonalities, weconclude that the differences between the mean values for normal data anddichotomized data were always significant. We also conclude that the normal dataalways showed better results than the dichotomized data. With the second study,which found the influence of dichotomized data Sample Size in an Exploratory FactorAnalysis, we conclude that, for MSA, variance explained by the factors andcommonalities and the model of polynomial regression appropriate to the logarithmsof the sample size was always fifth grade. The MSA obtained better adjustment,while the variance explained by the first factor had the worst fit. The total varianceexplained and commonalities had an adjustment considered acceptable.Keywords: Exploratory Factor Analysis; normal multivariate data; dichotomous data;Monte Carlo simulation; sample size.

Orientadora : Profª. Drª. Sônia I. M. G. Müller / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Defesa: Curitiba, 23/04/2015 / Inclui referências : f. 72-77 / Área de concentração: Pesquisa operacional / Resumo: No seu início, os sistemas de informações gerenciais (ERP) organizavam os processos internos das empresas. Com o desenvolvimento dos sistemas de gestão do relacionamento com o cliente (CRM), conseguiu-se focar em estratégias de retenção dos melhores clientes. Com a integração dos sistemas de informações buscou-se aumentar ainda mais o desempenho da organização através do compartilhamento de informação, livre de erro, em tempo real e ao longo de toda cadeia produtiva. Entretanto, é importante maximizar a utilização dos recursos disponibilizados pelos sistemas de informação pelos seus usuários. Esta pesquisa foi realizada com o objetivo de avaliar e classificar todos os departamentos de vendas de uma empresa multinacional de telecomunicações quanto à utilização de sistemas de informação (ERP e CRM) integrados pela aplicação de métodos estatísticos multivariados. Através da Análise Fatorial pelo método das Componentes Principais e critério de rotação Varimax, foi possível descartar 5 variáveis e identificar 3 fatores nominados como Preparação de Novas Ofertas, Administração de Contratos e Execução de Contratos. Os escores fatoriais foram estimados pelo método da Regressão, e a partir deles foi computado um índice ponderado que permitiu realizar a classificação dos departamentos de vendas. Aplicando o coeficiente de correlação de postos de Spearman, não se identificou correlação estatisticamente significativa entre este índice e os indicadores utilizados pela empresa. Foi aplicado o método de agrupamento de k-médias, o que permitiu criar 3 grupos de acordo com a intensidade de utilização dos sistemas. Grupos onde a utilização é maior permitem à empresa identificar as boas práticas de trabalho dos departamentos de vendas, que posteriormente, podem ser replicadas nos departamentos onde a utilização precisa ser intensificada. Os resultados mostram que os métodos estatísticos multivariados são ferramentas de apoio viáveis para serem utilizados na gestão dos sistemas de informação integrados. Palavras-chaves: Análise Fatorial. Hierarquização. Utilização. ERP. CRM. / Abstract: The information systems provided competitive advantages for organizations that have invested in such solutions. Through the standardization of processes and integration of the enterprise database it could lead one to increase its business performance by a correct system deployment. The main gol of enterprise resource planning systems (ERP) was to organize the internal processes of companies, and customer relationship management (CRM) focused on the retention strategies of the best customers. With the integration of the information systems it was possible to further enhance the business performance by a real-time sharing information, with high data quality through the whole production chain. However, it is important to maximize the use of resources made available by information systems by their users. The main goal of this work is to evaluate and classify all sales departments of a multinational telecom company by applying multivariate statistical methods. Using Factor Analysis via Principal Component and Varimax rotation was possible to discard 5 variables and identify 3 factors labeled as New Offers Preparation, Contract Management and Contract Execution. The factor scores were estimated by Regression method and then a weighted index was calculated in order to rank all sales departments. The Spearman correlation coeficient calculated between the weighted index and the key performance indicators of the company were not statistically significant. Applying the k-means method was possible to cluster the sales departments in 3 groups according to their system utilization rate. The Group which the utilization is high enables the company identify the sales departments where the good working practices can be taken and spread out through those which utilization rate should be increased. The results of this work show that the multivariate statistical methods are a feasible supporting tool to be used in the information system management. Key-words: Factorial Analysis. Ranking. Utilisation. ERP. CRM.

Resumo: Uma das maiores preocupações atualmente das empresas é a qualidade dos produtos e serviços oferecidos aos clientes. Por outro lado, devido à globalização e da competição cada vez maior entre as empresas, a satisfação dos clientes de um determinado serviço tem merecido atenção especial por parte da alta administração das empresas. Tendo em vista medir a qualidade de serviços e, conseqüentemente, ficar em uma situação de aperfeiçoamento dos serviços prestados, a empresa deve aplicar uma técnica adequada para fazer essa avaliação. Uma técnica que tem semostrado muito eficiente é aquela que foi desenvolvida por Parasuraman, Zeithaml e Berry em 1988, chamada SERVQUAL. No entanto, a falta de um software específico à sua aplicação sempre dificultou a utilização do método. Este trabalho é uma tentativa de preenchimento dessa lacuna. Nessa dissertação também foram descritas às etapas de criação e todo o embasamento estatístico do método, inclusive no que diz respeito à dimensionalidade e onfiabilidade da escala, que podem ser verificadas pela Análise Fatorial e pelo coeficiente Alfa de Cronbach, respectivamente. Os dados utilizados no presente estudo e o processo de criação do software são também descritos. O software foi desenvolvido em linguagens de programação PHP e R de forma integrada, juntamente com o sistema gerenciador de banco de dados MySQL. Utilizando-se o sistema esenvolvido foram analisados dois conjuntos de dados, um proveniente de um estudo de caso da avaliação de qualidade de uma grande empresa brasileira e, outro, simulado. Os resultados obtidos destas análises são apresentados nessa dissertação. Ao final, conclui-se que o software criado viabiliza adequadamente a aplicação do SERVQUAL, pois todos os cálculos, gráficos e tabelas são gerados de forma emi-automática. No fim da dissertação, constam ainda dois apêndices. Um refere-se ao código empregado na geração dos dados simulados e o outro ao manual do software desenvolvido.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Economia, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2017-11-21T15:48:39Z No. of bitstreams: 1 2017_RaphaellaAlencarAraújoArrudaMonteiro.pdf: 1385728 bytes, checksum: d1fa710a95f3e54bbadf88eb3876fb86 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-01-05T17:07:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_RaphaellaAlencarAraújoArrudaMonteiro.pdf: 1385728 bytes, checksum: d1fa710a95f3e54bbadf88eb3876fb86 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-05T17:07:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_RaphaellaAlencarAraújoArrudaMonteiro.pdf: 1385728 bytes, checksum: d1fa710a95f3e54bbadf88eb3876fb86 (MD5) Previous issue date: 2018-01-05 / Este trabalho apresenta um levantamento bibliográfico sobre a economia da felicidade, apontando a importância da pesquisa sobre o assunto, as origens dessa linha de pesquisa, os conceitos envolvidos, os determinantes da felicidade e a forma como estes são encontrados. Destaque maior é dado à relação entre felicidade e meio ambiente, sendo apontadas as formas de influência do meio ambiente sobre o bem-estar. São descritas as limitações enfrentadas por quem se propõe a estudar o assunto. À luz dos determinantes da felicidade, são analisados quatro índices de bem-estar em nível municipal de abrangência nacional. São detectadas falhas relevantes em todos eles, limitando a efetividade na representação do bem-estar. Por fim, buscou-se a verificação empírica da relação entre meio ambiente e felicidade. Para tanto, utilizou-se análise fatorial de 16 indicadores em um estudo de caso de municípios paulistas no período de 2010 a 2016, representando aspectos ambientais, econômicos, educacionais, relacionados à saúde e ao crescimento da população. Tais indicadores foram agrupados em três fatores: aspectos ambientais; aspectos econômicos e educacionais; aspectos relacionados à saúde e ao crescimento da população. Foi analisada a distribuição de tais fatores nos municípios paulistas, sendo identificado o fator preponderante para cada município. A dimensão ambiental se apresentou como principal para o bem-estar em 40% dos municípios, seguido da dimensão relacionada à saúde e ao crescimento da população (33%) e da dimensão econômica e educacional (27%). Esse resultado corroborou as conclusões apresentadas no levantamento teórico de que o bem-estar e o meio ambiente têm uma relação significativa e aponta a necessidade de o meio ambiente ser considerado como um importante fator para o estabelecimento de políticas públicas para a melhoria do bem-estar social. / This work presents a bibliographical survey about the economy of happiness, pointing out the importance of research on the subject, the origins of this line of research, the concepts involved, the determinants of happiness and the way they are found. Greater emphasis is given to the relationship between happiness and the environment, and the ways of influencing the environment on well-being are pointed out. The limitations faced by those proposing to study the subject are described. In the light of the determinants of happiness, four well-being indexes at the municipal level of national scope are analyzed. Relevant failings are detected in all of them, limiting the effectiveness in the representation of well-being. Finally, we sought empirical verification of the relationship between environment and happiness. For that, a factorial analysis of 16 indicators was used in a case study of São Paulo municipalities from 2010 to 2016, representing environmental, economic, educational, health related and population growth aspects. These indicators were grouped into three factors: environmental aspects; economic and educational; related to health and population growth. The distribution of such factors in the municipalities of São Paulo was analyzed, being the preponderant factor for each municipality identified. The environmental dimension was the main factor for welfare in 40% of the municipalities, followed by the health-related dimension and the population growth (33%) and the economic and educational dimension (27%). This result corroborated the conclusions presented in the theoretical survey that well-being and the environment have a significant relationship and points out the need for the environment to be considered as an important factor for the establishment of public policies for the improvement of social well-being.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Matemática, 2016. / Submitted by Camila Duarte (camiladias@bce.unb.br) on 2016-07-18T17:45:52Z No. of bitstreams: 1 2016_ViniciusFacoVenturaVieira.pdf: 462806 bytes, checksum: 2c60302fed84e4f84a0309ec9be8e3fb (MD5) / Approved for entry into archive by Patrícia Nunes da Silva(patricia@bce.unb.br) on 2017-02-19T19:50:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_ViniciusFacoVenturaVieira.pdf: 462806 bytes, checksum: 2c60302fed84e4f84a0309ec9be8e3fb (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-19T19:50:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_ViniciusFacoVenturaVieira.pdf: 462806 bytes, checksum: 2c60302fed84e4f84a0309ec9be8e3fb (MD5) / A famosa e amplamente estudada sequência de Fibonacci é determinada pela recorrênciaFn= Fn-1 + Fn-2, onde F0 = 0 e F1 = 1. Podemos estender essa sequência para sequências recorrentes de ordem maior. Logo, para k ≥ 2 e n ≥ −(k − 2), sejaF(k)n = F(k)n-1 + ∙∙∙ + F(k)n-k, onde F(k)-(k-2) = ∙∙∙ = F(k)-1 = F(k)0 = 0 e F(k)1 = 1. Vamos estudar algumas equações Diofantinasenvolvendo tais sequências. Num primeiro momento, lembramos que um número perfeito é um natural que é soma de seus divisores próprios. Então, vamos aplicar formas lineares em logaritmo para achar números perfeitos pares em sequências de Fibonacci generalizadas. Em outras palavras, vamos estudar a equaçãoF(k)n = 2p-1(2p-1). Em outro problema, vamos estudar a valorização 2−ádica de F(k)n quando k = 4, a fim de procurar fatoriais nessa sequência, ou seja, vamos estudar a equaçãoQn = m!. Também, vamos usar técnicas parecidas para resolver um caso particular da equação de Brocard-Ramanujan, n2 = m! + 1, quando o inteiro né um número da sequência mencionada previamente. / The famous and widely studied Fibonacci sequence is determined by there currence Fn= Fn-1 + Fn-2, where F0 = 0 and F1 = 1. We can extend this sequence for higher order recurrences. So, for k ≥ 2 and n ≥ −(k − 2), let F(k)n = F(k)n-1 + ∙∙∙ + F(k)n-k, where F(k)-(k-2) = ∙∙∙ = F(k)-1 = F(k)0 = 0 and F(k)1 = 1.We shall study some Diophantine equations involving such sequences. First, were call that a perfect number is a natural number which equals the sum of all its proper divisors. Then, we shall apply linear forms in logarithms to find even perfect numbers in genereralized Fibonacci sequences. In other words, we shall study the Diophantine equation F(k)n = 2p-1(2p-1).In another problem, we shall study the 2− adic valuation ofF(k)n, when k = 4, in order to find factorials in that sequence, i.e., we shall study the equation Qn= m!. Also, we shall use similar techniques to solve a particular case of the Brocard-Ramanujan equation, n2 = m! + 1, when the integern is a number of the previously mentioned sequence.

Orientador : Prof. Dr. Jair Mendes Marques / Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa: Curitiba,01/04/2016 / Inclui referências : f. 108-114 / Área de concentração : Programação matemática / Resumo: Um plano de instrumentação detalhado é uma das formas de verificar as reais condições de segurança apresentadas por uma estrutura. O objetivo dessa pesquisa foi desenvolver uma metodologia para análise de risco em blocos de concreto de barragens altamente instrumentadas através da análise fatorial. Na metodologia proposta identificou-se os instrumentos que são altamente correlacionados, e, com a aplicação da análise fatorial, determinou-se os fatores latentes que podem estar associados às anomalias na estrutura. A partir dos dados, testes estatísticos foram aplicados para confirmação das hipóteses necessárias. Comprovadas as hipóteses testadas utilizou-se os resultados como base para a determinação de uma função de desempenho multivariada para a análise de confiabilidade estrutural, assumindo que a estrutura do bloco constitui um sistema altamente interligado, possibilitando o monitoramento dos modos de falha e o cálculo de estimativas da probabilidade dos eventos de falha do sistema. Para o caso do bloco-chave de Itaipu, obteve-se cinco modos de falhas e suas regiões críticas, o que possibilita o monitoramento dessas anomalias e as estimativas de suas probabilidades de falha. Com os resultados obtidos pode-se concluir que o método é eficiente quando aplicado a um bloco de concreto instrumentalizado. / Abstract: A detailed instrumentation plan is one way to verify the actual security conditions presented by a structure. The objective of this research was to develop a methodology for risk analysis in concrete blocks of highly instrumented dams through factor analysis. In the proposed methodology it was identified instruments that are highly correlated, and with the application of factor analysis, it was determined the latent factors that may be associated with abnormalities in the structure. From the data, statistical tests were used to confirm the necessary hypothesis. Proven the tested hypotheses it was used results as a basis for determining a multivariate performance function for the analysis of structural reliability, assuming that the block structure is a highly interconnected system enabling monitoring of failure modes and calculating estimates of the probability of system failure events. In the case of Itaipu the key block, was obtained five failure modes and their critical regions, which enables the monitoring of these anomalies and estimates of their failure probabilities. With these results we can conclude that the method is effective when applied to a concrete block instrumented.

Orientador: João Fernando Marar / Banca: José Carlos Plácido da Silva / Banca: Roberto Alcarria do Nascimento / Banca: Marco Antonio Rahal Sacoman / Banca: Rachel Zuanon Dias / Resumo: Após quase meio século sob a influência do funcionalismo, cujo princípio estético era focado no objeto (a forma segue a função), o discurso do design pós-moderno se volta para o usuário e para a dimensão semântica do produto (a forma segue o significado). Atualmente, o Diferencial Semântico é amplamente utilizado para o estudo das percepções humanas em direção a produtos. Sua aplicação presume a existência de uma estrutura subjacente ao universo semântico que pode ser explicada por um número reduzido de conceitos independes que juntos compõem o que é denominado de espaços semânticos. A abrangência deste espaço é relatada pela literatura como o primeiro passo em muito estudos interessados na obtenção de respostas subjetivas ou emocionais. Para sua definição, os escores obtidos a partir da utilização do diferencial semântico devem ser analisados preferencialmente por métodos estatíticos, dentre os quais, a análise fatorial é a técnica frequentemente adotada. O processo de extração dos fatores na análise fatorial pode ser realizado por dois métodos amplamente utilizados e conhecidos como: (1) análise de fatores comuns e (2) análise de componentes principais. Embora este métodos sejam baseados em cálculos semelhantes, ainda não existe um consenso sobre qual método é o mais apropriado. Neste contexto, no qual as emoções passaram a desempenhar um importante papel na concepção de novos produtos, esta pesquisa investigou a influência dos métodos de extração de fatores, empregados na análie fatorial, na definição do espaço semântico. Os dados coletados por cinco estudos de caso abrangendo diferentes produtos foram submetidos e duas análises fatoriais independentes a fim de comparar os resultados e possibilitar a diferenciação prática entre estas duas principais e mais adotadas abordagens fatoriais. Os resultados permitem concluir que a análise de componentes principais é mais indicada... / Abstract: After nearly half a century under the influence of functionalism whose aesthetic principle was focused on the object (form follows function), the discussion of the post-modern design is focused on the user and the semantic dimension of the product (form follows meaning). Currently, the semantic differential is widely used for the study of human perception towards products. It's application assumes the existence of an underlying structure to the semantic universe that can be explained by a small number of independent concepts that together make up wat is called the semantic space. The scope of this space has been reported in literature as the first step in many studies interested in obtaining subjective or emotional responses. For its definition, the data obtained from the use of semantic differential should be analyzed preferably by statistical methods, among which, the factor analysis is the technique often adopted. The extraction process of the factors in the factor analysis can be done by two methods widely used and know as: (1) common factor analysis and (2) principal component analysis. Althrough these methods are based on similar calculations there is still no consensus on which method is the most appropriate. In this context, in which emotions come to play an important role in the design of new products, this research investigated the influence of methods for factors extraction, used in the factor analysis for the definition of the semantic space. The data collected by five case studies covering different products were submitted to two independent factor analysis to compare the results and to provide practical differences between these two loading and most adopted factorial approaches. The results enable a conclusion that the principal component analysis is more suitable for the reduction and selection of suitable descriptors for the composition of semantic differential scales for the purpose of product evaluation / Doutor

Submitted by Israel Vieira Neto (israel.vieiraneto@ufpe.br) on 2015-03-06T13:20:36Z No. of bitstreams: 2 Livia Vilar Lemos_Mestrado em Ciências Contábeis_2012.pdf: 1448220 bytes, checksum: 20e3809f0cc8244258ec05b9ad4e9920 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-06T13:20:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Livia Vilar Lemos_Mestrado em Ciências Contábeis_2012.pdf: 1448220 bytes, checksum: 20e3809f0cc8244258ec05b9ad4e9920 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-01-14 / CAPES / O objetivo norteador desta pesquisa foi identificar se os potenciais investidores, do mercado de capitais, contemplam os critérios não financeiros na sua tomada de decisão, sendo estes representados pela responsabilidade social corporativa das empresas. Para atingir este objetivo, foi aplicado um questionário com os investidores, cadastrados no banco de dados da empresa de Finacap - Consultoria Financeira e Mercado de Capitais, sediada em Recife – Pernambuco, e por aqueles presentes nos eventos realizados pela Apimec (Associação dos Analistas e Profissionais de Investimento do Mercado de Capitais) na cidade do Recife. A amostra da pesquisa foi de 205 participantes, no entanto, desconsideraram-se os questionários com questões não respondidas. Desta forma, 169 observações formaram a amostra final. O questionário foi dividido em 3 grupos, de acordo com o objetivo das questões: dados socioeconômicos (grupo 1); interesse de investimentos de acordo com a abordagem sobre algumas características das empresas (grupo 2); percepção sobre investimentos socialmente responsáveis (grupo 3). Os dados foram analisados por meio das análises descritiva, inferencial e fatorial. O tratamento estatístico para a análise inferencial foi alicerçado nos Testes Qui-quadrado e Exato de Fisher. Considerou-se o nível de significância de 5% nos cruzamentos realizados entre as variáveis dos grupos 1, 2, 3. Por sua vez, a análise fatorial foi aplicada, somente, nas variáveis do grupo 2, com 12 questões. A aplicação desta análise teve por finalidade identificar se os critérios não financeiros foram considerados na tomada de decisão, através da formação dos fatores. Bem como, avaliar a hipótese proposta de que os critérios não financeiros eram considerados na tomada de decisão de investimentos. Os achados evidenciaram quanto ao posicionamento sobre a responsabilidade social que 81,5% dos respondentes se consideram totalmente socialmente responsáveis. Já relativo ao posicionamento sobre os Investimentos Socialmente Responsáveis (ISR), 83,1% dos respondentes mostraram-se totalmente a favor destes investimentos. Dos investidores que se consideram socialmente responsáveis, a maioria possui de 46 a 65 anos e os indiferentes à responsabilidade social têm menos que 27 anos. Observou-se, também, daqueles investidores que se mostraram favoráveis aos ISR, 39,1% possuem de 46 a 65 anos e dos que são indiferentes aos ISR, 35,7% são menores de 27 anos. Através da análise fatorial, observou-se que 3 fatores foram constituídos. O primeiro fator continha 7 assertivas e destas 4 contemplavam critérios não financeiros voltados para a sustentabilidade. Estas assertivas foram predominantes, neste fator, tanto em termos quantitativos, quanto na relevância das suas cargas fatoriais. Desta forma, a hipótese avaliada foi confirmada e identificou-se que os critérios não financeiros são considerados na tomada de decisão do investidor quando eles compram ações.