Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Orientador: Luzia Aparecida Trinca / Resumo: A depressão é apontada como a doença crônica não transmissível que terá maior abrangência até 2030, atingindo direta ou indiretamente vários setores nos quais a população está inserida. No Brasil, a situação da depressão é alarmante, respondendo pela maior taxa do continente latino-americano. A Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) é um inquérito de base domiciliar de abrangência nacional. Trata-se de uma iniciativa do Ministério da Saúde em parceria com o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e tem como objetivo caracterizar a situação de saúde e os estilos de vida da população brasileira, e assim conhecer como acontece a atenção à saúde em diversos grupos da população. Neste trabalho a depressão será o objeto de estudo por ser caracterizada como uma doença complexa de difícil mensuração e observação devido a suas causas multifatoriais. O levantamento de dados da PNS utilizou um planejamento amostral complexo, o que demanda uma atenção especial em relação à análise das informações coletadas. Considerando a magnitude da pesquisa e levando em consideração as diversidades regionais, foram ajustados modelos com base na teoria de classes latentes. Essa abordagem identifica grupos baseados nos padrões de respostas observadas nas variáveis categóricas utilizando um modelo probabilístico. Assim é possível classificar cada indivíduo como pertencente a um grupo, estimar a prevalência e identificar características decisivas para o surgimento dos grupos. A partir de itens qu... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Depression is indicated as the non-transmissible chronic disease that will be more widespread until 2030, reaching directly or indirectly several sectors in which the population is inserted. In Brazil, the situation of depression is alarming, accounting for the highest rate in the Latin American continent. The National Health Survey (PNS) is a nationwide household survey. It is an initiative of the Ministry of Health in partnership with the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE) and aims to characterize the health situation and the lifestyles of the Brazilian population, and thus to know how health care happens in different groups of the population. In this study, depression will be the object of study because it is characterized as a complex disease of difficult measurement and observation due to its multifactorial causes. The PNS data collection used a complex sampling plan, which demands special attention in relation to the analysis of the information collected. Considering the magnitude of the research and taking into account the regional diversities, models were adjusted based on latent class theory. This approach identifies groups based on the patterns of responses observed in the categorical variables using a probabilistic model. Thus it is possible to classify each individual as belonging to a group, to estimate the prevalence and identify decisive characteristics for the emergence of groups. Based on items dealing with mental health, it was possible t... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Os modelos de riscos proporcionais são muito utilizados na análise do tempo de sobrevivência, porém, assumem implicitamente que, observado um conjunto de variáveis explicativas, a população em estudo seja homogênea e que os indivíduos permaneçam sob risco durante todo o período de observação ou até que apresentem o evento de interesse. Tais suposições não são adequadas quando os indivíduos da população em estudo possuem diferentes pré-disposições ao surgimento de uma doença ou quando estão sujeitos à cura após o período de tratamento. Esta dissertação discute o modelo de sobrevivência com fração de cura quando o evento de interesse é caracterizado por fatores latentes competitivos, enquanto a heterogeneidade não observada entre os riscos dos pacientes é modelada através de um fator aleatório denominado termo de fragilidade. / Proportional hazards models are widely used in the analysis of survival time, however, it is implictly assumed that given a set of explanatory variables, the population under study is homogeneous and individuals remain at risk throughout the observation period time or until they have the event of interest. However, such assumptions are not reasonable when individuals from the population under study have dierent pre-dispositions to the emergence of a disease or are subject to the cure after treatment. This work discusses the cure fraction model when the event of interest is characterized by latent competitive factors, with patient risk modeled by a random factor called frailty.

Ce travail avait pour objectif de proposer des modèles statistiques pour données longitudinales, hétérogènes et multivariées afin de décrire l'évolution cognitive chez les personnes âgés et son association avec la démence. La cognition étant une quantité non-observée mesurée par des tests psychométriques quantitatifs non Gaussiens, nous avons proposé un modèle nonlinéaire à processus latent dans lequel, l'évolution cognitive représentée par le processus latent est décrite par un modèle linéaire mixte incluant des variables explicatives et un processus Brownien. Les tests psychométriques et le processus latent sont liés par des transformations nonlinéaires estimées prenant en compte des effets différents des variables explicatives. Outre décrire les propriétés métrologiques des tests et faire des recommandations sur le test à utiliser suivant la population étudiée, nous avons pu distinguer l'effet de variables explicatives sur l'évolution cognitive latente de leur effet propre sur les tests. Nous avons ensuite étendu cette approche pour prendre en compte l'hétérogénéité de l'évolution cognitive associée à la survenue d'une démence par deux modèles conjoints à classes latentes. En étudiant d'abord la probabilité de démence en fin de suivi conjointement au déclin cognitif, nous avons mis en évidence deux profils d'évolution représentant le processus de vieillissement normal et le processus de vieillissement pathologique. Puis, en étudiant le risque de démence conjointement au déclin cognitif en fonction de l'âge, nous avons montré 5 formes de déclin cognitifs suivant l'âge associés à des risques différents de démence. Ces deux modèles conjoints nous ont aussi permis de proposer des outils de détection de démence calculés à partir de n'importe quelle information cognitive. Chacun des trois modèles proposés a été évalué par le biais d'études de simulation, puis appliqué sur les données de la cohorte PAQUID et enfin, plusieurs méthodes ont été proposées pour évaluer l'adéquation aux données.

L'utilisation d'architectures électroniques et programmables tolérantes aux fautes s'accompagne de contraintes grandissantes qui tendent à influencer fortement la qualité de service de telles fonctions. Devant l'influence grandissante des défaillances multiples sur la fiabilité de fonction de sécurité, cette thèse propose une méthode permettant, par une meilleure prise en compte de l'aspect temporel, d'estimer de manière plus précise les indicateurs de performances fiabilistes d'une fonction EP dédiée à la sécurité. Ce travail introduit le concept d'information et interprète un mode de défaillance de la fonction d'étude comme le résultat de l'initiation et de la propagation d'information(s) erronée(s) jusqu'au niveau des actionneurs. Il propose donc de distinguer d'une part les phénomènes d'apparition et de disparition d'erreurs (matérielles et environnementales), et les séquences d'activation d'erreurs et événements particuliers aboutissant à un mode de défaillance du système.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

This study defines and characterizes etno-racial self-identification patterns of the Peruvianpopulation employing the Encuesta Nacional de Hogares (Enaho) 2012. For this purpose, we have employed a module with questions recently added to this survey, in order to approach empirically to the notion of identity, combining the dimensions of native language, self-acknowledgment and the notion of indigenous population. The results are based on a latent classes analysis employing, at the same time, the information in this questions in order to identify four possible etnoracial identities. These identities are intertwined in the self-acknowledgment process with certain ancestors and customs, and also the one based on language. With the methodology and  the  data  collected,  we  haven’t  found  evidence that point that ethnic identities are multiple and fluent. The ethnic identities show certain heterogeneity in terms of the dimensions they are composed. / Este estudio define y caracteriza los patrones de autoidentificación etnorracial de la población peruana haciendo uso de la Encuesta Nacional de Hogares (Enaho) 2012. Para ello utilizamos un módulo con preguntas recientemente incorporado a la encuesta, el cual nos permite aproximarnos empíricamente a la noción de identidad integrando las dimensiones de la lengua o idioma materno, el autorreconocimiento y la noción de pueblo indígena. Los resultados se basan en un análisis de clases latentes usando simultáneamente la información de estas preguntas, las cuales permiten identificar hasta cuatro posibles identidades etnorraciales entretejidas en el autorreconocimiento con ciertos antepasados y costumbres, así como el que está basado en la lengua. Así, con las herramientas metodológicas usadas, y con la actual modalidad de recolección de datos, no se encuentra evidencia que indique que las identidades étnicas son múltiples y fluidas. Las identidades étnicas muestran cierta heterogeneidad en términos de las dimensiones que las componen.

Orientador: Mario Jino / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-15T04:58:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_DanielGuerreiroe_M.pdf: 2351174 bytes, checksum: 7f8ba90b6462fe7be00711143e365482 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: O planejamento das atividades de teste tem papel essencial para qualquer equipe independente de testes que realize testes de diferentes sistemas de software, desenvolvidos por diferentes equipes de desenvolvimento. Dado que o esforço empreendido no processo de testes pode chegar até a metade do esforço total de desenvolvimento de um sistema, estimar adequadamente o esforço de testes pode evitar custos desnecessários e contribuir para a boa qualidade dos produtos. Para superar este desafio, ferramentas de aprendizado de máquina têm sido usadas em pesquisa para estimar esforço e para solucionar outros problemas de engenharia de software, principalmente porque eles constituem uma classe de problemas complexos com muitas limitações à sua solução por abordagens matemáticas clássicas. Este trabalho estuda a aplicação das ferramentas de aprendizado de máquina - redes neurais artificiais e máquinas de vetor de suporte - e de ferramentas de seleção de variáveis na solução do problema de estimar esforço de execução de testes funcionais. Um estudo do processo de execução de testes é desenvolvido e são conduzidos experimentos em duas bases de dados reais com o objetivo de propor uma metodologia adequada para abordar sistematicamente o problema, tanto em termos de qualidade de resultados como em praticidade de uso. As principais contribuições deste trabalho são: a proposta de realizar a seleção de variáveis para a síntese da base de dados; a adoção de um modelo de rede neural treinada por uma função custo assimétrica; e um estudo comparativo de desempenho dos modelos preditores / Abstract: Planning and scheduling of testing activities play a key role for any independent test team that performs tests for different software systems, produced by different development teams. Since the effort that is applied in the test process can amount to up to half of the total effort of software development, adequate estimation of test effort can prevent unnecessary costs and improve the quality of delivered products. To overcome this challenge, machine learning tools have been used in research to estimate effort and to solve other software engineering problems, mainly because they constitute a class of complex problems with many limitations to their solution by classical mathematical approaches. This work studies the application of machine learning tools - artificial neural networks and support vector machines - and variable selection tools to solve the problem of estimating the execution effort of functional tests. An analysis of the test execution process is done and experiments are performed with two real databases aimed at proposing a suitable methodology to systematically tackle this problem, considering both the quality of results and ease of application. The main contributions of this work are: the proposal of applying variable selection for database synthesis; the adoption of an artificial neural network trained with an asymmetric cost function; and a comparative study of performance with the predictive models / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica

Os modelos de riscos proporcionais são muito utilizados na análise do tempo de sobrevivência, porém, assumem implicitamente que, observado um conjunto de variáveis explicativas, a população em estudo seja homogênea e que os indivíduos permaneçam sob risco durante todo o período de observação ou até que apresentem o evento de interesse. Tais suposições não são adequadas quando os indivíduos da população em estudo possuem diferentes pré-disposições ao surgimento de uma doença ou quando estão sujeitos à cura após o período de tratamento. Esta dissertação discute o modelo de sobrevivência com fração de cura quando o evento de interesse é caracterizado por fatores latentes competitivos, enquanto a heterogeneidade não observada entre os riscos dos pacientes é modelada através de um fator aleatório denominado termo de fragilidade. / Proportional hazards models are widely used in the analysis of survival time, however, it is implictly assumed that given a set of explanatory variables, the population under study is homogeneous and individuals remain at risk throughout the observation period time or until they have the event of interest. However, such assumptions are not reasonable when individuals from the population under study have dierent pre-dispositions to the emergence of a disease or are subject to the cure after treatment. This work discusses the cure fraction model when the event of interest is characterized by latent competitive factors, with patient risk modeled by a random factor called frailty.

Orientador: Víctor Hugo Lachos Dávila / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-24T00:22:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Costa_DeniseReis_D.pdf: 5095534 bytes, checksum: 5bb05e15edf36db32e78eff601b757db (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Modelos de variáveis latentes são amplamente utilizados por psicometristas, econometristas e pesquisadores da área de ciencias sociais para modelar variáveis que não podem ser medidas diretamente, conhecidas como construtos ou efeitos aleatórios (Skrondal e Rabe-Hesketh, 2004). Na literatura, é muito comum verificar a utilização da distribuição normal para a modelagem dessas variáveis, contudo tal suposição pode ser inadequada, especialmente na presença de valores discrepantes. Preocupados com a sensibilidade das inferências sob a presença de potenciais pontos discrepantes ou com dados provenientes de distribuições com caudas pesadas, nesta tese propomos métodos de inferência robusta, utilizando a distribuição t de Student multivariada, para dois tipos de modelos de variáveis latentes: o modelo linear generalizado misto para respostas binárias (GLMM) e o modelo de análise fatorial Tobit (TCFA) para respostas contínuas e censuradas. Para a estimação dos parâmetros dos modelos estudados, um algoritmo do tipo EM foi proposto e este apresenta expressões fechadas no passo E que utiliza os dois primeiros momentos de uma distribuição multivariada t truncada. Adicionalmente apresentamos uma abordagem via análise Bayesiana e propomos medidas de diagnóstico de influência para dados censurados sob o modelo TCFA quando a suposição de normalidade é assumida. Para avaliação dos métodos propostos, foram realizados alguns estudos simulados, além da aplicação a conjuntos de dados reais. / Abstract: Latent variable models are broadly used by psychometrists, econometrists and social science researchers to model variables that cannnot be directly measured, known as constructs or random effects (Skrondal and Rabe-Hesketh, 2004). In the literature, such variables are commonly modeled with a normal distribution, but such assumption may be inadequate, especially when there are outliers. Concerned with the sensitivity of the inferences under the presence of potential outliers or data derived from heavy-tailed distributions, this thesis proposes robust inference models, using the mutivariate t-Student distribution, for two types of latent variable models: the Generalized Linear Mixed Model for correlated binary data (GLMM) and the Tobit Confirmatory Factor Analysis (TCFA) for continuous and censored data. In order to estimate the parameters of the studied models, an EM-type algorithm was proposed. This algorithm presents closed expressions on the E-step which use the two first moments of a multivariate truncated t-distribution. Moreover, we present a Bayesian approach and propose measures of influence diagnostics for censored data under the TCFA model when normality is assumed. In order to evaluate the proposed methods, simulated studies were carried out, as well as the application on real datasets. / Doutorado / Estatistica / Doutor em Estatística