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Contribui??es de modelagem de equa??es estruturais na an?lise de dados em modelos comportamentais de destino tur?sticoMattozo, Te?filo C?mara 08 October 2014 (has links)
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Previous issue date: 2014-10-08 / A fragilidade brasileira quanto ? competitividade tur?stica ? um fato observ?vel nos dados da Organiza??o Mundial do Turismo. O Brasil caiu em 2011, da 45? para a 52? posi??o, apesar de liderar no atributo recursos naturais e estar colocado na 23? em recursos culturais. Assim, grandes interesses e esfor?os t?m sido direcionados para o estudo da competitividade dos produtos e destinos tur?sticos. O destino tur?stico ? caracterizado por um conjunto complexo e articulado de fatores tang?veis e intang?veis, apresentando alta complexidade, dados de elevada dimensionalidade, n?o linearidade e comportamento din?mico, tornando-se dif?cil a modelagem desses processos por meio de abordagens baseadas em t?cnicas estat?sticas cl?ssicas. Esta tese investigou modelos de equa??es estruturais e seus algoritmos, aplicados nesta ?rea, analisando o ciclo completo de an?lise de dados, em um processo confirmat?rio no desenvolvimento e avalia??o de um modelo hol?stico da satisfa??o do turista; na valida??o da estrutura do modelo de medida e do modelo estrutural, por meio de testes de invari?ncia de m?ltiplos grupos; na an?lise comparativa dos m?todos de estima??o MLE, GLS e ULS para a modelagem da satisfa??o e na realiza??o de segmenta??o de mercado no setor de destino tur?stico utilizando mapas auto-organiz?veis de Kohonen e sua valida??o com modelagem de equa??es estruturais. Aplica??es foram feitas em an?lises de dados no setor de turismo, principal ind?stria de servi?os do Estado do Rio Grande do Norte, tendo sido, teoricamente desenvolvidos e testados empiricamente, modelos de equa??es estruturais em padr?es comportamentais de destino tur?stico. Os resultados do estudo emp?rico se basearam em pesquisas com a t?cnica de amostragem aleat?ria sistem?tica, efetuadas em Natal-RN, entre Janeiro e Mar?o de 2013 e forneceram evid?ncias sustent?veis de que o modelo te?rico proposto ? satisfat?rio, com elevada capacidade explicativa e preditiva, sendo a satisfa??o o antecedente mais importante da lealdade no destino. Al?m disso, a satisfa??o ? mediadora entre a gera??o da motiva??o da viagem e a lealdade do destino e que os turistas buscam primeiro ? satisfa??o com a qualidade dos servi?os de turismo e, posteriormente, com os aspectos que influenciam a lealdade. Contribui??es acad?micas e gerenciais s?o mostradas e sugest?es de estudo s?o dadas para trabalhos futuros.
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Contribui??es ao estudo de modelagem de equa??es estruturais na avalia??o da satisfa??o do cliente de servi?os de comunica??es m?veisSilva, Gutembergue Soares da 26 February 2015 (has links)
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Previous issue date: 2015-02-26 / No mercado de telecomunica??es as transforma??es tecnol?gicas das ?ltimas d?cadas aliaram-se a um cen?rio formado por empresas de alta tecnologia que caracterizam o setor de comunica??es m?veis pessoais em todo mundo. Neste contexto, as empresas deste setor preocupam-se cada vez mais com a competitividade, oferta de servi?os, ?rea de atendimento, demanda reprimida e a lealdade do cliente. Estudos de comportamento do consumidor pesquisam a satisfa??o e lealdade de clientes como fatores b?sicos para rela??es bem sucedidas e duradouras com as empresas. A complexidade das rela??es entre vari?veis na avalia??o da satisfa??o do cliente em comunica??es m?veis pode ser adequadamente pesquisada com a utiliza??o de m?todos estat?sticos multivariados. Essa tese analisou as rela??es causais envolvendo os antecedentes e consequentes associados ? satisfa??o do cliente, no segmento de comunica??es m?veis, bem como desenvolveu e validou um modelo comportamental do cliente no uso deste servi?o, buscando explicar as rela??es entre os construtos envolvidos: satisfa??o, qualidade dos servi?os, valor percebido, imagem da marca, lealdade e reclama??o. Foi estabelecida uma ampla base te?rica para avaliar a import?ncia estrat?gica do modelo que relaciona a influ?ncia na satisfa??o do servi?o com as percep??es dos clientes e avaliada a precis?o deste modelo, por meio de uma an?lise comparativa a utiliza??o de tr?s m?todos de estima??o dos seus par?metros, MLE, GLS, e ULS, com o emprego de modelagem de equa??es estruturais. Foram feitas aplica??es em an?lises de dados, sendo testada e avaliada empiricamente, a influ?ncia do g?nero na satisfa??o do cliente deste setor, al?m de uma segmenta??o de mercado utilizando mapas auto-organiz?veis e a correspondente valida??o deste processo, com modelagem de equa??es estruturais.Os resultados do estudo emp?rico produziram uma boa qualidade de ajustamento para o modelo te?rico proposto, com evid?ncias do estabelecimento de uma adequada capacidade explicativa e preditiva, destacando-se a relev?ncia da rela??o causal entre a satisfa??o e lealdade, em conson?ncia com diversos estudos realizados para os mercados de comunica??es m?veis.
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Processamento Inteligente de Sinais de Press?o e Temperatura Adquiridos Atrav?s de Sensores Permanentes em Po?os de Petr?leoPires, Paulo Roberto da Motta 06 February 2012 (has links)
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Previous issue date: 2012-02-06 / Originally aimed at operational objectives, the continuous measurement of well bottomhole pressure and temperature, recorded by permanent downhole gauges (PDG), finds
vast applicability in reservoir management. It contributes for the monitoring of well performance and makes it possible to estimate reservoir parameters on the long term. However, notwithstanding its unquestionable value, data from PDG is characterized by a large
noise content. Moreover, the presence of outliers within valid signal measurements seems to be a major problem as well. In this work, the initial treatment of PDG signals is addressed, based on curve smoothing, self-organizing maps and the discrete wavelet transform.
Additionally, a system based on the coupling of fuzzy clustering with feed-forward neural networks is proposed for transient detection. The obtained results were considered quite
satisfactory for offshore wells and matched real requisites for utilization / Originalmente voltadas ao monitoramento da opera??o, as medi??es cont?nuas de press?o e temperatura no fundo de po?o, realizadas atrav?s de PDGs (do ingl?s, Permanent Downhole Gauges), encontram vasta aplicabilidade no gerenciamento de reservat?rios. Para tanto, permitem o monitoramento do desempenho de po?os e a estimativa de par?metros de reservat?rios no longo prazo. Contudo, a despeito de sua inquestion?vel utilidade, os dados adquiridos de PDG apresentam grande conte?do de ru?do. Outro aspecto igualmente desfavor?vel reside na ocorr?ncia de valores esp?rios (outliers) imersos entre as medidas registradas pelo PDG. O presente trabalho aborda o tratamento inicial de sinais de press?o e temperatura, mediante t?cnicas de suaviza??o, mapas auto-organiz?veis e transformada wavelet discreta. Ademais, prop?e-se um sistema de detec??o de transientes relevantes para an?lise no longo hist?rico de registros, baseado no acoplamento entre clusteriza??o fuzzy e redes neurais feed-forward. Os resultados alcan?ados mostraram-se de todo satisfat?rios para po?os marinhos, atendendo a requisitos reais de utiliza??o dos
sinais registrados por PDGs
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