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No / The existing empirical literature on foreign direct investment (FDI) entry strategies tends to allow a binary choice between wholly owned enterprises (WOEs) and equity joint ventures (EJVs) or between greenfield investment and acquisition only. The current study specifies a multinomial logit model for the choice from all four FDI entry modes in China. Five hypotheses are developed based on transaction cost economics and tested on a data set covering 10,607 foreign investment projects in China. A foreign investor seems to prefer the WOE mode given its large investment commitment, a high level of the host country's experience in attracting FDI, a good specific industrial location, and a high asset intensity in the host industry. If the conditions of host country experience and good specific location are not met, the EJV and the joint stock company (JSC) modes seem to be of greater use. A good specific location also makes the contractual joint venture (CJV) a preferable entry mode. Compared with overseas Chinese investors from Hong Kong, Macao, and Taiwan, other foreign investors prefer EJVs over WOEs and CJVs. The results have important implications for managers.

Companies routinely perform life tests for their products. Typically, these tests involve running a set of products until the units fail. Most often, the data are censored according to different censoring schemes, depending on the particulars of the test. On occasion, tests are stopped at a predetermined time and the units that are yet to fail are suspended. In other instances, the data are collected through periodic inspection and only upper and lower bounds on the lifetimes are recorded. Reliability professionals use a number of non-normal distributions to model the resulting lifetime data with the Weibull distribution being the most frequently used. If one is interested in monitoring the quality and reliability characteristics of such processes, one needs to account for the challenges imposed by the nature of the data. We propose likelihood ratio based cumulative sum (CUSUM) control charts for censored lifetime data with non-normal distributions. We illustrate the development and implementation of the charts, and we evaluate their properties through simulation studies. We address the problem of interval censoring, and we construct a CUSUM chart for censored ordered categorical data, which we illustrate by a case study at Becton Dickinson (BD). We also address the problem of monitoring both of the parameters of the Weibull distribution for processes with right-censored data. / Ph. D.

Em diversas análises estatísticas, nos deparamos com dados multinomiais, dos quais precisamos analisar o comportamento ao longo do tempo e sua relação com fatores determinantes. Os métodos clássicos para modelos de regressão multinomiais consistem em utilizar a estrutura de modelos lineares generalizados para desenvolver tais modelos McCullagh & Nelder (1989). No entanto, este enfoque apresenta algumas desvantagens como não admiter a incidência de zeros em nenhuma categoria, a hipótese da proporcionalidade da razão de chances e o fato de não serem modelos adequados para análise de dados censurados. Com o objetivo de analisar dados multinomiais com essas características propomos um modelo que é uma extensão do modelo de intensidade multiplicativo desenvolvido por Aalen (1978) e apresentado em Fleming & Harrington (2005), para variáveis aleatórias multinomiais. Com isso, ao invés de modelarmos as probabilidades associadas às categorias, como nos métodos clássicos, modelamos a função intensidade associada à variável aleatória multinomial. Através do critério martingale, estimamos os parâmetros do modelo ajustado e propomos testes de hipóteses para estes parâmetros para uma e duas populações. O teste para comparação de duas populações é baseado na estatística de logrank / In several applications, we want to analyze the behavior of multinomial datas over the time and its relationship with important factors. The classic methods commonly used for multinomial regression models are based in the generalized linear model framework. However, this models presents some disadvantages such that: it does not admit the incidence of zeros in any category, the assumption of proportionality of odds ratio and the fact that they are not appropriate models to analyze censored data. For multinomial data analyses with this characteristics, we propose a model that it is an extension of the multiplicative intensity model developed by Aalen to random multinomial variables. Therefore, instead of modeling the categorical probabilities, as in the classics methods, we modeled the intensity fuction associated with the multinomial variable. Using the martingale criterion, we estimate the models parameters and propose hypothesis testing for these parameters for one and two populations. The test for comparing two populations is based in the logrank statistics

Este trabalho generaliza a partição da distribuição de Bernoulli multivariada em distribuições de Bernoulli e como esta partição leva a um modelo de regressão e a um classificador para dados politômicos. Como ponto de partida, desejamos explicitar a função de ligação para os modelos de regressão multinomial e escrevê-la a partir de funções de distribuição, como feito no caso binomial, a fim de flexibilizá-la para além da logito usual. Para isso, estudamos as fatorações da Bernoulli multivariada em Bernoullis, bem como a multinomial em binomiais, a fim de explicitar como as funções de distribuição podem desempenhar um papel na ligação entre o espaço das covariáveis e o vetor de probabilidades. Basu & Pereira (1982) exploram tais fatorações em um problema de não resposta e Pereira & Stern (2008) as generalizam para uma classe de fatorações. Este trabalho propõe uma simplificação tanto da regressão multinomial - agregando a flexibilidade do caso binomial -, quanto da classificação politômica, no sentido de decompor o problema politômico em dicotômicos através da generalização da classe de fatorações. Um problema computacional surge pois tal classe pode ter um número muito grande de elementos distintos de acordo com o número de categorias e, assim, duas propostas são feitas para buscar uma que minimiza os riscos de classificação binomial envolvidos, passo-a-passo. A motivação para este trabalho é apresentada a fim de se estudar as performances de tais modelos de regressão e classificadores. Partimos de um problema da área médica, mais especificamente em transtorno obsessivo-compulsivo, em que desejamos classificar um indivíduo a fim de obter um fenótipo mais puro de tal transtorno e de modelá-lo a fim de buscar as covariáveis que estão relacionadas com tal fenótipo, a partir de um conjunto de dados reais. / This work explores a partition of the multivariate Bernoulli distribution in Bernoulli distributions and how this partition leads to a regression model and to a classifier for polytomous data. As starting point, we want to make explicit the link function for multinomial regression models and write it from distribution functions, as in the binomial case, in order to flexibilize it beyond the usual logit. For that, we study the factorizations of the multivariate Bernoulli in Bernoullis, as well as the multinomial in binomials, in order to make explicit as the distribution functions may play a role in the linkage between the space of covariates and the vector of probabilities. Basu and Pereira (1982) explore these factorizations in a nonresponse problem and Pereira and Stern (2008) generalize them to a class of factorizations. Thus, this work proposes a simplification of the multinomial regression - adding the flexibility from the binomial case -, and of the polytomous classification, decomposing de polytomous problem in dichotomous through the generalization of the class of factorizations. At this point, a computational problem arises because the amount of factorizations may be very large according to the number of categories and then we propose two approaches to seek a factorization that minimize the involved binomial classification risks, step-by-step. The motivation for this work is presented in order to study the performance of such regression models and classifiers. We start from a medical problem, more precisely in obsessive-compulsive disorder, in which we want to classify a patient in order to get a more pure phenotype of such disorder and model it in order to seek the related covariates, from a real dataset.

Em diversas análises estatísticas, nos deparamos com dados multinomiais, dos quais precisamos analisar o comportamento ao longo do tempo e sua relação com fatores determinantes. Os métodos clássicos para modelos de regressão multinomiais consistem em utilizar a estrutura de modelos lineares generalizados para desenvolver tais modelos McCullagh & Nelder (1989). No entanto, este enfoque apresenta algumas desvantagens como não admiter a incidência de zeros em nenhuma categoria, a hipótese da proporcionalidade da razão de chances e o fato de não serem modelos adequados para análise de dados censurados. Com o objetivo de analisar dados multinomiais com essas características propomos um modelo que é uma extensão do modelo de intensidade multiplicativo desenvolvido por Aalen (1978) e apresentado em Fleming & Harrington (2005), para variáveis aleatórias multinomiais. Com isso, ao invés de modelarmos as probabilidades associadas às categorias, como nos métodos clássicos, modelamos a função intensidade associada à variável aleatória multinomial. Através do critério martingale, estimamos os parâmetros do modelo ajustado e propomos testes de hipóteses para estes parâmetros para uma e duas populações. O teste para comparação de duas populações é baseado na estatística de logrank / In several applications, we want to analyze the behavior of multinomial datas over the time and its relationship with important factors. The classic methods commonly used for multinomial regression models are based in the generalized linear model framework. However, this models presents some disadvantages such that: it does not admit the incidence of zeros in any category, the assumption of proportionality of odds ratio and the fact that they are not appropriate models to analyze censored data. For multinomial data analyses with this characteristics, we propose a model that it is an extension of the multiplicative intensity model developed by Aalen to random multinomial variables. Therefore, instead of modeling the categorical probabilities, as in the classics methods, we modeled the intensity fuction associated with the multinomial variable. Using the martingale criterion, we estimate the models parameters and propose hypothesis testing for these parameters for one and two populations. The test for comparing two populations is based in the logrank statistics

Este trabalho generaliza a partição da distribuição de Bernoulli multivariada em distribuições de Bernoulli e como esta partição leva a um modelo de regressão e a um classificador para dados politômicos. Como ponto de partida, desejamos explicitar a função de ligação para os modelos de regressão multinomial e escrevê-la a partir de funções de distribuição, como feito no caso binomial, a fim de flexibilizá-la para além da logito usual. Para isso, estudamos as fatorações da Bernoulli multivariada em Bernoullis, bem como a multinomial em binomiais, a fim de explicitar como as funções de distribuição podem desempenhar um papel na ligação entre o espaço das covariáveis e o vetor de probabilidades. Basu & Pereira (1982) exploram tais fatorações em um problema de não resposta e Pereira & Stern (2008) as generalizam para uma classe de fatorações. Este trabalho propõe uma simplificação tanto da regressão multinomial - agregando a flexibilidade do caso binomial -, quanto da classificação politômica, no sentido de decompor o problema politômico em dicotômicos através da generalização da classe de fatorações. Um problema computacional surge pois tal classe pode ter um número muito grande de elementos distintos de acordo com o número de categorias e, assim, duas propostas são feitas para buscar uma que minimiza os riscos de classificação binomial envolvidos, passo-a-passo. A motivação para este trabalho é apresentada a fim de se estudar as performances de tais modelos de regressão e classificadores. Partimos de um problema da área médica, mais especificamente em transtorno obsessivo-compulsivo, em que desejamos classificar um indivíduo a fim de obter um fenótipo mais puro de tal transtorno e de modelá-lo a fim de buscar as covariáveis que estão relacionadas com tal fenótipo, a partir de um conjunto de dados reais. / This work explores a partition of the multivariate Bernoulli distribution in Bernoulli distributions and how this partition leads to a regression model and to a classifier for polytomous data. As starting point, we want to make explicit the link function for multinomial regression models and write it from distribution functions, as in the binomial case, in order to flexibilize it beyond the usual logit. For that, we study the factorizations of the multivariate Bernoulli in Bernoullis, as well as the multinomial in binomials, in order to make explicit as the distribution functions may play a role in the linkage between the space of covariates and the vector of probabilities. Basu and Pereira (1982) explore these factorizations in a nonresponse problem and Pereira and Stern (2008) generalize them to a class of factorizations. Thus, this work proposes a simplification of the multinomial regression - adding the flexibility from the binomial case -, and of the polytomous classification, decomposing de polytomous problem in dichotomous through the generalization of the class of factorizations. At this point, a computational problem arises because the amount of factorizations may be very large according to the number of categories and then we propose two approaches to seek a factorization that minimize the involved binomial classification risks, step-by-step. The motivation for this work is presented in order to study the performance of such regression models and classifiers. We start from a medical problem, more precisely in obsessive-compulsive disorder, in which we want to classify a patient in order to get a more pure phenotype of such disorder and model it in order to seek the related covariates, from a real dataset.

Variáveis politômicas são comuns em experimentos agronômicos, apresentando natureza nominal ou ordinal. O modelo dos logitos generalizados é uma classe de modelos que pode ser empregada para a análise desses dados. Uma das características deste modelo é a pressuposição de que a variância é uma função conhecida da média e, espera-se, que a variância observada esteja próxima da variância pressuposta pelo modelo assumido. Contudo, quando ela é maior do que a especificada pelo modelo, tem-se o fenômeno da superdispersão. Nesse contexto, o presente trabalho objetivou caracterizar o problema da superdispersão associado a dados nominais em estudos \"cross-sectional\". Como motivação apresentam-se dois estudos adaptados da área de ciências agrárias relativos à fruticultura e zootecnia, ambos planejados no delineamento inteiramente casualizado. Verifica-se indicativo de superdispersão nos dados dos dois exemplos e como uma alternativa metodológica utilizou-se o modelo Dirichlet-multinomial. Por meio do gráfico de diagnóstico half-normal plot avaliou-se o ajuste do modelo dos logitos generalizados e do Dirichlet-multinomial. Adicionalmente, foi proposta uma extensão do índice de dispersão para os dados politômicos, com performance avaliada sob simulação. O modelo Dirichlet-multinomial mostrou-se adequado para o ajuste aos dados com superdispersão comparativamente ao modelo dos logitos generalizados. Apesar dos resultados satisfatórios obtidos, ressalta-se que este trabalho é uma introdução ao problema. / Polytomic variables are common in agronomic experiments, presenting nominal or ordinal nature. The generalized logits model is a class of models that can be used to analyze these facts. One of the characteristics of this model is the assumption that variance is a known function of the mean and. It is expected, that the analyzed variance is close to that assumed by the model. However, when it is larger than the one specified by the model, it has the phenomenon of overdipersion. In this context, the present work aims to characterize the problem of overdispersion associated with nominal data in cross-sectional studies. As motivation, it is showed two adapted studies of the agricultural sciences area, related to fruit growing and zootechnics, both planned in the completely randomized design. The Dirichlet-multinomial model was used as a methodological alternative and was indicated as an overdispersion in the facts of the two examples. The model of the generalized logits and the Dirichlet-multinomial model were evaluated using the half-normal plot. In addition, it was proposed an extension of the dispersion index for the polytomic data, with performance evaluated under simulation. The Dirichlet-multinomial model proved to be adequate for the adjustment to the overdispersed fact compared to the generalized logit model. Despite the satisfactory results obtained, it is emphasized that this work is an introduction to the problem.

The number of elderly is increasing; to meet their transportation needs, it is important to clearly understand their travel patterns and preferences. Since travel patterns and preferences depend on socio-demographic and other factors, it is essential to identify these factors first to understand the travel behavior of the elderly. The main purpose of this thesis is to analyze the travel patterns and preferences of the elderly age 65 and above using 2009 National Household Travel Survey (NHTS) data. This thesis presents a detailed descriptive analysis of 2009 NHTS data to understand the travel patterns of the elderly. Along with a descriptive analysis, a multinomial logit model and a mixed- multinomial logit model are estimated to explore the factors associated with the overall travel preferences of the elderly and to identify individuals among the elderly who are the least mobile and at risk for social isolation. The analysis results indicate the differences in the trip characteristics between the elderly and non-elderly. Variation is found even among the different groups of the elderly. The model estimation results show the presence of different travel preferences among the elderly and identify those individuals among the elderly who are immobile for longer periods (e.g., a week) and at risk for social isolation. Elderly individuals with different travel preferences should be considered separately in research to determine the appropriate outcomes that can help transportation planners and policy makers improve planning and policy related to elderly individuals.

Made available in DSpace on 2016-08-02T21:42:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Renato Capa.pdf: 2822964 bytes, checksum: 9f2246d51556a8c6fc6872b40ebdd02c (MD5) Previous issue date: 2008-08-13 / The main objective of this study is to analyze the determinants of the composition the board of directors in small and medium private owned publicly traded companies in the region of ABC paulista. The study is motivated by the reason that in Brazil there is little or no studies approaching this subject and the studies presented abroad on analyzing the size board, the types of directories, the financial performance, the independence, etc., of the companies and none of them had its focus in composition the board of directors in small and medium private owned publicly traded companies. In the light of above, the current research is scheduled to try to find out an answer to the following questions: What factors were determinant to establish the composition of the board of directors in small medium private owned publicly traded companies of the region of ABC paulista? From this problem statement we established to the following hypotheses: If the power and the influence of CEO/Chairman of the board in companies of small and medium size is high, there will be possibilities to have external advisers; Should there be clear segregation of function between the CEO and the Chairman of the board and if the CEO would be interested to preserve his act and mandate then there will be a possibility to have internal advisers; Should there be interest in the efficiency, performance of the company, then there will be a possibility to have external advisers; Should the company be in the circle of expansion and maturity, then there will be a possibility to adopt and to have external advisers.(AU) / O principal objetivo deste estudo é analisar os determinantes de composição de Conselho de Administração em pequenas e médias empresas de sociedade anônima de capital fechado da região do ABC paulista. A razão de iniciar este trabalho, surgiu devido à constatação de que no Brasil existem poucos artigos e dissertações que tratam de composição de Conselho e os elaborados no exterior se centralizaram na composição em termos de tamanho e tipos de diretores, de desempenho financeiro, de independência etc., mas nenhum deles focou nas determinantes de composição de pequena e média empresa. Portanto, baseando-se nas observações acima, se efetuou pesquisa de campo para responder à seguinte problemática Que determinante(s) estabelece(m) a composição de Conselho de Administração de Pequenas e Médias Empresas de Sociedade Anônima de Empresas da Região do ABC paulista? Partindo dessa problemática, se estabeleceu as seguintes hipóteses: se o poder e a influência do CEO/Presidente do Conselho em empresas de pequeno e médio porte são grandes, então existem baixas possibilidades de ter Conselheiros Externos; se houver segregação de cargos entre o CEO e o Presidente do Conselho e o CEO estiver interessado em preservar a sua atuação, então há probabilidade de escolher Conselheiros Internos; se houver segregação de cargos entre o CEO e o Presidente do Conselho e o CEO estiver interessado na eficiência, orientação e na necessidade de recursos externos, então há probabilidade de escolher Conselheiros Externos; se a empresa está no Ciclo de Vida Expansão e Maturidade- , então há possibilidades de adotarem Conselheiros Externos.(AU)