Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2016-01-15T19:29:39Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao-Stênio.pdf: 814092 bytes, checksum: b35ab296b97a20fb9607af8834520116 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-15T19:29:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao-Stênio.pdf: 814092 bytes, checksum: b35ab296b97a20fb9607af8834520116 (MD5) Previous issue date: 2015-12-03 / CAPES / As distribuições generalizadas têm sido amplamente estudadas na Estatística e diversos autores têm investigado novas distribuições de sobrevivência devido a sua flexibilidade para ajustar dados. Neste trabalho um novo método de compor distribuições é proposto: a família Half-Normal-G, em que G e chamada distribuição baseline. Demostramos que as funções densidades das distribuiçõess propostas podem ser expressas como combinação linear de funções densidades das respectivas exponencializadas-G. Diversas propriedades dessa família são estudadas. Apresentamos também uma nova distribuição de probabilidade baseado na Família de Distribuições Generalizadas Kumaraswamy (kw- G), j a conhecida na literatura. Escolhemos como baseline a distribuição Nadarajah- Haghighi, recentemente estudada por Nadarajah e Haghighi (2011) e que desenvolveram algumas propriedades interessantes. Estudamos várias propriedades da nova distribuição Kumaraswamu-Nadarajah-Haghighi (Kw-NH) e fizemos duas aplicações de bancos de dados mostrando empiricamente a flexibilidade do modelo.

Made available in DSpace on 2019-04-05T23:01:10Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2003-08-01 / Many real world entities can be represented by a combination of discrete and continuous attributes. In domains with this kind of representation, concept formation systems have a problem due to the use of different evaluation functions for each type of attribute. In this dissertation, this problem is analyzed specifically in probabilistic concept formation systems (PCFS). In such systems, the evaluation function for discrete and continuos attributes has different behavior which results in an unbalanced contribution for each attribute-type evaluation function inside the main evaluation function. Indeed, a bias occurs in hierarchy building, affecting directly the quality of the generated concepts. Basically, this work studies the quality of the generated concepts in terms of its predictability. Since PCFS are generally incremental, they change concept prdicatability for each new entity analyzed. This work describes an approach based on the difference between the individual predictability gain for each attribute type. Indeed, it also favors the creation of concept hierarchies that maximize the individual predictability gain for each attribute. This approch means a way to work around the unbalanced contribution problem in attribute-driven evaluation functions environments. Experiments using the approach presented here have shown higher quality concepts, in terms of predictability, when compared with related works. / Muitas entidades do mundo real podem ser representadas através da combinação de atributos discretos e contínuos. O problema básico da formação de conceitos, em domínios com esta representação, deve-se ao uso de diferentes funções de avaliação para cada tipo de atributo. Nesse trabalho, esse problema será analisado especificamente em sistemas de formação de conceitos probabilísticos (SFCP). A análise do problema aponta diferentes comportamentos para as funções de avaliação dos atributos discretos e contínuos. Essa diferença resulta numa participação desbalanceada das funções de avaliação, para cada tipo de atributo, na função de avaliação geral. Isso, conseqüentemente, gera uma tendência na criação da hierarquia, afetando diretamente a qualidade dos conceitos gerados. Basicamente, este trabalho se concentra em estudar a qualidade dos conceitos em termos da capacidade de inferência dos mesmos. Em SFCP, devido o caráter incremental dos mesmos, a cada nova entidade classificada a capacidade de inferência dos conceitos sofre modificações. Essas modificações são de diferente intensidade para cada tipo de atributo. A proposta de solução desse trabalho está baseada no ganho individual de capacidade de inferência para cada tipo de atributo, discretos e contínuos. Assim, busca-se a criação de uma da hierarquia de conceitos que também promova o maior ganho em capacidade de inferência para cada tipo de atributo. A abordagem aqui proposta constitui uma forma de contornar a predominância na função de avaliação geral. Experimentos realizados para medir a qualidade dos conceitos gerados pela proposta apresentada mostraram resultados superiores em comparação com trabalhos similares.

Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-07-03T21:14:00Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Luis Gustavo Bastos Pinho.pdf: 3785410 bytes, checksum: 4a1cf7340340bd8ff994a74abb62ba0e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-03T21:14:00Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Luis Gustavo Bastos Pinho.pdf: 3785410 bytes, checksum: 4a1cf7340340bd8ff994a74abb62ba0e (MD5) Previous issue date: 2017-01-17 / FACEPE / We discuss the creation of new probability distributions for continuous data in two distinct approaches. The first one is, to our knowledge, novelty and consists of using Estimation of Distribution Algorithms (EDAs) to obtain new cumulative distribution functions. This class of algorithms work as follows. A population of solutions for a given problem is randomly selected from a space of candidates, which may contain candidates that are not feasible solutions to the problem. The selection occurs by following a set of probability rules that, initially, assign a uniform distribution to the space of candidates. Each individual is ranked by a fitness criterion. A fraction of the most fit individuals is selected and the probability rules are then adjusted to increase the likelihood of obtaining solutions similar to the most fit in the current population. The algorithm iterates until the set of probability rules are able to provide good solutions to the problem. In our proposal, the algorithm is used to generate cumulative distribution functions to model a given continuous data set. We tried to keep the mathematical expressions of the new functions as simple as possible. The results were satisfactory. We compared the models provided by the algorithm to the ones in already published papers. In every situation, the models proposed by the algorithms had advantages over the ones already published. The main advantage is the relative simplicity of the mathematical expressions obtained. Still in the context of computational tools and algorithms, we show the performance of simple neural networks as a method for parameter estimation in probability distributions. The motivation for this was the need to solve a large number of non linear equations when dealing with SAR images (SAR stands for synthetic aperture radar) in the statistical treatment of such images. The estimation process requires solving, iteratively, a non-linear equation. This is repeated for every pixel and an image usually consists of a large number of pixels. We trained a neural network to approximate an estimator for the parameter of interest. Once trained, the network can be fed the data and it will return an estimate of the parameter of interest without the need of iterative methods. The training of the network can take place even before collecting the data from the radar. The method was tested on simulated and real data sets with satisfactory results. The same method can be applied to different distributions. The second part of this thesis shows two new probability distribution classes obtained from the composition of already existing ones. In each situation, we present the new class and general results such as power series expansions for the probability density functions, expressions for the moments, entropy and alike. The first class is obtained from the composition of the beta-G and Lehmann-type II classes. The second class, from the transmuted-G and Marshall-Olkin-G classes. Distributions in these classes are compared to already existing ones as a way to illustrate the performance of applications to real data sets. / Discutimos a criação de novas distribuições de probabilidade para dados contínuos em duas abordagens distintas. A primeira é, ao nosso conhecimento, inédita e consiste em utilizar algoritmos de estimação de distribuição para a obtenção de novas funções de distribuição acumulada. Algoritmos de estimação de distribuição funcionam da seguinte forma. Uma população de soluções para um determinado problema é extraída aleatoriamente de um conjunto que denominamos espaço de candidatos, o qual pode possuir candidatos que não são soluções viáveis para o problema. A extração ocorre de acordo com um conjunto de regras de probabilidade, as quais inicialmente atribuem uma distribuição uniforme ao espaço de candidatos. Cada indivíduo na população é classificado de acordo com um critério de desempenho. Uma porção dos indivíduos com melhor desempenho é escolhida e o conjunto de regras é adaptado para aumentar a probabilidade de obter soluções similares aos melhores indivíduos da população atual. O processo é repetido por um número de gerações até que a distribuição de probabilidade das soluções sorteadas forneça soluções boas o suficiente. Em nossa aplicação, o problema consiste em obter uma função de distribuição acumulada para um conjunto de dados contínuos qualquer. Tentamos, durante o processo, manter as expressões matemáticas das distribuições geradas as mais simples possíveis. Os resultados foram satisfatórios. Comparamos os modelos providos pelo algoritmo a modelos publicados em outros artigos. Em todas as situações, os modelos obtidos pelo algoritmo apresentaram vantagens sobre os modelos dos artigos publicados. A principal vantagem é a expressão matemática reduzida. Ainda no contexto do uso de ferramentas computacionais e algoritmos, mostramos como utilizar redes neurais simples para a estimação de parâmetros em distribuições de probabilidade. A motivação para tal aplicação foi a necessidade de resolver iterativamente um grande número de equações não lineares no tratamento estatístico de imagens obtidas de SARs (synthetic aperture radar). O processo de estimação requer a solução de uma equação por métodos iterativos e isso é repetido para cada pixel na imagem. Cada imagem possui um grande número de pixels, em geral. Pensando nisso, treinamos uma rede neural para aproximar o estimador para esse parâmetro. Uma vez treinada, a rede é alimentada com as janelas referente a cada pixel e retorna uma estimativa do parâmetro, sem a necessidade de métodos iterativos. O treino ocorre antes mesmo da obtenção dos dados do radar. O método foi testado em conjuntos de dados reais e fictícios com ótimos resultados. O mesmo método pode ser aplicado a outras distribuições. A segunda parte da tese exibe duas classes de distribuições de probabilidade obtidas a partir da composição de classes existentes. Em cada caso, apresentamos a nova classe e resultados gerais tais como expansões em série de potência para a função densidade de probabilidade, expressões para momentos, entropias e similares. A primeira classe é a composição das classes beta-G e Lehmann-tipo II. A segunda classe é obtida a partir das classes transmuted-G e Marshall-Olkin-G. Distribuições pertencentes a essas classes são comparadas a outras já existentes como maneira de ilustrar o desempenho em aplicações a dados reais.

Orientadores: Marcelo Dutra Fragoso, João Bosco Ribeiro do Val / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-25T22:55:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PintoJunior_DorivalLeao_D.pdf: 5643732 bytes, checksum: c5a4b61a72264e2ac9ae48bdf0697bf0 (MD5) Previous issue date: 1999 / Resumo: Assumindo apenas hipóteses sobre o espaço amostral 'ômega¿ e a 'sigma¿-álgebra F associada, vamos caracterizar a classe mais geral de espaços mensuráveis ('ômega¿, F), tal que para toda probabilidade P sobre ('ômega¿, F),o espaço de probabilidade ('ômega¿, F, P): a. Admite Probabilidade Condicional Regular; b. é Compacto no sentido de Marczewski (1954); c. é Perfeito no sentido de Gnedenko e Kolmogorov (1949); d. é Lebesgue no sentido de Rohlin (1949); entre outras equivalências apresentadas nesta tese... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: Assuming hypothesis only on the measurable space ('ômega¿, F) we characterize the most general class of measurable spaces, that for all probability P on ('ômega¿, F), the probability space ('ômega¿, F, P): a. admits regular conditional probability; b. is compact in the Marczewski (1954) sense; c. is perfect in the Gnedenko and Kolmogorov (1949) sense; d. is Lebesgue in the Rohlin (1949) sense; among others equvialences established in this thesis... Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2016-07-08T19:26:48Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) TESE_FINAL_SEM_ASSINATURA.pdf: 1375200 bytes, checksum: 455de35228d8570ecb6cb722f53fcb85 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-08T19:26:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) TESE_FINAL_SEM_ASSINATURA.pdf: 1375200 bytes, checksum: 455de35228d8570ecb6cb722f53fcb85 (MD5) Previous issue date: 2016-02-26 / CAPES / Nesta tese desenvolvemos técnicas de diagnóstico nos Modelos Parcialmente Lineares Aditivos Generalizados (MPLAG) (ver Lian et al., 2014) para dados correlacionados com distribuição marginal pertencente a` família exponencial, em que a média depende de componentes paramétricos e não paramétricos. Adicionalmente, propomos equações para estimação conjunta dos efeitos fixos e parâmetros de correlação. Desenvolvemos o processo de estimação conjunta dos parâmetros e estimadores “naive” e “robustos” dos erros-padrão dos estimadores são propostos. São desenvolvidas medidas de alavancagem, análise de resíduos e análise de influência local baseada na curvatura normal sob diferentes cenários de perturbação. Três tipos de resíduos são derivados e um estudo de simulação é realizado para verificar propriedades empíricas dos resíduos propostos e dos estimadores dos efeitos fixos. Gráficos de quantis normais com envelopes simulados são utilizados para investigar a adequabilidade dos modelos ajustados sob a suposição de uma distribuição marginal pertencente a família exponencial e aplicações a dados reais são apresentadas / In this thesis we developed diagnostic techniques on Generalized Additive Partial Linear Models (GAPLM) (see Lian et al., 2014) for correlated data with marginal distribution on the exponential family, where the mean depends on parametric and non-parametric components. In addition, we propose equations for joint estimation of fixed effects and correlation parameters. We developed the joint parameter estimation process and “naive” and “robust” estimators for the standard-errors of the estimators are proposed. Leverage measures, residual analysis and local influence analysis based on the normal curvature under different perturbation scenarios are developed. Three types of residuals are derived and a simulation study is conducted to verify empirical properties of the proposed residuals and the fixed effects estimators. Normal quantile graphics with simulated envelopes are used to investigate the fitted models adequacy under the assumption of a marginal distribution on the exponential family and applications to real data are presented.

Com o objetivo de determinar a distribuição de probabilidade das alturas pluviométricas máximas, em durações de tempo variadas (15, 30, 60 minutos, 24 horas e anual), para cada mês do período outubro a março e no ano para Piracicaba, SP, foram testados os modelos de distribuição"Normal"e"Gama", com dados obtidos através de pluviogramas diários de um período de 33 anos. As comparações foram feitas através dos testes Kolmogorov-Smirnov e Lilliefors, com nível de significância de α= 0,05. Os resultados obtidos indicaram que as duas distribuições podem ser utilizadas, sendo que a Gama apresentou um menor desvio na maioria dos casos, quando se consideram períodos mensais, e a Normal para período anual. Considerando a altura mínima de 8 mm em 15 minutos, correspondente a uma intensidade máxima de 0,533 mm/min, encontrou-se uma probabilidade de ocorrência elevada para os meses de dezembro (84,8%) e fevereiro (89,5%). Para altura pluviométrica igual ou maior que 20 mm em 15 minutos encontraram-se uma probabilidade de 16, 2% em dezembro e 8% em janeiro. Para o ano e para valores de altas intensidades, como 15 mm em 15 minutos, a probabilidade é bastante alta (87,1%), sendo de 69,5% para 20 mm/15 minutos e 87, 5% para 25 mm/30 minutos. Para valores em 24 horas, encontrou-se probabilidades de 16,5% e 18,2% nos meses de dezembro e janeiro, respectivamente. iguais ou superiores a 55mm. / With the objective of determining the maximum intensity precipitation distributions. for different time intervals (15; 30; 60 min; 24 h and 1 year), for each month of the October-March period, for the year, for the county of Piracicaba, SP, normal and gamma distributions were used as statistical models. Data used were obtained from daily pluviograms colleted over 33 years. Comparison was made through Kolmogorov-Smirnov and Lilliefors tests, with a significance level of 0,05. Results indicate that both distributions can be used, although the gamma distribution has presented the smallest deviations in most cases of monthly periods, and the Normal distribution for the yearly period. Considering a minimum value of 8 mm in 15 min, which corresponds to an intensity of 0,533 mm/min, a high occurrence was found for the months of December (84,8%) and February (89, 5%). For values equal to or greater than 20 mm in 15 min, a probability of 16,2% was found for December and 8% for January. For the year and for high intensities, like 15 mm in 15 min, probability is very high (87,1%), being 69,5% for 20 mm/15 min and 87,5% for 25 mm/30 min. For 24 h values, probabilities of 16,5% and 18,2% were found for the months of December and January, respectively, for the rainfall equal to or greater than 55 mm.

Made available in DSpace on 2019-03-30T00:34:16Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2001-12-07 / This work develops a stochastic linear programming model for production of services welfare, whose purpose is to improve the attendance welfare. The proposed model possesses planning apprenticeship for the execution of its objectives, could involve n counters of different attendance, and it obtains a great strategy for the production of services, learning in an optimization approach, where there is not knowledge of the times of installment of the services. A comparison with the experimental productivity was accomplished through a resource logical-probabilistic to validate it and to check its precision. The results obtained with the experimental procedure corroborate with the values foreseen stochastic. / Este trabalho desenvolve um modelo em programação linear estocástica para produção de serviços previdenciários, cujo propósito é aperfeiçoar o atendimento na previdência social. O modelo proposto possui estágio de planejamento para a execução de seus objetivos, podendo envolver n balcões de atendimento distintos, e obtêm uma estratégia ótima para a produção de serviços, apoiando-se em um critério de otimização, quando não há conhecimento dos tempos de prestação dos serviços. Uma comparação com a produtividade experimental foi realizada através de um recurso lógicoprobabilístico para validá-lo e comparar sua precisão. Os resultados obtidos através da execução do experimento corroboram com os resultados previstos estocasticamente.

Nesta tese apresentamos solu c~oes de dois problemas de colora c~ao de grafos. Para as solu c~oes de ambos problemas, utilizamos ferramentas probabil sticas. Em um desses problemas de colora c~ao, consideramos o espa co de probabilidade Gk n;p dos grafos aleat orios coloridos. Provamos que, para cada k 3, o limiar para a propriedade de que um grafo aleat orio colorido cont em uma arvore geradora propriamente colorida e log n=n, que e precisamente o limiar para a conexidade. Para resolver esse problema, utilizamos uma cota para a cardinalidade de um emparelhamento m aximo em Gn;(1+ ) log n=n, provada por Frieze em 1986. Embora tal cota seja su ciente para resolver esse problema, investigamos o problema da cardinalidade de um emparelhamento m aximo no grafo aleat orio Gn;(1+ ) log n=n e obtivemos um resultado mais preciso. O outro problema de colora c~ao e um problema determin stico, por em, para a solu c~ao deste, utilizamos um resultado de enumera c~ao de grafos cuja demonstra c~ao apresenta argumentos probabil sticos. Dados r t 3 e ` 1, procuramos por grafos com n v ertices que admitem o maior n umero de r-colora c~oes tais que no m aximo t1 cores aparecem pelo menos ` vezes em arestas incidentes a cada v ertice, isto e, r-colora c~oes livres de St;`-arco- ris (estrelas com t` arestas coloridas com t cores distintas tal que cada cor e atribu da a exatamente ` arestas). Para n grande, mostramos que, o grafo completo Kn e o unico grafo extremal. / In this thesis, we obtain solutions for two graph coloring problems, both of which rely on probabilistic tools. In one of these coloring problems, we consider the probability space Gk n;p of edge-colored random graphs. We prove that, for all xed k 3, the threshold for the property that an edge-colored random graph contains a properly colored spanning tree is log n=n, precisely the threshold for connectivity. To solve this problem, we used a bound for the size of a maximum matching in Gn;(1+ ) log n=n, proved by Frieze in 1986. Although such bound is su cient to solve this problem, we investigated the problem of the size of a maximum matching in the random graph Gn;(1+ ) log n=n and we obtained a more precise result. Even though the other coloring problem is deterministic, we used a graph enumeration whose proof is probabilistic. Given r t 3 and ` 1, we look for n-vertex graphs that admit the maximum number of r-edge-colorings such that at most t 1 colors appear at least ` times in edges incident with each vertex, that is, r-edge-colorings avoiding rainbow-St;` (stars with t` edges colored with t distinct colors such that each color is assign to exactly ` edges). For large n, we show that, the complete graph Kn is always the unique extremal graph.

Com o objetivo de determinar a distribuição de probabilidade das alturas pluviométricas máximas, em durações de tempo variadas (15, 30, 60 minutos, 24 horas e anual), para cada mês do período outubro a março e no ano para Piracicaba, SP, foram testados os modelos de distribuição"Normal"e"Gama", com dados obtidos através de pluviogramas diários de um período de 33 anos. As comparações foram feitas através dos testes Kolmogorov-Smirnov e Lilliefors, com nível de significância de α= 0,05. Os resultados obtidos indicaram que as duas distribuições podem ser utilizadas, sendo que a Gama apresentou um menor desvio na maioria dos casos, quando se consideram períodos mensais, e a Normal para período anual. Considerando a altura mínima de 8 mm em 15 minutos, correspondente a uma intensidade máxima de 0,533 mm/min, encontrou-se uma probabilidade de ocorrência elevada para os meses de dezembro (84,8%) e fevereiro (89,5%). Para altura pluviométrica igual ou maior que 20 mm em 15 minutos encontraram-se uma probabilidade de 16, 2% em dezembro e 8% em janeiro. Para o ano e para valores de altas intensidades, como 15 mm em 15 minutos, a probabilidade é bastante alta (87,1%), sendo de 69,5% para 20 mm/15 minutos e 87, 5% para 25 mm/30 minutos. Para valores em 24 horas, encontrou-se probabilidades de 16,5% e 18,2% nos meses de dezembro e janeiro, respectivamente. iguais ou superiores a 55mm. / With the objective of determining the maximum intensity precipitation distributions. for different time intervals (15; 30; 60 min; 24 h and 1 year), for each month of the October-March period, for the year, for the county of Piracicaba, SP, normal and gamma distributions were used as statistical models. Data used were obtained from daily pluviograms colleted over 33 years. Comparison was made through Kolmogorov-Smirnov and Lilliefors tests, with a significance level of 0,05. Results indicate that both distributions can be used, although the gamma distribution has presented the smallest deviations in most cases of monthly periods, and the Normal distribution for the yearly period. Considering a minimum value of 8 mm in 15 min, which corresponds to an intensity of 0,533 mm/min, a high occurrence was found for the months of December (84,8%) and February (89, 5%). For values equal to or greater than 20 mm in 15 min, a probability of 16,2% was found for December and 8% for January. For the year and for high intensities, like 15 mm in 15 min, probability is very high (87,1%), being 69,5% for 20 mm/15 min and 87,5% for 25 mm/30 min. For 24 h values, probabilities of 16,5% and 18,2% were found for the months of December and January, respectively, for the rainfall equal to or greater than 55 mm.

FARIAS, Pedro Phillipp Moreira de. Um modelo econométrico para a probabilidade subjetiva de sofrer violência doméstica em Fortaleza, Brasil. - 2016. 50f. Dissertação (mestrado). - Universidade Federal do Ceará, Programa de Pós Graduação em Economia, CAEN, Fortaleza, 2016. / Submitted by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2017-08-01T19:52:31Z No. of bitstreams: 1 2016_dis_ppmfarias.pdf: 502973 bytes, checksum: c89b927c8408849f687bbae395955a9d (MD5) / Approved for entry into archive by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2017-08-01T19:52:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_dis_ppmfarias.pdf: 502973 bytes, checksum: c89b927c8408849f687bbae395955a9d (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-01T19:52:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_dis_ppmfarias.pdf: 502973 bytes, checksum: c89b927c8408849f687bbae395955a9d (MD5) Previous issue date: 2016 / This work aims to build an econometric model of women’s subjective probability of Fortaleza to be victims of domestic violence, identifying determinant factors of this subjective probability and analyzing how these determinants influence the subjective expectation of them. It was developed with socioeconomic data and expectations and victimization experiences of these women drawn from a database of more than 4000 residents of Fortaleza in 2011. As the dependent variable, we used the subjective probability (ranging from 0 to 100%) indicated by the interviewed when asked her what chance she considered to be a victim of domestic violence in the next 12 months. Two econometric models were estimated: tobit e double-hurdle. By tobit model, it was found that the variable indicating whether the woman had previously suffered domestic violence showed positive influence on the dependent variable, revealing that the trauma has already been victimized, the fear of being a victim again, and the incorporation of a more submissive to partner behavior make women indicate higher probabilities. The dummy indicating if she already was at least in her second marriage also showed influence positive, revealing that the occurrence of possible friction between the current and previous partner(s) makes the woman has more perception of risk. The other variable that showed influence positive was the dummy indicated that if she received the Bolsa Familia resources, suggesting, as a part of the literature, that the transfer of resources for women would increase their bargaining power within the household, generating an increase in the level of conflict with the partner for control of resources. The household income variable diminished the perception of woman’s risk as suggested by the literature, which constantly connects poverty to family violence. Finally, also found the purely physical influence: taller women that their partners have perceived lower risk. By the double-hurdle model, it was found that the fact that she has suffered domestic violence previously made to increase the chance to respond with positive probability of being a victim and increased the value of this probability if she really responded with positive probability. Conversely, it was found that the woman’s height from the man increased the chance of she respond with zero probability and decreased the probability value if she does not respond zero. The variable household income showed negative and significant effect on the dependent variable only for the first effect of the double- hurdle, while the dummy for whether the woman was at least his second marriage also showed a significant effect only for the first effect of double- hurdle, but a positive effect on the dependent variable. / Este trabalho tem como objetivo construir um modelo econométrico da probabilidade subjetiva das mulheres de Fortaleza de serem vítimas de violência doméstica, identificando os fatores determinantes dessa probabilidade subjetiva e analisando como esses determinantes influenciam em suas expectativas subjetivas. Ele foi desenvolvido com dados socioeconômicos e de expectativas e experiências de vitimização dessas mulheres extraídos de uma base de dados de mais de 4 mil moradores de Fortaleza em 2011. Como variável dependente, utilizou-se a probabilidade subjetiva (variando de 0 a 100%) indicada pela entrevistada ao ser questionada qual a chance que ela considerava de ser vítima de violência doméstica nos 12 meses seguintes. Foram estimados dois modelos econométricos: tobit e double-hurdle. Pelo tobit, constatou-se que a variável que indicava se a mulher já havia sofrido violência doméstica anteriormente mostrou influência positiva sobre a variável dependente, revelando que o trauma de já ter sido vitimizada, o medo de ser vítima novamente, além da incorporação de um comportamento mais submisso ao parceiro fazem com que as mulheres indiquem probabilidades maiores. A dummy que indicava se ela já estava pelo menos em seu segundo casamento também mostrou influência positiva, revelando que a ocorrência de possíveis atritos entre os parceiros atual e anterior(es) faz com que ela tenha uma maior percepção de risco. A outra variável que mostrou influência positiva foi a dummy que indicava se ela recebia recursos do Bolsa Família, sugerindo, assim como uma parte da literatura, que a transferência de recursos para a mulher aumentaria seu poder de barganha dentro do domicílio, gerando um aumento no nível de conflitos com o parceiro pelo controle dos recursos. Já a variável de renda domiciliar diminuía a percepção de risco da mulher assim como sugere a literatura, que constantemente liga pobreza à violência familiar. Por fim, também se constatou a influência puramente física: mulheres mais altas que seus parceiros têm percepção de risco menor. Pelo modelo double-hurdle, constatou-se que o fato de ela já ter sofrido violência doméstica anteriormente fazia aumentar a chance de ela responder com probabilidade positiva de ser vítima e aumentava o valor dessa probabilidade se realmente ela respondesse com probabilidade positiva. Inversamente, constatou-se que a altura da mulher em relação ao homem aumentava a chance de ela responder com probabilidade zero e diminuía o valor da probabilidade caso ela não respondesse zero. Já a variável renda domiciliar mostrou efeito negativo e significante sobre a variável dependente apenas para o primeiro efeito do double-hurdle, enquanto a dummy para saber se a mulher estava pelo menos no seu segundo casamento mostrou também efeito significante apenas para o primeiro efeito do double-hurdle, porém um efeito positivo sobre a variável dependente.