The focus of this thesis is to statistically model violent crime rates against population over the years 1960-2009 for the United States. We approach this question as to be of interest since the trend of population for individual states follows different patterns. We propose here a method which employs cubic spline regression modeling. First we introduce a minimum/maximum algorithm that will identify potential knots. Then we employ least squares estimation to find potential regression coefficients based upon the cubic spline model and the knots chosen by the minimum/maximum algorithm. We then utilize the best subsets regression method to aid in model selection in which we find the minimum value of the Bayesian Information Criteria. Finally, we preent the R2adj as a measure of overall goodness of fit of our selected model. We have found among the fifty states and Washington D.C., 42 out of 51 showed an R2adj value that was greater than 90%. We also present an overall model of the United States. Also, we show additional applications our algorithm for data which show a non linear association. It is hoped that our method can serve as a unified model for violent crime rate over future years. / by Eric David Golinko. / Thesis (M.S.)--Florida Atlantic University, 2012. / Includes bibliography. / Electronic reproduction. Boca Raton, Fla., 2012. Mode of access: World Wide Web.

Submitted by Filipe dos Santos (fsantos@pucsp.br) on 2018-07-30T12:25:10Z No. of bitstreams: 1 Marcelo Rivelino Rodrigues.pdf: 4565631 bytes, checksum: 768cc5f53630e3bfa212a133d70cbecf (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-30T12:25:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcelo Rivelino Rodrigues.pdf: 4565631 bytes, checksum: 768cc5f53630e3bfa212a133d70cbecf (MD5) Previous issue date: 2018-04-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Probabilistic knowledge is relevant to life in society, since well-founded decision-making can help provide a competitive edge both in the labor market and daily life. The present study investigated the conceptions of probability and randomness held by basic education teachers when faced with questions that address these topics. Data were collected from 41 sixth- do ninth-grade Brazilian teachers who responded to “Probabilistic Concepts Questionnaire”, applied to reveal the conceptions of probability held by the group. The multidimensional data were interpreted by subjecting the teachers’ responses to implicative and cohesive analysis, using Hierarchical, Implicative, and Cohesive Classification (CHIC) software, which yielded cohesion and implication graphs of the relationships operating among the variables investigated. The categorizations delineated by Azcárate and Cardeñoso for conceptions of probability, as well as the definition of probabilistic literacy formulated by Gal, provided the theoretical framework for the study. Two official educational guidelines—the Brazilian Curricular Guidelines (locally referred to as PCN) and the Brazilian Common Curricular Basis (BNCC)—were compared to detect similarities and pinpoint changes made to these documents with regard to the teaching of probability in basic education. In addition, Chevallard’s Anthropological Theory of the Didactic was employed to identify the types of tasks, techniques, and theories present in a mathematics textbook series approved by the National Textbook Program (PNLD). The analysis evidenced the probabilistic conceptions held by the participants, in the dimensions of randomness and probability. Four groups were identified in each dimension. Dimension randomness: deterministic; causality; multiplicity; uncertainty. Probability dimension: indefinite; causality; deterministic; uncertainty; subjectivity. The analysis evidenced the probabilistic conceptions held by the participants, in the dimensions of randomness and probability. In the randomness dimension, six groups of conceptions were identified: determinism; causality; multiplicity; uncertainty; standard; undefined. The probability dimension comprised five groups: causality; determinism; uncertainty; contingency; personalist. The investigation shed light on the conceptions of probability held by the participants, allowing probabilistic literacy levels to be categorized / Os conhecimentos probabilísticos mostram-se relevantes na vida em sociedade, pois cada vez mais as tomadas de decisão criteriosas apresentam-se como um dos diferenciais no mercado de trabalho, bem como em nosso dia a dia. Por esta razão, esta pesquisa teve como objetivo analisar as concepções de probabilidade e aleatoriedade de professores que atuam no ensino básico, quando estes se defrontam com questões que envolvem tais temas. Para a coleta de dados, aplicou-se o instrumento de pesquisa “Questionário de Concepções Probabilísticas”, a 41 professores do ensino fundamental II (6º ao 9º ano), visando identificar as concepções probabilísticas apresentadas por este grupo. Como metodologia, optou-se pela análise de dados multidimensionais, aplicando-se análise implicativa e coesitiva às respostas dos professores, utilizando software de Classificação Hierárquica, Implicativa e Coesitiva (CHIC), que gerou grafos de coesão e de implicação das relações entre as variáveis observadas. Para fundamentar o estudo, apoiamo-nos nas categorizações de concepções probabilísticas de Azcárate e de Cardeñoso e na definição de letramento probabilístico proposta por Gal. No desenvolvimento da pesquisa, foram analisados documentos oficiais como os Parâmetros Curriculares Nacionais (PCN) e Base Nacional Comum Curricular (BNCC) para observação de semelhanças, e possíveis evoluções na passagem do 1º para o 2º documento, no que tange às orientações para a abordagem do tema probabilidade no ensino básico. Também se analisou uma coleção de livros didáticos aprovada pelo Programa Nacional do Livro Didático (PNLD), com o objetivo de identificar, à luz da Teoria Antropológica do Didático, os tipos de tarefas, técnicas, tecnologias e teorias presentes nas atividades propostas na coleção. As análises permitiram identificar as concepções probabilísticas que emergiram dos participantes, nas dimensões aleatoriedade e probabilidade. Na dimensão aleatoriedade seis grupos foram identificados: determinista; causalidade; multiplicidade; incerteza; padrão; indefinidos. A dimensão probabilidade compreendeu cinco grupos: causalidade; determinista; incerteza; contingência; personalista. Destaca-se, ainda, que as análises possibilitaram categorizar os níveis de letramento probabilístico

Esta tese aborda o problema de regulação para sistemas lineares sujeitos a saltos Markovianos de tempo discreto com matrizes de transição incertas. Considera-se que as incertezas são limitadas em norma e os estados da cadeia de Markov podem não ser completamente observados pelo controlador. No cenário com observação completa dos estados, a solução é deduzida com base em um funcional quadrático dado em termos das probabilidades de transição incertas. Enquanto que no cenário sem observação, a solução é obtida por meio da reformulação do sistema Markoviano como um sistema determinístico, independente da cadeia de Markov. Três modelos são propostos para essa reformulação: um modelo é baseado no primeiro momento do sistema Markoviano, o segundo é obtido a partir da medida de Dirac e resulta em um sistema aumentado, e o terceiro fornece um sistema aumentado singular. Os reguladores recursivos robustos são projetados a partir de critérios de custo quadrático, dados em termos de problemas de otimização restritos. A solução é derivada da técnica de mínimos quadrados regularizados robustos e apresentada em uma estrutura matricial. A recursividade é estabelecida por equações de Riccati, que se assemelham às soluções dos reguladores clássicos, para essa classe de sistemas, quando não estão sujeitos a incertezas. / This thesis deals with regulation problem for discrete-time Markovian jump linear systems with uncertain transition matrix. The uncertainties are assumed to be normbounded type. The states of the Markov chain can not be completely observed by the controller. In the scenario with complete observation of the states, the solution is deduced based on a quadratic functional given in terms of uncertain transition probabilities. While in the scenario without observation, the solution is obtained from reformulation of the Markovian system as a deterministic system, independent of the Markov chain. Three models are proposed for the reformulation process: a model is based on the first moment of the Markovian system, the second is obtained from Dirac measure which results in an augmented system, and the third provides a singular augmented system. Recursive robust regulators are designed from quadratic cost criteria given in terms of constrained optimization problems. The solution is derived from the robust regularized least-square approach, whose framework is given in terms of a matrix structure. The recursiveness is established by Riccati equations which resemble the solutions of standard regulators for this class of systems, when they are not subject to uncertainties.

Notre recherche s’intéresse aux déterminants affectifs et axiologiques du choix d’investissement en equity crowdfunding. Nous défendons la thèse d’un choix de projets déterminé en partie par les valeurs et l’affectif de l’investisseur individuel. Notre revue de littérature est transversale à plusieurs champs des sciences sociales. Ainsi, le cadre théorique établi articule finance, marketing, GRH et psychologie. Un modèle explicatif par équations structurelles est proposé puis testé empiriquement grâce aux données d’une expérimentation de laboratoire. Nos résultats confirment que les valeurs ainsi que l’intérêt pour le projet, une variable affective, ont un effet sensible dans les choix des investisseurs et dominent le jugement analytique en l’absence d’interactions sociales réelles et virtuelles. Une théorie originale est proposée pour améliorer la compréhension du phénomène étudié, au-delà des apports de la théorie du signal. Cette théorie, le matching affectif, personnalise les comportements et offre un prisme de lecture reposant sur la congruence entre caractéristiques du projet et préférences de l’investisseur. Sa mise en œuvre par un modèle dérivant du modèle explicatif associé à une mesure de similarité ad hoc produit des résultats prédictifs encourageants. Notre travail se termine par un ensemble de suggestions managériales découlant de nos conclusions / Our research focuses on the emotional and axiological determinants of investment choice in equity crowdfunding. We defend the thesis of a projects choice determined in part by the values and emotions of the individual investor. Our literature review is transversal to several fields of social sciences. Thus, the established theoretical framework articulates finance, marketing, HRM and psychology. An explanatory model using structural equations is proposed and tested empirically using data from a laboratory experiment. Our results confirm that values and interest in the project, an affective variable, have a significant effect on investor choices and dominate analytical judgment in the absence of real and virtual social interactions. An original theory is proposed to improve the understanding of the studied phenomenon, beyond the contributions of the signal theory. This theory, emotional matching, personalizes behaviors and offers a prism of reading based on the congruence between characteristics of the project and investor preferences. Its implementation by a model derived from the explanatory model associated with an ad hoc similarity measure produces encouraging predictive results. Our work ends with a set of managerial suggestions arising from our findings.

Le thème principal de cette thèse est l'analyse statistique de surfaces. Nous introduisons un formalisme pour l'étendre dans un cadre aléatoire la représentation des surfaces introduite par Glaunès et Vaillant (2005). Ce formalisme repose sur une notion de forme linéaire aléatoire définie sur des espaces de champs vectoriels, qui est inspirée de la théorie des processus linéaires généralisés développé par Itô (1954) et Gelfand et Vilenkin (1964). A partir de cette représentation, nous mettons en place un modèle probabiliste décrivant la variabilité des surfaces. Par passage du continu au discret, nous prolongeons ce dernier en un modèle d'observation permettant de décrire des données expérimentales. A partir de ce modèle, nous construisons des estimateurs du représentant moyen d'un échantillon de surfaces et de l'autocovariance du bruit. Nous démontrons des résultats de consistance de ces estimateurs. Nous présentons quelques expériences de validation de la méthode d'estimation sur des données simulées. Nous appliquons cette méthode à la classification de surfaces cérébrales issues de l'IRM en nous plaçant dans un cadre bayésien / The main topic of this manuscript is surface statistic analysis. We define a new formalism that extends to a random framework the surface representation introduced by Glaunès and Vaillant (2005). This formalism is based on a notion of random linear form, which is inspired from the theory of generalized random process, developped by Itô (1954) and Gelfand and Vilenkin (1964). On this representation, we set a probabilistic model that describes the variability of surfaces ; by a transition from continuous to discrete, we extend it to an observation model that describes experimental data. We build estimators for the mean representant of a surface sample and for the autocovariance of the noise. We demonstrate that these estimators are consistent. We report some experiments in which we test our estimation method on simulated data. We apply our statistical framework to classification of brain surfaces from MRI, using a Bayesian classification procedure

We have considered the problem in which a biased sample is selected from a finite population, and this finite population itself is a random sample from an infinitely large population, called the superpopulation. The parameters of the superpopulation and the finite population are of interest. There is some information about the selection mechanism in that the selection probabilities are linearly related to the measurements. This is typical of establishment surveys where the selection probabilities are taken to be proportional to the previous year's characteristics. When all the selection probabilities are known, as in our problem, inference about the finite population can be made, but inference about the distribution is not so clear. For continuous measurements, one might assume that the the values are normally distributed, but as a practical issue normality can be tenuous. In such a situation a transformation to normality may be useful, but this transformation will destroy the linearity between the selection probabilities and the values. The purpose of this work is to address this issue. In this light we have constructed two models, an ignorable selection model and a nonignorable selection model. We use the Gibbs sampler and the sample importance re-sampling algorithm to fit the nonignorable selection model. We have emphasized estimation of the finite population parameters, although within this framework other quantities can be estimated easily. We have found that our nonignorable selection model can correct the bias due to unequal selection probabilities, and it provides improved precision over the estimates from the ignorable selection model. In addition, we have described the case in which all the selection probabilities are unknown. This is useful because many agencies (e.g., government) tend to hide these selection probabilities when public-used data are constructed. Also, we have given an extensive theoretical discussion on Poisson sampling, an underlying sampling scheme in our models especially useful in the case in which the selection probabilities are unknown.

Este estudo visa compreender a adequação dos rendimentos às necessidades e condições de vida dos brasileiros. Observando os dados da Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF) realizada pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) para o período: 2008 e 2009, o estudo identifica um modelo que se concentra na investigação sobre o fato de 75% dos domicílios brasileiros declararem dificuldades orçamentárias. Para desenvolver um modelo, foi utilizada a percepção declarada e subjetiva de adequação da renda, informada pelo chefe de família ou pessoa de referência no domicílio. O referencial teórico baseia-se no comportamento do consumidor e foca nos recursos econômicos. O método quantitativo foi desenvolvido com Inteligência Artificial, mais especificamente Redes Bayesianas. Redes Bayesianas são estruturas em forma de grafos onde as distribuições de probabilidade são representadas por nós ligados por arcos acíclicos, que podem representar ou não relações causais entre as variáveis. No final pretende-se contribuir para o conhecimento e melhoria no desenho de políticas públicas e para as empresas em geral, dando um panorama sobre o que afeta as dificuldades das famílias, proporcionando uma visão que vai além da tradicional divisão de classes econômicas. / This study aims to understand the adequacy of Brazilians´ income to their needs and living conditions. According to the data from the Household Budget Survey (POF) conducted by IBGE (Brazilian Institute of Geography and Statistics) for the years of 2008 - 2009, the study identifies a model which focuses on the investigations about the fact that 75% of Brazilian households reported budgetary difficulties. To develop a model, was used the perceived adequacy of income declared by the householder or reference person in the household. The theoretical framework was based on consumer behavior and focuses on economic resources. The quantitative method was developed by Artificial Intelligence, specifically Bayesian Networks. Bayesian Networks are structures in the form of graphs for which the probability distributions are represented by nodes connected by acyclic arcs, which may or may not represent causal relationships between variables. At the end we intend to contribute to knowledge and improvement in the design of public policies and business in general, giving a more detailed look at what affects the difficulties of families, providing a vision that goes beyond the traditional division of economic classes.

Ouro Preto é uma cidade histórica reconhecida como patrimônio histórico da humanidade pela UNESCO, que tem um passado de intensa exploração mineral e construções sem nenhum planejamento e critério desde 1680. Recentemente, várias ocorrências de escorregamento, quedas e outros movimentos gravitacionais de massa têm ocorrido na área. A ocorrência dos movimentos gravitacionais de massa é atribuída às chuvas associadas aos fatores predisponentes e modificadores que existem na área. Observa-se que o grande problema não é a magnitude desses processos, mas sim a freqüência com que eles ocorrem. Neste contexto, apresenta-se neste trabalho a previsão de movimentos gravitacionais de massa na Serra de Ouro Preto a partir de árvore de eventos. A avaliação probabilística é realizada a partir de árvore de eventos, para que valores quantitativos sejam atribuídos a cada atributo. Por meio desta análise, é possível se obter uma previsão quantitativa dos possíveis hazards e problemas que podem ser esperados na região. Cada tipo de movimento gravitacional de massa é composto por uma seqüência condicionada de atributos que deve ser considerada, e para cada um deles, a probabilidade de ocorrência foi estabelecida considerando os aspectos probabilísticos. A probabilidade de cada atributo foi determinada pela freqüência relativa do atributo no cenário (análise unidimensional) e a sua intensidade (análise bidimensional). Conclui-se que os principais processos de movimentos gravitacionais de massa que ocorrem na área são classificados como escorregamentos translacionais (em rocha e em material inconsolidado), rolamentos (em rocha, detritos e em blocos de rocha), corridas, quedas (em rocha, blocos de rocha e em material inconsolidado), escoamentos (em detritos e em material inconsolidado), complexo (em rocha e em material inconsolidado) os quais apresentam-se ativos (todos sem nenhuma exceção). Quanto aos valores de probabilidades calculados para os processos de movimentos gravitacionais de massa, obteve-se valores de 1 a 17 porcento, resultando num período de retorno de 50 a 5 anos. Estes valores permitem caracterizar a área como uma zona perigosa e potencialmente perigosa. / Ouro Preto is a historical city that enjoys the World Heritage Landmark Status as granted by UNESCO, and has a history of heavy mining and rampant unstructured housing dating back to 1680. Recently there have been many occurrences of landslides, rock fall and other landslide hazards. The effects of rainfall events associated with predisposing and modifying factors that exist in the area are attributed to the occurrence of landslides. It should be noted that the biggest problem is not the magnitude of these hazards, but the frequency with they occur. Thus, the assessment of landslide processes in Ouro Preto is presented through event tree form. The probabilistic analysis is performed in an event tree form in order to give quantitative values for every attribute. Such analysis allows a quantitative prediction of the possible hazards and problems that can be expected in the region. Every type of landslide process has a conditional sequence of attributes that must be taken into account and for every kind of attribute the probability of occurrence is established through probabilistic aspects. The probability of every attribute is identified by its relative frequency in the scenario (one-dimensional analysis) and the intensity (two-dimensional analysis). It was possible to conclude that the main landslide processes that occur in the area are classified as translational slides, bouncing or rolling, quickly flows, falls, flows and complex and all the processes are currently active. Concerning the probability values that were calculated for the landslide processes, a range from 1 to 17 percent, they resulted in a return period from 50 to 5 years. These values allow characterizing the area as a dangerous to a potentially dangerous zone.

Esta tese aborda o problema de regulação para sistemas lineares sujeitos a saltos Markovianos de tempo discreto com matrizes de transição incertas. Considera-se que as incertezas são limitadas em norma e os estados da cadeia de Markov podem não ser completamente observados pelo controlador. No cenário com observação completa dos estados, a solução é deduzida com base em um funcional quadrático dado em termos das probabilidades de transição incertas. Enquanto que no cenário sem observação, a solução é obtida por meio da reformulação do sistema Markoviano como um sistema determinístico, independente da cadeia de Markov. Três modelos são propostos para essa reformulação: um modelo é baseado no primeiro momento do sistema Markoviano, o segundo é obtido a partir da medida de Dirac e resulta em um sistema aumentado, e o terceiro fornece um sistema aumentado singular. Os reguladores recursivos robustos são projetados a partir de critérios de custo quadrático, dados em termos de problemas de otimização restritos. A solução é derivada da técnica de mínimos quadrados regularizados robustos e apresentada em uma estrutura matricial. A recursividade é estabelecida por equações de Riccati, que se assemelham às soluções dos reguladores clássicos, para essa classe de sistemas, quando não estão sujeitos a incertezas. / This thesis deals with regulation problem for discrete-time Markovian jump linear systems with uncertain transition matrix. The uncertainties are assumed to be normbounded type. The states of the Markov chain can not be completely observed by the controller. In the scenario with complete observation of the states, the solution is deduced based on a quadratic functional given in terms of uncertain transition probabilities. While in the scenario without observation, the solution is obtained from reformulation of the Markovian system as a deterministic system, independent of the Markov chain. Three models are proposed for the reformulation process: a model is based on the first moment of the Markovian system, the second is obtained from Dirac measure which results in an augmented system, and the third provides a singular augmented system. Recursive robust regulators are designed from quadratic cost criteria given in terms of constrained optimization problems. The solution is derived from the robust regularized least-square approach, whose framework is given in terms of a matrix structure. The recursiveness is established by Riccati equations which resemble the solutions of standard regulators for this class of systems, when they are not subject to uncertainties.

Este trabalho é dedicado ao desenvolvimento teórico e algorítmico de processos de decisão markovianos com probabilidades imprecisas e representações relacionais. Na literatura, essa configuração tem sido importante dentro da área de planejamento em inteligência artificial, onde o uso de representações relacionais permite obter descrições compactas, e o emprego de probabilidades imprecisas resulta em formas mais gerais de incerteza. São três as principais contribuições deste trabalho. Primeiro, efetua-se uma discussão sobre os fundamentos de tomada de decisão sequencial com probabilidades imprecisas, em que evidencia-se alguns problemas ainda em aberto. Esses resultados afetam diretamente o (porém não restrito ao) modelo de interesse deste trabalho, os processos de decisão markovianos com probabilidades imprecisas. Segundo, propõe-se três algoritmos para processos de decisão markovianos com probabilidades imprecisas baseadas em programação (otimização) matemática. E terceiro, desenvolvem-se ideias propostas por Trevizan, Cozman e de Barros (2008) no uso de variantes do algoritmo Real-Time Dynamic Programming para resolução de problemas de planejamento probabilístico descritos através de versões estendidas da linguagem de descrição de domínios de planejamento (PPDDL). / This work is devoted to the theoretical and algorithmic development of Markov Decision Processes with Imprecise Probabilities and relational representations. In the literature, this configuration is important within artificial intelligence planning, where the use of relational representations allow compact representations and imprecise probabilities result in a more general form of uncertainty. There are three main contributions. First, we present a brief discussion of the foundations of decision making with imprecise probabilities, pointing towards key questions that remain unanswered. These results have direct influence upon the model discussed within this text, that is, Markov Decision Processes with Imprecise Probabilities. Second, we propose three algorithms for Markov Decision Processes with Imprecise Probabilities based on mathematical programming. And third, we develop ideas proposed by Trevizan, Cozman e de Barros (2008) on the use of variants of Real-Time Dynamic Programming to solve problems of probabilistic planning described by an extension of the Probabilistic Planning Domain Definition Language (PPDDL).