Neste trabalho, considerou-se o caso da análise de covariância linear para ensaios com um fator levando-se em conta urna equação de regressão linear específica para cada tratamento. Para tanto, adotou-se o modelo estatístico (descrito na dissertação). Com base neste modelo, foram determinados: o sistema de equações normais; as estimativas dos parâmetros envolvidos no modelo; a matriz de dispersão para as estimadores dos coeficientes de regressão covariante; os componentes de variância para os efeitos considerados fixos do modelo; os critérios para os testes das hipóteses de nulidade para efeito de regressão covariante, homogeneidade dos coeficientes de regressão e efeitos ajustados dos·tratamentos; como também, os critérios para cornparações múltiplas pelo métodos de TUKEY·e teste t com base nas funç6es lineares estimáveis para efeitos dos tratamentos. / This paper refers to the linear covariance analysis for experiments with one factor when these have different linear regression equations within the treatments. Under these circunstances the following intes were determined; the normal equations system; the estimates of the envolved parameters in the model; the dispersion matrix for the estimates of the covariant regression coefficient; the variance components for the effects considered fixed in the model; the criteria for the null hypothesis test for covariants regression effects, the homogenity of the regression coefficients and the effects adjusted to the treatments; likewise the criteria for the multiple comparations

O presente trabalho discute formalmente a Análise de Regressão Linear em suas formas simples, múltipla e multivariada e a Análise de Regressão Logística Nominal em suas formas binária, múltipla e multinomial. São apresentados estimadores aos parâmetros envolvidos em cada modelo, suas propriedades estatísticas e também critérios para se julgar a adequabilidade dos modelos. Exemplos de aplicação da teoria desenvolvida são comentados. / The present study formally discusses the Linear Regression Analysis in its sim- ple, multiple and multivariate forms, and the Nominal Logistic Regression Analysis in its binary, multiple, and multinomial forms. Estimators concerning the parame- ters involved in each model are presented as well as their statistical proprieties and criteria to judge the suitability of the models. Examples of the theory application are commented.

MONTEIRO, Sheilane Tatiane Mendes. Análise do potencial arrecadatório do ISSQN no Município de Maracanaú. 2012. 53 f. Dissertação (mestrado profissional em economia do setor público) - Programa de Pós Graduação em Economia, CAEN, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2012. / Submitted by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-10-24T20:48:29Z No. of bitstreams: 1 2012_dissert_stmmonteiro.pdf: 663536 bytes, checksum: 1606f882e83fa3d441c34de36606a126 (MD5) / Approved for entry into archive by Mônica Correia Aquino(monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-10-24T20:48:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_dissert_stmmonteiro.pdf: 663536 bytes, checksum: 1606f882e83fa3d441c34de36606a126 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-10-24T20:48:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_dissert_stmmonteiro.pdf: 663536 bytes, checksum: 1606f882e83fa3d441c34de36606a126 (MD5) Previous issue date: 2012 / This work aims to raise the fundraising potential of the ISS as a main source of revenue each municipality's Maracanaú. The analysis was the main source of information crossing the Department of Finance in relation to the collection of the ISS in the years 2006 to 2010 (base SEFIN) and base register of the IRS and the Board of Trade of the State of Ceará. Comparing databases, there is, from the outset, a much larger base of taxpayers the IRS and the Board of Trade that the base of SEFIN. Thus, in view of the possibility of an increase in the collection, it was decided to search this potential through a linear regression model, assuming as the dependent variable and independent variables fundraising capital, type of company (provider or receiver service) and business size (large or small), both variables with explanatory power. We conclude that in Maracanaú, studies showed that there is great potential for revenue collection in the ISS. / Com este trabalho pretendeu-se levantar o potencial de arrecadação do ISSQN como fonte principal da receita própria do município de Maracanaú. A análise teve como fonte principal o cruzamento das informações da Secretaria de Finanças no que se refere à arrecadação do ISSQN nos anos de 2006 a 2010 (base SEFIN) e a base cadastral da Receita Federal e da Junta Comercial do Estado do Ceará. Comparando as bases de dados, observa-se, já de início, uma quantidade muito maior de contribuintes na base da Receita Federal e da Junta Comercial do que na base da SEFIN. Dessa forma, tendo em vista a possibilidade de incremento na arrecadação, resolveu-se pesquisar esse potencial por meio de um modelo de regressão linear, assumindo como variável dependente a arrecadação e como variáveis independentes o capital social, o tipo de empresa (prestadora ou tomadora de serviço) e o porte empresarial (pequeno ou grande porte), ambas como variáveis com poder de explicação. Conclui-se que no município de Maracanaú, os estudos apontaram que existe um grande potencial de arrecadação no recolhimento do ISSQN.

O presente trabalho discute formalmente a Análise de Regressão Linear em suas formas simples, múltipla e multivariada e a Análise de Regressão Logística Nominal em suas formas binária, múltipla e multinomial. São apresentados estimadores aos parâmetros envolvidos em cada modelo, suas propriedades estatísticas e também critérios para se julgar a adequabilidade dos modelos. Exemplos de aplicação da teoria desenvolvida são comentados. / The present study formally discusses the Linear Regression Analysis in its sim- ple, multiple and multivariate forms, and the Nominal Logistic Regression Analysis in its binary, multiple, and multinomial forms. Estimators concerning the parame- ters involved in each model are presented as well as their statistical proprieties and criteria to judge the suitability of the models. Examples of the theory application are commented.

O presente trabalho discute formalmente a Análise de Regressão Linear em suas formas simples, múltipla e multivariada e a Análise de Regressão Logística Nominal em suas formas binária, múltipla e multinomial. São apresentados estimadores aos parâmetros envolvidos em cada modelo, suas propriedades estatísticas e também critérios para se julgar a adequabilidade dos modelos. Exemplos de aplicação da teoria desenvolvida são comentados. / The present study formally discusses the Linear Regression Analysis in its sim- ple, multiple and multivariate forms, and the Nominal Logistic Regression Analysis in its binary, multiple, and multinomial forms. Estimators concerning the parame- ters involved in each model are presented as well as their statistical proprieties and criteria to judge the suitability of the models. Examples of the theory application are commented.

Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-08-22T19:08:28Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Ricardo Azevedo Moreira da Silva.pdf: 3866848 bytes, checksum: 4fb1080cdd975057fc1dff03a0338e22 (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-08-29T19:40:07Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Ricardo Azevedo Moreira da Silva.pdf: 3866848 bytes, checksum: 4fb1080cdd975057fc1dff03a0338e22 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-29T19:40:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Ricardo Azevedo Moreira da Silva.pdf: 3866848 bytes, checksum: 4fb1080cdd975057fc1dff03a0338e22 (MD5) Previous issue date: 2017-07-21 / Este trabalho propõe um método de regressão linear do tipo clusterwise cujo objetivo é fornecer modelos de regressão linear baseados em grupos homogêneos de observações em relação às variáveis explicativas e que são bem ajustados em relação à variável de resposta. Para atingir esse objetivo, este método combina o método regressão linear do tipo clusterwise padrão e o método de agrupamento K-means com a ponderação automática das variáveis explicativas. Os pesos das variáveis explicativas mudam em cada iteração do algoritmo e são diferentes de uma variável para outra. Assim, este método é capaz de selecionar as variáveis relevantes na busca por clusters homogêneos em relação às variáveis explicativas. Por fim, uma vez que ele aprende simultaneamente um protótipo de grupo e um modelo de regressão linear para cada cluster, ele é capaz de atribuir um modelo de regressão apropriado para uma observação desconhecida com base na sua descrição através de suas variáveis explicativas. Experimentos com conjuntos de dados sintéticos e reais corroboram a utilidade do método proposto. / This work gives a linear regression method of the clusterwise type aiming to provide linear regression models that are based on homogeneous clusters of observations w.r.t. the explanatory variables and that are well fitted w.r.t. the response variable. To achieve this goal, this method combines the standard clusterwise linear regression method and the K-means clustering method with the automatic weighting of the explanatory variables. The relevance weights of the explanatory variables change in each iteration of the algorithm and are different from one variable to another. Thus, this method is able to select the relevant variables in the search for homogeneous clusters w.r.t. the explanatory variables. Finally, since it simultaneously learns a prototype and a linear regression model for each cluster, this method is able to assign an appropriate regression model to an unknown observation based on its description through its explanatory variables. Experiments with synthetic and real datasets corroborate the utility of the proposed method.

Simularam-se 1000 ensaios para cada uma das 112 combinações de 4 populações (tratamentos), englobando casos de populações iguais e casos com diferenças em m, k ou ambos. Deve-se ter cuidado ao aplicar transformações de dados, particularmente se não há homogeneidade de k. A estatística C(α) proposta por BARNWAL & PAUL (1988), mostrou alguma robustez para valores não homogêneos de k, conduzindo a resultados equivalentes àqueles obtidos usado dados não transformados. A análise de variância, usado o teste de mínimo qui-quadrado XU2 mostrou ser viesado, superestimando valores quando a matriz de variâncias e covariâncias é desconhecida. Se a matriz de variâncias e covariâncias é conhecida, os resultados são equivalentes a aqueles obtidos dos dados originais. Resultados similares foram obtidos para populações menores, n=10, quando um poder decrescente do teste foi detectado. Foram escolhidos 20 casos e simularam-se 1000 ensaios para cada caso. / The well-known negative binomial distribution is quite frequently used to interpret counting variables, through different techniques. In order to compare these techniques, four populations of size n=50 were computer-generated for different values of the parameters m and k, using NORMAN & CANNON (1972) procedure. Comparisons of the transformations of variables, as suggested by BARBOSA (1985), were used. For that, 1000 essays were simulated for each one of the 112 combinations of 4 populations. This covered equal and different populations with respect to the parameters m, k or both. In conclusion, for some values of the parameters m and k, there is no necessity of any data transformation, particularly if depending of k. Statistics like C(α) proposed by BARNWAL & PAUL (1988) showed some robustness for non-homogeneous values of k, leading to equivalent results to that ones obtainned using untransformed data. The analysis of variance, using the minimum chi-square test U2 showed to be biased superestimating values when the variance-covariance matrix is unknown. If the variance-covariance matrix is knew the results are equivalent from those obtainned from original data. Similar results were obtainned for smaller populations, n=10, when a decreasing power of the tests was detected. In such a case 20 combinations and 1000 simulations for each combination were performed

Mediu-se as densidades de fluxos radiantes de ondas curtas global (290 a 2800 nm), fotossinteticamente ativa (400 a 700 nm) e infravermelho próximo (700 a 2800 nm) , por 211 dias durante os meses de junho a dezembro de 1993 na Estação Agrometeorológica de Piracicaba, Estado de São Paulo, coordenadas geográficas de 22°42'S, 47°37'W e 570 m de altitude. Foram feitas várias análises de regressão linear em diferentes condições atmosféricas com o objetivo de estimar a fração PAR dentro da radiação global. As frações encontradas de <>=PAR/Qg foram <>=0,417 para dias limpos, <>=0,429 para dias parcialmente limpos e <>=0,496 para dias nublados. No âmbito geral a estimativa da densidade de fluxo de fótons fotossintéticos em E/m2 .dia, independente das condições atmosféricas, foi PAR=1,95Qg, em que Qg é dado em MJ/m2 .dia, semelhante a <>=0,44 &#177; 0,04. A análise de regressão linear indicou a contribuição da porção fotossinteticamente ativa dentro da radiação global em função da razão de insolação (n/N) como PAR/Qg=0,501-0,102n/N. A estimativa da radiação fotossinteticamente ativa determinada pelo método indireto, PAR=(Qg-NIR), gerou [Qg-NIR]=0,533Qg. As estimativas das densidades de fluxo, em função da radiação no topo da atmosfera (Qo) e da razão de insolação (n/N), foi PAR=Qo[O,498+0,816(n/N)] para fótons fotossintéticos em E/m2 .dia, Qg=Qo[0,224+0,466(n/N)] para global em MJ/m2 .dia e NIR=Qo[0,091+0,239(n/N)] para infravermelho próximo em MJ/m2 .dia. Também determinou-se a variação horária de PAR/Qg em função do horário solar em condições de céu limpo e em condições de céu nublado, obtendo-se como média horária <>=0,45 para dias claros e <>=0,56 para dias nublados. Fazendo- se análises de regressão linear em PAR/Qg, ambos em unidades de W/m2 , em função da elevação solar (&#946;) sob céu claro e sob céu nublado obteve-se a expressão PAR=Qg[0,5117-0,00185(&#946;)] para dias de céu limpo, e PAR=Qg[0,5908-0,00076(&#946;)] para dias de céu nublado. Com a subtração Qg-(PAR+NIR) estimou-se a radiação ultravioleta que variou nas condições atmosféricas de Piracicaba, em termos médios, de 8 a 12% dentro do fluxo radiante global. / not available

Em algumas situações dentro da Estatística Experimental, a variável em estudo é qualitativa e suas mensurações podem ser apresentadas na forma de uma tabela de contingências (sxr). Nesses casos o estudo estatístico dessa variável pode ser feito através de modelos lineares para dados qualitativos, utilizando a metodologia proposta por GRIZZLE, STARMER e KOCH (1969), também como método GSK. Em nosso trabalho, discutiremos o artigo básico dessa metodologia, que será apresentado em capítulo especial, bem como os mais recentes trabalhos nessa área, a partir dos quais se programará, em linguagem BASIC, o método GSK. Finalizaremos nosso trabalho, apresentando exemplos aplicados a agronomia, relativos à produção de laranja e rendimento médio agrícola em kg/ha de cana-de-açúcar / In some situations in the Experimental Statistic, field the variable in study is qualitative and its measures can be presented like a contingency table (sxr). In such cases, a statistic study of this variable can be made through linear models for qualitative data using the method of GRIZZLE, STARMER and KOCK (1969), well known as GSK method. In this work, we will discuss the basic point of this methodology, that will be presented in a special chapter, as well as the update papers in this area. That will used to program the GSK method in BASIC language. Finally, we will present the some examples in data concerning from orange production and agricultural average production in kg/ha of sugar cane

Mediu-se as densidades de fluxos radiantes de ondas curtas global (290 a 2800 nm), fotossinteticamente ativa (400 a 700 nm) e infravermelho próximo (700 a 2800 nm) , por 211 dias durante os meses de junho a dezembro de 1993 na Estação Agrometeorológica de Piracicaba, Estado de São Paulo, coordenadas geográficas de 22°42'S, 47°37'W e 570 m de altitude. Foram feitas várias análises de regressão linear em diferentes condições atmosféricas com o objetivo de estimar a fração PAR dentro da radiação global. As frações encontradas de <>=PAR/Qg foram <>=0,417 para dias limpos, <>=0,429 para dias parcialmente limpos e <>=0,496 para dias nublados. No âmbito geral a estimativa da densidade de fluxo de fótons fotossintéticos em E/m2 .dia, independente das condições atmosféricas, foi PAR=1,95Qg, em que Qg é dado em MJ/m2 .dia, semelhante a <>=0,44 &#177; 0,04. A análise de regressão linear indicou a contribuição da porção fotossinteticamente ativa dentro da radiação global em função da razão de insolação (n/N) como PAR/Qg=0,501-0,102n/N. A estimativa da radiação fotossinteticamente ativa determinada pelo método indireto, PAR=(Qg-NIR), gerou [Qg-NIR]=0,533Qg. As estimativas das densidades de fluxo, em função da radiação no topo da atmosfera (Qo) e da razão de insolação (n/N), foi PAR=Qo[O,498+0,816(n/N)] para fótons fotossintéticos em E/m2 .dia, Qg=Qo[0,224+0,466(n/N)] para global em MJ/m2 .dia e NIR=Qo[0,091+0,239(n/N)] para infravermelho próximo em MJ/m2 .dia. Também determinou-se a variação horária de PAR/Qg em função do horário solar em condições de céu limpo e em condições de céu nublado, obtendo-se como média horária <>=0,45 para dias claros e <>=0,56 para dias nublados. Fazendo- se análises de regressão linear em PAR/Qg, ambos em unidades de W/m2 , em função da elevação solar (&#946;) sob céu claro e sob céu nublado obteve-se a expressão PAR=Qg[0,5117-0,00185(&#946;)] para dias de céu limpo, e PAR=Qg[0,5908-0,00076(&#946;)] para dias de céu nublado. Com a subtração Qg-(PAR+NIR) estimou-se a radiação ultravioleta que variou nas condições atmosféricas de Piracicaba, em termos médios, de 8 a 12% dentro do fluxo radiante global. / not available