Neste trabalho considera-se uma reparametrização no modelo log-gama generalizado para a inclusão de dados com sobreviventes de longa duração. Os modelos tentam estimar separadamente os efeitos das covariáveis na aceleração ou desaceleração no tempo e na fração de sobreviventes que é a proporção da população para o qual o evento não ocorre. A função logística é usada para o modelo de regressão com fração de cura. Os parâmetros do modelo, serão estimados através do método de máxima verossimilhança. Alguns métodos de influência, como a influência local e a influência local total de um indivíduo, serão introduzidos, calculados, analisados e discutidos. Finalmente, um conjunto de dados médicos será analisado sob o modelo log-gama generalizado com fração de cura. Uma análise de resíduos será executada para verificar a qualidade de ajuste do modelo. / In this work the generalized log-gama model is modified for possibility that long-term survivors are present in the data . The models attempt to estimate separately the effects of covariates on the accelaration/decelaration of the timing of a given event and surviving fraction; that is, the proportion of the population for which the event never occurs. The logistic function is used for the regression model of the surviving fraction. Inference for the model parameters is considered via maximum likelihood. Some influence methods, such as the local influence, total local influence of an individual are derived, analyzed and discussed. Finally, a data set from the medical area is analyzed under log-gama generalized mixture model. A residual analysis is performed in order to select an appropriate model.

This thesis focuses on analyzing the development of mortgage loans which were provided by Czech households. The first chapter is devoted to the theory of mortgage loans and their basic characteristics. In the second chapter I focus on credit risk. Its management, monitoring and reduction methods. The third chapter includes the causes of debt and the amount of elemental analysis based on macroeconomic variables of mortgage loans (mortgage loan rate, GDP, inflation, unemployment, gross wage). Proof of this dependence is part of the last chapter using regression and correlation analysis.

The aim of this diploma paper is to evaluate the applicability and usability of modern evaluation methods for the financial situation in the company, focused on indicators EVA, MVA, and the cost of capital. Firstly, there are some basic terms defined in the theoretical part. The methodological part describes single the steps of calculations that were done in order to find out the answers for these hypothetical assumptions: 1.Evaluate whether it is possible to substitute difficult to detect characteristics of modern EVA and MVA indicators by different, easier indicator which will have at least the same explanatory power. 2.EVA indicator is able to predict the future development of a business as well as traditional predication models. These hypotheses were tested on a sample of 100 Czech firms in the construction industry. The data source was the database Albertina, which was purchased through a grant GAJU 053/2016/S. In the practical part are introduced results and its interpretations. The thesis conclusion is focused on the evaluation of particular hypotheses. The analysis proved: irreplaceability of indicators EVA and MVA in the success evaluation of company in certain year and inability of indicators EVA, MVA and predicting models as well to predict the future evolution

Neste trabalho considera-se uma reparametrização no modelo log-gama generalizado para a inclusão de dados com sobreviventes de longa duração. Os modelos tentam estimar separadamente os efeitos das covariáveis na aceleração ou desaceleração no tempo e na fração de sobreviventes que é a proporção da população para o qual o evento não ocorre. A função logística é usada para o modelo de regressão com fração de cura. Os parâmetros do modelo, serão estimados através do método de máxima verossimilhança. Alguns métodos de influência, como a influência local e a influência local total de um indivíduo, serão introduzidos, calculados, analisados e discutidos. Finalmente, um conjunto de dados médicos será analisado sob o modelo log-gama generalizado com fração de cura. Uma análise de resíduos será executada para verificar a qualidade de ajuste do modelo. / In this work the generalized log-gama model is modified for possibility that long-term survivors are present in the data . The models attempt to estimate separately the effects of covariates on the accelaration/decelaration of the timing of a given event and surviving fraction; that is, the proportion of the population for which the event never occurs. The logistic function is used for the regression model of the surviving fraction. Inference for the model parameters is considered via maximum likelihood. Some influence methods, such as the local influence, total local influence of an individual are derived, analyzed and discussed. Finally, a data set from the medical area is analyzed under log-gama generalized mixture model. A residual analysis is performed in order to select an appropriate model.

The diploma thesis deals with the evaluation of the economic situation of the company ABC, in the years 2012 to 2019. The first, theoretical part of the thesis describes financial indicators, regression and correlation analysis and time series. The practical part of the diploma thesis contains calculations of financial indicators, some of them are selected for statistical analysis, which further serves as a prediction of development in the next two years. The practical part also compares the results with the industry average. The last part of the work contains proposals that lead to the improvement of the financial situation of the selected company.

Em experimentação agrícola, é freqüente a necessidade de análise conjunta de grupos de experimentos. Em muitos casos, o pesquisador deseja generalizar resultados para condições gerais de regiões e/ou em avaliar o desempenho de vários genótipos (tratamentos) em diversos ambientes (locais e/ou ano). Quando um conjunto de experimentos é planejado para vários locais é necessário considerar o delineamento individual em cada local e a combinação total dos genótipos com os locais (interação genótipo × ambiente). Logo, os dados observados podem ser organizados em uma tabela de dupla entrada. Existem várias metodologias de análise e interpretação para a interação genótipo × ambiente proveniente de um grupo de cultivares testados em vários ambientes. Entre essas metodologias destaca-se os modelos AMMI ("additive main effects and multiplicative interaction model"), como o próprio nome diz é um método uni-multivariado, que engloba uma análise de variância para os efeitos principais, que são os efeitos dos genótipos (G) e os ambientes (E) e para efeitos multiplicativos (interação genótipo × ambiente), utiliza-se a decomposição em valor singular (DVS). Essa técnica multivariada baseia-se no uso dos autovalores e autovetores provenientes da matriz de interação genótipo × ambiente. Araújo e Dias (2005) verificaram o problema de superestimação e subestimação de autovalores estimados da maneira convencional. Para superar esses problemas de estimação de autovalores, Muirhead (1987) apresenta três métodos para corrigir autovalores estimados a partir das matrizes de covariâncias amostral e alerta que nem sempre essas correções mantêm a ordem decrescente de valores, assim é sugerido o uso de regressão isotônica para ordenar esses dados, mas propriamente um algoritmo apresentado por Lin e Pearlman (1985). Os resultados indicaram que: A regressão isotônica juntamente com o algoritmo foi necessária e se mostrou muito importante em todos conjuntos de dados; Houve uma redução no número de componentes significativos para serem retidos nos modelos, fazendo com que os modelos AMMI selecionados sejam mais parcimoniosos quando se utiliza qualquer um dos métodos de correção; O método 2 apresentou as menores taxa de correção da soma de quadrados da interação genótipo × ambiente e o método 3 apresentou a maiores taxa de correção; Em relação a medida RMSPDPRESS, os menores valores foram obtidos quando se utilizou o método de correção 2. Já o método de correção 3 apresentou os maiores valores para RMSPDPRESS; O método 2 também se mostrou melhor quando o interesse era verificar o ganho em número de repetições, sendo que este benefício esteve sempre próximo de 3 repetições. Já o método 3 é o que apresenta um menor ganho em número de repetições, em torno de duas repetições. / In agricultural research is common to analyse groups of experiments. In many cases, the researcher intends to generalize results to general conditions of areas and/or evaluate the responses of several genotypes (treatments) in several environments (places and/or years). When a group of experiments is planned for several places it is necessary to consider the of design in each place and the combinations of the genotypes with the places (the interaction of genotype × environment). The observed data can be organized in an array. There are several methods of analysis and interpretation for the genotype × environment interaction from a group of genotype tested in several environments. These methods include AMMI models ("additive main effect and multiplicative interaction models"). As the name says it is a uni-multivariate method, that includes an analysis of variance for the main effects (the effects of the genotypes (G) and environments (E)) and assumes multiplicative effects for the genotype × environment interaction, using a singular value decomposition (DVS). This method estimates the eigenvalues and eigenvectors deriving from the matrix of genotype × environment interaction. Araújo and Dias (2005) found an overestimation and underestimation problem with the eigenvalues in the conventional way. To correct these problems Muirhead (1987) presents three methods to correct the eigenvalues from covariance the matrix and noted that these do not always maintain the order of values. The author suggested the use of isotonic regression to correct the eigenvalues, using an algorithm presented by Lin and Pearlman (1985). The results indicated that: The isotonic regression with the algorithm is necessary and it showed very important in all groups of data; There was a reduction in the number of significant components to be kept in the models and the order that the AMMI model selected is more parsimonious when any of the correction methods is used; The method 2 has the smallest rate of correction to the sum of squares of the genotype × environment interaction and method 3 has the largest correction rate; The measure RMSPDPRESS was smallest when method of correction 2 was used. The method of correction 3 has the largest values for RMSPDPRESS; Method 2 was also better when the interest was to verify the gain in number of replicates, and this benefit was always close to 3 replicates. The method 3 gives the smaller gain in the number of replicates, of around two replicates.

Em experimentação agrícola, é freqüente a necessidade de análise conjunta de grupos de experimentos. Em muitos casos, o pesquisador deseja generalizar resultados para condições gerais de regiões e/ou em avaliar o desempenho de vários genótipos (tratamentos) em diversos ambientes (locais e/ou ano). Quando um conjunto de experimentos é planejado para vários locais é necessário considerar o delineamento individual em cada local e a combinação total dos genótipos com os locais (interação genótipo × ambiente). Logo, os dados observados podem ser organizados em uma tabela de dupla entrada. Existem várias metodologias de análise e interpretação para a interação genótipo × ambiente proveniente de um grupo de cultivares testados em vários ambientes. Entre essas metodologias destaca-se os modelos AMMI (“additive main effects and multiplicative interaction model”), como o próprio nome diz é um método uni-multivariado, que engloba uma análise de variância para os efeitos principais, que são os efeitos dos genótipos (G) e os ambientes (E) e para efeitos multiplicativos (interação genótipo × ambiente), utiliza-se a decomposição em valor singular (DVS). Essa técnica multivariada baseia-se no uso dos autovalores e autovetores provenientes da matriz de interação genótipo × ambiente. Araújo e Dias (2005) verificaram o problema de superestimação e subestimação de autovalores estimados da maneira convencional. Para superar esses problemas de estimação de autovalores, Muirhead (1987) apresenta três métodos para corrigir autovalores estimados a partir das matrizes de covariâncias amostral e alerta que nem sempre essas correções mantêm a ordem decrescente de valores, assim é sugerido o uso de regressão isotônica para ordenar esses dados, mas propriamente um algoritmo apresentado por Lin e Pearlman (1985). Os resultados indicaram que: A regressão isotônica juntamente com o algoritmo foi necessária e se mostrou muito importante em todos conjuntos de dados; Houve uma redução no número de componentes significativos para serem retidos nos modelos, fazendo com que os modelos AMMI selecionados sejam mais parcimoniosos quando se utiliza qualquer um dos métodos de correção; O método 2 apresentou as menores taxa de correção da soma de quadrados da interação genótipo × ambiente e o método 3 apresentou a maiores taxa de correção; Em relação a medida RMSPDPRESS, os menores valores foram obtidos quando se utilizou o método de correção 2. Já o método de correção 3 apresentou os maiores valores para RMSPDPRESS; O método 2 também se mostrou melhor quando o interesse era verificar o ganho em número de repetições, sendo que este benefício esteve sempre próximo de 3 repetições. Já o método 3 é o que apresenta um menor ganho em número de repetições, em torno de duas repetições. / In agricultural research is common to analyse groups of experiments. In many cases, the researcher intends to generalize results to general conditions of areas and/or evaluate the responses of several genotypes (treatments) in several environments (places and/or years). When a group of experiments is planned for several places it is necessary to consider the of design in each place and the combinations of the genotypes with the places (the interaction of genotype × environment). The observed data can be organized in an array. There are several methods of analysis and interpretation for the genotype × environment interaction from a group of genotype tested in several environments. These methods include AMMI models (“additive main effect and multiplicative interaction models”). As the name says it is a uni-multivariate method, that includes an analysis of variance for the main effects (the effects of the genotypes (G) and environments (E)) and assumes multiplicative effects for the genotype × environment interaction, using a singular value decomposition (DVS). This method estimates the eigenvalues and eigenvectors deriving from the matrix of genotype × environment interaction. Araújo and Dias (2005) found an overestimation and underestimation problem with the eigenvalues in the conventional way. To correct these problems Muirhead (1987) presents three methods to correct the eigenvalues from covariance the matrix and noted that these do not always maintain the order of values. The author suggested the use of isotonic regression to correct the eigenvalues, using an algorithm presented by Lin and Pearlman (1985). The results indicated that: The isotonic regression with the algorithm is necessary and it showed very important in all groups of data; There was a reduction in the number of significant components to be kept in the models and the order that the AMMI model selected is more parsimonious when any of the correction methods is used; The method 2 has the smallest rate of correction to the sum of squares of the genotype × environment interaction and method 3 has the largest correction rate; The measure RMSPDPRESS was smallest when method of correction 2 was used. The method of correction 3 has the largest values for RMSPDPRESS; Method 2 was also better when the interest was to verify the gain in number of replicates, and this benefit was always close to 3 replicates. The method 3 gives the smaller gain in the number of replicates, of around two replicates.

This diploma thesis is focused on mortgage loan as a product for financing own housing and on analysis of development of mortgage loans depending on macroeconomic indicators. The thesis also includes definition of the most important risks related to mortgage loan, connection with real estate market, importance of property lien and forms of national financial aid of financing housing. At the conclusion of the thesis illustrative case showing choice of appropriate mortgage loan is mentioned.

The main purpose of the diploma thesis is to determine the willingness of people visiting the Eastern Slovak dam Ružín to pay for improving water quality, namely for the environmental good. Willingness to pay is determined by questionnaire investigation the contingent valuation method. Dam is a public good, which has no owner. We all use it without someone to care for it. This use is not positive, but negative in terms of pollution, clogging of toxic sediments. The theoretical part is devoted to construction and the need to build dam as well as environmental problems, which occur at the dam. This is related to the problem of public good and "the tragedy of the commons." There are the contingent valuation method and development of the questionnaire described at the end of theoretical part. The practical part consists of the evaluation questionnaire investigation and the linear regression model in terms of the parameters under which they were created identifiers variables and point estimates. Finally, it is converted by statistical analysis of the impact of variables on the amount that people are willing to pay.

A absorção é a etapa determinante da recuperação de acetona no Filter Tow, por reduzir a emissão de acetona e trazer melhorias à economia. Por isso, ela constitui o objeto deste estudo, que inclui desde a revisão dos conceitos fenomenológicos, considerando a escolha do melhor modelo de equilíbrio líquido-vapor, passando pela execução dos balanços coerentes de massa e o estabelecimento da Fotografia da situação original, relatando um caso complexo de transposição de pratos para recheios. Contudo, a operação das colunas de absorção é influenciada por outras variáveis de caráter desconhecido, ruídos em relação à fenomenologia, o que se pretende avaliar, justificando-se desenvolver estudo para avaliar seus efeitos. Com o objetivo geral de otimizar absorção, uma análise estatística foi executada a partir do levantamento de dados operacionais, utilizando todas suas variáveis, sejam as fenomenológicas, como os ruídos, com o objetivo específico de obter modelos empíricos que complementem as simulações fenomenológicas, aumentando sua abrangência. Para a execução da análise estatística, os conjuntos de dados históricos foram levantados e validados pelos balanços coerentes de massa e pela Fotografia, o que tornou possível sua evolução, desde a seleção das variáveis, até estabelecer os modelos de regressão, com os quais pode-se obter um novo modo de controle, que estabiliza a operação, possibilitando a otimização. Em termos ambientais, a utilização destes modelos resulta em redução de até 15% das perdas de acetona para o ambiente, como também de consumo energético, com uma economia da ordem de 1 milhão de reais por ano, sem quaisquer custos adicionais. / Absorption is the key step of the acetone recovery at Filter Tow production, for reducing the acetone emission and improving economics. For this reason it is the subject of this study, including the revision of phenomenological concepts, considering the choice of the best vapor liquid equilibrium model, passing by the improvement of coherent mass balances and establishing the Photography of the original situation, detailing a complex case of transposition of sieve trays to structured packing. However, the operation of the absorption columns is influenced by other variables, with unknown impacts, noises in relation to the phenomenology, justifying the development of this study, for evaluating them. With the general objective of optimizing the absorption, a statistical analysis is performed from collecting operating data, considering all variables, phenomenological and noises, with the specific objective of getting empirical models complementing the phenomenological simulations, increasing their comprising. For performing the statistical analysis sets of historical data have been collected and validated by coherent mass balances and the Photography, making possible its evolution, from the selection of the variables till establishing the regression models, and with them getting a new control way, which stabilizes the operation, allowing the optimization. In environmental terms, the use of these models results in up to 15% decrease in acetone losses to the environment, as well as power consumption with a saving of approximately 1 million reais per year, without any additional costs.