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Trabalhos Aprovados
Atenção: As comunicações foram provisoriamente aceitas para apresentação no 18o SINAPE. Apenas os trabalhos em que pelo menos um dos autores tiver, até 16/06, pago o boleto de inscrição do congresso terão a aceitação definitiva, os demais não poderão ser apresentados no evento. Verifique se o seu trabalho satisfaz esse requisito.
Filtrar por categoria/formato/palavra:
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| Pôster | Modelos de volatilidade estocástica aplicados à dados de poluição do ar Estatística em Meio Ambiente
Neste trabalho, introduzimos o uso de modelos de volatilidade estocástica aplicados à análise de dados de poluição do ar. Modelos de volatilidade estocástica recentemente introduzidos para analisar séries temporais financeiras são considerados para estimar as volatilidades das médias semanais de ozônio considerando duas regiões distintas da cidade do México no período entre 01 de janeiro de 1990 e 31 de dezembro de 2005. Uma análise Bayesiana é introduzida usando métodos de simulação de Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC) para simular amostras da distribuição a posteriori de interesse.Os resultados obtidos demonstraram uma queda na volatilidade nas duas regiões, destacando os períodos após as semanas 400 e 600 do estudo, onde estas quedas foram mais significativas devido às medidas tomadas pelas autoridades governamentais da cidade do México. O uso de modelos de volatilidade estocástica apresentou muitas vantagens em comparação com os modelos usuais utilizados para analisar séries temporais. | ||||||||
| Oral | Modelos Espaço-Temporais Multi-Escala Métodos Bayesianos
Este texto apresenta uma proposta de modelagem espaço-temporal multi-escala para dados de área. Fazemos uso da metodologia multi-escala desenvolvida por Kolaczyk e Huang (2001) e introduzimos na modelagem uma componente temporal através de uma modelagem dinâmica. Apresentamos uma aplicação da modelagem pro- posta a dados de produção agrícola municipal relativos ao estado do Espírito Santo, Brasil. Os resultados indicam que o modelo consegue captar suficientemente bem os movimentos espaço-temporais da série. | ||||||||
| Pôster | Modelos fatoriais para retorno de ativos Concurso de Dissertação de Mestrado
The covariance structure among the asset returns represents fundamental information for the investments portfolio formation. The responsible factors for the assets systematic risks can be identified by factor models, what make possible a robust estimation of the covariance among returns. Several studies were made in the last decades with the objective of determining the factors that can explain the behavior of the asset returns. In general way, the models propose the use of macroeconomic, fundamental or statistical factors. The objective of the present study is to identify the factors that influence the asset returns of the Brazilian market. The influence of macroeconomic factors was studied by regressions in time series and simultaneous equations models. Cross-section regressions models were used in the study of the fundamental factors importance. The generation of the statistical factors and the study of the influence of these factors in the returns were made using traditional factorial analysis and asymptotic principal component analysis. Among the studied models, the statistical factors models presented the better results. | ||||||||
| Pôster | Modelos Lineares Hierárquicos Assimétricos Modelos de Regressão
Os modelos lineares hierárquicos têm uma estrutura muito usada para analisar dados observacionais, incluindo aqueles coletados em ciências humanas, biológicas, bem como outras áreas de conhecimento, que possuam uma estrutura de grupo. Por exemplo, estudos animais e humanos têm uma ordem natural dada pela relação de herança, onde a descendência se agrupa dentro das famílias. Uma suposição comum é de que tanto os erros como os efeitos aleatórios são normalmente distribuídos. Como esta suposição nem sempre é satisfeita e, há várias situações reais, onde as distribuições dos erros e dos efeitos aleatórios apresentam assimetria trouxe uma grande motivação para o estudo mais detalhado destes modelos. | ||||||||
| Pôster | MODELOS MISTOS PARA ANÁLISE DE DADOS MULTIVARIADOS COM MEDIDAS REPETIDAS Modelos de Regressão
A análise de medidas repetidas é uma ferramenta muito usada em aplicações estatísticas de diversas áreas. O termo medida repetida refere-se a múltiplas observações na mesma unidade amostral, ou seja, observações tomadas em t tempos no mesmo indivíduo, por exemplo. Quando falamos em medidas repetidas é plausível assumir que as observações da mesma unidade amostral são correlacionadas. Assim, temos uma estrutura de covariância para as observações de cada unidade amostral, que é essencial para uma válida inferência. Na análise multivariada com medidas repetidas estamos considerando a seguinte situação: temos n unidades amostrais avaliadas segundo p >1 variáveis respostas, sendo que cada variável resposta é medida sob t condições de avaliação. Assim, cada unidade amostral tem uma resposta p-dimensional em cada uma das t ocasiões; o resultado é, então, uma resposta pt-dimensional para cada unidade. Vale a pena ressaltar que nos experimentos multivariados com medidas repetidas, a matriz de covariâncias de cada unidade amostral, leva em conta as correlações entre as observações sob cada uma das variáveis respostas e entre essas variáveis. Devido à complexidade dessa matriz, o objetivo deste trabalho é descrever o procedimento computacional de análise de dados multivariados com medidas repetidas via o modelo misto por meio do SAS. Apresentamos como deve ser a entrada dos dados e o que indica cada linha de comando da PROC MIXED. Por fim, analisamos um conjunto de dados utilizando esses comandos. | ||||||||
| Pôster | Modelos para estudo da demanda judicial de Santa Catarina Estatística em Ciências Sociais Aplicadas (Administração, Economia, Sociologia, Psicologia, etc.)
A demanda judicial tem crescido demasiadamente em Santa Catarina. Os dados da demanda judicial e algumas variáveis demográficas e sócio-econômicas estão na forma de dados em painel, estruturados em quarenta unidades ao longo de dez anos. Este trabalho discute alguns modelos de regressão que podem ser ajustados em dados dessa forma, com destaque aos modelos multi-níveis, que permitem verificar como os coeficientes variam com as unidades e como estimá-los adequadamente. | ||||||||
| Pôster | Modificações e Alternativas aos Testes de Levene e Brown e Forsythe para Igualdade de Variâncias e Médias Concurso de Dissertação de Mestrado
Os testes usuais para comparar variâncias e médias, teste de Bartlett e teste F da análise de variância com um fator, supõem que as amostras sejam provenientes de distribuições normais. Para o teste de igualdade de médias, a suposição de homogeneidade de variâncias também é necessária. Alguns problemas se destacam quando tais suposições básicas são violadas, como tamanho excessivo e baixo poder. Neste trabalho apresentamos inicialmente o Teste de Levene para igualdade de variâncias, que é robusto a não normalidade, e o teste de Brown e Forsythe para igualdade de médias quando existe desigualdade de variâncias. Apresentamos várias modificações do teste de Levene e do teste de Brown e Forsythe, propostas por diferentes autores, e alguns testes aleatorizados que podem ser usados como alternativas. É apresentada ainda uma aplicação do teste aleatorizado para igualdade de médias em problemas de Bioequivalência. Finalizando, aplicamos uma forma do teste modificado de Brown e Forsythe a um conjunto de dados reais. | ||||||||
| Pôster | Monotonicidade em Testes de Hipóteses para Proporções Métodos Bayesianos
O problema de Inferência sobre uma proporção, amplamente divulgado na literatura estatística, ocupa papel central no desenvolvimento das várias teorias de Inferência Estatística e, invariavelmente, é objeto de investigação e discussão em estudos comparativos entre as diferentes escolas de Inferência. Nesse trabalho foi realizado um estudo comparativo entre as abordagens clássica e bayesiana do problema de testes de hipóteses para proporções quanto a propriedade da monotonicidade. Para tanto, considerou-se um cenário típico de eleição majoritária (maioria absoluta) em dois turnos no Brasil. A propriedade da monotonicidade é desejável em testes de hipóteses para garantir que as conclusões obtidas apresentem uma certa "coerência". Procedimentos de testes de hipóteses clássicos e bayesianos usuais foram comparados. Deste modo, utilizou-se o p-value baseado na razão de verossimilhanças (na abordagem clássica) e as propabilidades posteriores dos subconjuntos do espaço paramétrico que definem as hipóteses (na abordagem bayesiana). Os resultados obtidos indicam que os procedimentos de teste bayesianos apresentam a propriedade da monotonicidade, fato que não ocorre, em geral, com os procedimentos clássicos. | ||||||||
| Pôster | MONTE CARLO NO ENSINO MÉDIO Educação Estatística
O presente trabalho propõe a utilização de um dos métodos matemáticos mais versáteis, que tem sua aplicação em diversas áreas científicas, como uma motivação para os alunos do ensino médio no processo de aprendizagem. Veremos ao longo do trabalho vários assuntos relativos a estatística sendo abordados através de atividades práticas em sala de aula. | ||||||||
| Pôster | MORTALIDADE INFANTIL DO ESTADO DO RIO GRANDE DO NORTE E DE SUA ASSOCIAÇÃO COM FATORES SOCIOECONÔMICOS Estatísticas Públicas e Demografia
O objetivo deste trabalho é o de realizar uma análise exploratória espacial da mortalidade infantil do estado do Rio Grande do Norte, relativa ao ano de 2000, identificando os municípios que formam agrupamentos (clusters espaciais) representativos de áreas com diferentes níveis da TMI, estabelecendo sua associação com indicadores socioeconômicos. A fonte dos dados foi o Atlas de Desenvolvimento Humano no Brasil PNUD (2003). Um modelo de regressão linear múltipla (MRLM) foi ajustado para detectar a influência dos fatores socioeconômicos na mortalidade infantil, a um nível de significância de 5%, realizando-se também, uma análise exploratória espacial dos dados, através do uso do software GeoDa, identificando-se os municípios que apresentaram tendência a uma associação espacialmente definida, reveladas pelo cálculo do índice de Moran multivariado entre as TMI dos municípios e as variáveis socioeconômicas estatisticamente mais significativas (p-valor<0,05) na explicação da TMI. Os resultados do ajuste do MRLM apontaram, como variáveis estatisticamente significantes, ao nível de 5%, para explicar a TMI as variáveis PPD_BAEN (p-valor=0,030); PP15_4AEST (p-valor=0,026) e PCD_RPC75 (p-valor=0,030), mostrando a influência do saneamento básico, da educação e da renda nas variações das TMI entre os municípios do Estado. Dos resultados, da aplicação do MRLM e da análise exploratória espacial, pode-se concluir que os fatores renda, educação e saneamento básico, têm uma importante influência sobre a TMI fazendo-se indispensáveis maiores investimentos nessas áreas. | ||||||||
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