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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.
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| Pôster | REGIÃO DE NÃO DECISÃO PARA UNIFICAÇÃO DE TESTES FREQÜENTISTAS CONDICIONAIS Inferência Estatística
O método freqüentista tradicional para testar hipóteses estatísticas constrói uma região crítica e apresenta probabilidades de erros pré-experimentais. O uso desta abordagem é criticada porque as probabilidades dos erros não refletem os dados. Uma alternativa é a utilização de um teste de significância usando o valor-p. Porém, ele não é uma medida freqüentista verdadeira. Para solucionar este problema, uma possibilidade é incorporar ao teste freqüentista tradicional procedimentos baseados em condicionamento que sejam dependentes dos dados. A idéia é particionar o espaço amostral Xn utilizando uma estatística Z, denominada de estatística condicionante e desenvolver medidas freqüentistas condicionais denotadas por αz = P0[Rejeitar H0|Z = z] e de forma similar βz =P1[Aceitar H0| Z = z], denominadas de probabilidades de erro condicionais. Dependendo da estatística Z, tem-se uma função particionante H(x) que define a partição. O valor crítico do teste e os erros αz e βz apresentados podem ser diferentes para diferentes estatísticas condicionantes. Em virtude disto, este trabalho sugere a determinação de uma região de não-decisão em testes de hipóteses simples, no caso de razão de verossimilhanças não-simétrica, buscando a unificação das decisões de aceitação ou rejeição em testes freqüentistas condicionais que utilizam diferentes estatísticas condicionantes. Concluiu-se que, dependendo do valor crítico do teste, a região de não-decisão pode ser adequada, permitindo aos pesquisadores que utilizam diferentes critérios para a escolha de Z, concordar na decisão final ao testar. | ||||||
| Oral | REGRAS GRANULARES INFORMACIONAIS FUZZY:CONTRIBUIÇÃO AO CONTROLE SEMAFÓRICO DA INTERSEÇÃO Estatística em Engenharia e Ciências Exatas
Introduction: The fluxes of vehicles must be analyzed under an interactive optic among movements of intersection. In the case of intense profile and in condition of traffic jam is hoped for solutions that use rules of causes and effects ( if….than). The Fuzzy Logic based in the Extension Principle leads to establishing models that recognize patterns through statistics methods and expert talking. The algorithms Fuzzy are used to recognize pattern traffic and estimated parameters that allows establishes the time of traffic light. Objective: To research new algorithms by dealing recognize pattern traffic through the interaction of fluxes of streets. Methodology: The Fuzzy System allows classifing groups in cathegorie scale through Fuzzy Sets (FS) that translates the fluxes of vehicles in grade of pertinence in the closed interval between zero and one. The inferior limit, no pertinence and superior, all pertinence. The quality of the FS is evalued in function of the intersection area of the FS and evalued the entropy grade of the taxonomy . Results: The entry variables of the system to control traffic are the hour taxes of vehicles of the street Major Street and Secondary Street measured for each 15 minutes. These pairs of vehicles delineate the Fuzzy Informational Granulation that permits to realize the fuziffication. Conclusion: The Fuzzy modeling was able to evaluate the pattern traffic and determinate the time of the traffic light. The estimates of queues serve to value the propose method when it was compared with traditional method. | ||||||
| Pôster | Regressão binária bayesiana com o uso de variáveis auxiliares Concurso de Dissertação de Mestrado
The Bayesian inference is getting more and more dependent of stochastic simulation algorithms, and its efficiency is directly related with the efficiency of the considered algorithm. The introduction of auxiliary variables is widely used for attainment of the full conditional distributions, which facilitate the implementation of Gibbs sampling. However, the introduction of these auxiliary variables can produce algorithms with simulated values highly correlated, this fact harms the convergence. The grouping of the unknown quantities in blocks is an alternative for reduction of the autocorrelation, and therefore, improves the efficiency of the simulation procedure. We present an alternative approach of simulation using the Gibbs block sampler in the context of binary response regression models. Three class of links are considered: probit, logit and skew-probit. For the two first we present and implement the scheme of joint update. For the skew-probit, we consider four different ways to construct the blocks, and compare these algorithms through two measures of efficiency. We conclude that the considered algorithms are more efficient than the conventional (without blocks), where one of these leading to around 160% improvement in the effective sample size measure. Moreover, we discuss one important stage of the modelling, called residual analysis. In this part we adapt and implement residuals considered in the probit model for the logistic and skew-probit models. For a simulated data set we detect the presence of outliers used the residuals proposed here for the different models | ||||||
| Oral | Regressão Semiparamétrica Utilizando Modelos de Índice Único Iniciação Científica e Concurso de Iniciação Científica
O interesse em modelagem não paramétrica e semiparamétrica tem crescido significativamente na última década. Uma importante razão para isso é o aumento da capacidade computacional, visto que os cálculos dos estimadores são complexos e necessitam de muito processamento. Baseado nisso, muitos métodos e técnicas têm sido propostos e estudados. A regressão semiparamétrica é um método que pode ser utilizado em muitas situações. As principais motivações para o seu uso são: o desconhecimento sobre o tipo de relação entre variáveis regressoras e uma variável dependente, e quando possuímos um modelo com um número não pequeno de covariáveis. Este trabalho irá tratar da regressão semiparamétrica, utilizando-se o Modelo de Índice Único. Alguns aspectos teóricos do estimador serão discutidos, bem como seu método de estimação. Extensivos estudos de simulação serão feitos para verificar o desempenho do modelo em diversas situações - além de compará-lo em alguns casos ao método paramétrico. Além disso, uma série financeira empírica de taxa de câmbio dólar/real será investigada e modelada semiparametricamente. Também abordar-se-á, em uma breve introdução, a regressão não paramétrica e a estimação de funções densidade de probabilidade utilizando-se kernels. | ||||||
| Pôster | REGRESSÃO SPLINE PENALIZADA APLICADA À TAXA DE ACIDENTES Estatística em Engenharia e Ciências Exatas
O monitoramento de indicadores de segurança em uma empresa é fundamental para o futuro dos negócios da companhia. Um indicador essencial é a taxa de freqüência de acidentes com afastamento em um determinado período de trabalho. A análise da taxa de acidentes na empresa é habitualmente realizada através do modelo de regressão linear. Sabe-se que este tipo de modelo requer o cumprimento de certos perssupostos, que muitas vezes são violados. O presente trabalho visa analisar a taxa de acidentes utilizando a abordagem não-paramétrica através da regressão spline penalizada, a fim de obter um ajuste mais adequado dos dados e uma análise mais criteriosa. O modelo de regressão spline penalizada desenvolvido para o processo de acidentes de trabalho se fez mais consistente que o modelo de regressão linear, permitindo identificar o comportamento da taxa de acidentes ao longo do tempo. E assim fornecer segurança quanto aos riscos e prejuízos a saúde do trabalhador e aos négocios da companhia. Palavras-chave: regressão linear, regressão spline, taxa de acidentes. | ||||||
| Oral | Regression Models With Heteroscedasticity Usin Bayesian Aproach Modelos de Regressão
In this paper, we compare the performance of two\r\nstatistical approaches for the analysis of data obtained from the\r\nsocial research area. In the first approach we use normal models\r\nwith joint regression modeling for the mean and for the variance\r\nheterogeneity. In the second approach, we use hierarchical models.\r\nIn the first case, individual and social variables are included in\r\nthe regression modeling for the mean and for the variance, as\r\nexplanatory variables, while in the second case, the variance at\r\nlevel 1 of the hierarchical model depends on the individuals (age of\r\nthe individuals), and in the level 2 of the hierarchical model, the\r\nvariance is assumed to change according to socioeconomic stratum.\r\nApplying these methodologies, we analyze a Colombian tallness data\r\nset to find differences that can be explained by socioeconomic\r\nconditions. We also present some theoretical and empirical results\r\nconcerning the two models. From this comparative study, we conclude\r\nthat it is better to jointly modeling the mean and variance\r\nheterogeneity in all the cases. We also observe that the convergence\r\nof the Gibbs sampling chain used in the Markov Chain Monte Carlo\r\nmethod is quickly achieved and the model has simple interpretation. | ||||||
| Pôster | Relação entre a Probabilidade de Abandono e Tempo Médio de Espera na fila M/M/n+G Probabilidade e Processos Estocásticos
O modelo da fila M/M/n+G pode ser usado para descrever o comportamento de uma Central de Atendimento. Nesse modelo, a espera do usuário em fila não pode ultrapassar um tempo (paciência) que tem distribuição G e, se isto ocorrer, ele abandona o sistema. Existe uma relação linear exata entre a probabilidade de abandono e o tempo médio de permanência quando G é exponencial (ver Mandelbaum [2004]). No presente trabalho, estudamos a relação entre essas medidas de desempenho do sistema no caso de distribuição de paciência do tipo mista. Dessa maneira, buscamos representar a reação dos usuários às mensagens gravadas reproduzidas periodicamente para aqueles que estão esperando atendimento. | ||||||
| Pôster | Reprovação no Ensino Médio no Estado de Pernambuco: Uma Aplicação de Métodos de Diagnóstico em MLGs Educação Estatística
O uso de análises com modelos lineares generalizados é de grande importância para várias áreas de diversos setores. Uma vez que, é bastante flexível, pois para uma mesma estrutura linear podem-se obter vários modelos dependendo da distribuição proposta para o erro e a função de ligação escolhida (NELDER e WEDDERBURN, 1972). Neste trabalhos foi utilizada a verificação da função de ligação a um conjuto de observações, para se detectar desvios sistemáticos e discrepâncias isoladas, por causa de pontos que estejam nos extremos da amplitude da variável explanatória, ou tenham ocorrido uma transcrição mal feita, ou ainda porque algum fator não foi controlado e influênciou a sua obtenção. Além de utilizar o métodos das variáveis explanatórias adicionais, que aumenta a estrutura linear do modelo atráves de variáveis explanatórias bastante adequadas para representar anomalias específicas no MLG usual. Sendo assim nossa proposta foi estimar a quantidade de reprovações no primeiro ano do ensino médio no estado de Pernambuco. | ||||||
| Pôster | Residuals for Log-Burr XII Regression Models in Survival Analysis Modelos de Regressão
In this paper we compared four residuals to assess departures from the error assumption as well as to detect outlying observations for the log-Burr XII regression models with censored observations. For different parameter settings, sample sizes and censoring percentages, various simulation studies are performed and the empirical distribution of each residual is displayed and compared with the standard normal distribution. These studies suggest that the residual analysis usually performed in normal linear regression models can be straightforwardly extended for the modified martingale-type residual in log-Burr XII regression models with censored data. | ||||||
| Pôster | Robust Estimation of Context Trees Probabilidade e Processos Estocásticos
We consider m independent samples (strings) where each sample come from one of two possible Variable Memory Markov Chain with context tree T or T', respectively. Each sample is generated from tree T with probability p or tree T' with probability (1-p), 1/2 < p <1, that is, we consider the mixture model p T + (1-p) T', 1/2 < p <1. We propose a robust procedure to estimate T. Our procedure is based on a robust function applied to the relative entropy. Our procedure is applied to real and simulated data. | ||||||
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