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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 | Análise Fatorial com Teste de Significância Bootstrap e Jackknife dos Benefícios que os Consumidores Esperam da Compra de um Creme Dental Estatística Computacional
A análise fatorial é a denominação atribuída às técnicas estatísticas paramétricas multivariadas utilizadas para estudar o inter-relacionamento entre um conjunto de variáveis observadas. É um processo destinado essencialmente à redução e à sumarização dos dados, tornando-se em vários campos da pesquisa científica uma boa opção para um melhor gerenciamento de informações reais, gerando variáveis remanescentes mais significativas e fáceis de serem trabalhadas. Ainda assim, uma possível limitação da análise fatorial é que não existem testes estatísticos conclusivos regularmente empregados para a sua significância. Conseqüentemente, é difícil saber, seguramente, se os resultados são meramente acidentais, ou realmente refletem algo significativo. Por esse motivo, este artigo se propõe a estabelecer um procedimento inferencial para a análise fatorial utilizando-se de técnicas CIS (Computer Intensive Statistics), tais como o bootstrap e o jackknife, que permitam que a análise fatorial saia do terreno puramente descritivo e ladeando a insuficiência da teoria da distribuição de amostragem que se faz sentir em técnicas multivariadas. Palavras-chaves: análise fatorial, inferência estatística, bootstrap e jackknife | ||||||||||
| Pôster | ANÁLISE FATORIAL DE INFORMAÇÃO COMPLETA PARA DADOS ORDINAIS NUM INSTRUMENTO DE QUALIDADE DE VIDA NO TRABALHO Estatística em Ciências Sociais Aplicadas (Administração, Economia, Sociologia, Psicologia, etc.)
In this work we discuss full-information item factor analysis and apply it in one domain of quality of life interview. In this interview the responses to the items were represented in an ordinal scale. | ||||||||||
| Pôster | Análise geoestatística para modelagem da temperatura da cama de um aviário de frango de corte comercial Estatística em Agronomia e Biologia
Um dos maiores problemas da avicultura brasileira é a manutenção das condições térmicas ambientais adequadas à criação de frangos. O ambiente dentro do aviário pode ser avaliado sob diferentes enfoques. O melhor indicativo da temperatura ambiente do aviário é o comportamento dos próprios pintos em relação as condições térmicas. Quando for possível prever os valores de temperatura da cama em todo aviário será viabilizado informações que auxiliarão em medidas de controle da faixa de conforto das aves. As técnicas de geoestatística buscam predizer valores da variável de interesse em localizações não observadas, permitindo através da interpolação espacial conhecer a variável em toda a região. Objetivou-se analisar a temperatura da cama de um aviário de frangos de corte por meio do modelo geoestatístico e fazer interpolação espacial para que se tenha conhecimento da temperatura da cama em todo aviário e possa ser tomado medidas de controle em áreas onde a temperatura estiver fora da zona de conforto. Os resultados do trabalho mostraram que o modelo geoestatístico mostrou a dependência espacial entre os pontos. A interpolação espacial permitiu afirmar que a temperatura da cama no pinteiro não foi uniforme ao longo do aviário e ficou abaixo dos valores recomendados para aves na terceira semana de vida. Uma forma que poderia ser utilizada para a uniformização da temperatura da cama ao longo do aviário seria melhorar as condições de isolamento da instalação. | ||||||||||
| Pôster | Análise Multivariada de Dados Hidrológicos: Uma Aplicação do Teste de Aleatorização Estatística em Meio Ambiente
Técnicas estatísticas baseadas em métodos computacionais intensivos têm se tornado cada vez mais utilizadas. Um exemplo desta técnica é o teste de aleatorização. Este trabalho apresenta uma aplicação do teste de aleatorização a dados hidrológicos, gerados com simulador de chuva. O interesse do pesquisador é realizar uma análise multivariada para verificar se existe diferença entre os tipos de uso de solo: convencional, plantio direto e cerrado. As variáveis respostas consideradas neste estudo são: início da taxa constante de infiltração, taxa de infiltração constante e coeficiente de enxurrada, que são variáveis utilizadas para medir dinâmica de fluxos da água no solo. O teste de aleatorização foi julgado o mais adequado para a análise dos dados devido ao pequeno número de observações disponíveis. O resultado da análise multivariada mostrou que existe diferença significativa entre os tipos de uso de solo considerados. | ||||||||||
| Pôster | Análise Não Paramétrica da Dependência entre Séries Financeiras:Uma Aplicação Séries Temporais
Neste trabalho estudamos a dependência entre os mercados de ações Británico e Americano medidos pelos seus ídices mais representativos, i.e, FTSE e DJIA. Na realidade, estudamos a estrutura de dependêencia entre as componentes de uma série temporal bivariada cujas coordenadas são os log-retornos das séries FTSE e DJIA. Usando uma amostragem parcimoniosa a estrutura de dependência de log-retornos de séries contemporâneas para estes índices, é obtida como uma cóopula suavizada por Kernel. A Técnica amostral é desenhada de tal forma que reduzem a dependência temporal, com respeito das séries originais e mantém um tamanho sufciente que permite inferir sobre a dependência dos log-retornos bivariados. | ||||||||||
| Pôster | Análise Para Dados de Contagem ao Longo do Tempo: Aplicação na Área Médica Estatística em Ciências Médicas e Saúde
In this paper, we present different "frailty" models to analyze longitudinal Poisson data in the presence of a covariate. These models incorporate the extra-Poisson variability and the possible correlation among the repeated counting data for each individual. A hierarchical Bayesian analysis is introduced for each different model considering usual MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methods. Considering a real biological data set, we also discuss some Bayesian discrimination aspects for the choice of the best model. | ||||||||||
| Pôster | Aperfeiçoamento do ensino de Probabilidade e Estatística para os cursos da área de exatas da UFU Educação Estatística
A experiência docente no ensino de disciplinas que envolvem conceitos de probabilidade e estatística, para cursos da área de exatas da Universidade Federal de Uberlândia – UFU, tem mostrado uma grande dificuldade, por parte dos alunos, no entendimento desses conceitos, tendo como conseqüência a falta de motivação para sua aprendizagem e, em geral, um elevado índice de reprovação. Esse trabalho tem por objetivo relatar o projeto no qual se desenvolve uma metodologia de ensino aprendizagem em probabilidade e estatística, com o intuito de promover o equilíbrio entre teoria e prática; e apresentar os resultados obtidos. O projeto, financiado pela UFU através do Projeto Institucional de Bolsas de Ensino de Graduação (PIBEG), ainda está sendo executado, mas os resultados preliminares superaram as expectativas iniciais. A teoria e a aplicação de probabilidade e estatística estão sendo abordadas através de materiais didáticos (livros, apostilas, artigos e outros) e da utilização de bancos de dados para exercícios computacionais. Além disso, estão sendo utilizados a planilha Excel e o software R. | ||||||||||
| Pôster | Aplicação da Abordagem Bayesiana na Modelagem de Dados de Contagem Longitudinal Métodos Bayesianos
Neste trabalho fez-se o uso da inferência Bayesiana na modelagem de dados de contagem longitudinal. Utilizou-se dados de um ensaio clínico, cujo objetivo foi avaliar o efeito da suplementação periódica de vitamina A sobre a ocorrência de diarréia em crianças menores de 5 anos, utilizando o modelo Bayesiano hierárquico. Considerou-se como variável resposta o número de episódios de diarréia ocorridos na criança no período de 1 ano, e como variáveis independentes: destino dos dejetos, grupo de tratamento, idade, existência de sanitário na casa, sexo e como a água de beber é tratada. Os modelos de efeitos aleatórios foram estimados através de simulação de 100.000 amostras geradas pelo amostrador de Gibbs, das quais 60.000 foram utilizadas nas análises inferenciais. Para os coeficientes de regressão foram utilizadas distribuições a priori normais com precisão pequena e média igual a zero. Aos efeitos aleatórios foi atribuída distribuição Normal com média zero e precisão com distribuição a priori Gama. O ajuste do modelo adotado foi implementado no software WinBUGS. Os valores estimados dos coeficientes apontaram uma redução no log do número médio de episódios de diarréia para o grupo de crianças suplementadas com vitamina A, o que também ocorre quanto maior é a idade da criança e quando a criança é do sexo feminino. Os efeitos relacionados às condições sanitárias e ambientais apontam para um aumento no log do número médio de episódios severos de diarréia quando a situação sanitária/ambiental é pior. A convergência das estimativas foi verificada através da análise gráfica. | ||||||||||
| Pôster | Aplicação da decomposição espectral no mapeamento de QTL's pleiotrópicos Estatística em Agronomia e Biologia
Na literatura encontram-se vários métodos de mapeamento de QTL's (Quantitative trait loci) influenciando um único traço os quais têm sido exaustivamente usados no mapeamento genético de muitas doenças. No entanto, em situações reais, há correlação entre diferentes variáveis e métodos estatísticos multivariados são requeridos para se explorar tal estrutura de covariância em benefício de um mapeamento mais abrangente. As técnicas estatísticas multivariadas são úteis para se obter estimativas mais precisas, melhorar o poder estatístico, assim como testar efeitos de pleiotropia (um gene controlando vários traços) e interações gene-ambiente (por exemplo, genes que controlam a pressão antes e após a exposição ao sal). Uma das técnicas multivariadas para o mapeamento de QTL's é a decomposição espectral (Mangin et al,1998), a qual é utilizada principalmente para reduzir o número de variáveis que serão analisadas num determinado estudo. Na presente pesquisa esta técnica é aplicada, obtendo-se combinações interpretáveis das variáveis em questão, sendo possível obter uma decomposição dos fenótipos originais em componentes ortogonais e uma correspondente decomposição dos QTL's identificados. | ||||||||||
| Pôster | APLICAÇÃO DE ANÁLISE CONJUNTA DE ATRIBUTOS PARA DEFINIR A PROGRAMAÇÃO DE UM EVENTO Estatística em Ciências Sociais Aplicadas (Administração, Economia, Sociologia, Psicologia, etc.)
A técnica de análise conjunta de atributos, mais conhecida por conjoint analysis, é geralmente utilizada para a seleção de características a serem oferecidas em produtos/serviços, através da obtenção da preferência de consumidores em relação ao conjunto de características de um determinado produto ou serviço. Os consumidores analisam um conjunto de perfis indicando sua preferência, e após a estimação dos parâmetros do modelo, calcula-se a importância de cada atributo e nível. Dessa forma, é possível determinar quais são os atributos que apresentam a maior preferência do consumidor e conseqüentemente tomar as medidas necessárias, seja para o lançamento de determinado produto ou até mesmo realizar alguma modificação de um produto existente ou ainda em fase de projeto. Este trabalho tem como principal objetivo mostrar como a técnica de análise conjunta de atributos pode ser útil para definir a preferência dos alunos do Curso de Estatística da FCT – UNESP com relação a alguns atributos e níveis selecionados para a programação do evento anual denominado “Semana de Estatística da FCT – UNESP”. Os alunos do Curso de Estatística foram selecionados a partir de uma amostra aleatória, responderam a um questionário no qual apontaram o grau de preferência de cada combinação de atributos e, após a análise estatística adequada, foi possível apresentar quais foram as maiores preferências com relação à programação da Semana de Estatística. | ||||||||||
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