A comparative study on combinations of forecasts and ther individual forecasts by means of simulated series

Over the years, several studies that compare individual forecasts with the combination of forecasts were published. There is, however, no unanimity in the conclusions. Furthermore, methods of combination by regression are poorly explored. This paper presents a comparative study of three methods of combination and their individual forecasts. Based on simulated data, it is evaluated the accuracy of Artificial Neural Networks, ARIMA and exponential smoothing models; calculating the combined forecasts through simple average, minimum variance and regression methods. Four accuracy measurements, MAE, MAPE, RMSE and Theil’s U, were used for choosing the most accurate method. The main contribution is the accuracy of the combination by regression methods

Estudo dos métodos de previsão de demanda aplicado em uma empresa de auditorias médicas

A previsão de demanda é um dos principais fatores para a eficiência do gerenciamento das organizações, afetando diretamente a lucratividade do negócio. Quanto maior a acurácia da previsão de demanda melhor será o desempenho empresarial. Neste ideal, métodos de combinação de previsões e suas previsões individuais vêm sendo constantemente comparados. O objetivo principal deste trabalho é averiguar como as redes neurais artificiais (RNA) e o modelo de combinação por regressão se comportam frente a uma série de dados reais (divergentes), métodos encontrados como melhores no estudo de simulação (séries estacionárias) em Mancuso (2013). Aplicado aos dados de demanda dos serviços na área de auditoria médica, três técnicas de previsão foram avaliadas: RNA, Box-Jenkins (ARIMA), alisamento exponencial; e três combinações foram consideradas: média simples (aritmética), variância mínima e regressão. Os resultados demonstram a superioridade dos métodos de combinação, em termos precisão, comparados às previsões individuais.Acombinação por regressão obteve as previsões mais acuradas, mas as previsões obtidas com RNA não apresentaram o mesmo destaque.Demand forecasting is a major factor for the efficiency of the management of organizations, directly affecting business profitability. Higher accuracy of the prediction, better the business performance. In this ideal, methods of combining individual forecasts and their forecasts are being constantly compared. The main objective of this work is to investigate how artificial neural networks (ANN) and regression model combination behave in the face of a series of real data (divergent), better methods found in the simulation study (stationary series) in Mancuso (2013). Applied to demand data services in the area of medical audit, three forecasting techniques were evaluated: ANN, Box-Jenkins (ARIMA), exponential smoothing, and three combinations were considered: simple average (arithmetic mean), minimum variance and regression. The resultsdemonstrate the superiority of combination methods, in terms precision, compared to individual forecasts.The combining regression obtained the most accurate predictions, but the predictions obtained with RNA did not show the same prominence.

Estudo dos métodos de previsão de demanda aplicado em uma empresa de auditorias médicas

A previsão de demanda é um dos principais fatores para a eficiência do gerenciamento das organizações, afetando diretamente a lucratividade do negócio. Quanto maior a acurácia da previsão de demanda melhor será o desempenho empresarial. Neste ideal, métodos de combinação de previsões e suas previsões individuais vêm sendo constantemente comparados. O objetivo principal deste trabalho é averiguar como as redes neurais artificiais (RNA) e o modelo de combinação por regressão se comportam frente a uma série de dados reais (divergentes), métodos encontrados como melhores no estudo de simulação (séries estacionárias) em Mancuso (2013). Aplicado aos dados de demanda dos serviços na área de auditoria médica, três técnicas de previsão foram avaliadas: RNA, Box-Jenkins (ARIMA), alisamento exponencial; e três combinações foram consideradas: média simples (aritmética), variância mínima e regressão. Os resultados demonstram a superioridade dos métodos de combinação, em termos precisão, comparados às previsões individuais.Acombinação por regressão obteve as previsões mais acuradas, mas as previsões obtidas com RNA não apresentaram o mesmo destaque. Demand forecasting is a major factor for the efficiency of the management of organizations, directly affecting business profitability. Higher accuracy of the prediction, better the business performance. In this ideal, methods of combining individual forecasts and their forecasts are being constantly compared. The main objective of this work is to investigate how artificial neural networks (ANN) and regression model combination behave in the face of a series of real data (divergent), better methods found in the simulation study (stationary series) in Mancuso (2013). Applied to demand data services in the area of medical audit, three forecasting techniques were evaluated: ANN, Box-Jenkins (ARIMA), exponential smoothing, and three combinations were considered: simple average (arithmetic mean), minimum variance and regression. The resultsdemonstrate the superiority of combination methods, in terms precision, compared to individual forecasts.The combining regression obtained the most accurate predictions, but the predictions obtained with RNA did not show the same prominence.

Os principais delineamentos na Epidemiologia – Ensaios Clínicos (Parte II)

O tema “estudos experimentais” é um conteúdo amplo, de difícil síntese. Com o objetivo de sintetizar as principais informações referentes a um estudo experimental, este trabalho visa dar continuidade ao estudo do tema iniciado em Mancuso et al. (2013). Além do contexto teórico abordado até então, a metodologia de desenvolvimento também é de fundamental importância. Os resultados podem sofrer interferências graves e os objetivos não alcançados, se a metodologia aplicada não for adequada. Além destes, as análises estatísticas e o número de sujeitos são fundamentais para a validade dos resultados. Na primeira parte, foram apresentadas as principais informações para iniciar um ensaio clínico. Nesta segunda parte serão abordados tópicos metodológicos como tipos, fases e delineamentos de um ensaio e tópicos estatísticos como análises e tamanho amostral

The major designs in epidemiology : clinical trial (part I)

Um estudo experimental tem como objetivo principal conduzir um ou mais tratamentos ou intervenções de modo a modificar, de alguma forma, um processo de doença. Para as comparações, pelo menos dois grupos devem ser formados, diferenciando-se pelos tratamentos. Geralmente um grupo intervenção e outro controle. Além disso, os sujeitos devem ser alocados de forma aleatória aos grupos, de preferencia adotando-se o “cegamento”, pois previne certos vieses. Sob todas as circunstâncias, a ética na pesquisa deve prevalecer. Contudo, estes são apenas tópicos de um assunto muito amplo. Para contemplar os principais assuntos do tema, dois artigos foram estruturados, buscando-se sintetizar as principais informações sem comprometer o rigor científico. Neste primeiro artigo serão apresentadas as principais informações para iniciar um ensaio clínicoA clinical trial study aims to conduct one or more treatments or interventions in order to change, somehow, a disease process. For comparisons, at least two groups should be formed, differing by treatments. Usually an intervention group and a control group. In addition, the subject must be allocated randomly to groups, preferably adopting the “blinding” because it prevents certain biases. Under all circumstances, the research ethics should prevail. However, these topics are just a very a broad topic. To address the main issues of the topic, two articles were structured, trying to summarize the principal information without compromising the scientific rigor. In this first article the main information to start a clinical trial will be presented

Os principais delineamentos na Epidemiologia

O presente artigo se propõe a descrever brevemente delineamentos epidemiológicos que são largamente utilizados na pesquisa da área da saúde. Os tipos de estudo abordados nesse artigo são a coorte, o caso controle, estudos de prevalência, estudos de teste diagnóstico, estudos ecológicos, ensaios clínicos, estudos de validade, fidedignidade e concordância e estudos piloto. Para cada um dos delineamentos são indicadas referências bibliográficas para os leitores poderem obter maior detalhamento dos delineamentos descritos

Os principais delineamentos na Epidemiologia – Ensaios Clínicos (Parte II)

O tema “estudos experimentais” é um conteúdo amplo, de difícil síntese. Com o objetivo de sintetizar as principais informações referentes a um estudo experimental, este trabalho visa dar continuidade ao estudo do tema iniciado em Mancuso et al. (2013). Além do contexto teórico abordado até então, a metodologia de desenvolvimento também é de fundamental importância. Os resultados podem sofrer interferências graves e os objetivos não alcançados, se a metodologia aplicada não for adequada. Além destes, as análises estatísticas e o número de sujeitos são fundamentais para a validade dos resultados. Na primeira parte, foram apresentadas as principais informações para iniciar um ensaio clínico. Nesta segunda parte serão abordados tópicos metodológicos como tipos, fases e delineamentos de um ensaio e tópicos estatísticos como análises e tamanho amostral

Bioestatística e Epidemiologia: Perguntas que você sempre quis fazer, mas nunca teve coragem

Dando continuidade aos artigos da série “Perguntas que você sempre quis fazer, mas nunca teve coragem”, que tem como objetivo responder e sugerir referências para o melhor entendimento das principais dúvidas estatísticas levantadas por pesquisadores da área da saúde, este terceiro artigo aborda o contexto epidemiológico. Neste contexto, foram diferenciadas as principais medidas como prevalência, incidência, Odds Ratio (OR), Risco Relativo (RR), Razão de Prevalência (RP) e Hazard Ratio (HR), foi esclarecido o uso de análises por intenção de tratar e análise por protocolo, e também discutidos alguns dos termos comumente utilizados e pouco compreendidos como tipo de amostra, nível de evidência, relevância clínica e estatística, entre outros.Palavras-chave: Delineamentos; nível de evidência; medidas de associação; ensaios clínicos; análise por intenção de tratar; análise por protocolo; amostra aleatória; amostra por conveniência; randomização em bloco