Planejamento de Marketing Utilizando a Matriz Boston Consulting Group: Uma Análise em Instituições Educacionais

As Instituições de Ensino Superior (IES) particulares vêm enfrentando inúmeras dificuldades nos últimos anos. A partir dessa perspectiva, o presente trabalho trata da implantação do Planejamento Estratégico de Marketing na Administração Educacional Superior e tem como principal objetivo, mostrar como a Matriz Boston Consulting Group (BCG) pode auxiliar o gestor educacional em sua função. A metodologia foi baseada num estudo exploratório em duas Universidades, uma Faculdade e um Centro Universitário, localizados no interior do Estado de São Paulo. Como resultado, o estudo fornece para a Instituição de Ensino Superior uma ferramenta analítica que classifica seus cursos, a fim de que ela possa melhor planejar a distribuição de seus recursos nos aspectos mercadológicos e financeiros. Ao final conclui-se que a Matriz BCG pode ser utilizada como ferramenta de gestão das IES auxiliando-as na eliminação e/ou reposição de Cursos

The Moore -Penrose generalized inverse and minimum norm solution on experimental designs

Neste trabalho são apresentadas formas gerais para obtenção de inversas generalizadas de Moore-Penrose para matrizes de delineamentos no modelo linear de Gauss-Markov. Tais formas são dependentes apenas do tamanho do subconjunto de parâmetros existentes no modelo adotado e do respectivo número de repetições. Além das formas gerais para a inversa generalizada da matriz X do delineamento X+, são apresentadas também as formas gerais do projetor P = XX+ da matriz H = X+X e da matriz de variâncias e covariâncias para o estimador da função· λ'e, " V[λ'^e] = λX+X+ λ σ2. Nesse contexto. são apresentadas formas gerais dessas matrizes para os delineamentos: com um fator inteiramente casualizado, com repetições constantes ou não; com dois fatores, balanceados, sem interação (podendo ser caracterizado como blocos ao acaso) e com dois fatores, balanceados, com interação (fatorial). Para exemplificar as formas gerais propostas, foram tomados exemplos de livros textos da área de Modelos Lineares, confirmando os resuItados numéricos obtidos pela metodologia proposta. Nesse sentido, obtiveram-se as estimações por ponto, por intervalo, por região, e as somas de quadrados, através dos projetores ortogonais, para os três casos estudados. Concluiu-se que as formas gerais realmente minimizam o problema numérico da obtenção da inversa de Moore-Penrose em delineamentos experimentais. Isso propicia simplificações relevantes no processo didático dos temas clássicos inerentes aos Modelos Lineares e correlatos, pois as formas das matrizes apresentam uma visão mais clara dos efeitos dos parâmetros envolvidos em cada modelo de delineamento experimental, além da facilidade de obtenção da análise de variância. Dado que as formas gerais levam em conta apenas números fracionários relacionados com os parâmetros envolvidos no modelo, a precisão das estimações é maior que quando se trabalha com equações normais e reparametrizações. Assim, concluiu-se que a maior contribuição dessas formas gerais, além do uso didático, seria sua utilização em programas computacionais, pois o ponto forte dessas formas é reduzir o tempo de processamento e os erros de arredondamento e ou truncamento.Simple and practical generaI ways to obtain Moore-Penrose generalized inverse for experimental designs, in Gauss-Markov linear model, depending only on the number of elements of each subset of parameters involved in the model are shown. General forms of matrices with the following designs were presented: the one factor balanced and unbalanced. two factors balanced without interaction (or randomized block design), and two factors balanced with interaction (factorial design). General forms of Moore-Penrose matrices for the design matrix, X+, for the projector P = XX+, for H = X+X and for variances and covariances matrix of the parametric estimable function λ'e, V[λ' e] = λX+X+ λ σ2 are presented. Examples from Linear Models text books were used to exemplify the general forms presented. They confirmed numerical results obtained through the proposed methodology. Point, interval and region estimations, and sum of square through orthogonal projectors, for each of the three cases studied were obtained. The general forms minimize the numerical probIem on obtaining the Moore-Penrose inverse in experimentaI designs. This simplifies the didatic process on Linear Model and others reIated cIassic topics because the matrices forms presented a clearer vision of parameters efects, envolved in each experimental design model, and ease obtaining of analysis of variance with the use of the orthogonal projectors. These general forms take into account just fractionary numbers related to the model parameters. Therefore, estimates precision is majored when compared with the results obtained by normal equations and reparameterizations. In addition to the didatic advantage of the generaI forms, we think that the computational methods of computer packages could gain in precision if they use the formulae deveIoped

The Moore -Penrose generalized inverse and minimum norm solution on experimental designs

Neste trabalho são apresentadas formas gerais para obtenção de inversas generalizadas de Moore-Penrose para matrizes de delineamentos no modelo linear de Gauss-Markov. Tais formas são dependentes apenas do tamanho do subconjunto de parâmetros existentes no modelo adotado e do respectivo número de repetições. Além das formas gerais para a inversa generalizada da matriz X do delineamento X+, são apresentadas também as formas gerais do projetor P = XX+ da matriz H = X+X e da matriz de variâncias e covariâncias para o estimador da função· λ'e, " V[λ'^e] = λX+X+ λ σ2. Nesse contexto. são apresentadas formas gerais dessas matrizes para os delineamentos: com um fator inteiramente casualizado, com repetições constantes ou não; com dois fatores, balanceados, sem interação (podendo ser caracterizado como blocos ao acaso) e com dois fatores, balanceados, com interação (fatorial). Para exemplificar as formas gerais propostas, foram tomados exemplos de livros textos da área de Modelos Lineares, confirmando os resuItados numéricos obtidos pela metodologia proposta. Nesse sentido, obtiveram-se as estimações por ponto, por intervalo, por região, e as somas de quadrados, através dos projetores ortogonais, para os três casos estudados. Concluiu-se que as formas gerais realmente minimizam o problema numérico da obtenção da inversa de Moore-Penrose em delineamentos experimentais. Isso propicia simplificações relevantes no processo didático dos temas clássicos inerentes aos Modelos Lineares e correlatos, pois as formas das matrizes apresentam uma visão mais clara dos efeitos dos parâmetros envolvidos em cada modelo de delineamento experimental, além da facilidade de obtenção da análise de variância. Dado que as formas gerais levam em conta apenas números fracionários relacionados com os parâmetros envolvidos no modelo, a precisão das estimações é maior que quando se trabalha com equações normais e reparametrizações. Assim, concluiu-se que a maior contribuição dessas formas gerais, além do uso didático, seria sua utilização em programas computacionais, pois o ponto forte dessas formas é reduzir o tempo de processamento e os erros de arredondamento e ou truncamento.Simple and practical generaI ways to obtain Moore-Penrose generalized inverse for experimental designs, in Gauss-Markov linear model, depending only on the number of elements of each subset of parameters involved in the model are shown. General forms of matrices with the following designs were presented: the one factor balanced and unbalanced. two factors balanced without interaction (or randomized block design), and two factors balanced with interaction (factorial design). General forms of Moore-Penrose matrices for the design matrix, X+, for the projector P = XX+, for H = X+X and for variances and covariances matrix of the parametric estimable function λ'e, V[λ' e] = λX+X+ λ σ2 are presented. Examples from Linear Models text books were used to exemplify the general forms presented. They confirmed numerical results obtained through the proposed methodology. Point, interval and region estimations, and sum of square through orthogonal projectors, for each of the three cases studied were obtained. The general forms minimize the numerical probIem on obtaining the Moore-Penrose inverse in experimentaI designs. This simplifies the didatic process on Linear Model and others reIated cIassic topics because the matrices forms presented a clearer vision of parameters efects, envolved in each experimental design model, and ease obtaining of analysis of variance with the use of the orthogonal projectors. These general forms take into account just fractionary numbers related to the model parameters. Therefore, estimates precision is majored when compared with the results obtained by normal equations and reparameterizations. In addition to the didatic advantage of the generaI forms, we think that the computational methods of computer packages could gain in precision if they use the formulae deveIoped

The Moore -Penrose generalized inverse and minimum norm solution on experimental designs

Neste trabalho são apresentadas formas gerais para obtenção de inversas generalizadas de Moore-Penrose para matrizes de delineamentos no modelo linear de Gauss-Markov. Tais formas são dependentes apenas do tamanho do subconjunto de parâmetros existentes no modelo adotado e do respectivo número de repetições. Além das formas gerais para a inversa generalizada da matriz X do delineamento X+, são apresentadas também as formas gerais do projetor P = XX+ da matriz H = X+X e da matriz de variâncias e covariâncias para o estimador da função· λ'e, " V[λ'^e] = λ’X+X+’ λ σ2. Nesse contexto. são apresentadas formas gerais dessas matrizes para os delineamentos: com um fator inteiramente casualizado, com repetições constantes ou não; com dois fatores, balanceados, sem interação (podendo ser caracterizado como blocos ao acaso) e com dois fatores, balanceados, com interação (fatorial). Para exemplificar as formas gerais propostas, foram tomados exemplos de livros textos da área de Modelos Lineares, confirmando os resuItados numéricos obtidos pela metodologia proposta. Nesse sentido, obtiveram-se as estimações por ponto, por intervalo, por região, e as somas de quadrados, através dos projetores ortogonais, para os três casos estudados. Concluiu-se que as formas gerais realmente minimizam o problema numérico da obtenção da inversa de Moore-Penrose em delineamentos experimentais. Isso propicia simplificações relevantes no processo didático dos temas clássicos inerentes aos Modelos Lineares e correlatos, pois as formas das matrizes apresentam uma visão mais clara dos efeitos dos parâmetros envolvidos em cada modelo de delineamento experimental, além da facilidade de obtenção da análise de variância. Dado que as formas gerais levam em conta apenas números fracionários relacionados com os parâmetros envolvidos no modelo, a precisão das estimações é maior que quando se trabalha com equações normais e reparametrizações. Assim, concluiu-se que a maior contribuição dessas formas gerais, além do uso didático, seria sua utilização em programas computacionais, pois o ponto forte dessas formas é reduzir o tempo de processamento e os erros de arredondamento e ou truncamento.Simple and practical generaI ways to obtain Moore-Penrose generalized inverse for experimental designs, in Gauss-Markov linear model, depending only on the number of elements of each subset of parameters involved in the model are shown. General forms of matrices with the following designs were presented: the one factor balanced and unbalanced. two factors balanced without interaction (or randomized block design), and two factors balanced with interaction (factorial design). General forms of Moore-Penrose matrices for the design matrix, X+, for the projector P = XX+, for H = X+X and for variances and covariances matrix of the parametric estimable function λ'e, V[λ' e] = λ’X+X+’ λ σ2 are presented. Examples from Linear Models text books were used to exemplify the general forms presented. They confirmed numerical results obtained through the proposed methodology. Point, interval and region estimations, and sum of square through orthogonal projectors, for each of the three cases studied were obtained. The general forms minimize the numerical probIem on obtaining the Moore-Penrose inverse in experimentaI designs. This simplifies the didatic process on Linear Model and others reIated cIassic topics because the matrices forms presented a clearer vision of parameters efects, envolved in each experimental design model, and ease obtaining of analysis of variance with the use of the orthogonal projectors. These general forms take into account just fractionary numbers related to the model parameters. Therefore, estimates precision is majored when compared with the results obtained by normal equations and reparameterizations. In addition to the didatic advantage of the generaI forms, we think that the computational methods of computer packages could gain in precision if they use the formulae deveIoped

Seasonal Variation, Chemical Composition, and Analgesic and Antimicrobial Activities of the Essential Oil from Leaves of Tetradenia riparia (Hochst.) Codd in Southern Brazil

The seasonal variation of the chemical composition of the essential oil from fresh leaves of Tetradenia riparia (Hochst.) Codd grown in southern Brazil was analyzed by GC-MS, and the analgesic and antimicrobial activities of this oil were assayed. The yield of essential oil ranged from 0.17% to 0.26%, with the maximum amount in winter and the minimum in spring. The results obtained from principal components analysis (PCA) revealed the existence of high chemical variability in the different seasons. The samples were clearly discriminated into three groups: winter, autumn, and spring-summer. Samples collected during winter contained the highest percentages of calyculone (24.70%), abietadiene (13.54%), and viridiflorol (4.20%). In autumn, the major constituents were ledol (8.74%) and cis-muurolol-5-en-4-α-ol (13.78%). Samples collected in spring-summer contained the highest percentages of fenchone (12.67%), 14-hydroxy-9-epi-caryophyllene (24.36%), and α-cadinol (8.33%). Oxygenated sesquiterpenes were predominant in all the samples analyzed. The observed chemovariation might be environmentally determined by a seasonal influence. The essential oil, when given orally at a dose of 200 mg/kg, exhibited good analgesic activity on acetic acid-induced writhing in mice, inhibiting the constrictions by 38.94% to 46.13%, and this effect was not affected by seasonal variation. The antimicrobial activity of the essential oil against the bacterial strains: Staphylococcus aureus, Bacillus subtilis, Enterococcus faecalis, Escherichia coli, Salmonella enterica, Pseudomonas aeruginosa, Klebsiella pneumonia, Proteus mirabilis, Morganella morganii, and Enterobacter cloacae, and the pathogenic fungus Candida albicans was assessed by the disc diffusion method and determination of the minimum inhibitory concentration. The results obtained, followed by measurement of the minimum inhibitory concentration (MIC), indicated that S. aureus, B. subtilis, and Candida albicans were the most sensitive microorganisms, showing largest inhibition, and the lowest MIC values varied from 15.6 to 31.2 µg/mL, 7.8 to 15.6 µg/mL, and 31.2 to 62.5 µg/mL, respectively