Robust Regression Estimates in the Prediction of Latent Variables in Structural Equation Models

The incorporation of the robust regression methods Least Median Square (LMS) and Least Trimmed Squares (LTS) is proposed in structural equation modeling. Results show that, in situations of high deviations of symmetry, the evaluated methods would be recommended for applications including smaller sample sizes

Methodology For Constructing Perceptual Maps Incorporating Measuring Error In Sensory Acceptance Tests

A new method is proposed based on construction of perceptual maps using techniques of correspondence analysis and interval algebra that allow specifying the measurement error expected in panel choices in the evaluation form described in unstructured 9-point hedonic scale

Generalized Variances Ratio Test for Comparing k Covariance Matrices from Dependent Normal Populations

New tests based on the ratio of generalized variances are presented to compare covariance matrices from dependent normal populations. Monte Carlo simulation concluded that the tests considered controlled the Type I error, providing empirical probabilities that were consistent with the nominal level stipulated

Simulation Studies of a Hölder Perturbation in a New Estimator for Proportion Considering Extra-Binomial Variability

This present work aims to propose an estimator in order to estimate the probability of success of a binomial model that incorporates the extrabinomial variation generated by zero-inflated samples. The construction of this estimator was carried out with a theoretical basis given by the Holder function and its performance was evaluated through Monte Carlo simulation considering different sample sizes, parametric values (π), and excess of zero proportions (γ). It was concluded that for the situations in (γ = 0.20) and (γ = 0.50) that the proposed estimator presents promising results based on the specified margin of error.El presente trabajo tiene como objetivo proponer un estimador para estimar la probabilidad de éxito de un modelo binomial que incorpora la variación extra-binomial generada por muestras cero-inflados. La construcción de este estimador se llevó a cabo con una base teórica dada por la función Holder y su desempeño fue evaluado a través de la simulación de Monte Carlo considerando diferentes tamaños de muestra, valores paramétricos (), y el exceso de proporciones cero ( ). Se concluyó que para las situaciones en ( = 0,20) y ( = 0,50) que el estimador propuesto presenta resultados prometedores basados en el margen de error especificado

Extended Method for Several Dichotomous Covariates to Estimate the Instantaneous Risk Function of the Aalen Additive Model

The instantaneous risk function of Aalen’s model is estimated considering dichotomous covariates, using parametric accumulated risk functions to smooth cumulative risk of Aalen by grouping the individuals into sets named parcels. This methodology can be used for data with dichotomous covariates

Comparação de Métodos de Estimação em um Modelo Linear Simples com Erro nas Variáveis

Although the researcher is very careful errors experiment may bepresent, therefore, is appropriate to evaluate the reliability of data, mainlywhen different estimation methods are used. Considering this problem,the objective of this work is compare the performance of two methods ofestimation known as “Plug-in” and “Attenuation bias”. These methodsare used in the regression model with errors-in-variables techniques. TheMonte-Carlo simulations are used for generated a linear regression modelerrors-in-variables, different sample sizes, residuals distributions and lackof fit were considered. It was possible to conclude that, “Plug-in “ and “Attenuation bias” methods were accurate with R2=90%, however, thesemethods have better accuracy for symmetrical distributions.Por mais cauteloso que seja o pesquisador, os erros nas variáveis poderão estar presentes em um experimento, portanto, é coerente avaliar a confiabilidade das medidas, principalmente no que tange ao uso de diferentes métodos de estimação. Decorrente a este fato, este trabalho objetivou comparar o desempenho de dois métodos de estimação, denominados por Plug-in e atenuador de vício, utilizados para estimar parâmetros de um modelo de regressão com erro nas variáveis. Para isso, foi utilizada a técnica de simulação Monte-Carlo, da qual, foi gerado um modelo de regressão linear simples com erro nas variáveis, submetido a diferentes situações, representadas pelos tamanhos amostrais, distribuição dos resíduos e valores referentes a qualidade de ajuste. Concluiu-se que, em alta qualidade de ajuste (R2=90%) os métodos “Plug-in” e atenuador de vício foram precisos, porém acurados apenas para os modelos com distribuição simétrica

Efeito de Diferentes Estruturas de Correlação nos Ângulos Formados entre Componentes Principais e Interpretáveis em Amostras com Presença de Pontos Discrepantes

Análise de Componentes Principais (ACP) tem como objetivo descrever a estrutura de covariâncias de um vetor aleatório utilizando combinações lineares das variáveis originais. Em algumas situações, os coeficientes dos Componentes Principais (CP) podem não ser facilmente interpretados devido ao número de variáveis ou presença de pontos discrepantes. Assim foram introduzidos os Componentes Interpretáveis (CI), os quais são avaliados através do ângulo formado entre os mesmos e os Componentes Principais. O presente trabalho tem como objetivo avaliar os efeitos de diferentes estruturas de correlação via Simulação de Monte Carlo e estatística circular na distribuição dos ângulos formados entre os componentes em amostras com e sem contaminação. Foi verificado que as estruturas de correlação atuam de forma diferente nos ângulos, sendo a estrutura de Simetria Composta a que apresenta menores médias angulares para os primeiros componentes em situações de maior coeficiente de correlação. Foi verificado também que a contaminação da amostra não atua diretamente na magnitude dos valores esperados dos ângulos

ISOTERMAS DE ADSORÇÃO DE CÁPSULAS DE ÁCIDOS GRAXOS DE CADEIA CURTA (AGCC): AVALIAÇÃO DE MODELOS MATEMÁTICOS

Short chain fat acids (SCFA) were produced using whey permeate as raw material. The fermentative process was conduct by batch fermentation (30ºC/72h) on a bioreactor by Propionibacterium freudenreichi PS1 and the microencapsulation process was carried out on a laboratory spray dryer (inlet air temperature: 180-200ºC; feed flow rate: 24 g/min) using maltodextrin (10% dry matter) as wall material. Five mathematical models of the literature and widely applied in the prediction of moisture adsorption isotherms were analyzed. The experimental points of the moisture adsorption isotherms of the product at 25°C and 40°C were fitted by regression analysis. This study aimed to determine a model that better explains the water exchange between the atmosphere and the capsules of SCFA. Regression analysis was used to adjust the mathematical models to the experimental data of the adsorption isotherm. The software ASSISTAT 6.6 was used to fit the models. The Oswin equation (E25ºC=0.32% e E40ºC=0.13%) presented the best results among tested models.Para a produção de ácidos graxos de cadeia curta (AGCC) foi utilizado permeado de soro de queijo como matéria-prima. O processo fermentativo (30ºC/72h) foi conduzido em batelada em biorreator por Propionibacterium freudenreichi ps1 e o processo de microencapsulação em "spray dryer" de bancada (temperatura de secagem: 180ºC; vazão de alimentação: 24 g/min), utilizando-se maltodextrina (10% base seca) como material de parede. Cinco modelos matemáticos existentes na literatura e com larga aplicação na predição de isotermas de adsorção foram submetidos à análise. Ajustaram-se os pontos experimentais das isotermas de adsorção de umidade do produto a 25°C e 40°C mediante análise de regressão. O objetivo deste estudo foi avaliar qual modelo explica melhor a troca de umidade entre a atmosfera e as cápsulas dos AGCC. Análise de regressão foi utilizada para ajustar os modelos matemáticos aos dados experimentais da isoterma de adsorção. Utilizou-se o aplicativo ASSISTAT 6.6 para efetuar os ajustes. Entre os modelos testados, o que apresentou melhores resultados foi a equação de Oswin (E25ºC=0,32% e E40ºC=0,13%)

OPTIMIZATION OF SWEET GUAVA (Psidium guajava, L) USING THE ACCEPTANCE TEST, RESPONSE SURFACE METHODOLOGY AND PREFERENCE MAP

This study aimed to evaluate the influence of the independent variables concentration of citric acid, concentration of potassium sorbate, and pulp/sugar ratio on consumer acceptance for sweet guava. The results were analyzed using statistical methods such as preference map and response surface methodology to determine the influence of the independent variables. Response surface methodology alone proved insufficient to achieve an optimal formulation for the preparation of sweet guava. Based on preference mapping analysis, consumer preference was observed for treatments using higher concentrations of sugar and citric acid. Parameters of sweetness, appearance and texture influenced consumer preferences.