Uma proposta para melhorar a qualidade, a produtividade e a competitividade na produção de farinha de mandioca

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnologic

CARACTERÍSTICAS COMUNS ENTRE ALUNOS COM BAIXO DESEMPENHO EM MATEMÁTICA NA PROVA BRASIL DE 2011: UM ESTUDO LOGÍSTICO

Neste trabalho apresentamos os resultados de um estudo exploratório em que investigamos o desempenho na Prova Brasil de 2011 de alunos do nono ano na disciplina Matemática. Usando esses dados e os questionários respondidos pelos alunos durante a prova, construímos um modelo de regressão logística para o risco de baixo desempenho nessa prova, considerando os alunos sujeitos a algumas características bem como de suas famílias. Dentre essas características, verificou-se, por exemplo, que as meninas estão mais propensas ao baixo desempenho no teste de matemática, se comparadas aos meninos. Não fazer regularmente as tarefas escolares de Matemática, ter sido reprovado e a falta de escolaridade dos pais são fatores associados ao baixo desempenho na Prova Brasil 2011

Análise estatística das atitudes dos alunos de iniciação científica da Universidade Estadual de Maringá, em relação à disciplina Estatística - 2000

Com objetivo de avaliar as atitudes dos alunos de Iniciação Científica da Universidade Estadual de Maringá, Estado do Paraná, em 2000, referente à disciplina Estatística, utilizaram-se a Escala de Atitudes com Relação à Estatística (EAE) e um questionário para complementar as informações. Empregaram-se análise exploratória de dados e técnicas multivariadas para análise de consistência da escala EAE, através do coeficiente Alfa de Cronbach. A amostra foi composta de 98 alunos; 70% já haviam participado de projetos de pesquisa. Para 75%, a estatística é necessária em pesquisas; 11,23% não confiam nos resultados estatísticos e 38,78% consideram-na importante. Na escala EAE, a média foi de 56,16 pontos, indicando atitude positiva. A confiabilidade da escala (alfa de Cronbach) foi de 0,937. O teste Kruskal-Wallis não foi significativo para as diferenças entre médias dos escores dos grupos formados pelas áreas e por sexo e foi significativo para a diferença entre as médias dos escores quanto à auto-avaliação do desempenh

Exploratory Study of Consumer Behavior and Disposal of Digital Technologies by Youngsters

Este estudo buscou analisar o perfil de consumo e o destino pós-consumo das tecnologias digitais por jovens. Participaram da pesquisa 404 jovens, com idades entre 15 e 24 anos. Aplicou-se um questionário estruturado sobre as motivações para o uso, os motivos das trocas e os tipos de descarte. A análise estatística, efetuada por meio de regressão logística, mostrou que o gênero masculino tem 51% mais chance de troca da tecnologia de informática por desatualização do que o feminino. Além disso, o gênero feminino tem 2,44 vezes mais chances de trocar a tecnologia de telefonia por beleza. Quanto ao descarte, os jovens possuem a tendência de guardar, evidenciando o valor afetivo atribuído à tecnologia, embora o descarte em lixo comum ainda seja uma prática usual. Conclui-se que há necessidade de os jovens construírem um posicionamento crítico diante do apelo ao consumo, bem como ações de educação ambiental, visando ao comportamento ecológico.This study sought to analyze the profile of consumption and post-consumption of digital technologies by young people. Four hundred and four young people participated in the survey, aged between 15 and 24 years. A structured questionnaire about their motivations to use of technologies was applied, as well as for the reasons for exchanging them and types of disposal. Statistical analysis performed using logistic regression showed that the males have 51% more chances to exchange the computer due to outdated technology than the female. In addition, the females have 2.44 more chances to exchange technology telephony by beauty. For disposal, the youngsters have a tendency to store, highlighting the affective value attributed to technology, although disposal in regular trash is still a usual practice. It was concluded that there is the need for young people to build a critical position before the call to consumption, as well as environmental education, aiming ecological awareness

Affect, Satisfaction with Life and Pro-Environmental Behavior of Community Gardens Users in Southern Brazil

This study aimed to analyze the affect, satisfaction with life and pro-environmental behavior of community garden users. Of the total of participants, 22 (55.5%) were aged over 60 years and 18 (44.5%) were in middle age. Data were obtained through a multi-method methodology. Were applied the Affective Maps Generator Instrument, the Satisfaction with Life Scale, the Positive and Negative Affect Scale and the Environmental Behavior Scale. The results assessed pleasantness, restoration and belonging perception in the community gardens’ environment. High levels of satisfaction with life (M=28.38; SD=5.38) and positive affect (M=40.00; SD=5.51) were obtained. There was a high score in water and energy savings (M=4.14; SD=0.63) as well as in urban cleaning (M=4.62; SD=0.16), and an average score in recycling (M=3.23; SD=0.28) and a low score in activism and consumption (M=2.59; SD=0.14). It is concluded that interdisciplinary strategies should be encouraged to enhance community gardens’ experiences, such as mobile social technologies, which make it possible to encourage emancipatory behaviors among their users.Este estudo teve como objetivo analisar os afetos, a satisfação de vida e o comportamento pró-ambiental de usuários das hortas comunitárias. Do total de participantes, 22 (55,5%) apresentaram mais de 60 anos e 18 (44,5%), meia idade. Os dados foram obtidos através de uma metodologia multimétodo. Aplicou-se o Instrumento Gerador de Mapas Afetivos, as Escalas de Satisfação de Vida (ESV), Afetos Positivos e Negativos (PANAS) e Comportamento Ecológico (ECE). Os resultados mostraram a percepção de agradabilidade, restauração e pertencimento no ambiente das hortas comunitárias. Obteve-se níveis altos em satisfação com a vida (M=28,38; DP=5,38) e em afetos positivos (M=40,00; DP=5,51). Houve escore alto em economia de água e energia (M=4,14; DP=0,63), bem como em limpeza urbana (M=4,62; DP=0,16), escores médios em reciclagem (M=3,23; DP=0,28) e baixos em ativismo e consumo (M=2,59; DP=0,14). Conclui-se que estratégias interdisciplinares devem ser estimuladas para potencializar as experiências das hortas comunitárias, como tecnologias sociais sustentáveis, que possibilitem estimular comportamentos emancipatórios entre seus usuários.This study aimed to analyze the affect, satisfaction with life and pro-environmental behavior of community garden users. Of the total of participants, 22 (55.5%) were aged over 60 years and 18 (44.5%) were in middle age. Data were obtained through a multi-method methodology. Were applied the Affective Maps Generator Instrument, the Satisfaction with Life Scale, the Positive and Negative Affect Scale and the Environmental Behavior Scale. The results assessed pleasantness, restoration and belonging perception in the community gardens’ environment. High levels of satisfaction with life (M=28.38; SD=5.38) and positive affect (M=40.00; SD=5.51) were obtained. There was a high score in water and energy savings (M=4.14; SD=0.63) as well as in urban cleaning (M=4.62; SD=0.16), and an average score in recycling (M=3.23; SD=0.28) and a low score in activism and consumption (M=2.59; SD=0.14). It is concluded that interdisciplinary strategies should be encouraged to enhance community gardens’ experiences, such as mobile social technologies, which make it possible to encourage emancipatory behaviors among their users

Análise geoestatística de dados composicionais

Resumo: Dados composicionais são vetores com elementos positivos e soma constante, geralmente 1 ou 100%. Essa restrição define o simplex unitário como o espaço amostral, induz correlação intrínsica entre as variáveis e impõe limitações à aplicação de técnicas estatísticas usuais para a análise e modelagem de dados. Essa estrutura de dados aparece em diversas áreas. Nas Ciências Agrárias, é usual expressar as frações granulométricas de solo como conteúdos de areia, silte e argila e usá-las para descrever e definir classes de solo. Os padrões da distribuição espacial das frações do solo são relevantes na compreensão do sistema agrícola auxiliando na determinação de práticas agrícolas, em particular, na agricultura de precisão que visa fornecer recursos para as culturas a taxas variáveis ao longo do espaço. A análise das frações, individualmente, dificulta a garantia da restrição unitária e exige ajustes. A análise de dados composicionais considera essa restrição ao modelar as frações conjuntamente. As (k) variáveis originais, proporções dos componentes, são transformadas em (k-1) variáveis para as quais supõe-se uma distribuição gaussiana multivariada. Os métodos foram esenvolvidos supondo a independência entre as observações das localizações amostrais. As extensões para o contexto espacial exige a acomodação de duas fontes de associação na matriz de covariância, a correlação intrínsica entre as frações e a corregionalização induzida pelos padrões espaciais nas proporções dos componentes variando suavemente na área. Sob o paradigma bayesiano, a estrutura de covariância pode ser especificada por uma distribuição a priori Wishart para a matriz de covariância. Outro procedimento, em geoestatística, é relacionar correlaçães à distância de separação entre os pontos amostrais utilizando funções de correlação. Essa estratégia foi adotada especificando-se um modelo geoestatístico bivariado paramétrico para dados composicionais transformados, supondo termos latentes comuns caracterizados por uma função de correlação induzindo a estrutura espacial, e termos correlacionados acomodando correlações composicionais intrínsicas. Métodos de inferência baseados na verossimilhança e bayesianos e predição espacial foram deduzidos e implementados. Interpolação espacial e predição do modelo foram deduzidas dos resultados da distribuição normal multivariada. Os dados foram transformados para o espaço amostral simplex considerando-se integração de Gauss-Hermite e simulação. Três conjuntos de dados simulados diferentes e um conjunto de dados de frações de solo em uma área irrigada por um sistema pivô-central ilustraram a análise. Foram utilizados a transformação log-razão aditiva para transformar as proporções originais e a função de correlação exponencial. Na inferência bayesiana foram consideradas diferentes priores para os parâmetros. Os resultados incluem mapas de predição na escala original das proporções esperadas de areia, silte e argila sobre a área, bem como outros objetivos de predição como mapas de quantis, de probabilidades de exceder um determinado patamar e a distribuição a posteriori das classes de solo. As rotinas computacionais foram organizadas num protótipo de pacote-R chamado geoComp

Análise geoestatística de dados composicionais

Resumo: Dados composicionais são vetores com elementos positivos e soma constante, geralmente 1 ou 100%. Essa restrição define o simplex unitário como o espaço amostral, induz correlação intrínsica entre as variáveis e impõe limitações à aplicação de técnicas estatísticas usuais para a análise e modelagem de dados. Essa estrutura de dados aparece em diversas áreas. Nas Ciências Agrárias, é usual expressar as frações granulométricas de solo como conteúdos de areia, silte e argila e usá-las para descrever e definir classes de solo. Os padrões da distribuição espacial das frações do solo são relevantes na compreensão do sistema agrícola auxiliando na determinação de práticas agrícolas, em particular, na agricultura de precisão que visa fornecer recursos para as culturas a taxas variáveis ao longo do espaço. A análise das frações, individualmente, dificulta a garantia da restrição unitária e exige ajustes. A análise de dados composicionais considera essa restrição ao modelar as frações conjuntamente. As (k) variáveis originais, proporções dos componentes, são transformadas em (k-1) variáveis para as quais supõe-se uma distribuição gaussiana multivariada. Os métodos foram esenvolvidos supondo a independência entre as observações das localizações amostrais. As extensões para o contexto espacial exige a acomodação de duas fontes de associação na matriz de covariância, a correlação intrínsica entre as frações e a corregionalização induzida pelos padrões espaciais nas proporções dos componentes variando suavemente na área. Sob o paradigma bayesiano, a estrutura de covariância pode ser especificada por uma distribuição a priori Wishart para a matriz de covariância. Outro procedimento, em geoestatística, é relacionar correlaçães à distância de separação entre os pontos amostrais utilizando funções de correlação. Essa estratégia foi adotada especificando-se um modelo geoestatístico bivariado paramétrico para dados composicionais transformados, supondo termos latentes comuns caracterizados por uma função de correlação induzindo a estrutura espacial, e termos correlacionados acomodando correlações composicionais intrínsicas. Métodos de inferência baseados na verossimilhança e bayesianos e predição espacial foram deduzidos e implementados. Interpolação espacial e predição do modelo foram deduzidas dos resultados da distribuição normal multivariada. Os dados foram transformados para o espaço amostral simplex considerando-se integração de Gauss-Hermite e simulação. Três conjuntos de dados simulados diferentes e um conjunto de dados de frações de solo em uma área irrigada por um sistema pivô-central ilustraram a análise. Foram utilizados a transformação log-razão aditiva para transformar as proporções originais e a função de correlação exponencial. Na inferência bayesiana foram consideradas diferentes priores para os parâmetros. Os resultados incluem mapas de predição na escala original das proporções esperadas de areia, silte e argila sobre a área, bem como outros objetivos de predição como mapas de quantis, de probabilidades de exceder um determinado patamar e a distribuição a posteriori das classes de solo. As rotinas computacionais foram organizadas num protótipo de pacote-R chamado geoComp