Análise estatística multivariada dos acidentes de trânsito da BR-116 no período entre os anos de 2009 e 2012.

Resumo: Veículos em tráfego estão sujeitos à acidentes, e em função da grande quantidade de acidentes que ocorrem nas rodovias é que objetivou-se analisar os acidentes de trânsito ocorridos na rodovia federal BR-376, no período de 01/01/2009 a 30/04/2012, a fim de encontrar variáveis latentes e canônicas que exprimissem as interrelações entre os dados oriundos dos boletins de ocorrência da Polícia Federal Rodoviária do Paraná. Algumas técnicas da estatística multivariada foram utilizadas, como a análise de componentes principais, análise fatorial exploratória e a análise de correlação canônica a fim de encontrar os quilômetros mais críticos associados às principais variáveis latentes e aos pares de correlação canônica. Foram analisados 40 boletins de ocorrência mensais dos acidentes de trânsito da BR-376, que é uma rodovia federal diagonal que corta o estado do Paraná de noroeste à sudeste, e que possui a maior proporção de acidentes dentre as 15 rodovias federais edificadas que cortam o estado do Paraná. Os boletins possuem quatro conjuntos de dados referentes aos acidentes na rodovia, aos veículos, aos condutores e às pessoas envolvidas no acidente de trânsito, porém este último conjunto não pôde ser utilizado devido a grande proporção de dados faltantes. Após organizar os dados, decidiu-se realizar as análises estatísticas multivariadas de um em um quilômetro para identificar os quilômetros mais perigosos. Após observar o histograma da incidência dos acidentes na BR-376 no período considerado, decidiu-se dividir os conjuntos de dados em dois grupos, pois haviam duas regiões com maiores incidências de acidentes e que as características de uma região poderiam diferir uma da outra. Para contornar problemas de variáveis próximas da dependência linear, explorou-se métodos de descarte e de transformação de variáveis, onde esta última foi utilizada, pois estabilizou a variância entre os dados. Verificou-se que os dados não atendiam a normalidade multivariada e, para estimar o modelo fatorial, utilizou-se o método de componentes principais. A análise fatorial exploratória foi aplicada no conjunto de dados referente aos acidentes na rodovia para encontrar as principais interrelações para então realizar a análise de correlação canônica entre os conjuntos de variáveis. Foi possível encontrar 7 fatores para cada grupo da BR-376, alguns comuns e outros mais específicos de cada região, e os escores fatoriais indicaram que os quilômetros mais problemáticos foram o 176 (Maringá) e o 668 (Serra de Guaratuba). A análise de correlação canônica mostrou que a correlação canônica entre os conjuntos acidentes na rodovia e veículos e entre os conjuntos acidentes na rodovia e condutores foi próxima de 1, ou seja, esses conjuntos são fortemente correlacionados. Esta técnica levantou as variáveis mais correlacionadas aos pares de correlação canônica. Os gráficos dos escores canônicos também indicaram os quilômetros 176 e 668 como os pontos mais críticos com relação as variáveis canônicas observadas

Modelagem de equações estruturais aplicada no estudo de causalidade entre maturidade e processos organizacionais

Este trabalho faz um estudo das relações entre variáveis associadas à maturidade organizacional e níveis de efetividade de processos empresariais, buscando quantificar quão bem construtos relativos a tais processos predizem o fator latente maturidade. Dessa forma é possível identificar quais das variáveis não observáveis pertencentes ao construto tomado como causa (processos), possui maior influência sobre os efeitos presumidos (maturidade). Os métodos utilizados para determinar esta relação foram a análise fatorial exploratória e a modelagem de equações estruturais. Os dados utilizados neste trabalho consistem de uma planilha com 299 observações por 42 variáveis. Por meio dos resultados obtidos, verificou-se que todos os processos considerados são bons preditores quando avaliados em relações individuais e diretas, sendo o processo desenvolvimento de visão e estratégia o mais significante, seguido do processo gerência do atendimento ao consumidor

Análise estatística multivariada dos acidentes de trânsito da BR-116 no período entre os anos de 2009 e 2012.

Resumo: Veículos em tráfego estão sujeitos à acidentes, e em função da grande quantidade de acidentes que ocorrem nas rodovias é que objetivou-se analisar os acidentes de trânsito ocorridos na rodovia federal BR-376, no período de 01/01/2009 a 30/04/2012, a fim de encontrar variáveis latentes e canônicas que exprimissem as interrelações entre os dados oriundos dos boletins de ocorrência da Polícia Federal Rodoviária do Paraná. Algumas técnicas da estatística multivariada foram utilizadas, como a análise de componentes principais, análise fatorial exploratória e a análise de correlação canônica a fim de encontrar os quilômetros mais críticos associados às principais variáveis latentes e aos pares de correlação canônica. Foram analisados 40 boletins de ocorrência mensais dos acidentes de trânsito da BR-376, que é uma rodovia federal diagonal que corta o estado do Paraná de noroeste à sudeste, e que possui a maior proporção de acidentes dentre as 15 rodovias federais edificadas que cortam o estado do Paraná. Os boletins possuem quatro conjuntos de dados referentes aos acidentes na rodovia, aos veículos, aos condutores e às pessoas envolvidas no acidente de trânsito, porém este último conjunto não pôde ser utilizado devido a grande proporção de dados faltantes. Após organizar os dados, decidiu-se realizar as análises estatísticas multivariadas de um em um quilômetro para identificar os quilômetros mais perigosos. Após observar o histograma da incidência dos acidentes na BR-376 no período considerado, decidiu-se dividir os conjuntos de dados em dois grupos, pois haviam duas regiões com maiores incidências de acidentes e que as características de uma região poderiam diferir uma da outra. Para contornar problemas de variáveis próximas da dependência linear, explorou-se métodos de descarte e de transformação de variáveis, onde esta última foi utilizada, pois estabilizou a variância entre os dados. Verificou-se que os dados não atendiam a normalidade multivariada e, para estimar o modelo fatorial, utilizou-se o método de componentes principais. A análise fatorial exploratória foi aplicada no conjunto de dados referente aos acidentes na rodovia para encontrar as principais interrelações para então realizar a análise de correlação canônica entre os conjuntos de variáveis. Foi possível encontrar 7 fatores para cada grupo da BR-376, alguns comuns e outros mais específicos de cada região, e os escores fatoriais indicaram que os quilômetros mais problemáticos foram o 176 (Maringá) e o 668 (Serra de Guaratuba). A análise de correlação canônica mostrou que a correlação canônica entre os conjuntos acidentes na rodovia e veículos e entre os conjuntos acidentes na rodovia e condutores foi próxima de 1, ou seja, esses conjuntos são fortemente correlacionados. Esta técnica levantou as variáveis mais correlacionadas aos pares de correlação canônica. Os gráficos dos escores canônicos também indicaram os quilômetros 176 e 668 como os pontos mais críticos com relação as variáveis canônicas observadas

A geoestatistical spatio-temporal modelling with locations varying over time

Orientador: Dr. Paulo Justianiano Ribeiro JrTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa : Curitiba, 29/03/2018Inclui referências: p.59-65Resumo: Foi investigado um modelo espaço-temporal geoestatístico condicional gaussiano (CGSTM) com o objetivo de ajustar medidas observadas em posições não fixas ao longo do tempo (discreto), considerando apenas as localizações observadas. O modelo especifica o estado do processo no tempo atual, condicionado ao estado do processo no passado recente. Em particular, a média do processo usa uma função de ponderação a qual rege a evolução do modelo espaço-temporal e trata da interação entre o espaço e o tempo. O CGSTM fornece recursos atraentes, tais como: possui a estrutura de um modelo linear dinâmico, modela a variável resposta observada em posições não fixas ao longo do tempo e fornece mapas de previsão com k-passos 'a frente. A inferência e a estimação foram feitas pelo método da máxima verossimilhança, baseando-se no algoritmo do filtro de Kalman. Foi obtida uma distribuição conjunta espaço-temporal equivalente a uma dada especificação do CGSTM, cujas matrizes de covariância e de precisão são apresentadas por meio de uma expressão fechada. Realizamos alguns estudos de simulação considerando localizações de dados reais e simulados, que apresentam as localizações dos dados variando ao longo do tempo. Em outro momento, um estudo de simulação foi executado usando vários cenários para valores de parâmetros e número de observações no tempo e no espaço, observando a consistência e o viés dos estimadores do modelo. Por final, o modelo foi ajustado ao conjunto de dados de precipitação média mensal, com 678 registros temporais em 32 estações localizadas no oeste do Paraná, Brasil. As localizações das estações pluviométricas sofreram mudanças geográficas de 1961 a 2017. Nesta modelagem, usamos variáveis explicativas e fornecemos mapas de previsão. A especificação intuitiva e parsimoniosa do modelo aliada a possibilidade de incorporação de localizações não-fixas na análise espaço-temporal, fazem o CGSTM uma atrativa e uma possível referência simples de modelo para a análise espaço-temporal de dados. Palavras-chaves: Localizações Não Fixas, Modelo espaço-temporal Geoestatístico Condicional, Filtro de Kalman.Abstract: We investigated a Gaussian conditional geostatistical spatio-temporal model (CGSTM) aiming to fit data observed at non-fixed locations over discrete times, based only on the observed locations. The model specifies the process state at the current time conditioning on the process state in the recent past. Particularly, the process mean uses a weighting function governing the spatio-temporal model evolution and handling the interaction between space and time. The CGSTM provides attractive features, such as it belongs to the dynamic linear model framework, models non-fixed locations over time and easily provides forecasting maps k-steps ahead. Likelihood estimation and inference are based on a Kalman filter-based algorithm. Equivalent closed form of a covariance and precision matrices of the spatio-temporal joint-distribution was obtained.We performed some simulation studies considering simulated and real data locations, which present data locations varying over time. Also, a simulation study was ran using various scenarios for parameter values and number of observations in time and space, observing consistency and unbiasedness of model estimators. Finally, the model was fitted to the average monthly rainfall dataset, with 678 temporal registers at 32 stations located in western Paraná, Brazil. The rainfall station locations suffered geographical changes from 1961 to 2017. In this modelling, we used explanatory variables and provided forecasting maps. The intuitive and parsimonious model specification and the possibility of incorporating non-fixed locations in the spatio-temporal analysis, combined with the easy computation, make the CGSTM an attractive and a possible simple reference model for analysis of spatio-temporal data. Key-words: Non-Fixed Locations, Conditional Geostatistical Spatio-Temporal Model, Kalman Filter