Order selection tests with multiply-imputed data.

We develop nonparametric tests for the null hypothesis that a function has a prescribed form, to apply to data sets with missing observations. Omnibus nonparametric tests do not need to specify a particular alternative parametric form, and have power against a large range of alternatives, the order selection tests that we study are one example. We extend such order selection tests to be applicable in the context of missing data. In particular, we consider likelihood-based order selection tests for multiply- imputed data. A simulation study and data analysis illustrate the performance of the tests. A model selection method in the style of Akaike's information criterion for multiply imputed datasets results along the same lines.Akaike information criterion; Hypothesis test; Multiple imputation; lack-of-fit test; Missing data; Omnibus test; Order selection;

Missing covariates in logistic regression, estimation and distribution selection.

We derive explicit formulae for estimation in logistic regression models where some of the covariates are missing. Our approach allows for modeling the distribution of the missing covariates either as a multivariate normal or multivariate t-distribution. A main advantage of this method is that it is fast and does not require the use of iterative procedures. A model selection method is derived which allows to choose amongst these distributions. In addition we consider versions of AIC that are based on the EM algorithm and on multiple imputation methods that have a wide applicability to model selection in likelihood models in general.Akaike information criterion; Likelihood model; Logistic regression; Missing covariates; Model selection; Multiple imputation; t-distribution;

O DESEJO COMO MOTOR DA MAQUINARIA ARLTIANAO

Revista Landa, v. 1, n. 1 (2012

A autoeficácia dos professores de educação física face à inclusão de alunos com deficiência intelectual

Dissertação de mestrado em Exercício e Saúde em Populações Especiais, apresentada à Faculdade de Ciências do Desporto e Educação Física da Universidade de CoimbraA inclusão de alunos com deficiência intelectual nas aulas de Educação Física no ensino regular é uma realidade presente no que determina às diretrizes políticas em vigor em Portugal. Assim, a educação deve ser inclusiva, de modo a proporcionar igualdade de oportunidades e de participação a todos os alunos abarcados por esse contexto. Nesse âmbito, os professores aparecem como os principais mediadores, devendo adotar atitudes concernentes com os objetivos da educação inclusiva. Nessa perspectiva, muito são os estudos que têm referido a influência de determinados elementos, que podem estar intimamente relacionadas às atitudes dos professores face a inclusão de alunos com necessidades educativas especiais. A autoeficácia é um desses elementos e tem sido foco de algumas pesquisas relativamente à sua importância no contexto escolar, pois está intimamente relacionada com a qualidade e o sucesso da inclusão. Assim, o objetivo do presente estudo preliminar, é examinar a confiabilidade do instrumento Physical Educators’ Self-Efficacy Toward Including Students with Disabilities – (PESEISD) (Taliaferro, Block, Harris e Krause, 2010), traduzido e adaptado para a realidade portuguesa por Campos e Ferreira (2012), e realizar uma análise descritiva dessa crença nos professores de Educação Física face a inclusão de alunos com deficiência intelectual. A amostra foi constituída por 106 professores do ensino regular, 53 do sexo feminino e 53 do sexo masculino com idades compreendidas entre os 23 e 54 anos (média de idade= 34,84 anos e desvio padrão= 7,91). Os resultados obtidos no presente estudo, suportam a existência de uma confiabilidade bastante elevada do questionário (α= 0,942) e do teste reteste, que apresentam valores correlacionais acima dos 0,90. Podemos afirmar que os professores de Educação Física ostentam valores aceitáveis de autoeficácia, havendo diferenças significativas, ao nível do sexo, nas subescalas experiência vicariantes e mestria. Reveste-se de extrema importância a continuidade de estudos a fim de investigar as propriedades psicométricas do instrumento e averiguar as variáveis preditoras da autoeficácia

El derecho a la utopía : la murga en Mendoza

Fil: Trozzo, Ester. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Artes y DiseñoFil: Rodríguez Consentino, Olga. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Filosofía y Letra

Global superscaling analysis of quasielastic electron scattering with relativistic effective mass

We present a global analysis of the inclusive quasielastic electron scattering data with a superscaling approach with relativistic effective mass. The SuSAM* model exploits the approximation of factorization of the scaling function $f^*(\psi^*)$ out of the cross section under quasifree conditions. Our approach is based on the relativistic mean field theory of nuclear matter where a relativistic effective mass for the nucleon encodes the dynamics of nucleons moving in presence of scalar and vector potentials. Both the scaling variable $\psi^*$ and the single nucleon cross sections include the effective mass as a parameter to be fitted to the data alongside the Fermi momentum $k_F$. Several methods to extract the scaling function and its uncertainty from the data are proposed and compared. The model predictions for the quasielastic cross section and the theoretical error bands are presented and discussed for nuclei along the periodic table from $A=2$ to $A=238$: $^2$H, $^3$H, $^3$He, $^4$He, $^{12}$C, $^{6}$Li, $^{9}$Be, $^{24}$Mg, $^{59}$Ni, $^{89}$Y, $^{119}$Sn, $^{181}$Ta, $^{186}$W, $^{197}$Au, $^{16}$O, $^{27}$Al, $^{40}$Ca, $^{48}$Ca, $^{56}$Fe, $^{208}$Pb, and $^{238}$U. We find that more than 9000 of the total $\sim 20000$ data fall within the quasielastic theoretical bands. Predictions for $^{48}$Ti and $^{40}$Ar are also provided for the kinematics of interest to neutrino experiments.Comment: 26 pages, 20 figures and 4 table

Inferência Bayesiana para apoio à tomada de decisões acerca da geração de Whitelists e Blacklists em Mídia Programática

TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de Controle e Automação.O presente trabalho foi desenvolvido na empresa Publya, pioneira no mercado de mídia programática no Brasil e que já veiculou mais de 1000 campanhas ao longo de seus 3 anos de funcionamento. Dentre os vários tipos de mídia que a empresa oferece, focou-se nas mídias display e o seu processo de geração de Whitelists e Blacklists para a configuração de campanhas de anunciantes. Realizou-se então a criação de um sistema para aprendizado de máquina de fácil utilização para todos da empresa que,além de gerar automaticamente uma lista de sites, fornece também uma base sólida para a escolha de sites nos quais se realiza a compra de espaço publicitário. Utilizou-se inferência de Redes Bayesianas acerca das probabilidades condicionais de sucesso e insucesso de cada site, a partir de dados de campanhas passadas.This project was developed at Publya, pioneer in the Brazilian programatic advertising industry, running over 1000 campaigns throughout the years. Among the several types of advertising managed by Publya, the project focused specially on banners display advertising and its process of generating whitelists and blacklists to an advertiser campaign setting. It was created an user friendly learning system that besides automatically generating the websites lists is also a rock solid tool for the decision making towards where to buy advertising space. For that purpose it was used Bayesian Inference to calculate the conditional probabilities of success and not success of each website, according to past campaigns data