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DNA-Polyethylenimine-Fe(III) complexes for gene delivery. A combined Monte Carlo and experimental study

Jorge, Andreia Fernandes
Fonte: Universidade de Coimbra Publicador: Universidade de Coimbra
Tipo: Tese de Doutorado
Português
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98.44587%
A terapia génica apresenta excelentes oportunidades médicas para o tratamento de várias doenças graves, incluindo o cancro. Nas últimas décadas, um grande esforço tem sido realizado para desenvolver vetores não-virais biocompatíveis com capacidade de superar as diversas barreiras biológicas. Esta tarefa torna-se bastante exigente, na medida em que este vetor tem de ser suficientemente versátil para se adaptar às condições adversas, e por vezes contraditórias que encontrará ao longo do seu percurso através da célula. Polímeros naturais e sintéticos têm sido amplamente utilizados e são reconhecidos como vetores eficientes para a administração do gene. Entre todos, a polietilenimina (PEI) tem-se destacado pelo seu elevado desempenho. No entanto, a utilização deste policatião tem que ser moderada devido a sua elevada toxicidade. O principal objetivo do presente trabalho é a utilização de um segundo agente que apresente concomitantemente, capacidade como agente de condensação e ainda capacidade de modular as propriedades do complexo de ADN-PEI. O Fe(III) foi o metal selecionado devido ao seu papel crucial em organismos vivos, o que consequentemente, faz com que seja um composto relativamente inerte em meio biológico e que poderá apresentar propriedades interessantes para uma aplicação terapêutica. Numa primeira fase deste trabalho...

Método de Monte Carlo aplicado ao modelamento espectral de meios participantes através da utilização da função distribuição de energia de corpo negro nas linhas de absorção; Monte Carlo Method applied to the spectral modeling of participating media using the absorption line blackbody distribution function

Maurente, André Jesus Soares
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Português
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98.93182%
Neste trabalho, o método de Monte Carlo é aplicado à função distribuição de energia de corpo negro nas linhas de absorção (função distribuição ALB) para considerar o efeito espectral no cálculo da transferência de calor por radiação em meios participantes. A metodologia combina o robusto e flexível método de Monte Carlo com a função distribuição ALB, que incorpora simultaneamente o efeito de um grande número de linhas espectrais. A implementação proposta estabelece uma relação simples e direta entre a função distribuição ALB e a função distribuição cumulativa do método de Monte Carlo, o que facilita a implementação da técnica e proporciona eficiência computacional. A verificação da metodologia foi realizada através da comparação de seus resultados com uma série de soluções apresentadas na literatura utilizando-se tanto o modelo da somaponderada- de-gases-cinzas baseado nas linhas espectrais quanto a integração linha-por-linha, considerando meios participantes não-homogêneos e não-isotérmicos constituídos de vapor d’água, dióxido de carbono e espécies não-participantes. O método de Monte Carlo aplicado à função distribuição ALB foi utilizado na obtenção de vários resultados para avaliar as aproximações relativas ao modelo da somaponderada- de-gases-cinzas...

Uma analise da eficiencia numerica de funções de onda tentativa aplicada ao metodo Monte Carlo quantico; An analysis of the numerical efficiency of trial wave functions applied to Quantun Monte Carlo method

Juliana de Lima Paschoal
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 17/11/2006 Português
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Uma estratégia recente denominada Monte Carlo Quântico (MCQ) permite acessar a função de onda exata de um sistema resolvendo a equação de Schrödinger. Dentre as alternativas de MCQ destacam-se o Monte Carlo Quântico Variacional (MCQV) e o Monte Carlo Quântico de Difusão (MCQD). O MCQV determina o valor médio de qualquer propriedade atômica ou molecular associada a uma função de onda arbitrária empregando o algoritmo de Metropolis. O MCQD, por sua vez, baseia-se na solução da equação de Schrödinger dependente do tempo através de um processo de difusão em equilíbrio com um processo cinético de primeira ordem. Neste trabalho os objetivos são: a) comparar os efeitos de funções de base de Slater com diferentes expoentes nos níveis de teoria do MCQV e MCQD; b) testar funções de onda baseadas no modelo Hartree e Hartree-Fock no MCQV e MCQD e c) avaliar o efeito da localização de orbitais nestes métodos. Esses objetivos foram avaliados em átomos, moléculas diatômicas e alguns hidretos poliatômicos contendo elementos do segundo período da tabela periódica. Inicialmente, usou-se de uma função de onda representada por um determinante de Slater com orbitais obtidos através da combinação linear de funções de Slater através do método Hartree-Fock. Os expoentes do conjunto de base utilizado foram determinados através das Regras de Slater...

Aprendizagem estrutural de redes bayesianas pelo método de Monte Carlo e cadeias de Markov

Costa, Felipe Schneider
Fonte: Universidade Federal de Santa Catarina Publicador: Universidade Federal de Santa Catarina
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: 90 p.| il., grafs., tabs.
Português
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108.8542%
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2013.; Esta dissertação aborda a aplicação dos métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov na aprendizagem de estruturas de redes Bayesianas. Estes métodos têm se mostrado extremamente eficientes nos cálculos aproximados de problemas nos quais é impossível obter uma solução exata. Neste sentido, apresenta um método para gerar estruturas de redes Bayesianas a partir dos dados para que possam ser utilizadas para realizar consultas sobre o domínio do problema e também que permitam extrair conhecimento sobre o problema através dos modelos gráficos gerados. Inicialmente, através do uso de técnicas de verificação de independência condicional entre os nós da rede, alguns vértices (conexões entre os nós) da estrutura inicial foram fixados e não mais alterados, visando minimizar o uso de recursos computacionais. Após fixar esses vértices, o próximo passo consistiu em construir uma estrutura inicial de rede (conectar os demais nós da rede não fixados no passo anterior) a ser alterada durante toda a execução do algoritmo. Para isso, foram utilizados algoritmos de busca heurística. De posse de um modelo inicial de rede e seguindo o fluxo dos métodos de Monte Carlo e Cadeias de Markov...

Estudos de Monte Carlo de diagramas de fase : aplicação ao C60 e ao modelo de Lennard-Jones

Barroso, Manuel António dos Santos
Fonte: Universidade de Aveiro Publicador: Universidade de Aveiro
Tipo: Tese de Doutorado
Português
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118.44062%
Foi desenvolvido um método original de Monte Carlo de cálculo de diagramas de fase que estende as técnicas de histogramas múltiplos a extrapolações em densidade e permite calcular diferenças de energia livre de Helmholtz entre pontos termodinâmicos de diferentes densidades e temperaturas. Foram também efectuados cálculos de energia livre absoluta para estados termodinâmicos de referência em fase sólida e fluida, incluindo correcções dos efeitos de tamanho finito, de modo a construir diagramas de fase. Procedeu-se a aplicações de teste com o modelo de Lennard-Jones, aferindo e estendendo os resultados existentes na literatura. Considerou-se ainda um modelo do potencial intermolecular ab initio do C60, que inclui interacções de dois e três corpos, e estudou-se o diagrama de fase deste sistema, estimando, em particular, as propriedades do ponto crítico e do ponto triplo. ABSTRACT: An original Monte Carlo method for the determination of phase diagrams was developed. It extends the multiple histogram techniques to extrapolations in density and it allows to compute Helmholtz free energy differences between thermodynamic points with different densities and temperatures. Absolute free energy calculations for reference solid and fluid states were also carried out...

Modelação e estimativa de incertezas no ensaio quase-dinâmico de coletores solares térmicos

Galvão, Carolina Isabel da Silva
Fonte: Universidade de Lisboa Publicador: Universidade de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2014 Português
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98.26193%
Tese de mestrado em Engenharia da Energia e do Ambiente, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2014; The present work discusses and evaluates the quasi-dynamic test procedure for solar thermal collectors according to EN12975, in terms of the determination of the collector parameters and their uncertainties. The collector parameters are identified by multiple linear regression, applied using a Python 3.3 environment. Two approaches were pursuit, one using a weighted multiple linear regression (Weighted Least Squares) and another using a standard multiple linear regression (Ordinary Least Squares). In the weighted multiple linear regression, the uncertainty of the input and output variables is estimated using the GUM procedure, while for the standard least squares approach, the uncertainty of those variables is accounted using the Monte Carlo method. The two approaches were tested for the characterization of a glazed flat plate collector and an evacuated tube collector with satisfying results. Comparisons are made with the results already obtained at LES. For the evacuated tube collector, two approaches for the modeling of the incidence angle modifier were taken, one using the factorized transversal incident angle for the direct beam radiation (dummy variables method)...

Estimativa da incerteza no ensaio de sistemas solares térmicos: comparação de metodologias

Barros, Luísa Catarina Barros
Fonte: Universidade de Lisboa Publicador: Universidade de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2015 Português
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Tese de mestrado integrado em Engenharia da Energia e do Ambiente, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2015; Nesta dissertação é feita a comparação de duas metodologias de determinação de parâmetros característicos de um sistema solar térmico do tipo kit (Métod dos Mínimos Quadrados Simples e Pesados), para realização do cálculo do comportamento térmico a longo prazo de um sistema solar térmico, de acordo com a ISSO 9459-2. É realizado, igualmente, o paralelismo entre duas maneiras distintas de estimar as incertezas associadas ao cálculo do comportamento térmico a longo prazo (GUM e Método de Monte Carlo). Construíram-se ferramentas distintas em linguagem Python através do software de livre acesso Python3.3 para o cálculo dos ensaios do sistema e para cada um dos casos de estudo. No código gerado para o estudo do primeiro caso, aplicou-se uma regressão multilinear pelo Método dos Mínimos Quadrados Pesados para obter os parâmetros característicos do sistema e atribuído o método do GUM para estimar a incerteza associada ao cálculo do comportamento térmico a longo prazo. Para o segundo caso de estudo, o código inclui um ajuste linear segundo o Método dos Mínimos Quadrados Simples para determinação dos parâmetros característicos do sistema e...

Aplicação do método de Monte Carlo para avaliação de incertezas em ensaios de perdas em transformadores de potência; Application of the Monte Carlo method for evaluating uncertainties in tests of losses in power transformers

Lourenço, Marcelo Luiz
Fonte: Universidade Federal de Goiás; Brasil; UFG; Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC); Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG) Publicador: Universidade Federal de Goiás; Brasil; UFG; Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC); Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG)
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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108.85006%
This work present a computer program for estimating measurement uncertainties of losses in power transformers, obtained through their tests of no load loss and of load loss, based on the models for these losses used in LabMETRO/EMC, which are non-linear, and on the Supplement 1 of the guide to the expression of uncertainty in measurement. This supplement was created in order to present a solution for situa-tions in which the evaluation of measurement uncertainty through this guide is not appropriate, being applicable to both linear and nonlinear models. The approaches to the evaluation of measurement uncertainties described in this supplement guide con-sist mainly in the numerical simulation of the Monte Carlo method. This technique allows to obtain, numerically, the probability density functions (PDF) of the output quantities through the propagation of the PDF of the inputs quantities using the measurement function. The developed program, named SIMETRANS-S1, should be integrated in the software used in test transformers of LabMETRO/EMC, called SIMETRANS. The results obtained through the SIMETRANS-S1 indicate that those results given by SIMETRANS, which are based on the guide to the expression of un-certainty in measurement, cannot be validated for the test of losses in transformers in LabMETRO / EMC...

Exact Nonparametric Two-Sample Homogeneity Tests for Possibly Discrete Distributions.

DUFOUR, Jean-Marie; FARHAT, Abdeljelil
Fonte: Université de Montréal Publicador: Université de Montréal
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 236458 bytes; application/pdf
Português
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89.19782%
In this paper, we study several tests for the equality of two unknown distributions. Two are based on empirical distribution functions, three others on nonparametric probability density estimates, and the last ones on differences between sample moments. We suggest controlling the size of such tests (under nonparametric assumptions) by using permutational versions of the tests jointly with the method of Monte Carlo tests properly adjusted to deal with discrete distributions. We also propose a combined test procedure, whose level is again perfectly controlled through the Monte Carlo test technique and has better power properties than the individual tests that are combined. Finally, in a simulation experiment, we show that the technique suggested provides perfect control of test size and that the new tests proposed can yield sizeable power improvements.; Dans ce texte, nous étudions plusieurs tests pour l’égalité de deux distributions inconnues. Deux de ces tests sont basés sur des fonctions de distribution empiriques, trois autres sur des estimateurs non paramétriques de fonctions de densité et les trois derniers sur des moments empiriques. Nous proposons de contrôler la taille des tests (sous des hypothèses non paramétriques) en employant des versions permutationnelles de ces tests conjointement avec la méthode des tests de Monte Carlo ajustée pour tenir compte de la possibilité de distributions discontinues. Nous proposons aussi une méthode pour combiner plusieurs de ces tests...

Testing for sample selection in pseudo panels : theory and Monte Carlo

Mora, Jhon James; Muro, Juan
Fonte: Universidad de ICESI. Departamento de Economía Publicador: Universidad de ICESI. Departamento de Economía
Tipo: info:eu-repo/semantics/workingPaper Formato: 835110 bytes; application/pdf
Português
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98.69688%
Sample selection bias is commonly used in economic models based on micro data. Despite the continuous generalization of panel data surveys, most countries still collect microeconomic information on the behavior of economic agents by means of repeated independent and representative cross-sections. This paper discusses a simple testing procedure for sample selection bias in pseudo panels. In the context of conditional mean independence panel data models we describe a pseudo panel model in which under convenient expansion of the original specification with a selectivity bias correction term the method allows us to use a Wald test of H0: as a test of the null hypothesis of absence of sample selection bias. We show that the proposed selection bias correction term is proportional to Inverse Mills ratio with an argument equal to the normit of a consistent estimation of the observed proportion of individuals in each cohort. This finding can be considered a cohort counterpart of Heckmans selectivity bias correction for the individual case and generalizes to some extent previous existing results in the empirical labour literature. Monte Carlo analysis shows the test does not reject the null for fixed T at a 5% significance level in finite samples and increases its power when utilizing cohort size corrections as suggested by Deaton (1985). As a side effect...

Finite-Sample Diagnostics for Multivariate Regressions with Applications to Linear Asset Pricing Models

DUFOUR, Jean-Marie; KHALAF, Lynda; BEAULIEU, Marie-Claude
Fonte: Université de Montréal Publicador: Université de Montréal
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 219916 bytes; application/pdf
Português
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99.16657%
In this paper, we propose several finite-sample specification tests for multivariate linear regressions (MLR) with applications to asset pricing models. We focus on departures from the assumption of i.i.d. errors assumption, at univariate and multivariate levels, with Gaussian and non-Gaussian (including Student t) errors. The univariate tests studied extend existing exact procedures by allowing for unspecified parameters in the error distributions (e.g., the degrees of freedom in the case of the Student t distribution). The multivariate tests are based on properly standardized multivariate residuals to ensure invariance to MLR coefficients and error covariances. We consider tests for serial correlation, tests for multivariate GARCH and sign-type tests against general dependencies and asymmetries. The procedures proposed provide exact versions of those applied in Shanken (1990) which consist in combining univariate specification tests. Specifically, we combine tests across equations using the MC test procedure to avoid Bonferroni-type bounds. Since non-Gaussian based tests are not pivotal, we apply the “maximized MC” (MMC) test method [Dufour (2002)], where the MC p-value for the tested hypothesis (which depends on nuisance parameters) is maximized (with respect to these nuisance parameters) to control the test’s significance level. The tests proposed are applied to an asset pricing model with observable risk-free rates...

Exact Skewness-Kurtosis Tests for Multivariate Normality and Goodness-of-fit in Multivariate Regressions with Application to Asset Pricing Models

DUFOUR, Jean-Marie; KHALAF, Lynda; BEAULIEU, Marie-Claude
Fonte: Université de Montréal Publicador: Université de Montréal
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 225374 bytes; application/pdf
Português
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89.15453%
We study the problem of testing the error distribution in a multivariate linear regression (MLR) model. The tests are functions of appropriately standardized multivariate least squares residuals whose distribution is invariant to the unknown cross-equation error covariance matrix. Empirical multivariate skewness and kurtosis criteria are then compared to simulation-based estimate of their expected value under the hypothesized distribution. Special cases considered include testing multivariate normal, Student t; normal mixtures and stable error models. In the Gaussian case, finite-sample versions of the standard multivariate skewness and kurtosis tests are derived. To do this, we exploit simple, double and multi-stage Monte Carlo test methods. For non-Gaussian distribution families involving nuisance parameters, confidence sets are derived for the the nuisance parameters and the error distribution. The procedures considered are evaluated in a small simulation experi-ment. Finally, the tests are applied to an asset pricing model with observable risk-free rates, using monthly returns on New York Stock Exchange (NYSE) portfolios over five-year subperiods from 1926-1995.; Dans cet article, nous proposons des tests sur la forme de la distribution des erreurs dans un modèle de régression linéaire multivarié (RLM). Les tests que nous développons sont fonction des résidus obtenus par moindres carrés multivariés...

Identification, Weak Instruments and Statistical Inference in Econometrics

DUFOUR, Jean-Marie
Fonte: Université de Montréal Publicador: Université de Montréal
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 268035 bytes; application/pdf
Português
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89.10186%
We discuss statistical inference problems associated with identification and testability in econometrics, and we emphasize the common nature of the two issues. After reviewing the relevant statistical notions, we consider in turn inference in nonparametric models and recent developments on weakly identified models (or weak instruments). We point out that many hypotheses, for which test procedures are commonly proposed, are not testable at all, while some frequently used econometric methods are fundamentally inappropriate for the models considered. Such situations lead to ill-defined statistical problems and are often associated with a misguided use of asymptotic distributional results. Concerning nonparametric hypotheses, we discuss three basic problems for which such difficulties occur: (1) testing a mean (or a moment) under (too) weak distributional assumptions; (2) inference under heteroskedasticity of unknown form; (3) inference in dynamic models with an unlimited number of parameters. Concerning weakly identified models, we stress that valid inference should be based on proper pivotal functions —a condition not satisfied by standard Wald-type methods based on standard errors — and we discuss recent developments in this field...

Simulation-Based Finite and Large Sample Tests in Multivariate Regressions.

DUFOUR, Jean-Marie; KHALAF, Lynda
Fonte: Université de Montréal Publicador: Université de Montréal
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 762828 bytes; application/pdf
Português
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89.297%
In the context of multivariate linear regression (MLR) models, it is well known that commonly employed asymptotic test criteria are seriously biased towards overrejection. In this paper, we propose a general method for constructing exact tests of possibly nonlinear hypotheses on the coefficients of MLR systems. For the case of uniform linear hypotheses, we present exact distributional invariance results concerning several standard test criteria. These include Wilks' likelihood ratio (LR) criterion as well as trace and maximum root criteria. The normality assumption is not necessary for most of the results to hold. Implications for inference are two-fold. First, invariance to nuisance parameters entails that the technique of Monte Carlo tests can be applied on all these statistics to obtain exact tests of uniform linear hypotheses. Second, the invariance property of the latter statistic is exploited to derive general nuisance-parameter-free bounds on the distribution of the LR statistic for arbitrary hypotheses. Even though it may be difficult to compute these bounds analytically, they can easily be simulated, hence yielding exact bounds Monte Carlo tests. Illustrative simulation experiments show that the bounds are sufficiently tight to provide conclusive results with a high probability. Our findings illustrate the value of the bounds as a tool to be used in conjunction with more traditional simulation-based test methods (e.g....

Exact Tests for Contemporaneous Correlation of Disturbances in Seemingly Unrelated Regressions.

DUFOUR, Jean-Marie; KHALAF, Lynda
Fonte: Université de Montréal Publicador: Université de Montréal
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 425709 bytes; application/pdf
Português
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89.36254%
This paper proposes finite-sample procedures for testing the SURE specification in multi-equation regression models, i.e. whether the disturbances in different equations are contemporaneously uncorrelated or not. We apply the technique of Monte Carlo (MC) tests [Dwass (1957), Barnard (1963)] to obtain exact tests based on standard LR and LM zero correlation tests. We also suggest a MC quasi-LR (QLR) test based on feasible generalized least squares (FGLS). We show that the latter statistics are pivotal under the null, which provides the justification for applying MC tests. Furthermore, we extend the exact independence test proposed by Harvey and Phillips (1982) to the multi-equation framework. Specifically, we introduce several induced tests based on a set of simultaneous Harvey/Phillips-type tests and suggest a simulation-based solution to the associated combination problem. The properties of the proposed tests are studied in a Monte Carlo experiment which shows that standard asymptotic tests exhibit important size distortions, while MC tests achieve complete size control and display good power. Moreover, MC-QLR tests performed best in terms of power, a result of interest from the point of view of simulation-based tests. The power of the MC induced tests improves appreciably in comparison to standard Bonferroni tests and...

Simulation-Based Finite-Sample Tests for Heteroskedasticity and ARCH Effects.

DUFOUR, Jean-Marie; KHALAF, Lynda; BERNARD, Jean-Thomas; GENEST, Ian
Fonte: Université de Montréal Publicador: Université de Montréal
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 342447 bytes; application/pdf
Português
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89.18025%
A wide range of tests for heteroskedasticity have been proposed in the econometric and statistics literature. Although a few exact homoskedasticity tests are available, the commonly employed procedures are quite generally based on asymptotic approximations which may not provide good size control in finite samples. There has been a number of recent studies that seek to improve the reliability of common heteroskedasticity tests using Edgeworth, Bartlett, jackknife and bootstrap methods. Yet the latter remain approximate. In this paper, we describe a solution to the problem of controlling the size of homoskedasticity tests in linear regression contexts. We study procedures based on the standard test statistics [e.g., the Goldfeld-Quandt, Glejser, Bartlett, Cochran, Hartley, Breusch-Pagan-Godfrey, White and Szroeter criteria] as well as tests for autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH-type models). We also suggest several extensions of the existing procedures (sup-type of combined test statistics) to allow for unknown breakpoints in the error variance. We exploit the technique of Monte Carlo tests to obtain provably exact p-values, for both the standard and the new tests suggested. We show that the MC test procedure conveniently solves the intractable null distribution problem...

Monte Carlo Tests with Nuisance Parameters: A General Approach to Finite-Sample Inference and Nonstandard Asymptotics

DUFOUR, Jean-Marie
Fonte: Université de Montréal Publicador: Université de Montréal
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 322116 bytes; application/pdf
Português
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88.98176%
The technique of Monte Carlo (MC) tests [Dwass (1957), Barnard (1963)] provides an attractive method of building exact tests from statistics whose finite sample distribution is intractable but can be simulated (provided it does not involve nuisance parameters). We extend this method in two ways: first, by allowing for MC tests based on exchangeable possibly discrete test statistics; second, by generalizing the method to statistics whose null distributions involve nuisance parameters (maximized MC tests, MMC). Simplified asymptotically justified versions of the MMC method are also proposed and it is shown that they provide a simple way of improving standard asymptotics and dealing with nonstandard asymptotics (e.g., unit root asymptotics). Parametric bootstrap tests may be interpreted as a simplified version of the MMC method (without the general validity properties of the latter).

Fuzzy Monte Carlo model for transmission power systems reliability based decision making

Canizes, Bruno
Fonte: Instituto Politécnico do Porto. Instituto Superior de Engenharia do Porto. Publicador: Instituto Politécnico do Porto. Instituto Superior de Engenharia do Porto.
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2010 Português
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98.72683%
This thesis presents the Fuzzy Monte Carlo Model for Transmission Power Systems Reliability based studies (FMC-TRel) methodology, which is based on statistical failure and repair data of the transmission power system components and uses fuzzyprobabilistic modeling for system component outage parameters. Using statistical records allows developing the fuzzy membership functions of system component outage parameters. The proposed hybrid method of fuzzy set and Monte Carlo simulation based on the fuzzy-probabilistic models allows catching both randomness and fuzziness of component outage parameters. A network contingency analysis to identify any overloading or voltage violation in the network is performed once obtained the system states. This is followed by a remedial action algorithm, based on Optimal Power Flow, to reschedule generations and alleviate constraint violations and, at the same time, to avoid any load curtailment, if possible, or, otherwise, to minimize the total load curtailment, for the states identified by the contingency analysis. For the system states that cause load curtailment, an optimization approach is applied to reduce the probability of occurrence of these states while minimizing the costs to achieve that reduction. This methodology is of most importance for supporting the transmission system operator decision making...

Estudio de Monte Carlo para comparar 8 pruebas de normalidad sobre residuos de mínimos cuadrados ordinarios en presencia de procesos autorregresivos de primer orden

Alonso, Julio César; Montenegro, Sebastián
Fonte: Universidad Icesi, Facultad de Ciencias Administrativas y Económicas; Facultad de Ciencias Administrativas y Económicas; Administración de Empresas; Departamento de Gestión Organizacional Publicador: Universidad Icesi, Facultad de Ciencias Administrativas y Económicas; Facultad de Ciencias Administrativas y Económicas; Administración de Empresas; Departamento de Gestión Organizacional
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; Artículo; info:eu-repo/semantics/publishedVersion Formato: pdf; 253-265 páginas; Digital
Português
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98.34621%
Este estudio tiene como objetivo evaluar el poder y tamano de 8 pruebas de normalidad en la pre- ˜ sencia de errores autorregresivos de orden uno y diferentes tamanos de muestra. Para lograr este ˜ objetivo se emplean simulaciones de Monte Carlo evaluando las siguientes pruebas: Cramér-von Mises, Anderson-Darling, Lilliefors, Pearson, Shapiro-Wilk, Shapiro-Francia, Jarque-Bera y D’Agostino-Pearson. Los resultados muestran 4 aspectos importantes: primero, el efecto de la autocorrelación sobre el tamano˜ y el poder de las pruebas es asimétrico. Segundo, el tamano de todas las pruebas se distorsionan en pre- ˜ sencia de autocorrelación fuerte. Tercero, ninguna de las pruebas tiene un mejor poder que las demás. Cuarto, cuando la muestra es pequena, las pruebas de normalidad estudiadas tienen un poder muy bajo.; The objective of this study is to assess the statistical power and size of 8 normality tests in presence of first-order autoregressive errors and different simple sizes. Using aMonte Carlo experiment, the following tests were compared: Cramér-von Mises, Anderson-Darling, Lilliefors, Pearson, Shapiro-Wilk, ShapiroFrancia, Jarque-Bera and D’Agostino-Pearson. Our results show 4 relevant findings: First, an asymmetrical effect of autocorrelation on the power and size of the tests. Second...

Aplicabilidade do método de simulação de Monte Carlo na previsão dos custos de produção de companhias industriais: o caso da Companhia Vale do Rio Doce; Applying Monte Carlo simulation in predicting costs of manufacturing companies: the case of Companhia Vale do Rio Doce

Garcia, Solange; Lustosa, Paulo Roberto Barbosa; Barros, Nara Rosa
Fonte: Universidade de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de RP Publicador: Universidade de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de RP
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; info:eu-repo/semantics/publishedVersion; ; ; ; ; ; Formato: application/pdf
Publicado em 01/12/2010 Português
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108.65275%
The need for qualified decisions in business environment creates demands for the use of mathematical and statistical methods to assist the decisional process. In this context, this article aims to test the applicability of the method of Monte Carlo simulation to predict changes in production costs in a post-privatization period. To perform the experiment Companhia Vale do Rio Doce - CVRD was chosen, considering its privatization that occurred in 1997. The analyzed variables data were extracted from published financial statements between 1990 and 2004. Production costs (CPV) are simulated in two applications of the method: an application that ignores the effects of privatization and implementation that considers the period after privatization, the reduction of variable costs and the income operating increase. In a privatization process, these effects are expected and were estimated by linear regressions in a previous study by Lustosa and Oliveira (2007). To verify the predictive ability of the method comparative analysis are performed, using statistical tests of means between the real samples and the post-privatization period simulated samples. The results show the suitability of the method in predicting the production costs and consequently assisting the decisional process.; A necessidade de decisões qualificadas no ambiente empresarial gera demandas pelo uso de métodos matemáticos e estatísticos no auxílio ao processo decisório. Nesse contexto...