Ciências Exatas e Tecnológicas
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Item Inferência via Bootstrap na Conjoint Analysis(Universidade Federal de Viçosa, 2017-12-14) Barbosa, Eduardo Campana; Silva, Carlos Henrique Osório; http://lattes.cnpq.br/9324723287486113A presente tese teve como objetivo introduzir o método de reamostragem com reposição ou Bootstrap na Conjoint Analysis. Apresenta-se no texto uma revisão conceitual (Revisão de Literatura) sobre a referida metodologia (Conjoint Analysis) e também sobre o método proposto (Bootstrap). Adicionalmente, no Capítulo I e II, define-se a parte teórica e metodológica da Conjoint Analysis e do método Bootstrap, ilustrando o funcionamento conjunto dessas abordagens via aplicação real, com dados da área de tecnologia de alimentos. Inferências adicionais que até então não eram fornecidas no contexto clássico ou frequentista podem agora ser obtidas via análise das distribuições empíricas dos estimadores das Importâncias Relativas (abordagem por notas) e das Probabilidades e Razão de Escolhas (abordagem por escolhas). De forma geral, os resultados demonstraram que o método Bootstrap forneceu estimativas pontuais mais precisas e tornou ambas as abordagens da Conjoint Analysis mais informativas, uma vez que medidas de erro padrão e, principalmente, intervalos de confiança puderam ser facilmente obtidos para certas quantidades de interesse, possibilitando a realização de testes ou comparações estatísticas sobre as mesmas.Item Choice-Based Conjoint Analysis: um enfoque bayesiano(Universidade Federal de Viçosa, 2015-02-25) Barbosa, Eduardo Campana; Silva, Carlos Henrique Osório; http://lattes.cnpq.br/9324723287486113A presente dissertação teve como objetivo principal demonstrar um enfoque Bayesiano para a metodologia Choice-Based Conjoint Analysis (CBCA). Apresenta-se no texto uma ampla revisão sobre a CBCA (Capítulo 1), sobre o modelo Logit Multinomial [desenvolvimento do modelo, procedimentos de estimação de parâmetros, probabilidades e razões de escolha (Capítulo 2)] e sobre o enfoque de estimação Bayesiano [distribuição a priori utilizada, aproximação de Laplace para a função de verossimilhança, distribuições a posteriori e detalhes sobre o algoritmo MCMC empregado (Capítulo 3)]. No Capítulo 4 apresenta-se um exemplo hipotético, no intuito de demonstrar os resultados e inferências que podem ser obtidos por meio desta recente abordagem (Bayesiana), sendo também apresentados os resultados do enfoque Frequentista. O tratamento em estudo foi um tipo de refrigerante e avaliou-se o efeito de três fatores (A, B e C) na intenção de compra de 96 consumidores, por meio de dados simulados. As análises estatísticas foram conduzidas no software livre R, cujos scripts encontram-se disponibilizados nos apêndices desta dissertação. Concluiu-se que a abordagem Bayesiana para CBCA apresentou resultados interessantes e satisfatórios, com estimativas similares às Frequentistas e mostrando-se uma alternativa metodológica viável para os estudos de CBCA. Adicionalmente, a abordagem proposta possibilitou ainda ao pesquisador construir intervalos de credibilidade (percentis das distribuições a posteriori) para as probabilidades e razões de escolha, no intuito de comparar estas quantidades ou testar hipóteses sobre estas. Quanto aos resultados práticos, a maior probabilidade de escolha estava associada ao tratamento 4, composto pelo nível do fator A, nível do fator B e nível do fator C.