Fatores Econômicos Determinam o Fim de uma Relação Conjugal?
|
|
- João Batista Bugalho Medina
- 7 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 Fatores Econômcos Determnam o Fm de uma Relação Conugal? Luza Brasl Sachsda Unversdade Paulsta (UNIP) Paulo R. A. Lourero Unversdade Católca de Brasíla (UCB) Máro Jorge Cardoso de Mendonça Insttuto de Pesqusa Econômca Aplcada (IPEA) Adolfo Sachsda Unversdade Católca de Brasíla (UCB) Resumo: O artgo nvestga a questão da unão conugal dentro contexto de escolha randômca pelo agente. Aqu, são defndos os estados que um agente pode assumr numa relação (soltero, unão consensual e casado) de modo a se conhecer de que modo os dversos fatores podem nfluencar na mudança de um estado para o outro (soltero para casado, por exemplo). Vsto sob esse prsma, a proposta reca na aplcação do modelo logt multnomal como forma de estmar probabldade de escolha de estado. Afnal, de acordo com Becker (1976), a questão do casamento na socedade moderna pode ser contextualzada dentro da ótca do agente raconal sob o ponto de vsta que exste um mercado onde o agente escolhe seu parcero (a) de modo a maxmzar sua utldade sueto à restrção. PALAVRASCHAVE: Casamento, Mercado, Rompmento da Relação e Utldade. JEL: J12. Address for correspondence: Prof. Dr. Paulo R. A. Lourero, Mestrado em Economa de Empresas, Unversdade Católca de Brasíla, SGAN 916 Módulo B Brasíla DF, CEP: Tel: (0XX61) ramal 137 Fax: (061) Brazl. Emal: lourero@ucb.br and pl100@uol.com.br
2 Fatores Econômcos Determnam o Fm de uma Relação Conugal? Resumo: O artgo nvestga a questão da unão conugal dentro contexto de escolha randômca pelo agente. Aqu, são defndos os estados que um agente pode assumr numa relação (soltero, unão consensual e casado) de modo a se conhecer de que modo os dversos fatores podem nfluencar na mudança de um estado para o outro (soltero para casado, por exemplo). Vsto sob esse prsma, a proposta reca na aplcação do modelo logt multnomal como forma de estmar probabldade de escolha de estado. Afnal, de acordo com Becker (1976), a questão do casamento na socedade moderna pode ser contextualzada dentro da ótca do agente raconal sob o ponto de vsta que exste um mercado onde o agente escolhe seu parcero (a) de modo a maxmzar sua utldade sueto à restrção. 1. Introdução. Já algum tempo se observa o avanço na tendênca de trazer para o âmbto da teora econômca, questões que estão além daquelas que podem ser caracterzadas como fenômenos ntdamente de mercado, onde o aspecto econômco pode ser vsto a partr do prsma monetáro, onde se que permte caracterzar uma relação de troca. Sendo assm mutos temas lgados à esfera socal passaram a ser analsado dentro do paradgma econômco tradconal (Becker, 1976) como crmnaldade, nteração socal, etc. Dentre eles, aparece um de vtal mportânca e que dz respeto à questão do casamento ou mesmo de qualquer outro tpo de unão conugal tal como Becker (1976). A análse dessa questão é de mportânca sngular, pos a partr dela tem orgem outros fenômenos econômcos como crescmento populaconal, partcpação da mulher no mercado de trabalho, desgualdade de renda, seleção natural, etc. Tomando sso como base, é fundamental conhecer que forças ncentvam os agentes econômcos a entrar numa unão conugal como também se afastar dela. Assm vsto do ponto de vsta econômco, sera possível prever como os cclos econômcos agram de modo ter efeto sobre a demanda por casamento. Se como mostra Becker (1976, 1991) forças de mercado atuam no sentdo de efetvar ou romper uma unão, as crses econômcas podem se confgurar como períodos onde a demanda por matrmôno se reduz, além da
3 exacerbação do número de rompmentos gerando como efeto o aumento do grau de desagregação da famíla. Conforme mostram alguns trabalhos, a herança famlar é um fator determnante em mutos fenômenos socas, a exemplo da crmnaldade (Mendonça et al., 2002). Assm, o acrramento das relações desfetas pode ter como conseqüênca graves problemas para a socedade. Este trabalho tem como obetvo um modelo econométrco relatvo ao rompmento de uma relação estmado a partr dos dados coletados na cdade de Brasíla (DF) no ano de 2002, no sentdo de observar como os fatores econômcos, além de outros como herança famlar, nteração socal, preferêncas, etc atuam o fenômeno. Além desta ntrodução, a seção dos apresenta uma breve revsão da lteratura onde a análse do casamento pode ser vsta a partr da ótca raconal do agente econômco. A seção três ntroduz a questão da unão conugal dentro contexto de escolha randômca pelo agente. Aqu, são defndos os estados que um agente pode assumr numa relação (soltero, unão consensual e casado) de modo a se conhecer de que modo os dversos fatores podem nfluencar na mudança de um estado para o outro, soltero para casado, p. ex. Vsto sob esse prsma, a proposta reca na aplcação do modelo logt multnomal como forma de estmar probabldade de escolha de estado. Na seção quatro, são apresentados os resultados econométrcos do modelo multnomal. Conforme será vsto, fatores econômcos têm nfluênca marcante no fm de uma relação, bem como na manutenção dela. Por fm, na seção cnco, são apresentadas as prncpas conclusões dessa pesqusa. 2. Antecedentes De acordo com Becker (1976), a questão do casamento na socedade moderna pode contextualzada dentro da ótca do agente raconal sob o ponto de vsta que exste um mercado onde o agente escolhe seu parcero(a) de modo a maxmzar sua utldade sueto à restrção, e vceversa. Aqu a necessdade de por parte do ndvíduo de se relaconar é vsta quase que da mesma forma que o deseo de dspor de um outro bem de mercado qualquer. Por hpótese se espera que a utldade de cada um venha a aumentar, o que do contráro não havera razão para efetvar a relação. Anda que se observe nas dversas economas de
4 mercado varação quanto ao modus operand a respeto de como a relação é levada a cabo ou desfeta urdcamente, de um modo geral, verfcase que a unão entre casal é operada dentro de um ambente de lberdade de escolha e com pouca restrção quanto a sar da relação. Esses fatos corroboram a hpótese de Becker (1976) quanto ao fenômeno da unão poder ser tratado a partr da análse mcroeconômca. Orgnalmente, a questão do casamento tomou como base a teora da produção famlar na qual a utldade depende não dretamente dos bens e servços ofertados no mercado, mas daqueles bens e servços produzdos por cada um dos membros (Mchael and Becker, 1973). Aqu os bens não podem ser obeto de troca no mercado, mas apenas transferíves entre os membros da famíla. Com base nessa teora pode ser demonstrado que o ncentvo para a unão decorre da complementardade dos servços dos membros. algo parecdo no contexto da lteratura das cêncas socas á aparece em Wnch (1958), no entanto o aparato proposto por Becker pode demonstrar por a monogama é preferível à polgama. Outra mplcação mportante da teora orgnal de Becker dz respeto ao fato de que o aumento do saláro eleva o ncentvo a montar a unão. Esse resultado é corroborado por Keeley (1974) que mostra que quando a escolardade e outras varáves são mantdas constantes, ndvíduos com saláros mas elevados se casam mas cedo. Um ponto mportante na questão da complementardade dz respeto anda que ao fato que os homens com dferentes característcas quanto à educação, captal, raça, peso, etc. costumam escolher mulheres com característcas semelhantes. Por fm, o modelo proposto por Becker (1973) assnala que o ganho dervado do casamento deve ser postvamente correlaconado com a renda da propredade. No entanto, o modelo não especfca que exsta um efeto específco decorrente da varação na renda de um dos membros do casal. Mas recentemente novos paradgmas foram ncorporados na análse no sentdo de levar em consderação não apenas a unão, mas a questão do rompmento na relação. Dentre esses se pode destacar o uso da teora da nformação mperfeta para explcar o dvórco. Embora ndo de encontro hpótese de que o casamento se caracterza como um equlíbro num contexto de nformação completa, ela encontra respaldo nos dados dos Estados Undos que mostram que 40% dos dvórcos ocorrem dentro dos prmeros cnco anos do casamento. Isso, segundo alguns mostra que em méda o motvo prncpal para o fm da
5 relação se deve ao fato de uma das pessoas não ter tdo plena nformação acerca das característcas relevantes do outro. Caso o motvo para o fm fosse devdo a alguma mudança na estrutura de atrbutos de um dos ndvíduos, como p. ex. aumento do seu prestígo socal, era de se esperar que os casos de dvórco aparecessem no longo prazo, numa etapa mas aprofundada do casamento. Outros temas mportantes também em relação ao casamento são recorrentes na lteratura, podendose menconar a questão da separação e estgma (Flnn and Heckman, 1980), casamento entre grupos heterogêneos (Wlde, 1980), etc. Muto embora o presente estudo não tenha obetvo o tratamento dreto das questões vstas acma, por se tratar de um trabalho empírco e nédto no Brasl pode lançar luz mesmo que ndretamente sobre alguns desses pontos. Base de dados. Essa seção tem como obetvo descrever a base de dados utlzada neste trabalho. As nformações contdas nesse estudo foram obtdas a partr de uma pesqusa feta na cdade de Brasíla no ano de 2002, na qual foram entrevstadas 1591 pessoas, sendo 689 homens e 902 mulheres. Os dados foram obtdos através de técncas de nterrogação, va entrevstas n loco dretas com os entrevstados. Esta pesqusa consstu bascamente em tentar verfcar que varáves podem afetar no térmno da relação. Assm, bascamente grande parte da pesqusa se refere a ndagar ao entrevstado se determnado fator em relação à pessoa com quem ele se relacona ou ver a se relaconar se consttu em motvo para por fm no relaconamento. Entre os pontos levantados estão questões lgadas ao desemprego, alcoolsmo, sucesso profssonal, nfluênca dos pas na relação, etc. Não obstante também aparecem no questonáro questões relatvas ao estado cvl, mudança no modo de vda advnda após se dá relação, dade, nível de escolardade, sexo, etc. Como será vsto é possível perfazer um modelo que relacona as varáves deste estudo com o estado cvl corrente da pessoa de forma a mostrar como tas varáves nfluencam a mudança de estado de casado para soltero numa relação. Nesta pesqusa foram classfcados em número de três os estados que um ndvíduo pode assumr quanto a uma relação: soltero, estar em unão consensual e casado. Por unão consensual entendese
6 exstênca de relação conugal aparada por le, mas de status urídco nferor ao casamento. Também aqu o grupo das pessoas solteras ncorpora também aqueles que tveram relação desfeta como os dvorcados, separados, etc. Exstem aqu alguns fatores que nfluencam para que a dscrmnação quanto ao estado corrente sea feta dessa forma. Assumese por hpótese que o rompmento de uma relação consensual tem um custo menor que quando a relação se dá entre casados. Assm, presumese que o número de elementos para por fm numa unão consensual deve ser superor aquele para por fm ao casamento. Como o obetvo do trabalho é verfcar os determnantes da relação entre os agentes, a déa por traz do enquadramento do ndvíduo como soltero devese prncpalmente ao fato dele estar dsponível para uma nova relação e não necessaramente por ele nunca ter sdo casado no sentdo urídco do termo. No que se refere aos determnantes capazes de nfluencar uma relação, eles podem ser enquadrados em categoras dstntas lgadas a fatores econômcos, herança famlar, nteração socal, relaconados com a herança famlar, nteração socal, preferêncas, gostos, etc. Na Tabela 1 são mostradas nformações prelmnares referentes às estatístcas descrtvas das varáves que aparecem nesta pesqusa. A descrção completa quanto ao sgnfcado precso e termnologa das varáves usadas nesta pesqusa se encontra no Anexo 1, ao fnal do trabalho. Excetuandose as varáves sobre escolardade e dade, todas as outras que constam na tabela são varáves dummes. Conforme pode ser observado nesta tabela, os dados são agrupados de três modos dstntos.a coluna (1) se refere apenas àqueles ndvíduos homens, enquanto na coluna (2) são mostradas as estatístcas para mulheres. Por fm, na coluna (3) os dados são tomados em relação à amostra completa. Tabela 1. Estatístcas descrtvas das varáves Varáves Mulheres (1) Homens (2) Geral (3) Méda (Desvo Padrão) Méda (Desvo Padrão) Méda (Desvo Padrão) Estado Cvl Soltero 0,495 (0,500) 0,467 (0,499) 0,483 (0,499) Unão Consensual 0,163 (0,376) 0,177 (0,382) 0,171 (0,377) Casado 0,331 (0,470) 0,355 (0,479) 0,345 (0,475) Fatores Econômcos. Perda de Emprego* 0,176 (0,363) 0,094 (0,352) 0,144 (0,358)
7 Invaldez* 0,171 (0,296) 0,125 (0,346) 0,115 (0,319) Novo emprego* 0,060 (0,500) 0,200 (0,400) 0,208 (0,406) Sucesso profssonal* 0,203 (0,404) 0,063 (0,244) 0,143 (0,246) Elevação de status socal 0,302 (0,459) 0,335 (0,472) 0,316 (0,465) Elevação acentuada de status 0,174 (0,379) 0,154 (0,388) 0,175 (0,387) Perda de status socal 0,033 (0,179) 0,020 (0,141) 0,027 (0,161) Escolardade 11,95 (3,106) 12,12 (3,148) 12,03 (3,123) Idade 31,13 (11,40) 32,74 (12,177) 31,83 (11,76) Herança Famlar e Interação Socal Certeza de nfdeldade* 0,887 (0,315) 0,888 (0,312) 0,888 (0,315) Certeza de desonestdade* 0,677 (0,467) 0,650 (0,477) 0,665 (0,471) Opnão negatva dos pas* 0,209 (0,407) 0,217 (0,412) 0,213 (0,409) Opnão negatva dos amgos* 0,101 (0,302) 0,094 (0,294) 0,098 (0,298) Preferêncas Perda de beleza* 0,079 (0,298) 0,168 (0,374) 0,168 (0,374) Atração sexual 0,404 (0,491) 0,444 (0,497) 0,421 (0,493) Atração sentmental 0,607 (0,470) 0,722 (0,475) 0,693 (0,461) Fm do sentmento* 0,907 (0,298) 0,807 (0,324) 0,896 (0,304) Decepção quanto à cultura* 0,172 (0,378) 0,122 (0,345) 0,162 (0,355) Fatores catalsadores Mudança de cdade* 0,192 (0,394) 0,194 (0,396) 0,193 (0,395) Alcoolsmo* 0,745 (0,436) 0,745 (0,326) 0,696 (0,459) Número de observações * As nformações nesses casos se referem a opnão da pessoa em relação ao suposto ou referdo conugue. As varáves deste estudo foram enquadradas em grupos dstntos, observando que o enquadramento de uma varável em determnado grupo ncorpora em alguma medda certo grau de arbtraredade. O prmero grupo se refere os fatores de ordem sócoeconômca que podem nfluencar uma relação. Neste grupo consta dade, dade2, etc. Algumas colocações podem ser fetas em relação a essas varáves. A varável dade entra quase que por defnção como escala no modelo tendo em vsta que quanto mas dade tver uma pessoa com maor probabldade ela estará nserda numa unão estável. No entanto dade2 representa a perda de compettvdade quanto à possbldade de alcançar uma unão estável devdo à obsolescênca do captal humano. Assm dade2 deve apresentar correlação negatva com a capacdade de consegur uma unão consensual ou mesmo um casamento.
8 Também aqu grupo aparece nformações que atuam mas dretamente sobre a decsão raconal do agente quanto à mudança de estado na relação. Aqu temos nformações se cosas tas como desemprego, ascensão socal, etc. por parte do companhero se confguram como motvos para o térmno na relação. Por fm, entre as varáves lgadas a fatores econômcos temos nformações acerca da mudança ocorrda após a unão em relação às condções econômcas da pessoa. A segur temos o grupo referente à herança famlar e nteração socal. Conforme fo colocado nas seções anterores, déa é verfcar tas fatores nfluencam a decsão da pessoa quanto à escolha do conugue ou manutenção da relação. No que se refere à herança famlar, temos aqu dados que nformam se nfdeldade e desonestdade são motvos para por fm numa relação. Interação socal é aqu representado por varáves que dentfcam se a opnão dos pas e amgos quanto ao conugue nfluencam a pessoa a manter a relação. A déa aqu como também fo lustrado é que o ndvduo mantém casasse não apenas com a pessoa, mas também com a famíla. Embora as varáves ctadas possam ser mportantes para explcar o porquê do agente andar armado, é possível magnar muto outros fatores que também podem exercer larga nfluênca sobre o fenômeno como aqueles lgados aos gostos e preferêncas do agente. Aqu se encontram nformações a respeto se motvos ordem sentmental, atração sexual, cultural, etc. podem tem efeto sobre o rompmento de uma relação. Por fm, o ultmo grupo se refere aos fatores catalsadores, como por exemplo, se alcoolsmo, nvaldez, etc., no rompmento de uma relação, etc. 4. Modelo de Utldade Aleatóra. Nas seções anterores apresentamos alguns fatos a respeto da questão dos determnantes de uma relação entre pessoas no Brasl. O obetvo agora é tentar verfcar se emprcamente é possível enquadrar a questão da relação conugal dentro de um aparato teórco consstente com a raconaldade econômca do agente. A déa aqu como á fo colocada (Becker, 1976) é que o agente decde optar por demandar uma relação caso a utldade esperada neste novo estado sea superor a utldade que ele desfruta no estado corrente. Neste sentdo, a base do nosso argumento é que uma relação deve ser tomada como uma mudança de estado gerado pelo aumento na utldade. Aqu como fo mostrado
9 temos três estados, soltero, unão consensual e casado. Neste caso, a proposta é tentar enquadrar a escolha do agente dentro de um modelo de escolha aleatóra do agente (Schmdt. and Strauss, 1975). A segur faremos uma breve exposção acerca deste método. No problema de escolha aleatóra, a escolha da alternatva ou estado, = 1,..., J ; para o ndvíduo, 1,..., I ; vsa maxmzar o nível de utldade U. Aqu a escolha se = refere a que estado corrente quanto a sua relação. Na verdade esse modelo mostra o mpacto que uma varável tem sobre a permanênca ou alteração do estado corrente do ndvíduo, pos o modelo sempre toma um estado como referênca. Tendo em vsta que a nformação acerca dos determnantes de cada escolha do estado é ncompleta, podese defnr U da segunte forma U = + ε = 1,... J, = 1,..., I (1) V onde V representa sua parte determnístca e ε, o componente aleatóro. A probabldade P que o ndvíduo escolha certa alternatva é gual a probabldade que U sea a maor utldade entre U,...,U. Denotando x 1,..., J a 1 escolha feta pelo ndvíduo, temos então que J { } P = Pr ( x = ) = Pr( U > U, k = 1,..., J : k ) = Pr( ε ε V V, k = 1,..., J : k ) k (2) k k Dadas as componentes determnístca das funções de utldade, V,...,V, essa probabldade rá depender das suposções acerca das dstrbuções (ou das dferenças) dos termos estocástcos ε 1,..., ε J. A componente determnístca V é afetada por dferentes tpos de determnantes, podendo ser defnda da segunte forma 1 J V = α + x' β + z' γ = 1,..., J, = 1,..., I (3)
10 onde z representa o vetor de varáves atrbutos, x é o vetor de varáves característcas, aquelas que podem varar para o ndvíduo conforme o tpo de escolha; por fm, o termo constante α é dado em relação a cada alternatva. Na presente pesqusa não se encontra dsponível nenhuma nformação do tpo x, assm todos os dados são do tpo atrbuto. Nesse caso, temos então que V = α + z' γ = 1,..., J, = 1,..., I. (4) Tendo em vsta as característcas desse modelo, o modo mas aproprado de estmar os parâmetros se dá a partr da aplcação de um modelo multnomal logt (Greene, 1993), onde Pr( Y e = ) = J e k = 1 β ' z β ' z k (5) Nesse modelo, as equações estmadas geram um conunto de probabldades para J+1 escolhas para o ndvíduo. Um modo de remover essa ndetermnação é a partr da ntrodução de uma normalzação para a alternatva de referênca como, por exemplo, fazendo o vetor β = 1 0. Assm temos que Pr( Y = ) = J k = 1 1 e β ' z k, para = 2,..., J 1 (6) Pr( Y e = ) = J e k = 2 β ' z β ' z k (7) A partr do emprego de método de máxma verossmlhança e com o uso de otmzação não lnear, é possível obter as estmatvas para os coefcentes que aparecem em
11 (9). Conforme assnala Greene (1993) a nterpretação dos coefcentes das equações (9) (10) se torna dfícl, no entanto, é possível obter a partr delas os logs para J1 razões das probabldades, P ln P k = β ' x, para = 2,..., J 1 (8). Assm temos sempre J1 equações das quas se consegue obter alguma nterpretação acerca dos coefcentes, que no caso acma dara a déa do efeto sobre a probabldade de escolha da alternatva J em relação à alternatva K decorrente de uma mudança margnal no valor de certa varável. Outro fato mportante no contexto do modelo de escolha múltpla, é que do ponto de vsta da estmação, é útl que as razões P P seam ndependentes das outras escolhas, o que ocorre quando assumese a hpótese dos dstúrbos serem ndependentes, denotandose sso como axoma das alternatvas rrelevantes (Madalla, 1998), o que para o caso presente é acetável. k 5. Resultados Tendo apresentado o aparato teórco para tratar a questão da escolha randômca, onde aparecem dversas alternatvas não ordenadas, a questão agora reca em como aplcar o modelo multnomal no contexto da relação conugal. A déa aqu é saber como a decsão do agente em manter ou não um tpo de relação é nfluencada pelos fatores defndos anterormente. Nesse sentdo, o que rá se propor é o estudo para determnar a probabldade da pessoa se enquadrar numa das alternatvas dsponíves: permanecer soltero, aderr a uma unão consensual ou anda se casar. Antes de passarmos para a análse dos resultados algumas consderações devem ser fetas. Foram estmados separadamente os modelos para mulheres e homens. Esse procedmento vsa detectar se cada um desses grupos tem regras de decsão dferentemente frente à opção de efetuar uma relação. Os modelos foram estmados de duas maneras. Um onde se procurou nclur o maor número de varáves e, outro dto restrto onde somente aparecem as varáves sgnfcatvas do prmero modelo. É claro que no modelo rrestrto,
12 procurouse ao máxmo elmnar problemas de especfcação como multcolneardade, etc. Observase que não exste alteração sgnfcatva para os coefcentes das varáves remanescentes no modelo restrto, o que atesta a consstênca do modelo. Por fm, devese menconar que a heterogenedade entre os ndvíduos fo controlada pela escolardade. No modelo multnomal a análse dos resultados deve ser feta comparatvamente frente a uma determnada alternatva de referênca, a alternatva de estado soltero fo tomada como base. Nesse caso as regressões foram estmadas para os estados de unão consensual e casado. Assm, o coefcente negatvo para determnada varável nas duas equações sgnfca que a varável tem efeto adverso sobre a probabldade de mudança de estado de soltero para casado ou de unão consensual, de outra forma podese nterpretar tal resultado como um efeto favorável à permanênca no estado de soltero. A Tabela 2 abaxo apresenta os resultados do modelo. Conforme pode ser observado ambos os modelos apresentam resultados nteressantes, evdencandose certa dstnção no comportamento de homens e mulheres quanto mudança de estado na relação. Em relação aos fatores econômcos, estes se mostraram mportantes em ambos os casos. Também para ambos os sexos a obsolescênca do captal humano lustrada pela dade2 apresenta snal negatvo. Igualmente nos dos os casos, a passagem para uma vda melhor tem efeto postvo sobre a permanênca no estados unão e casado. Os resultados parecem corroborar a hpótese que o custo de transação para sar de uma unão consensual é menor que aquele ncorrdo para sar do casamento. Isso pode ser vsto a partr do fato que o número de varáves com snal negatvo é maor no estado de unão consensual que no estado casado. No que se refere à análse dos resultados por dferencação de sexo, alguns pontos mportantes podem ser destacados. Observase que as mulheres apresentam maor propensão a sar de uma relação que os homens, dado que o modelo estmado para mulheres apresenta maor número de varáves com coefcente negatvo que aquele estmado para homens. Verfcase que quanto aos aspectos econômcos as mulheres sofrem maor nfluênca desses fatores na hora de romper uma relação como para entrar nela, embora em ambos os casos os fatores dessa ordem seam mportantes. A perda de emprego por parte do conugue para o homem não se confgura fator mportante para rompmento da unão. Fato curoso é que o modelo estmado para mulheres a varável sucprof mostra snal
13 negatvo, quando o esperado era que ocorresse o contráro. Aqu é possível que o agente por experênca percebe o sucesso profssonal do outro produz afastamento na relação e por essa razão o agente toma tal fato não como motvo, mas como expectatva de que o rompmento possa acontecer. Para ambos os sexos o aparecmento de uma nova oportundade profssonal representado pela varável novemp parece vablzar uma unão. No que se refere à herança famlar e nteração, ambos os modelos mostram que a nfdeldade e a opnão contrára dos pas sobre o conugue são fatores que atuam negatvamente para rompmento da relação. Quantos aos aspectos lgados as preferêncas ou gostos do ndvíduo verfcase que eles atuam de modo dstnto para homens e mulheres. Enquanto as mulheres tomam o sexo com outra pessoa um fator excludente da relação, os homens não tomam esse fato como razão para por fm a relação. Em relação aos fatores sentmentas, para ambos os sexos ele se mostram mportante na contnudade. As varáves amorfm e atramor apresentam o mesmo padrão em todos modelos. Fato curoso é que os homens se mostram mas soldáros que as mulheres na medda que para eles nvaldez não é algo que afete a decsão de manter a convvênca. Tabela 2. Modelo Multnomal Logt para Escolha de Estado Conugal. VARIÁVEIS Mulheres INDEPENDENTES Irrestrto Restrto Irrestrto Escolha = = UNIÃO CONS. = UNIÃO CONS = UNIÃO CONS Homens Restrto = UNIÃO CONS PERDEMP INVALIDEZ NOVEMP SUCPROF VIDABOA VIDÓTIMA IDADE IDADE2 DESONEST CERTINFID OPNEGPAIS OPNEGAMIG ATRASEX ATRAMOR BELEZA AMORFIM CULTURA BEBIDA MUDCIDAD CONSTANTE 0,829 (0,000) 0,816 (0,001) 1,145 (0,000) 2,196 (0,003) 7,473 (0,000) 7,383 (0,000) 0,029 (0,000) 0,002 (0,000) 0,390 (0,006) 0,472 (0,016) 0,639 (0,000) 0,152 (0,486) 0,563 (0,002) 0,414 (0,006) 0,290 (0,294) 1,435 (0,000) 0,653 (0,000) 0,290 (0,000) 0,020 (0,900) 2,649 (0,000) 0,765 (0,000) 0,895 (0,001) 1,147 (0,000) 2,050 (0,000) 7,371 (0,000) 7,272 (0,000) 0,028 (0,000) 0,002 (0,000) 0,327 (0,016) 0,464 (0,014) 0,457 (0,000) 0,552 (0,000) 0,409 (0,005) 0,498 (0,294) 1,328 (0,000) 0,615 (0,000) 0,138 (0,000) 2,765 (0,000) 0,284 (0,230) 0,336 (0,248) 1,549 (0,000) 0,441 (0,250) 9,803 (0,000) 9,854 (0,000) 0,388 (0,000) 0,005 (0,000) 0,196 (0,326) 0,738 (0,018) 1,336 (0,000) 0,240 (0,442) 0,252 (0,214) 1,526 (0,000) 0,318 (0,000) 0,651 (0,040) 1,401 (0,000) 0,534 (0,009) 0,595 (0,007) 4,797 (0,000) 1,464 (0,000) 9,430 (0,000) 9,621 (0,000) 0,046 (0,000) 0,001 (0,000) 1,148 (0,000) 1,148 (0,000) 1,496 (0,000) 0,270 (0,015) 0,756 (0,000) 1,434 (0,000) 0,428 (0,000) 0,846 (0,000) 5,068 (0,000) Escolha = = CASADO = CASADO = CASADO PERDEMP INVALIDEZ 0,419 (0,031) 1,373 (0,000) 0,343 (0,040) 1,415 (0,000) 0,126 (0,585) 0,101 (0,722)
14 NOVEMP SUCPROF VIDABOA VIDÓTIMA IDADE IDADE2 DESONEST CERTINFID OPNEGPAIS OPNEGAMIG ATRASEX ATRAMOR BELEZA AMORFIM CULTURA BEBIDA MUDCIDAD CONSTANTE 1,388 (0,000) 2,475 (0,003) 8,034 (0,000) 8,157 (0,000) 0,105 (0,000) 0,004 (0,000) 0,473 (0,001) 0,484 (0,011) 0,217 (0,241) 0,152 (0,486) 0,729 (0,000) 0,497 (0,001) 0,184 (0,449) 1,570 (0,000) 0,009 (0,954) 0,177 (0,238) 0,063(0,694) 4,822 (0,000) 1,378 (0,000) 2,265 (0,000) 7,930 (0,000) 8,501 (0,000) 0,102 (0,000) 0,004 (0,000) 0,389 (0,003) 0,487 (0,008) 0,724 (0,000) 0,489 (0,001) 1,486 (0,000) 4,893 (0,000) 1,652 (0,000) 0,824 (0,725) 9,355 (0,000) 9,887 (0,000) 0,115 (0,000) 0,007 (0,000) 0,142 (0,463) 0,484 (0,011) 1,266 (0,241) 1,381 (0,000) 0,125 (0,527) 1,574 (0,000) 0,092 (0,717) 0,122 (0,685) 1,516 (0,000) 0,099 (0,618) 0,560(0,009) 6,245 (0,000) 1,529 (0,000) 8,901 (0,000) 9,443 (0,000) 0,120 (0,000) 0,001 (0,000) 1,177 (0,000) 0,922 (0,000) 1,527 (0,000) 1,423 (0,000) 0,709 (0,001) 6,370 (0,000) Grupo de Referênca SOLTEIRO SOLTEIRO SOLTEIRO SOLTEIRO OBS Pseudo R2 0,272 0,265 0,247 0,226 Nota: Os valores entre parênteses representam o pvalor. O fato de ter de mudar para outra cdade por parte do outro somente se confgura razão para separação por parte dos homens. É possível que sso tenha relação com o custo de oportundade da mudança, á que para as mulheres ele pode ser menor que o dos homens. Veamos agora se os resultados podem lustrar alguma cosa de como o rompmento da relação sofre nfluênca do tpo de relação que envolve a unão. A aparênca físca é algo que os homens parece levar em consderação. Entretanto, esse fator somente revela mpacto no caso da unão consensual. Quando o homem é casado, sso não se consttu motvo de separação, talvez por força do custo de transação para por fm ao relaconamento. Para as mulheres, essa varável não se mostra mportante. Problema de alcoolsmo se torna motvo de separação apenas no caso de unão consensual. Por fm, o elemento cultural não é mportante na permanênca da relação somente para a mulher, assm mesmo quando ela casada.
15 6. Conclusões Este trabalho teve como obetvo lançar luz na questão acerca do efeto de fatores econômcos sobre a establdade do casamento. Conforme fo mostrado, tas fatores têm efeto sobre o fm de uma relação, bem como na manutenção. Os resultados mostrados mostraram que o desemprego e perda de renda agem de forma contrára à establdade da unão, enquanto expectatva da elevação do status socal nfluenca a formação de uma unão. Os resultados mostraram também que a quantdade de elementos que são levados em consderação na decsão de rompmento é tanto maor na unão consensual como no casamento, corroborando a hpótese de que sso decorre do custo de transação para sar da relação ser menor na prmera alternatva. Quanto aos varáves de controle do modelo que levam em conta fatores de herança famlar, nteração socal, etc, os resultados obtdos mostram que tas fatores podem atuar dferentemente conforme o estado da relação. Além dsso, os efetos de grupos dstntos de varáves mostram sofrer nfluênca do sexo do ndvíduo. Um resultado mportante é que as mulheres se mostram mas sensíves a razões de ordem econômca que os homens no térmno da relação. Por fm, a expansão dos resultados obtdos neste trabalho para uma outra população na medda que a cdade de Brasíla conta hoe com a maor renda per capta do país, o que faz com que a questão econômca não se confgure um ponto tão forte a ser consderado no térmno da relação, pos grande parte das pessoas tem vda própra. 7. Bblografa Becker. G. S. A. (1973) Theory of Marrage: Part I. Jounal of Poltcal Economy, July/August. (1976). The Economc Approach to Human Behavor. The Unversty of Chcago Press. (1991). Treatse on the Famly. Cambrdge and London: Harvard Unversty Press, pp. x, 424. Boskn, M. J. (1974). A Condtonal Model of Occupatonal Choce. Journal of Poltcal Economy, 82(2):
16 Flnn, C. and Heckman, J. J. (1980). Models for Analss of Labor Forca Dynamcs. Paper Presented at the Workshop n Applcaton of Economcs, Unversty of Chcago,. Greene, W. (1993). Econometrc Analss. Prentce Hall. Goldberg, A. (1991). A Course n Econometrcs. Havard Unversty Press, 1991 Hensher, D. A. and Greene, W. H. (2000). Specfcaton and Estmaton of Nested Logt Model: Alternatve Normalzatons. Mmeo, New York Unversty. Judge, G., C. Hll, W. Grffths, T. Lee e H. Lütkepohl (19982). Introducton to the Theory and Practce of Econometrcs. New York: Wley. Keeley, M. The Economcs of Famly Formaton (1977). Economcs Inqury, 15(2): Maddala, G. S.(1998). Lmted Dependent and Qualtatve Varables n Econometrcs. Cambrdge Unversty Press. McFadden, D. (1974). Condtonal Logt Analyss of Qualtatve Choce Behavor. In: Fronters n Econometrcs, ed. P. Zarembka, Academc Press. Mchael, R. T. and Becker, G. S. (1973). On the New Theory of Consumer Behavor. Swedsh Journal of Economcs, 74(4): Schmdt, P. and Strauss, R. (1975). The Predcton of Occupaton Usng Multple Logt Models. Internatonal Economc Revew, 16(2): STATA. Stata User s Gude, Realease 7, College Staton, Texas: Stata Press. Wlde, L. Informaton Costs. (1980), Duraton of Search, and Turnover: Theory and Applcatons. Socal Scence Workpaper n Calforna Insttute of Technology, Wnch, R. F. Mate Selecton. New York: Haper.
17 8. Anexo 1. Descrção da Base de Dados. Descrção das varáves utlzadas nesta pesqusa.. Varável dependente ESTADO = varável que assume os seguntes valores: 0 para soltero, 1 para unão consensual e 2 para casado. Varáves lgadas a fatores econômcos PERDEMP = dummy que assume valor 1 se a pessoa consdera que a perda de emprego por parte do outro é motvo sufcente para rompmento da relação 0 caso contráro; DINHEIRO = dummy que assume valor 1se a pessoa consdera que a perda de renda fnancera por parte do outro é motvo sufucente para rompmento da relação, 0 c. c; NOVEMP = varável dummy que assume valor 1 se é motvo de rompmento o fato da pessoa arrumar um novo trabalho, 0 c. c.; ACIDENTE = dummy que assume valor 1 se a pessoa consdera que é motvo sufcente para rompmento da relação o fato do outro se tornar nváldo, 0 c.c. DISCDINH = varável dummy que assume valor 1 se é motvo de rompmento o fato de haver dscordânca no casal quanto ao uso do dnhero, 0 c. c.; SUCSPROF = varável dummy que assume valor 1 se é motvo de rompmento o fato do outro se destacar profssonalmente, 0 c. c.; IDADE = dade da pessoa; IDADE2 = dade ao quadrado; ESCOL = anos completos de estudo; VIDABOA = varável dummy que assume o valor 1 se a vda da pessoa apresentou alguma melhora em termos materas depos do níco da relação, 0 c.c.; VIDÓTIMA = varável dummy que assume o valor 1 se a vda da pessoa apresentou alguma melhora sensível termos materas depos da relação, 0 c. c.; VIDARUIM = varável dummy que assume o valor 1 se a vda da pessoa apresentou porou em termos materas depos da relação, 0 c. c.; Fatores lgados à herança famlar e nteração socal OPNEGPAIS = dummy que assume valor 1 se ela consdera como relevante opnão dos pas na manutenção da relação, 0 c. c; AMOPNEGT = varável dummy que assume valor 1 se a opnão postva por parte das pessoas da relação de amzade do ndvíduo é fundamental para manutenção da relação, 0 c. c.; DESONEST = varável dummy que assume valor 1 se o ndvíduo consdera mperatvo o outro ser honesto, 0 caso contráro; CERTINFD = varável dummy que assume valor 1 se a pessoa acha fundamental a nexstênca de nfdeldade na relação, 0 c.c.; Gostos e Preferêncas BELEZA = dummy que assume valor 1 se o ndvíduo consdera a deteroração na aparênca físca motvo para rompmento da relação, 0 c. c; ATRASEX = varável dummy que assume valor 1 se o ndvíduo ulga a atração sexual por outra pessoa fora da relação é motvo para romper uma relação, 0 c. c.; ATRAMOR = varável dummy que assume valor 1 se o ndvíduo ulga a atração sentmental por outra pessoa sera motvo para romper uma relação, 0 c. c.; AMORFIM = varável dummy que assume valor 1 se o ndvíduo consdera que o sentmento afetvo em relação é fundamental na relação, 0 c. c.; CULTURA = varável dummy que assume valor 1 se a pessoa estara dsposta a romper a relação caso ulgue que o nível cultural do outro não é adequado, 0 caso contráro; Fatores Catalsadores BEBIDA = dummy que assume valor 1 se a pessoa consdera o alcoolsmo motvo para rompmento da relação, 0 c. c.; MUDCID = varável dummy que assume valor 1 se o ndvduo não estara dsposto a mudar de cdade por força de uma relação, 0 c.c..
Os modelos de regressão paramétricos vistos anteriormente exigem que se suponha uma distribuição estatística para o tempo de sobrevivência.
MODELO DE REGRESSÃO DE COX Os modelos de regressão paramétrcos vstos anterormente exgem que se suponha uma dstrbução estatístca para o tempo de sobrevvênca. Contudo esta suposção, caso não sea adequada,
Leia maisÉ o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou experimental.
Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Numa relação expermental os valores de uma das
Leia maisCapítulo 1. Exercício 5. Capítulo 2 Exercício
UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS CIÊNCIAS ECONÔMICAS ECONOMETRIA (04-II) PRIMEIRA LISTA DE EXERCÍCIOS Exercícos do Gujarat Exercíco 5 Capítulo Capítulo Exercíco 3 4 5 7 0 5 Capítulo 3 As duas prmeras demonstrações
Leia maisProf. Lorí Viali, Dr.
Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Prof. Lorí Val, Dr. UFRG Insttuto de Matemátca
Leia mais3 Metodologia de Avaliação da Relação entre o Custo Operacional e o Preço do Óleo
3 Metodologa de Avalação da Relação entre o Custo Operaconal e o Preço do Óleo Este capítulo tem como objetvo apresentar a metodologa que será empregada nesta pesqusa para avalar a dependênca entre duas
Leia mais7 - Distribuição de Freqüências
7 - Dstrbução de Freqüêncas 7.1 Introdução Em mutas áreas há uma grande quantdade de nformações numércas que precsam ser dvulgadas de forma resumda. O método mas comum de resumr estes dados numércos consste
Leia maisProf. Lorí Viali, Dr.
Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ 1 É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Numa relação expermental os valores de uma das
Leia maisMODELOS DE REGRESSÃO PARAMÉTRICOS
MODELOS DE REGRESSÃO PARAMÉTRICOS Às vezes é de nteresse nclur na análse, característcas dos ndvíduos que podem estar relaconadas com o tempo de vda. Estudo de nsufcênca renal: verfcar qual o efeto da
Leia mais2 Incerteza de medição
2 Incerteza de medção Toda medção envolve ensaos, ajustes, condconamentos e a observação de ndcações em um nstrumento. Este conhecmento é utlzado para obter o valor de uma grandeza (mensurando) a partr
Leia maisRISCO. Investimento inicial $ $ Taxa de retorno anual Pessimista 13% 7% Mais provável 15% 15% Otimista 17% 23% Faixa 4% 16%
Análse de Rsco 1 RISCO Rsco possbldade de perda. Quanto maor a possbldade, maor o rsco. Exemplo: Empresa X va receber $ 1.000 de uros em 30 das com títulos do governo. A empresa Y pode receber entre $
Leia mais4 Critérios para Avaliação dos Cenários
Crtéros para Avalação dos Cenáros É desejável que um modelo de geração de séres sntétcas preserve as prncpas característcas da sére hstórca. Isto quer dzer que a utldade de um modelo pode ser verfcada
Leia maisO problema da superdispersão na análise de dados de contagens
O problema da superdspersão na análse de dados de contagens 1 Uma das restrções mpostas pelas dstrbuções bnomal e Posson, aplcadas usualmente na análse de dados dscretos, é que o parâmetro de dspersão
Leia maisMétodos Avançados em Epidemiologia
Unversdade Federal de Mnas Geras Insttuto de Cêncas Exatas Departamento de Estatístca Métodos Avançados em Epdemologa Aula 5-1 Regressão Lnear Smples: Estmação e Interpretação da Reta Tabela ANOVA e R
Leia maisDiferença entre a classificação do PIB per capita e a classificação do IDH
Curso Bem Estar Socal Marcelo Ner - www.fgv.br/cps Metas Socas Entre as mutas questões decorrentes da déa de se mplementar uma proposta de metas socas temos: Qual a justfcatva econômca para a exstênca
Leia maisAULA EXTRA Análise de Regressão Logística
1 AULA EXTRA Análse de Regressão Logístca Ernesto F. L. Amaral 13 de dezembro de 2012 Metodologa de Pesqusa (DCP 854B) VARIÁVEL DEPENDENTE BINÁRIA 2 O modelo de regressão logístco é utlzado quando a varável
Leia maisAssociação entre duas variáveis quantitativas
Exemplo O departamento de RH de uma empresa deseja avalar a efcáca dos testes aplcados para a seleção de funconáros. Para tanto, fo sorteada uma amostra aleatóra de 50 funconáros que fazem parte da empresa
Leia maisAnálise de Regressão Linear Múltipla VII
Análse de Regressão Lnear Múltpla VII Aula 1 Hej et al., 4 Seções 3. e 3.4 Hpótese Lnear Geral Seja y = + 1 x 1 + x +... + k x k +, = 1,,..., n. um modelo de regressão lnear múltpla, que pode ser escrto
Leia mais1. CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR
1 CORRELAÇÃO E REGREÃO LINEAR Quando deseja-se estudar se exste relação entre duas varáves quanttatvas, pode-se utlzar a ferramenta estatístca da Correlação Lnear mples de Pearson Quando essa correlação
Leia maisO problema da superdispersão na análise de dados de contagens
O problema da superdspersão na análse de dados de contagens 1 Uma das restrções mpostas pelas dstrbuções bnomal e Posson, aplcadas usualmente na análse de dados dscretos, é que o parâmetro de dspersão
Leia maisDEFINIÇÃO - MODELO LINEAR GENERALIZADO
DEFINIÇÃO - MODELO LINEAR GENERALIZADO 1 Um modelo lnear generalzado é defndo pelos seguntes três componentes: Componente aleatóro; Componente sstemátco; Função de lgação; Componente aleatóro: Um conjunto
Leia maisREGRESSÃO NÃO LINEAR 27/06/2017
7/06/07 REGRESSÃO NÃO LINEAR CUIABÁ, MT 07/ Os modelos de regressão não lnear dferencam-se dos modelos lneares, tanto smples como múltplos, pelo fato de suas varáves ndependentes não estarem separados
Leia maisProf. Lorí Viali, Dr.
Prof. Lorí Val, Dr. vall@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ Em mutas stuações duas ou mas varáves estão relaconadas e surge então a necessdade de determnar a natureza deste relaconamento. A análse
Leia maisContabilometria. Aula 8 Regressão Linear Simples
Contalometra Aula 8 Regressão Lnear Smples Orgem hstórca do termo Regressão Le da Regressão Unversal de Galton 1885 Galton verfcou que, apesar da tendênca de que pas altos tvessem flhos altos e pas axos
Leia maisRegressão Múltipla. Parte I: Modelo Geral e Estimação
Regressão Múltpla Parte I: Modelo Geral e Estmação Regressão lnear múltpla Exemplos: Num estudo sobre a produtvdade de trabalhadores ( em aeronave, navos) o pesqusador deseja controlar o número desses
Leia maisAnálise de Regressão Linear Múltipla IV
Análse de Regressão Lnear Múltpla IV Aula 7 Guarat e Porter, 11 Capítulos 7 e 8 He et al., 4 Capítulo 3 Exemplo Tomando por base o modelo salaro 1educ anosemp exp prev log 3 a senhorta Jole, gerente do
Leia maisEstatística II Antonio Roque Aula 18. Regressão Linear
Estatístca II Antono Roque Aula 18 Regressão Lnear Quando se consderam duas varáves aleatóras ao mesmo tempo, X e Y, as técncas estatístcas aplcadas são as de regressão e correlação. As duas técncas estão
Leia maisModelo Logístico. Modelagem multivariável com variáveis quantitativas e qualitativas, com resposta binária.
Modelagem multvarável com varáves quanttatvas e qualtatvas, com resposta bnára. O modelo de regressão não lnear logístco ou modelo logístco é utlzado quando a varável resposta é qualtatva com dos resultados
Leia mais2 Principio do Trabalho Virtual (PTV)
Prncpo do Trabalho rtual (PT)..Contnuo com mcroestrutura Na teora que leva em consderação a mcroestrutura do materal, cada partícula anda é representada por um ponto P, conforme Fgura. Porém suas propredades
Leia maisMinistério da Educação. Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. Cálculo do Conceito Preliminar de Cursos de Graduação
Mnstéro da Educação Insttuto Naconal de Estudos e Pesqusas Educaconas Aníso Texera Cálculo do Conceto Prelmnar de Cursos de Graduação Nota Técnca Nesta nota técnca são descrtos os procedmentos utlzados
Leia maisTestes não-paramétricos
Testes não-paramétrcos Prof. Lorí Val, Dr. http://www.mat.ufrgs.br/val/ val@mat.ufrgs.br Um teste não paramétrco testa outras stuações que não parâmetros populaconas. Estas stuações podem ser relaconamentos,
Leia maisEXERCÍCIO: VIA EXPRESSA CONTROLADA
EXERCÍCIO: VIA EXPRESSA CONTROLADA Engenhara de Tráfego Consdere o segmento de va expressa esquematzado abaxo, que apresenta problemas de congestonamento no pco, e os dados a segur apresentados: Trechos
Leia maisINSTITUTO POLITÉCNICO DE VISEU ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO
Área Centfca Curso Matemátca Engenhara Electrotécnca º Semestre º 00/0 Fcha nº 9. Um artgo da revsta Wear (99) apresenta dados relatvos à vscosdade do óleo e ao desgaste do aço maco. A relação entre estas
Leia maisNOÇÕES SOBRE CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR SIMPLES
NOÇÕES SOBRE CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR SIMPLES 1 O nosso objetvo é estudar a relação entre duas varáves quanttatvas. Eemplos:. Idade e altura das cranças.. v. Tempo de prátca de esportes e rtmo cardíaco
Leia maisGabarito da Lista de Exercícios de Econometria I
Gabarto da sta de Exercícos de Econometra I Professor: Rogéro lva Mattos Montor: eonardo enrque A. lva Questão Y X y x xy x ŷ ˆ ˆ y ŷ (Y - Y ) (X - X ) (Ŷ - Y ) 360 00-76 -00 35.00 40.000 36-4 30.976 3076
Leia maisPrograma do Curso. Sistemas Inteligentes Aplicados. Análise e Seleção de Variáveis. Análise e Seleção de Variáveis. Carlos Hall
Sstemas Intelgentes Aplcados Carlos Hall Programa do Curso Lmpeza/Integração de Dados Transformação de Dados Dscretzação de Varáves Contínuas Transformação de Varáves Dscretas em Contínuas Transformação
Leia maisAnálise de Regressão
Análse de Regressão método estatístco que utlza relação entre duas ou mas varáves de modo que uma varável pode ser estmada (ou predta) a partr da outra ou das outras Neter, J. et al. Appled Lnear Statstcal
Leia maisImplementação Bayesiana
Implementação Bayesana Defnção 1 O perfl de estratégas s.) = s 1.),..., s I.)) é um equlíbro Nash-Bayesano do mecansmo Γ = S 1,..., S I, g.)) se, para todo e todo θ Θ, u gs θ ), s θ )), θ ) θ Eθ u gŝ,
Leia mais2 Referencial Teórico
Referencal Teórco O obetvo deste capítulo é apresentar os concetos de rsco, correlação e dversfcação no contexto da Teora oderna de Carteras e os últmos estudos a respeto das correlações entre mercados
Leia mais3 A técnica de computação intensiva Bootstrap
A técnca de computação ntensva ootstrap O termo ootstrap tem orgem na expressão de língua nglesa lft oneself by pullng hs/her bootstrap, ou seja, alguém levantar-se puxando seu própro cadarço de bota.
Leia maisUMA ABORDAGEM ALTERNATIVA PARA O ENSINO DO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS NO NÍVEL MÉDIO E INÍCIO DO CURSO SUPERIOR
UNIVERSIDADE FEDERAL DE JUIZ DE FORA INSTITUTO DE CIÊNCIAS EATAS DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA UMA ABORDAGEM ALTERNATIVA PARA O ENSINO DO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS NO NÍVEL MÉDIO E INÍCIO DO CURSO SUPERIOR
Leia maisÉ o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional. ou experimental.
Prof. Lorí Val, Dr. vall@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~vall/ É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal http://www.mat.ufrgs.br/~vall/ ou expermental. Numa relação
Leia maisUNIDADE IV DELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO (DIC)
UNDADE V DELNEAMENTO NTERAMENTE CASUALZADO (DC) CUABÁ, MT 015/ PROF.: RÔMULO MÔRA romulomora.webnode.com 1. NTRODUÇÃO Este delneamento apresenta como característca prncpal a necessdade de homogenedade
Leia mais2 Metodologia de Medição de Riscos para Projetos
2 Metodologa de Medção de Rscos para Projetos Neste capítulo remos aplcar os concetos apresentados na seção 1.1 ao ambente de projetos. Um projeto, por defnção, é um empreendmento com metas de prazo, margem
Leia mais3.6. Análise descritiva com dados agrupados Dados agrupados com variáveis discretas
3.6. Análse descrtva com dados agrupados Em algumas stuações, os dados podem ser apresentados dretamente nas tabelas de frequêncas. Netas stuações devemos utlzar estratégas específcas para obter as meddas
Leia mais1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA
1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA 014 Estatístca Descrtva e Análse Exploratóra Etapas ncas. Utlzadas para descrever e resumr os dados. A dsponbldade de uma grande quantdade de dados e de
Leia maisCORRELAÇÃO E REGRESSÃO
CORRELAÇÃO E REGRESSÃO Constata-se, freqüentemente, a estênca de uma relação entre duas (ou mas) varáves. Se tal relação é de natureza quanttatva, a correlação é o nstrumento adequado para descobrr e medr
Leia maisCap. IV Análise estatística de incertezas aleatórias
TLF 010/11 Cap. IV Análse estatístca de ncertezas aleatóras Capítulo IV Análse estatístca de ncertezas aleatóras 4.1. Méda 43 4.. Desvo padrão 44 4.3. Sgnfcado do desvo padrão 46 4.4. Desvo padrão da méda
Leia maisMedidas de Tendência Central. Prof.: Ademilson Teixeira
Meddas de Tendênca Central Prof.: Ademlson Texera ademlson.texera@fsc.edu.br 1 Servem para descrever característcas báscas de um estudo com dados quanttatvos e comparar resultados. Meddas de Tendênca Central
Leia maisNotas Processos estocásticos. Nestor Caticha 23 de abril de 2012
Notas Processos estocástcos Nestor Catcha 23 de abrl de 2012 notas processos estocástcos 2 O Teorema de Perron Frobenus para matrzes de Markov Consdere um processo estocástco representado por um conunto
Leia maisProf. Lorí Viali, Dr.
Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Prof. Lorí Val, Dr. UFRGS Insttuto de Matemátca
Leia maisDELINEAMENTOS EXPERIMENTAIS
SUMÁRIO 1 Delneamentos Expermentas 2 1.1 Delneamento Interamente Casualzado..................... 2 1.2 Delneamento Blocos Casualzados (DBC).................... 3 1.3 Delneamento Quadrado Latno (DQL)......................
Leia mais3 Elementos de modelagem para o problema de controle de potência
3 Elementos de modelagem para o problema de controle de potênca Neste trabalho assume-se que a rede de comuncações é composta por uma coleção de enlaces consttuídos por um par de undades-rádo ndvdualmente
Leia maisFigura 8.1: Distribuição uniforme de pontos em uma malha uni-dimensional. A notação empregada neste capítulo para avaliação da derivada de uma
Capítulo 8 Dferencação Numérca Quase todos os métodos numércos utlzados atualmente para obtenção de soluções de equações erencas ordnáras e parcas utlzam algum tpo de aproxmação para as dervadas contínuas
Leia maisEscola Superior de Tecnologia de Viseu. Fundamentos de Estatística 2006/2007 Ficha nº 7
Escola Superor de Tecnologa de Vseu Fundamentos de Estatístca 006/00 Fcha nº. Um artgo da revsta Wear (99) apresenta dados relatvos à vscosdade do óleo e ao desgaste do aço maco. A relação entre estas
Leia maisÍndices de Concentração 1
Índces de Concentração Crstane Alkmn Junquera Schmdt arcos André de Lma 3 arço / 00 Este documento expressa as opnões pessoas dos autores e não reflete as posções ofcas da Secretara de Acompanhamento Econômco
Leia maisCurso de extensão, MMQ IFUSP, fevereiro/2014. Alguns exercício básicos
Curso de extensão, MMQ IFUSP, feverero/4 Alguns exercíco báscos I Exercícos (MMQ) Uma grandeza cujo valor verdadero x é desconhecdo, fo medda três vezes, com procedmentos expermentas dêntcos e, portanto,
Leia maisEfeito Trabalhador Adicional: Evidências Usando as Condições de Saúde dos Trabalhadores por Conta-Própria
Efeto Trabalhador Adconal: Evdêncas Usando as Condções de Saúde dos Trabalhadores por Conta-Própra Maurco Cortez Res IPEA Resumo De acordo com o efeto trabalhador adconal, a oferta agregada de trabalho
Leia mais3 Algoritmos propostos
Algortmos propostos 3 Algortmos propostos Nesse trabalho foram desenvolvdos dos algortmos que permtem classfcar documentos em categoras de forma automátca, com trenamento feto por usuáros Tas algortmos
Leia maisO migrante de retorno na Região Norte do Brasil: Uma aplicação de Regressão Logística Multinomial
O mgrante de retorno na Regão Norte do Brasl: Uma aplcação de Regressão Logístca Multnomal 1. Introdução Olavo da Gama Santos 1 Marnalva Cardoso Macel 2 Obede Rodrgues Cardoso 3 Por mgrante de retorno,
Leia maisAlgarismos Significativos Propagação de Erros ou Desvios
Algarsmos Sgnfcatvos Propagação de Erros ou Desvos L1 = 1,35 cm; L = 1,3 cm; L3 = 1,30 cm L4 = 1,4 cm; L5 = 1,7 cm. Qual destas meddas está correta? Qual apresenta algarsmos com sgnfcado? O nstrumento
Leia maisVariação ao acaso. É toda variação devida a fatores não controláveis, denominadas erro.
Aplcação Por exemplo, se prepararmos uma área expermental com todo cudado possível e fzermos, manualmente, o planto de 100 sementes seleconadas de um mlho híbrdo, cudando para que as sementes fquem na
Leia maisTRANSPORTES. Sessão Prática 9 Modelos de Escolha Discreta Modelo Logit
Mestrado Integrado em Engenhara Cvl TRANSPORTES Prof. Responsável: Lus Pcado Santos Sessão Prátca 9 Modelos de Escolha Dscreta Modelo Logt Insttuto Superor Técnco / Mestrado Integrado Engenhara Cvl Transportes
Leia maisMOQ-14 PROJETO E ANÁLISE DE EXPERIMENTOS LISTA DE EXERCÍCIOS 1 REGRESSÃO LINEAR SIMPLES
MOQ-14 PROJETO E ANÁLISE DE EXPERIMENTOS LISTA DE EXERCÍCIOS 1 REGRESSÃO LINEAR SIMPLES 1. Obtenha os estmadores dos coefcentes lnear e angular de um modelo de regressão lnear smples utlzando o método
Leia maisAnálise de Regressão. Profa Alcione Miranda dos Santos Departamento de Saúde Pública UFMA
Análse de Regressão Profa Alcone Mranda dos Santos Departamento de Saúde Públca UFMA Introdução Uma das preocupações estatístcas ao analsar dados, é a de crar modelos que explctem estruturas do fenômeno
Leia maisFICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 4
FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 4 Nome Nº Turma: Data: / / Professor 10.º Ano Classfcação Apresente o seu racocíno de forma clara, ndcando todos os cálculos que tver de efetuar e todas
Leia maisAo se calcular a média, moda e mediana, temos: Quanto mais os dados variam, menos representativa é a média.
Estatístca Dscplna de Estatístca 0/ Curso de Admnstração em Gestão Públca Profª. Me. Valéra Espíndola Lessa e-mal: lessavalera@gmal.com Meddas de Dspersão Indcam se os dados estão, ou não, prómos uns dos
Leia maisY X Baixo Alto Total Baixo 1 (0,025) 7 (0,175) 8 (0,20) Alto 19 (0,475) 13 (0,325) 32 (0,80) Total 20 (0,50) 20 (0,50) 40 (1,00)
Bussab&Morettn Estatístca Básca Capítulo 4 Problema. (b) Grau de Instrução Procedênca º grau º grau Superor Total Interor 3 (,83) 7 (,94) (,) (,33) Captal 4 (,) (,39) (,) (,3) Outra (,39) (,7) (,) 3 (,3)
Leia maisRegressão Logística Aplicada aos Casos de Sífilis Congênita no Estado do Pará
Regressão Logístca Aplcada aos Casos de Sífls Congênta no Estado do Pará Crstane Nazaré Pamplona de Souza 1 Vanessa Ferrera Montero 1 Adrlayne dos Res Araújo 2 Edson Marcos Leal Soares Ramos 2 1 Introdução
Leia maisIdentidade dos parâmetros de modelos segmentados
Identdade dos parâmetros de modelos segmentados Dana Campos de Olvera Antono Polcarpo Souza Carnero Joel Augusto Munz Fabyano Fonseca e Slva 4 Introdução No Brasl, dentre os anmas de médo porte, os ovnos
Leia maisEquações Simultâneas
Equações Smultâneas Caracterzação. Os modelos de equações smultâneasenvolvem mas de uma varável dependente, ou endógena, sendo necessáras tantas equações quanto for o número de varáves endógenas 2. Uma
Leia maisR X. X(s) Y Y(s) Variáveis aleatórias discretas bidimensionais
30 Varáves aleatóras bdmensonas Sea ε uma experênca aleatóra e S um espaço amostral assocado a essa experênca. Seam X X(s) e Y Y(s) duas funções cada uma assocando um número real a cada resultado s S.
Leia mais5 Métodos de cálculo do limite de retenção em função da ruína e do capital inicial
5 Métodos de cálculo do lmte de retenção em função da ruína e do captal ncal Nesta dssertação serão utlzados dos métodos comparatvos de cálculo de lmte de retenção, onde ambos consderam a necessdade de
Leia maisFICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 3
FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 3 Nome Nº Turma: Data: / / Professor 10.º Ano Classfcação Apresente o seu racocíno de forma clara, ndcando todos os cálculos que tver de efetuar e todas
Leia maisObjetivos da aula. Essa aula objetiva fornecer algumas ferramentas descritivas úteis para
Objetvos da aula Essa aula objetva fornecer algumas ferramentas descrtvas útes para escolha de uma forma funconal adequada. Por exemplo, qual sera a forma funconal adequada para estudar a relação entre
Leia maisMicroeconomia II. Cursos de Economia e de Matemática Aplicada à Economia e Gestão AULA 5.3. Afectação de Bens Públicos: a Condição de Samuelson
Mcroeconoma II Cursos de Economa e de Matemátca Aplcada à Economa e Gestão AULA 5.3 Afectação de Bens Públcos: a Condção de Isabel Mendes 2007-2008 5/3/2008 Isabel Mendes/MICRO II 5.3 Afectação de Bens
Leia maisNome : Nome do Orientador : Tema : Palavras chave: Descrição do Problema:
Nome : Larssa Mnella Nome do Orentador : Regna Madalozzo Tema : Evolução do contraste salaral entre mgrantes e natvos qualfcados no Brasl. Palavras chave: estrangeros, Brasl, natvos, saláro Descrção do
Leia maisPROVA DE ESTATÍSTICA & PROBABILIDADES SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 2010/2011
Instruções: PROVA DE ESTATÍSTICA & PROBABILIDADES SELEÇÃO MESTRADO/UFMG 00/0 Cada uestão respondda corretamente vale (um) ponto. Cada uestão respondda ncorretamente vale - (menos um) ponto. Cada uestão
Leia mais18 e 20/Abr/2016 Aulas 12 e 13. Introdução à Física Estatística Postulados Equilíbrio térmico Função de Partição; propriedades termodinâmicas
01/Abr/2016 Aula 11 Potencas termodnâmcos Energa nterna total Entalpa Energas lvres de Helmholtz e de Gbbs Relações de Maxwell 18 e 20/Abr/2016 Aulas 12 e 13 Introdução à Físca Estatístca Postulados Equlíbro
Leia maisAula Características dos sistemas de medição
Aula - Característcas dos sstemas de medção O comportamento funconal de um sstema de medção é descrto pelas suas característcas (parâmetros) operaconas e metrológcas. Aqu é defnda e analsada uma sére destes
Leia maisModelagem do crescimento de clones de Eucalyptus via modelos não lineares
Modelagem do crescmento de clones de Eucalyptus va modelos não lneares Joselme Fernandes Gouvea 2 Davd Venanco da Cruz 3 Máco Augusto de Albuquerque 3 José Antôno Alexo da Slva Introdução Os fenômenos
Leia maisAo se calcular a média, moda e mediana, temos: Quanto mais os dados variam, menos representativa é a média.
Estatístca Dscplna de Estatístca 0/ Curso Superor de tecnólogo em Gestão Ambental Profª. Me. Valéra Espíndola Lessa e-mal: lessavalera@gmal.com Meddas de Dspersão Indcam se os dados estão, ou não, prómos
Leia mais1. Caracterização de séries com
1. Caracterzação de séres com sazonaldade Como dscutdo na Aula 1, sazonaldade é um padrão que se repete anualmente. A sazonaldade é determnístca quando o padrão de repetção anual é exato, ou estocástca,
Leia maisRedução dos Dados. Júlio Osório. Medidas Características da Distribuição. Tendência Central (Localização) Variação (Dispersão) Forma
Redução dos Dados Júlo Osóro Meddas Característcas da Dstrbução Tendênca Central (Localzação) Varação (Dspersão) Forma 1 Meddas Característcas da Dstrbução Meddas Estatístcas Tendênca Central Dspersão
Leia maisUM PROBLEMA ECONOMÉTRICO NO USO DE VARIÁVEIS CLIMÁTICAS EM FUNÇÕES DE PRODUÇÃO AJUSTADAS A DADOS EXPERIMENTAIS
UM PROBLEMA ECONOMÉTRICO NO USO DE VARIÁVEIS CLIMÁTICAS EM FUNÇÕES DE PRODUÇÃO AJUSTADAS A DADOS EXPERIMENTAIS Rodolfo Hoffmann * Vctor Hugo da Fonseca Porto ** SINOPSE Neste trabalho deduz-se qual é o
Leia maisAscensão profissional feminina no mercado de trabalho brasileiro no período 2002/2014
Ascensão profssonal femnna no mercado de trabalho braslero no período 2002/2014 Renan Bonfm Luz 1 Danela Verzola Vaz 2 RESUMO Apesar da crescente partcpação femnna no mercado de trabalho braslero observada
Leia maisSerão abordados nesse capítulo os modelos causais, utilizados como ferramentas para o desenvolvimento e análise desse trabalho.
3. Modelos causas Serão abordados nesse capítulo os modelos causas, utlzados como ferramentas para o desenvolvmento e análse desse trabalho. 3.1. Econometra A base da Econometra é a aplcação de métodos
Leia maisDETERMINANTES DOS RENDIMENTOS NO MERCADO DE TRABALHO NACIONAL: UMA COMPARAÇÃO ENTRE OS
DETERMINANTES DOS RENDIMENTOS NO MERCADO DE TRABALHO NACIONAL: UMA COMPARAÇÃO ENTRE OS GêNEROS E ENTRE AS REGIÕES METROPOLITANAS DE BELO HORIZONTE E SALVADOR Jader Fernandes Crno 1 João Eustáquo de Lma
Leia maisTeoria da Regressão Espacial Aplicada a. Sérgio Alberto Pires da Silva
Teora da Regressão Espacal Aplcada a Modelos Genércos Sérgo Alberto Pres da Slva ITENS DE RELACIONAMENTOS Tópcos Báscos da Regressão Espacal; Banco de Dados Geo-Referencados; Modelos Genércos Robustos;
Leia maisUNIVERSIDADE NOVA DE LISBOA Faculdade de Economia Análise de Dados e Probabilidade 2º Semestre 2008/2009 Exame Final 1ª Época. Grupo I (4 Valores)
UNIVERSIDADE NOVA DE LISBOA Faculdade de Economa Análse de Dados e Probabldade º Semestre 008/009 Exame Fnal ª Época Clara Costa Duarte Data: 8/05/009 Graça Slva Duração: h0 Grupo I (4 Valores) A gelatara
Leia maisRelatório de Avaliação Econômica. 6. Programa Melhoria da educação no Município
Relatóro de Avalação Econômca 6. Programa Melhora da educação no Muncípo 2007 1 O PROGRAMA AVALIAÇÃO ECONÔMICA DE PROJETOS SOCIAIS conta com a coordenação técnca da Gerênca de Avalação de Projetos do Banco
Leia maisÁrea Temática: Macroeconomia do Pleno Emprego: Crescimento e Desenvolvimento Econômico; Mercado de Trabalho.
Determnantes da Permanênca no Desemprego no Mercado de Trabalho Cearense. Elano Ferrera Arruda * Danel B. Gumarães ** Gulherme Irff *** Ivan Castelar **** Área Temátca: Macroeconoma do Pleno Emprego: Crescmento
Leia maisMETOLOGIA. 1. Histórico
METOLOGIA A Sondagem da Construção Cvl do RS é uma sondagem de opnão empresaral realzada mensalmente e fo crada pela Confederação Naconal da Indústra (CNI) com o apoo da Câmara Braslera da Indústra da
Leia maisCAPÍTULO 2 DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA
CAPÍTULO DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA. A MÉDIA ARITMÉTICA OU PROMÉDIO Defnção: é gual a soma dos valores do grupo de dados dvdda pelo número de valores. X x Soma dos valores de x número de
Leia maisNotas de aulas de Sistemas de Transportes (parte 4)
1 Notas de aulas de Sstemas de Transportes (parte 4) Helo Marcos Fernandes Vana Tema: Demanda por transportes (2. o Parte) Conteúdo da parte 4 1 Acuráca (ou precsão) nas prevsões da demanda 2 Modelos sequencas
Leia maisDemanda por Saneamento no Brasil: uma aplicação do modelo logit multinomial
Demanda por Saneamento no Brasl: uma aplcação do modelo logt multnomal Abstract: Basc santary servces, ncludng waste dsposal, treated water supply and sewage servces, do have a strong effect on human health
Leia maisMEDIDAS E DETERMINANTES DA MOBILIDADE DOS RENDIMENTOS DO TRABALHO NO BRASIL
MEDIDAS E DETERMINANTES DA MOBILIDADE DOS RENDIMENTOS DO TRABALHO NO BRASIL Marcos Aurélo do Nascmento mnasc@usp.br IPE-USP André Portela Fernandes de Souza aps@usp.br IPE-USP Resumo Este estudo realza
Leia mais1.UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA, VIÇOSA, MG, BRASIL; 2.UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS, GOIANIA, GO, BRASIL.
A FUNÇÃO DE PRODUÇÃO E SUPERMERCADOS NO BRASIL ALEX AIRES CUNHA (1) ; CLEYZER ADRIAN CUNHA (). 1.UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA, VIÇOSA, MG, BRASIL;.UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS, GOIANIA, GO, BRASIL.
Leia maisMOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS. Professor: Rodrigo A. Scarpel
MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EPERIMENTOS Professor: Rodrgo A. Scarpel rodrgo@ta.br www.mec.ta.br/~rodrgo Prncípos de cração de modelos empírcos: Modelos (matemátcos, lógcos, ) são comumente utlzados na
Leia mais