Nonparametric item response models: a comparison on recovering true scores / Modelos de resposta ao item não-paramétricos: comparando a recuperação de escores verdadeiros / Modelos de respuesta al item no-paramétricos: comparando la recuperación de puntuaciones verdaderas

Nonparametric procedures are used to add flexibility to models. Three nonparametric item response models have been proposed, but not directly compared: the Kernel smoothing (KS-IRT); the Davidian-Curve (DC-IRT); and the Bayesian semiparametric Rasch model (SP-Rasch). The main aim of the present study is to compare the performance of these procedures in recovering simulated true scores, using sum scores as benchmarks. The secondary aim is to compare their performances in terms of practical equivalence with real data. Overall, the results show that, apart from the DC-IRT, which is the model that performs the worse, all the other models give results quite similar to those when sum scores are used. These results are followed by a discussion with practical implications and recommendations for future studies.(AU)

Procedimentos não paramétricos são usados para adicionar flexibilidade aos modelos. Três modelos não paramétricos de resposta ao item foram propostos, mas não comparados diretamente: o Kernel smoothing (KS-IRT); a Curva Davidiana (DC-IRT); e o modelo semiparamétrico Rasch Bayesiano (SP-Rasch). O objetivo principal do presente estudo é comparar o desempenho desses procedimentos na recuperação de escores verdadeiros simulados, utilizando escores de soma como benchmarks. O objetivo secundário é comparar seus desempenhos em termos de equivalência prática com dados reais. De forma geral, os resultados mostram que, além do DC-IRT, que é o modelo que apresenta o pior desempenho, todos os outros modelos apresentam resultados bastante semelhantes aos de quando se usam somatórios. Esses resultados são seguidos de uma discussão com implicações práticas e recomendações para estudos futuros.(AU)

Se utilizan procedimientos no paramétricos para agregar flexibilidad a los modelos. Se propusieron tres modelos de respuesta al ítem no paramétricos, pero no se compararon directamente: Kernel smoothing (KS-IRT); la curva davidiana (DC-IRT); y el modelo bayesiano de Rasch semiparamétrico (SP-Rasch). El objetivo principal del presente estudio es comparar el desempeño de estos procedimientos en la recuperación de puntajes verdaderos simulados, utilizando puntajes de suma como puntos de referencia. El objetivo secundario es comparar su desempeño en términos de equivalencia práctica con datos reales. En general, los resultados muestran que, a excepción de DC-IRT, que es el modelo con peor desempeño, todos los otros modelos presentan resultados bastante similares a los obtenidos cuando se utilizan sumatorios. Estos resultados son seguidos por una discusión con implicaciones prácticas y recomendaciones para estudios futuros.(AU)

Desarrollo de un modelo de planeación financiera para una compañía de alimentos utilizando simulación Monte Carlo / Development of a financial planning model for the food's company using Monte Carlo simulation / Desenvolvimento de um modelo de planeamento financeiro para a empresa do ramo alimentar utilizando simulação Monte Carlo

RESUMEN El objetivo es desarrollar un modelo de planeación financiera que permita calcular las ganancias probables de una compañía de alimentos en Colombia, en un horizonte temporal de seis años. La metodología utilizada es el Valor Presente Neto de sus flujos de caja libre, calculados a partir de 38 variables de entrada y de proceso que recogen el aspecto macroeconómico, las políticas financieras y los estados contables. Se realizaron 10.000 iteraciones con la técnica de simulación Montecarlo. Los resultados de la simulación indican que sus ganancias probables están entre $278.293 millones y $449.934 millones con un nivel de confianza del 90%. El análisis de sensibilidad del plan financiero permite concluir que la compañía debe reformular sus políticas financieras relacionadas con la administración del capital de trabajo, dado que la cartera y principalmente los inventarios tienen una influencia negativa sobre el VPN, según los coeficientes de regresión. CLASIFICACIÓN JEL B41, C15

ABSTRACT The goal is to develop a financial planning model that allows calculating the probable profits of a food company in Colombia, in a time horizon of six years. The methodology used is the Net Present Value of its Free Cash Flow, calculated from 38 input and process variables that include the macroeconomic aspect, financial policies and financial statements. 10.000 iterations were carried out with the Montecarlo simulation technique. The simulation results indicate that its probable profits are between $278.293 million and y $449.934 million with a confidence level of 90%. The sensitivity analysis of the financial plan allows to conclude that the company should reformulate its financial policies related to the management of working capital, since the debt clients and mainly the inventories has a negative influence on the Net Present Value, according the regression coefficients. JEL CLASSIFICATION B41, C15

RESUMO O objectivo é desenvolver um modelo de planeamento financeiro que permita calcular os prováveis lucros de uma empresa alimentar na Colômbia, num horizonte temporal de seis anos. A metodologia utilizada é o Valor Presente Líquido dos seus fluxos de caixa livres, calculado a partir de 38 variáveis de entrada e de processo que recolhem o aspecto macroeconómico, as políticas financeiras e as declarações contabilísticas. Um total de 10.000 iterações foram realizadas utilizando a técnica de simulação de Monte Carlo. Os resultados da simulação indicam que os seus prováveis lucros se situam entre $278,293 milhões e $449,934 milhões com um nível de confiança de 90%. A análise de sensibilidade do plano financeiro permite concluir que a empresa deve reformular as suas políticas financeiras relacionadas com a gestão do capital de exploração, uma vez que a carteira e principalmente os inventários têm uma influência negativa no VPL, de acordo com os coeficientes de regressão. CLASSIFICAÇÃO JEL B4I, CI5

Redução de incertezas em radioterapia utilizando simulação Monte Carlo: análise espectral aplicada à correção de dose absorvida / Reduction of uncertainties in radiotherapy assessed by Monte Carlo simulation: spectral analysis applied to absorbed dose correction

OBJETIVO: Determinar, por simulação Monte Carlo, os espectros de feixes de cobaltoterapia em profundidade na água e fatores de correção para doses absorvidas em dosímetros termoluminescentes de fluoreto de lítio. MATERIAIS E MÉTODOS: As simulações dos espectros secundários da fonte clínica de cobalto-60 foram realizadas com o código Monte Carlo PENELOPE, em diversas profundidades na água. Medidas experimentais de dose profunda foram obtidas com dosímetros termoluminescentes e câmara de ionização em condições de referência em radioterapia. Os fatores de correção para os dosímetros termoluminescentes foram obtidos através da razão entre as absorções relativas ao espectro de baixa energia e ao espectro total. RESULTADOS: A análise espectral em profundidade revelou a existência de espectros secundários de baixa energia responsáveis por uma parcela significativa da deposição de dose. Foram observadas discrepâncias de 3,2 por cento nas doses medidas experimentalmente com a câmara de ionização e com os dosímetros termoluminescentes. O uso dos fatores de correção nessas medidas permitiu diminuir a discrepância entre as doses absorvidas para, no máximo, 0,3 por cento. CONCLUSÃO: Os espectros simulados permitem o cálculo de fatores de correção para as leituras de dosímetros termoluminescentes utilizados em medidas de dose profunda, contribuindo para a redução das incertezas associadas ao controle de qualidade de feixes clínicos em radioterapia.

OBJECTIVE: To calculate spectra of cobalt-60 beam at water depth and correction factors for absorbed dose measurements obtained with lithium fluoride thermoluminescent dosimeters using Monte Carlo simulation. MATERIALS AND METHODS: The simulations of secondary spectra of clinical cobalt-60 sources were performed with the PENELOPE Monte Carlo code at different water depths. Experimental measurements of deep doses were obtained with thermoluminescent dosimeters and ionization chamber under reference conditions for radiotherapy. Correction factors for the thermoluminescent dosimeters detectors were obtained through the ratio between the relative energy absorption for the low energy spectrum and the total spectrum. RESULTS: Deep spectral analysis has demonstrated the presence of secondary low-energy spectra responsible for a significant portion of the dose deposition. Discrepancies of 3.2 percent were observed among the doses measured with ionization chamber and thermoluminescent dosimeters. The adoption of correction factors has allowed a reduction in the discrepancy among absorbed doses to a maximum of 0.3 percent. CONCLUSION: Simulated spectra allow the calculation of correction factors for reading of thermoluminescent dosimeters utilized in the measurement of deep doses, contributing for the reduction of uncertainties associated with quality control of clinical beams in radiotherapy.

Estimativas de variância genética aditiva em populações selecionadas e não-selecionadas via simulação Monte Carlo utilizando o software R / Additive genetic variance estimates in selected and unselected populations via Monte Carlo simulation using the R software

Para disponibilizar um sistema de fornecimento de dados que objetivando-se subsidiar pesquisas de Melhoramento Genético Animal direcionadas à comparação de metodologias de avaliação genética, foi avaliado o comportamento da variância genética aditiva de populações selecionadas e não selecionadas, por seis gerações sucessivas, via simulação Monte Carlo. Por meio de um modelo genético aditivo, foram simuladas populações de 40 animais (20 machos e 20 fêmeas), sob seleção e acasalamento aleatório. Da geração zero até a quinta geração notou-se na população selecionada uma redução de 44,4 por cento na variância genética aditiva, devido a um aumento de 11,58 por cento no coeficiente de endogamia. Na população não selecionada a redução da variância genética aditiva foi menor (27,46 por cento) em relação à população selecionada, também devido a aumento de 10,26 por cento no coeficiente de endogamia.

The additive genetic variance in selected and unselected populations was evaluated in six successive generations via Monte Carlo simulation. The aim was to build a data system to help researches compare genetic evaluation methodologies in Animal Breeding. By means of an additive genetic model, populations of 40 individuals (20 males and 20 females) were simulated, under selected and random mating system. From the generation zero until the fifth generation, the selected population showed reduction of 44.4 percent in additive genetic variance due to an increase of 11.58 percent in inbreeding coefficient. In the unselected population the reduction in additive genetic variance was lower (27.46 percent) in relation to the selected population, due to the increasing of 10.26 percent in inbreeding coefficient.