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O setor petrolífero brasileiro vem obtendo altos índices de crescimento e em 2006 foi anunciada a autossuficiência em Petróleo. De 1991 a 2011, a Petrobrás teve um crescimento de 164% nas suas reservas. Nesse mesmo período, o Brasil aprovou a lei do petróleo (Lei No 9.478), estabelecendo novos critérios para a transferência de royalties do petróleo para os municípios brasileiros. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo verificar se os pagamentos de royalties aos municípios, de alguma forma, têm contribuído para melhorar os seus indicadores sociais. Portanto, foi feita uma comparação entre municípios de mesmo porte populacional que recebem ou não royalties. Para a comparação foram utilizadas as variáveis: IDHM, IFDM, IDEB e incidência de pobreza. Utilizou-se das técnicas de Análise de Perfis, Análise de Agrupamento e Análise Fatorial com objetivo de verificar se existe diferença entre as matrizes de dados referentes aos municípios que recebem e os que não recebem royalties.

Este artigo propõe a combinação linear das previsões obtidas por três métodos de previsão (a saber, ARIMA,Amortecimento Exponencial e Redes Neurais Artificiais) cujos pesos adaptativos determinados por meio deum problema de programação não linear multiobjetivo, em que se busca minimizar, simultaneamente, asestatísticas: MAE, MAPE e MSE. Os resultados alcançados pela combinação proposta são comparados coma abordagem tradicional de combinação linear de previsões, onde os pesos adaptativos ótimos são determinadossomente pela minimização do MSE; com o método de combinação por média aritmética; e com osmétodos individuais.

Os munic´ıpios do Paran´a que possuem em seus territ´orios ´Areas EspecialmenteProtegidas t^em, atrav´es da Lei Complementar N.o 59/91, conhecida como Lei do ICMSEcol´ogico, direito a um percentual dos recursos do Imposto sobre Circula¸c~ao de Mercadoriase Servi¸cos - ICMS. A avalia¸c~ao de cada ´area ´e feita pelo Instituto Ambiental do Paran´a -IAP, que realiza anualmente uma avalia¸c~ao da qualidade, determinando a cada uma delas umescore. Este escore determina o repasse financeiro ao munic´ıpio. Desta forma, ´e propostano presente trabalho uma t´ecnica estat´ıstica multivariada, denominada An´alise Fatorial,que, atrav´es de um programa computacional autom´atico, realiza a classifica¸c~ao (ranking)qualitativa de ´areas de Faxinais no Estado. Os Faxinais constituem um tipo especial de ´areaprotegida. Um bom estudo sobre este tema pode ser encontrado em Chang [3] e [4]. Osdados brutos usados como entrada no programa foram obtidos de dois question´arios: umdeles aplicado `as unidades familiares e, o outro, `as lideran¸cas locais. Foram analisadas 80 vari´aveis de 20 Faxinais observados, referentes ao ano agr´ıcola de agosto de 1997 a julhode 1998. Utilizando a An´alise Fatorial, conseguiu-se a redu¸c~ao das 80 vari´aveis para apenas17 fatores. Os fatores considerados contribu´ıram para uma explica¸c~ao de 97,7649% do totalda vari^ancia amostral. O programa elaborado permite ao usu´ario a classifica¸c~ao (ranking)autom´atica das ´areas, com op¸c~oes para armazenar escores de anos anteriores e observar aevolu¸c~ao da qualidade de vida de cada comunidade. Pode-se, assim, com maior efici^encia,balizar as a¸c~oes de impacto, procurando sempre melhorar a cada ano.

Existem situações em que a característica de interesse, tratada como variável, não é medida diretamente embora seja possível observar o seu efeito. Essas características são tratadas como variáveis latentes. Assim, uma pessoa pode ser considerada inteligente ou não, ou ainda ser ansiosa ou não, por exemplo. O Coeficiente de Correlação Tetracórico é um estimador do grau de associação entre duas variáveis latentes L X e L Y , subjacentes às variáveis dicotômicas X e Y efetivamente observadas. Uma das suposições para a utilização do Coeficiente de Correlação Tetracórico é a de que os pontos de dicotomização das variáveis medidas X e Y estejam o mais próximo possível das respectivas medianas (percentil 50). Foram geradas amostras através de simulações e utilizados o percentil 25 ( P25 ), percentil 50 ( P50 = mediana) e percentil 75 (P75 ) como pontos de dicotomização das variáveis X e Y. Se obteve os desvios absolutos médios, comparando-se os Coeficientes de Correlação Tetracórico e Linear de Pearson. Os resultados comprovam que as estimativas dos coeficientes são melhores, quando se adota a mediana como pontos de dicotomização.