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Métodos de regressão robusta e kernel para dados intervalaresFAGUNDES, Roberta Andrade de Araújo, CYSNEIROS, Francisco José de Azevêdo 16 December 2013 (has links)
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Previous issue date: 2013-12-16 / O processo de descoberta de conhecimento tem o objetivo de extrair de informa¸c˜oes ´uteis
(conhecimento) em bases de dados. As abordagens usadas na execu¸c˜ao do processo de
extra¸c˜ao do conhecimento s˜ao gen´ericas e derivadas das diferentes ´areas de conhecimento,
tais como da estat´ıstica, aprendizagem de m´aquina e banco de dados. A An´alise de Dados
Simb´olicos (ADS) [Bock e Diday, (2000)] ´e introduzida como abordagem na ´area de descoberta
autom´atica de conhecimento que visa desenvolver m´etodos para dados descritos
por vari´aveis atrav´es de conjuntos de categorias, lista de valores, intervalos ou distribui¸c˜ao
de probabilidade. Dentre as t´ecnicas estat´ısticas, os modelos de regress˜ao procuram prever
o comportamento da vari´avel resposta (dependente) a partir de informa¸c˜oes provenientes
do conjunto de vari´aveis preditoras (independentes). O objetivo deste trabalho ´e propor
duas metodologias para an´alise de dados intervalares. A primeira metodologia aborda o
m´etodo robusto em regress˜ao, que ´e uma alternativa para o uso do m´etodo dos m´ınimos
quadrados quando os dados contˆem outliers. Enquanto a segunda aborda regress˜ao por
kernel, que ´e um m´etodo que prover uma rela¸c˜ao n˜ao param´etrica entre as vari´aveis, sem
utilizar um modelo com paramˆetros fixos, mas as taxas de convergˆencias dos estimadores
n˜ao param´etricos s˜ao mais lentas do que a dos estimadores param´etricos. Experimentos
com conjuntos de dados simulados e aplica¸c˜oes com conjuntos de dados reais intervalares
indicam a funcionalidade e eficiˆencia dos m´etodos propostos.
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