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1	Análise e comparação de alguns métodos alternativos de seleção de variáveis preditoras no modelo de regressão linear / Analysis and comparison of some alternative methods of selection of predictor variables in linear regression models. Marques, Matheus Augustus Pumputis 04 June 2018 (has links) Neste trabalho estudam-se alguns novos métodos de seleção de variáveis no contexto da regressão linear que surgiram nos últimos 15 anos, especificamente o LARS - Least Angle Regression, o NAMS - Noise Addition Model Selection, a Razão de Falsa Seleção - RFS (FSR em inglês), o LASSO Bayesiano e o Spike-and-Slab LASSO. A metodologia foi a análise e comparação dos métodos estudados e aplicações. Após esse estudo, realizam-se aplicações em bases de dados reais e um estudo de simulação, em que todos os métodos se mostraram promissores, com os métodos Bayesianos apresentando os melhores resultados. / In this work, some new variable selection methods that have appeared in the last 15 years in the context of linear regression are studied, specifically the LARS - Least Angle Regression, the NAMS - Noise Addition Model Selection, the False Selection Rate - FSR, the Bayesian LASSO and the Spike-and-Slab LASSO. The methodology was the analysis and comparison of the studied methods. After this study, applications to real data bases are made, as well as a simulation study, in which all methods are shown to be promising, with the Bayesian methods showing the best results. Bayesian LASSO FSR FSR LARS LARS LASSO Bayesiano Linear Models Linear Regression Model Selection Modelos lineares NAMS NAMS Regressão linear RFS Seleção de modelos Seleção de variáveis Spike-and-Slab LASSO Spike-and-Slab LASSO Variable Selection
2	Análise e comparação de alguns métodos alternativos de seleção de variáveis preditoras no modelo de regressão linear / Analysis and comparison of some alternative methods of selection of predictor variables in linear regression models. Matheus Augustus Pumputis Marques 04 June 2018 (has links) Neste trabalho estudam-se alguns novos métodos de seleção de variáveis no contexto da regressão linear que surgiram nos últimos 15 anos, especificamente o LARS - Least Angle Regression, o NAMS - Noise Addition Model Selection, a Razão de Falsa Seleção - RFS (FSR em inglês), o LASSO Bayesiano e o Spike-and-Slab LASSO. A metodologia foi a análise e comparação dos métodos estudados e aplicações. Após esse estudo, realizam-se aplicações em bases de dados reais e um estudo de simulação, em que todos os métodos se mostraram promissores, com os métodos Bayesianos apresentando os melhores resultados. / In this work, some new variable selection methods that have appeared in the last 15 years in the context of linear regression are studied, specifically the LARS - Least Angle Regression, the NAMS - Noise Addition Model Selection, the False Selection Rate - FSR, the Bayesian LASSO and the Spike-and-Slab LASSO. The methodology was the analysis and comparison of the studied methods. After this study, applications to real data bases are made, as well as a simulation study, in which all methods are shown to be promising, with the Bayesian methods showing the best results. FSR LARS LASSO Bayesiano Modelos lineares NAMS Regressão linear RFS Seleção de modelos Seleção de variáveis Spike-and-Slab LASSO Bayesian LASSO FSR LARS Linear Models Linear Regression Model Selection NAMS Spike-and-Slab LASSO Variable Selection

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Análise e comparação de alguns métodos alternativos de seleção de variáveis preditoras no modelo de regressão linear / Analysis and comparison of some alternative methods of selection of predictor variables in linear regression models.

Análise e comparação de alguns métodos alternativos de seleção de variáveis preditoras no modelo de regressão linear / Analysis and comparison of some alternative methods of selection of predictor variables in linear regression models.