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A abordagem de cadastro duplo (Dual Frame): estimação assistida por modelos Lineares com aplicação em pesquisas agropecuárias

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Previous issue date: 2007 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Desde que tecnologia da informação tornou-se essencial para muitas atividades da vida moderna e grandes conjuntos de dados surgiram junto com ela, mineração de dados tornou-se uma das mais importantes áreas de pesquisa na ciência estatística. Apesar de existirem muitos campos relacionados a mineração de dados, a tarefa de classificação ainda figura como uma das mais comuns na literatura estatística. Esta dissertação faz uma revisão de dois métodos clássicos de classificação, análise discriminante linear e quadrática, e um método não-paramétrico, a análise discriminante de núcleo. Experimentos de simulação e conjuntos de dados reais são utilizados para avaliar e comparar os três métodos de classificação. Também apresenta algumas contribuições relacionadas aos métodos boosting e bootstrap no contexto de classificação. A primeira contribuição trata-se de uma nova formulação para o método boosting em análise discriminante linear. Os resultados numéricos mostram que esta nova formulação tem desempenho similar à formulação usual. Entretanto, a nova formulação do método boosting é conceitualmente mais adequada. Dois métodos bootstrap para problemas de classificação são introduzidos e avaliados. O primeiro método bootstrap é utilizado para obter uma fronteira de classificação. O conceito de fronteira de classificação pode ser entendido como uma região onde é difícil alocar uma observação para uma das populações existentes. O segundo método bootstrap é um intervalo de confiança para a taxa de erro de classificação. Intervalos de confiança podem ser utilizados para comparar dois ou mais métodos de classificação na estrutura de inferência

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/6284
Date January 2007
CreatorsFernandes Campos Coêlho, Hémilio
ContributorsFerraz, Cristiano
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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