[pt] Existem três tipos de incerteza: a de natureza aleatória,
a gerada pelo conhecimento
incompleto e a que ocorre em função do conhecimento vago
ou impreciso. Há casos em que
dois tipos de incerteza estão presentes, em especial nos
experimentos aleatórios a partir de
dados imprecisos. Para modelar a aleatoriedade quando a
distribuição de probabilidade que
rege o experimento não é conhecida, deve-se utilizar um
método de estimação nãoparamétrico,
tal como a janela de Parzen. Já a incerteza de medição,
presente em qualquer
medida de uma grandeza física, dá origem a dados
imprecisos, tradicionalmente modelados
por conceitos probabilísticos. Entretanto, como a
probabilidade se aplica à análise de
eventos aleatórios, mas não captura a imprecisão no
evento, esta incerteza pode ser melhor
representada por um número fuzzy segundo a transformação
probabilidade-possibilidade
superior. Neste trabalho é proposto um método de estimação
não-paramétrico baseado em
janela de Parzen para estimação da probabilidade fuzzy a
partir de dados imprecisos. / [en] There are three kinds of uncertainty: one due to
randomness, another due to
incomplete knowledge and a third one due to vague or
imprecise knowledge. Sometimes
two kinds of uncertainty occur at the same time,
especially in random experiments based on
imprecise data. To model randomness when the probability
distribution related to an
experiment is unknown, a non-parametric estimation method
must be used, such as the
Parzen window. Uncertainty in measurement originates
imprecise data, traditionally
modelled through probability concepts. However, as
probability applies to random events
but does not capture their imprecision, this sort of
uncertainty is better represented by a
fuzzy number, through the superior probability-possibility
transformation. This thesis
proposes a non-parametric estimation method based on
Parzen window to estimate fuzzy
probability from imprecise data.
Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:9815 |
Date | 20 April 2007 |
Creators | ALEXANDRE ROBERTO RENTERIA |
Contributors | RICARDO TANSCHEIT |
Publisher | MAXWELL |
Source Sets | PUC Rio |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | TEXTO |
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