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Métodos de regressão robusta e kernel para dados intervalares

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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.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/12296
Date16 December 2013
CreatorsFAGUNDES, Roberta Andrade de Araújo, CYSNEIROS, Francisco José de Azevêdo
ContributorsSOUZA, Renata Maria Cardoso Rodrigues de
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguageBreton
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
RightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess

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