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Regressão linear robusta auto-organizada aplicada a dados intervalares

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: CARNEIRO, Italo Alves
Orientador(a): SOUZA, Renata Maria Cardoso Rodrigues de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Análise Simbólica de Dados
Dados de intervalares
Regressão robusta
Outliers
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/58554
Resumo: Dados simbólicos são tipos de dados complexos e podem ser representados de diferentes maneiras, cada uma com suas peculiaridades e aplicações. Dados do tipo intervalo, por sua vez, podem ser usados para representar informações imprecisas, como medições, informações sensíveis, como geolocalização, ou até mesmo como uma forma de reduzir o tamanho do problema. No contexto da regressão linear de dados intervalares, podemos ter dois proble- mas: sensibilidade a dados discrepantes (outliers) e escolha adequada para a representação dos intervalos. Para superar essas dificuldades, este artigo propõe um modelo de regressão robusta para dados intervalares no qual a melhor representação para os dados intervalares é obtida automaticamente, otimizando um critério baseado na equação paramétrica da reta e no método dos mínimos quadrados reponderados. Conjuntos de dados sintéticos e reais são considerados para validar o desempenho do modelo proposto. Conceitos de outliers de limite inferior e superior também foram introduzidos, além da métrica MMRE:L para limites inferiores e MMRE:U para limites superiores.
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No contexto da regressão linear de dados intervalares, podemos ter dois proble- mas: sensibilidade a dados discrepantes (outliers) e escolha adequada para a representação dos intervalos. Para superar essas dificuldades, este artigo propõe um modelo de regressão robusta para dados intervalares no qual a melhor representação para os dados intervalares é obtida automaticamente, otimizando um critério baseado na equação paramétrica da reta e no método dos mínimos quadrados reponderados. Conjuntos de dados sintéticos e reais são considerados para validar o desempenho do modelo proposto. Conceitos de outliers de limite inferior e superior também foram introduzidos, além da métrica MMRE:L para limites inferiores e MMRE:U para limites superiores.Symbolic data are complex data types and can be represented in different ways, each with its peculiarities and applications. Interval-type data, in turn, can be used to represent imprecise information such as measurements, sensitive information such as geolocation or even as a way to reduce the size of the problem. From the aspect of linear regression of interval data, we can have two problems: sensitivity to outlier data and suitable choice for representing intervals. In order to overcome these difficulties, this paper proposes a robust regression model for interval data in which the best representation for interval data is obtained automatically optimizing a criterion based on the parametric equation of the line and reweighted least squares method. Synthetic and real data sets are considered in order to validate the performance of the proposed model. Concepts of lower and upper limit outliers were also introduced, in addition to the MMRE:L metric for lower limits and MMRE:U for upper limits.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessAnálise Simbólica de DadosDados de intervalaresRegressão robustaOutliersRegressão linear robusta auto-organizada aplicada a dados intervalaresinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPECC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/58554/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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