Modelo de Regressão Elíptico Bivariado Intervalar
| Ano de defesa: | 2015 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
UFPE Brasil Programa de Pos Graduacao em Estatistica |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/15414 |
Resumo: | A análisededadossimbólicos(ADS)éumaabordagemestatísticabastanteutili- zada emgrandesbasesdedadosetemcomocaracterísticaagregardadosemgruposde interesse.Essestiposdedadospodemserrepresentadosporintervalos,conjuntosdecate- gorias, distribuiçãodefrequência,distribuiçãodeprobabilidade,entreoutrostipos.Neste trabalho abordaremosdadossimbólicosdotipointervaloquesãocomumenteutilizados em aplicações nanceiras,mineraçãodedados,tráfegoderedes,dadoscon denciais,etc. Inicialmente,ummodeloderegressãoelípticobivariadointervalarqueconsideraacor- relação entreoslimitesinferioresesuperioresdeumavariávelsimbólicaintervalarfoi proposto.Derivamosafunção escore e amatrizdeinformaçãode Fisher. Ométodo de máximaverossimilhançafoidesenvolvidoparaestimaçãodosparâmetrosdomodelo proposto.EstudosdesimulaçãodeMonteCarloemqueavaliamosasensibilidadedoerro de previsãoquantoapresençadeintervalos outliers foram apresentados.Osresultados mostraram queomodelo tStudentbivariadointervalarémenossensívelnapresençade intervalos outliers do queomodelonormalbivariadointervalar.Umconjuntodedados reais foiutilizadoparailustrarametodologiaabordada |
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Modelo de Regressão Elíptico Bivariado IntervalarAnálise de dados simbólicosIntervalos outliersModelo de regressãoelíptico bivariadointervalarA análisededadossimbólicos(ADS)éumaabordagemestatísticabastanteutili- zada emgrandesbasesdedadosetemcomocaracterísticaagregardadosemgruposde interesse.Essestiposdedadospodemserrepresentadosporintervalos,conjuntosdecate- gorias, distribuiçãodefrequência,distribuiçãodeprobabilidade,entreoutrostipos.Neste trabalho abordaremosdadossimbólicosdotipointervaloquesãocomumenteutilizados em aplicações nanceiras,mineraçãodedados,tráfegoderedes,dadoscon denciais,etc. Inicialmente,ummodeloderegressãoelípticobivariadointervalarqueconsideraacor- relação entreoslimitesinferioresesuperioresdeumavariávelsimbólicaintervalarfoi proposto.Derivamosafunção escore e amatrizdeinformaçãode Fisher. Ométodo de máximaverossimilhançafoidesenvolvidoparaestimaçãodosparâmetrosdomodelo proposto.EstudosdesimulaçãodeMonteCarloemqueavaliamosasensibilidadedoerro de previsãoquantoapresençadeintervalos outliers foram apresentados.Osresultados mostraram queomodelo tStudentbivariadointervalarémenossensívelnapresençade intervalos outliers do queomodelonormalbivariadointervalar.Umconjuntodedados reais foiutilizadoparailustrarametodologiaabordadaFacepeThe symbolicdataanalysis(SDA)isastatisticalapproachwidelyusedinlargedata- bases andthatischaracterizedbyaggregatedataintointerestgroups.Thesedatatypes mayberepresentedbyintervals,setsofcategories,frequencydistribution,probabilitydis- tribution, amongothertypes.Inthispaperwediscusssymbolicdataofintervaltypethat are commonlyusedin nancialapplications,datamining,networktra c,con dential data, etc.First,anintervalbivariateellipticalregressionmodelthatconsidersthecorre- lation betweentheupperandlowerlimitsofanintervalsymbolicvariablewasproposed. WederivethescorefunctionandtheFisherinformationmatrix.Themaximumlikelihood methodwasdevelopedtoestimatetheparametersoftheproposedmodel.MonteCarlo simulationstudieswasperformedtoevaluatethesensitivityofthepredictiveerrorfor the presenceofoutliersintervals.Theresultsshowedthattheintervalbivariate t-Student modelislesssensitiveinpresenceofoutliersintervalsthantheintervalbivariatenormal model.Arealdatasetswasusedtoillustratethediscussedmethodology.Universidade Federal de PernambucoUFPEBrasilPrograma de Pos Graduacao em EstatisticaCysneiros, Francisco José de AzevêdoSouza, Renata Maria Cardoso RodriguesPaula, Laura Vicuña Torres de2016-02-25T15:12:18Z2016-02-25T15:12:18Z2015-08-21info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/15414porAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPE2019-10-26T00:54:42Zoai:repositorio.ufpe.br:123456789/15414Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-26T00:54:42Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
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