Modelos de regressão para dados simbólicos de natureza intervalar

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2008
Autor(a) principal: de Andrade Lima Neto, Eufrasio
Orientador(a): de Assis Tenório Carvalho, Francisco
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Modelos de Regressão
Variável Intervalar
Dados Simbólicos
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1344
Resumo: O processo de descoberta de conhecimento tem por objetivo a extração de informações úteis (conhecimento) em bases de dados. As ferramentas utilizadas para execução do processo de extração de conhecimento são genéricas e derivadas de diferentes áreas de conhecimento tais como da estatística, aprendizagem de máquina e banco de dados. Dentre as técnicas estatísticas, os modelos de regressão procuram classificar ou prever o comportamento de uma variável dependente (resposta) a partir das informações provenientes de um conjunto de variáveis independentes (explicativas). A análise de dados simbólicos (SDA) (Bock & Diday 2000) tem sido introduzida como uma novo domínio relacionado à análise multivariada, reconhecimento de padrões e inteligência artificial com o objetivo de estender os métodos estatísticos e de análise exploratória de dados para dados simbólicos. O objetivo deste trabalho é propor métodos de regressão linear e não-linear para dados simbólicos que apresentem uma performance de predição superior ao método proposto por Billard & Diday (2000), no caso de variáveis simbólicas tipo intervalo
id UFPE_93ac14040acff3068ee7a5e7f39447e4
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpe.br:123456789/1344
network_acronym_str UFPE
network_name_str Repositório Institucional da UFPE
repository_id_str
spelling de Andrade Lima Neto, Eufrasiode Assis Tenório Carvalho, Francisco 2014-06-12T15:49:15Z2014-06-12T15:49:15Z2008-01-31de Andrade Lima Neto, Eufrasio; de Assis Tenório Carvalho, Francisco. Modelos de regressão para dados simbólicos de natureza intervalar. 2008. Tese (Doutorado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2008.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1344O processo de descoberta de conhecimento tem por objetivo a extração de informações úteis (conhecimento) em bases de dados. As ferramentas utilizadas para execução do processo de extração de conhecimento são genéricas e derivadas de diferentes áreas de conhecimento tais como da estatística, aprendizagem de máquina e banco de dados. Dentre as técnicas estatísticas, os modelos de regressão procuram classificar ou prever o comportamento de uma variável dependente (resposta) a partir das informações provenientes de um conjunto de variáveis independentes (explicativas). A análise de dados simbólicos (SDA) (Bock & Diday 2000) tem sido introduzida como uma novo domínio relacionado à análise multivariada, reconhecimento de padrões e inteligência artificial com o objetivo de estender os métodos estatísticos e de análise exploratória de dados para dados simbólicos. O objetivo deste trabalho é propor métodos de regressão linear e não-linear para dados simbólicos que apresentem uma performance de predição superior ao método proposto por Billard & Diday (2000), no caso de variáveis simbólicas tipo intervaloCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorporUniversidade Federal de PernambucoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessModelos de RegressãoVariável IntervalarDados SimbólicosModelos de regressão para dados simbólicos de natureza intervalarinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILealn.pdf.jpgealn.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1390https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/1344/4/ealn.pdf.jpg75defde93ac6ef7ff0eb15ca47bef19fMD54LICENSElicense.txttext/plain1748https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/1344/1/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD51ORIGINALealn.pdfealn.pdfapplication/pdf1571888https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/1344/2/ealn.pdf3cf60bd80a322d42920671c55ad8bfbeMD52TEXTealn.pdf.txtealn.pdf.txtExtracted texttext/plain301872https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/1344/3/ealn.pdf.txte05e7531cc9663d0e91f094a6a251bfeMD53123456789/13442019-10-25 06:21:34.922oai:repositorio.ufpe.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-25T09:21:34Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Modelos de regressão para dados simbólicos de natureza intervalar
title Modelos de regressão para dados simbólicos de natureza intervalar
spellingShingle Modelos de regressão para dados simbólicos de natureza intervalar
de Andrade Lima Neto, Eufrasio
Modelos de Regressão
Variável Intervalar
Dados Simbólicos
title_short Modelos de regressão para dados simbólicos de natureza intervalar
title_full Modelos de regressão para dados simbólicos de natureza intervalar
title_fullStr Modelos de regressão para dados simbólicos de natureza intervalar
title_full_unstemmed Modelos de regressão para dados simbólicos de natureza intervalar
title_sort Modelos de regressão para dados simbólicos de natureza intervalar
author de Andrade Lima Neto, Eufrasio
author_facet de Andrade Lima Neto, Eufrasio
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv de Andrade Lima Neto, Eufrasio
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv de Assis Tenório Carvalho, Francisco
contributor_str_mv de Assis Tenório Carvalho, Francisco
dc.subject.por.fl_str_mv Modelos de Regressão
Variável Intervalar
Dados Simbólicos
topic Modelos de Regressão
Variável Intervalar
Dados Simbólicos
description O processo de descoberta de conhecimento tem por objetivo a extração de informações úteis (conhecimento) em bases de dados. As ferramentas utilizadas para execução do processo de extração de conhecimento são genéricas e derivadas de diferentes áreas de conhecimento tais como da estatística, aprendizagem de máquina e banco de dados. Dentre as técnicas estatísticas, os modelos de regressão procuram classificar ou prever o comportamento de uma variável dependente (resposta) a partir das informações provenientes de um conjunto de variáveis independentes (explicativas). A análise de dados simbólicos (SDA) (Bock & Diday 2000) tem sido introduzida como uma novo domínio relacionado à análise multivariada, reconhecimento de padrões e inteligência artificial com o objetivo de estender os métodos estatísticos e de análise exploratória de dados para dados simbólicos. O objetivo deste trabalho é propor métodos de regressão linear e não-linear para dados simbólicos que apresentem uma performance de predição superior ao método proposto por Billard & Diday (2000), no caso de variáveis simbólicas tipo intervalo
publishDate 2008
dc.date.issued.fl_str_mv 2008-01-31
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2014-06-12T15:49:15Z
dc.date.available.fl_str_mv 2014-06-12T15:49:15Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv de Andrade Lima Neto, Eufrasio; de Assis Tenório Carvalho, Francisco. Modelos de regressão para dados simbólicos de natureza intervalar. 2008. Tese (Doutorado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2008.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1344
identifier_str_mv de Andrade Lima Neto, Eufrasio; de Assis Tenório Carvalho, Francisco. Modelos de regressão para dados simbólicos de natureza intervalar. 2008. Tese (Doutorado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2008.
url https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1344
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPE
instname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron:UFPE
instname_str Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron_str UFPE
institution UFPE
reponame_str Repositório Institucional da UFPE
collection Repositório Institucional da UFPE
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/1344/4/ealn.pdf.jpg
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/1344/1/license.txt
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/1344/2/ealn.pdf
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/1344/3/ealn.pdf.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 75defde93ac6ef7ff0eb15ca47bef19f
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
3cf60bd80a322d42920671c55ad8bfbe
e05e7531cc9663d0e91f094a6a251bfe
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
repository.mail.fl_str_mv attena@ufpe.br
_version_ 1862741620653293568

Registros relacionados