Amostragem e estimação de médias de preços incorporando informações de Big data

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: BATISTA, Luciene Maria Torquato Cerqueira
Orientador(a): FERRAZ, Cristiano
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: Programa de Pos Graduacao em Estatistica
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Mega dados
Web Scraping
Cadastros Múltiplos
Amostragem de Bernoulli
Amostragem por Captura e Recaptura
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/63749
Resumo: Esta tese apresenta uma proposta de método de amostragem para coleta de dados, com o objetivo de gerar estimativas para médias de preços, levando em consideração informações disponíveis na web, relativas a uma população de “lojas virtuais”, através de algoritmos de web scraping, a fim de contribuir para construções de índices de preços voltados para esse tipo de comércio. Ainda que a capacidade computacional e tecnológica esteja em constante avanço, definir uma estratégia de amostragem probabilística para captura de dados de um universo Big data, como a web (W3), é de fundamental importância para a realização de inferência estatística adequada. Na composição de tal estratégia, esta tese propõe o uso de técnicas de amostragem em dois estágios, múltiplos cadastros, combinação de captura e recaptura com amostragem de Bernoulli e amostragem bidimensional. Parte da teoria proposta é ilustrada através de um experimento piloto para gerar estimativas de médias de preços de lojas virtuais para aparelhos celulares.
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Ainda que a capacidade computacional e tecnológica esteja em constante avanço, definir uma estratégia de amostragem probabilística para captura de dados de um universo Big data, como a web (W3), é de fundamental importância para a realização de inferência estatística adequada. Na composição de tal estratégia, esta tese propõe o uso de técnicas de amostragem em dois estágios, múltiplos cadastros, combinação de captura e recaptura com amostragem de Bernoulli e amostragem bidimensional. Parte da teoria proposta é ilustrada através de um experimento piloto para gerar estimativas de médias de preços de lojas virtuais para aparelhos celulares.This thesis presents a proposed sampling method for data collection, aimed at generating estimates for average prices, considering information available on the web related to a population of “online stores”, through web scraping algorithms, to contribute to the development of price indices focused on this type of commerce. Even though computational and technological capacity is constantly advancing, defining a probabilistic sampling strategy to capture data from a Big data universe, such as the web (W3), is of fundamental importance for carrying out adequate statistical inference. In composing such a strategy, this thesis proposes the use of two-stage sampling techniques, multiple frames, combination of capture and recapture with Bernoulli sampling and bidimensional sampling. Part of the proposed theory is illustrated through a pilot experiment aimed at generating average price estimates for online stores selling mobile phones.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em EstatisticaUFPEBrasilhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessMega dadosWeb ScrapingCadastros MúltiplosAmostragem de BernoulliAmostragem por Captura e RecapturaAmostragem e estimação de médias de preços incorporando informações de Big datainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdoutoradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALTESE Luciene Maria Torquato Cerqueira Batista.pdfTESE Luciene Maria Torquato Cerqueira Batista.pdfapplication/pdf3624177https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/63749/1/TESE%20Luciene%20Maria%20Torquato%20Cerqueira%20Batista.pdfef14e0c4120157f832c583ea88afa27dMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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