[pt] ESTIMAÇÃO DE PROBABILIDADE FUZZY A PARTIR DE DADOS IMPRECISOS

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: ALEXANDRE ROBERTO RENTERIA
Data de Publicação: 2007
Tipo de documento: Outros
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9815@1
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http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9815
Resumo: [pt] Existem três tipos de incerteza: a de natureza aleatória, a gerada pelo conhecimento incompleto e a que ocorre em função do conhecimento vago ou impreciso. Há casos em que dois tipos de incerteza estão presentes, em especial nos experimentos aleatórios a partir de dados imprecisos. Para modelar a aleatoriedade quando a distribuição de probabilidade que rege o experimento não é conhecida, deve-se utilizar um método de estimação nãoparamétrico, tal como a janela de Parzen. Já a incerteza de medição, presente em qualquer medida de uma grandeza física, dá origem a dados imprecisos, tradicionalmente modelados por conceitos probabilísticos. Entretanto, como a probabilidade se aplica à análise de eventos aleatórios, mas não captura a imprecisão no evento, esta incerteza pode ser melhor representada por um número fuzzy segundo a transformação probabilidade-possibilidade superior. Neste trabalho é proposto um método de estimação não-paramétrico baseado em janela de Parzen para estimação da probabilidade fuzzy a partir de dados imprecisos.
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