Seleção de variáveis: uma aplicação a dados de moinho de cimento

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Higashizawa, Lissa Kido
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSCAR
Texto Completo: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13446
Resumo: Having as object of study a certain mill that produces cement, we use two methods of variable selection, LASSO and stepwise, to identify variables that influence the engine power and, consequently, impact the cement production. We also considered lagged covariates at 4 different times and performed the diagnostic analysis for the estimated models with identification of influential points. Among all the analyzed models, we chose the selection that was made by stepwise without influential points and without time lags, which has the lowest value for the selection criteria, AIC and BIC.
id SCAR_0df5341ba08886c7e75e7d35bfe1433a
oai_identifier_str oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/13446
network_acronym_str SCAR
network_name_str Repositório Institucional da UFSCAR
repository_id_str 4322
spelling Higashizawa, Lissa KidoZuanetti, Daiane Aparecidahttp://lattes.cnpq.br/8352484284929824da Paz, Rosineide Fernandohttp://lattes.cnpq.br/0773010734982168http://lattes.cnpq.br/8439891778039507fde2c18e-bc94-4fed-a61d-d7b7a7098db42020-11-16T14:40:06Z2020-11-16T14:40:06Z2019-12-07HIGASHIZAWA, Lissa Kido. Seleção de variáveis: uma aplicação a dados de moinho de cimento. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2019. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13446.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13446Having as object of study a certain mill that produces cement, we use two methods of variable selection, LASSO and stepwise, to identify variables that influence the engine power and, consequently, impact the cement production. We also considered lagged covariates at 4 different times and performed the diagnostic analysis for the estimated models with identification of influential points. Among all the analyzed models, we chose the selection that was made by stepwise without influential points and without time lags, which has the lowest value for the selection criteria, AIC and BIC.Tendo como objeto de estudo um determinado moinho que produz cimento, utilizamos duas técnicas de seleção de variáveis, LASSO e stepwise, para identificar variáveis que influenciam na potência do motor e que, consequentemente, impactam a produção de cimento. Também consideramos as covariáveis defasadas em 4 momentos diferentes e realizamos a análise de diagnóstico para os modelos estimados com identificação de pontos influentes. Entre todos os modelos analisados, escolhemos a seleção que foi feita pelo stepwise sem pontos influentes e sem defasagens no tempo, que apresenta o menor valor para os critérios de escolha, AIC e BIC.Não recebi financiamentoporUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosEstatística - EsUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessLASSOMoinho de cimentoSeleção de variáveisStepwiseCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::REGRESSAO E CORRELACAOSeleção de variáveis: uma aplicação a dados de moinho de cimentoVariables selection: an application to cement mill datainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis600600b32a2fc3-5d19-41db-9bab-08a95238ddf5reponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALTG2_Lissa.pdfTG2_Lissa.pdfRelatório de pesquisaapplication/pdf446853https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13446/1/TG2_Lissa.pdf0861dd4769d1a2e1468673c73ea094c3MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13446/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52TEXTTG2_Lissa.pdf.txtTG2_Lissa.pdf.txtExtracted texttext/plain70438https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13446/3/TG2_Lissa.pdf.txte75fc7ae5033fb33082ce46e5ccb80e2MD53THUMBNAILTG2_Lissa.pdf.jpgTG2_Lissa.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6484https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13446/4/TG2_Lissa.pdf.jpg2c50b5874ff011d95b831d6af315d5f0MD54ufscar/134462023-09-18 18:32:03.868oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/13446Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:32:03Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false
dc.title.por.fl_str_mv Seleção de variáveis: uma aplicação a dados de moinho de cimento
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv Variables selection: an application to cement mill data
title Seleção de variáveis: uma aplicação a dados de moinho de cimento
spellingShingle Seleção de variáveis: uma aplicação a dados de moinho de cimento
Higashizawa, Lissa Kido
LASSO
Moinho de cimento
Seleção de variáveis
Stepwise
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::REGRESSAO E CORRELACAO
title_short Seleção de variáveis: uma aplicação a dados de moinho de cimento
title_full Seleção de variáveis: uma aplicação a dados de moinho de cimento
title_fullStr Seleção de variáveis: uma aplicação a dados de moinho de cimento
title_full_unstemmed Seleção de variáveis: uma aplicação a dados de moinho de cimento
title_sort Seleção de variáveis: uma aplicação a dados de moinho de cimento
author Higashizawa, Lissa Kido
author_facet Higashizawa, Lissa Kido
author_role author
dc.contributor.authorlattes.por.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/8439891778039507
dc.contributor.author.fl_str_mv Higashizawa, Lissa Kido
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Zuanetti, Daiane Aparecida
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/8352484284929824
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv da Paz, Rosineide Fernando
dc.contributor.advisor-co1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/0773010734982168
dc.contributor.authorID.fl_str_mv fde2c18e-bc94-4fed-a61d-d7b7a7098db4
contributor_str_mv Zuanetti, Daiane Aparecida
da Paz, Rosineide Fernando
dc.subject.por.fl_str_mv LASSO
Moinho de cimento
Seleção de variáveis
topic LASSO
Moinho de cimento
Seleção de variáveis
Stepwise
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::REGRESSAO E CORRELACAO
dc.subject.eng.fl_str_mv Stepwise
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::REGRESSAO E CORRELACAO
description Having as object of study a certain mill that produces cement, we use two methods of variable selection, LASSO and stepwise, to identify variables that influence the engine power and, consequently, impact the cement production. We also considered lagged covariates at 4 different times and performed the diagnostic analysis for the estimated models with identification of influential points. Among all the analyzed models, we chose the selection that was made by stepwise without influential points and without time lags, which has the lowest value for the selection criteria, AIC and BIC.
publishDate 2019
dc.date.issued.fl_str_mv 2019-12-07
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2020-11-16T14:40:06Z
dc.date.available.fl_str_mv 2020-11-16T14:40:06Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv HIGASHIZAWA, Lissa Kido. Seleção de variáveis: uma aplicação a dados de moinho de cimento. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2019. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13446.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13446
identifier_str_mv HIGASHIZAWA, Lissa Kido. Seleção de variáveis: uma aplicação a dados de moinho de cimento. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2019. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13446.
url https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13446
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.confidence.fl_str_mv 600
600
dc.relation.authority.fl_str_mv b32a2fc3-5d19-41db-9bab-08a95238ddf5
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 São Carlos
Câmpus São Carlos
Estatística - Es
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFSCar
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de São Carlos
Câmpus São Carlos
Estatística - Es
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSCAR
instname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
instacron:UFSCAR
instname_str Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
instacron_str UFSCAR
institution UFSCAR
reponame_str Repositório Institucional da UFSCAR
collection Repositório Institucional da UFSCAR
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13446/1/TG2_Lissa.pdf
https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13446/2/license_rdf
https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13446/3/TG2_Lissa.pdf.txt
https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13446/4/TG2_Lissa.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 0861dd4769d1a2e1468673c73ea094c3
e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34
e75fc7ae5033fb33082ce46e5ccb80e2
2c50b5874ff011d95b831d6af315d5f0
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1802136382069538816

Registros relacionados