Aprimoramento do poder discriminatório de funções elipsoidais modificadas por cargas fatoriais rotacionadas na formação otimizada de agrupamentos

• Autor(a) principal: ALMEIDA, Fabrício Alves de
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)
• Texto Completo: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2454
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUÇÃO; Elipses de confiança; Análise fatorial; Análise de Cluster; Projeto de experimentos; Variância; Afundamento de tensão

O advento tecnológico proporcionou a ascensão da coleta de dados em empresas, governos e diversos segmentos industriais. Nesse aspecto, técnicas que buscam realizar agrupamentos e discriminação de conglomerados são amplamente empregadas em dados que apresentam múltiplas variáveis, trazendo a necessidade de se utilizar ferramentas específicas, que contemplem a estrutura de variância-covariância existente. Com base nisso, esse trabalho apresenta uma proposta para aprimorar o poder discriminatório de regiões de confiança na formação e estimação de agrupamentos ótimos, utilizando técnicas multivariadas e experimentais para extrair informações de maneira otimizada em conjuntos de dados correlacionados. Como método multivariado exploratório, utilizou-se a análise fatorial, calibrando a rotação de cargas fatoriais através do arranjo de misturas e, em seguida, aglutinando as funções de variância total explicada pelo erro quadrático médio. A otimização dessa etapa é realizada através do algoritmo de programação quadrática sequencial. Conhecendo os escores ótimos, um arranjo fatorial multinível é formado para contemplar todas as combinações dos métodos de ligação e os tipos de análise, buscando encontrar a combinação de parâmetros que apresente a menor variabilidade e que, consequentemente, gere elipses de confiança com melhor discriminação entre os grupos. Uma estratégia para analisar os níveis de concordância e a existência de inversões na formação de clusters é proposta utilizando os indicadores de Kappa e Kendall. Motivado pela necessidade de estratégias para classificar subestações diante de fenômenos de afundamento de tensão, que causam quedas na distribuição de energia elétrica, o método foi aplicado em um conjunto de dados reais, representando os índices de qualidade de energia elétrica de subestações localizadas no sudeste do Brasil. Foram encontrados valores ótimos na rotação das cargas fatoriais e definiu-se a parametrização “Ward e análise de covariância” como as estratégias ideais para criar os clusters nesse conjunto de dados. Assim, gerou-se conglomerados de baixa variabilidade e elipses de confiança precisas para estimar os padrões de afundamentos de tensão, promovendo um melhor poder discriminatório na classificação dos clusters através das regiões de confiança. A análise confirmatória inferiu que o método de ligação “Ward” se mostrou o mais robusto para esse conjunto, mesmo sob influência de perturbações no conjunto original.