Ajuste da distribuição beta para a medida de compacidade geométrica.
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Data de Publicação: | 2014 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFOP |
Texto Completo: | http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/6932 |
Resumo: | Técnicas de detecção e inferência de conglomerados espaciais têm sido bastante abordadas recentemente. Suas utilizações estão associadas à problemas de saúde pública como em casos de epidemiologia e vigilância sindrômica na propagação de doenças infectocontagiosas. A formulação do problema através de uma abordagem multi-objetivo de otimização é notoriamente eficiente. Um dos objetivos é a Estatística Scan Espacial e o outro, em geral, um objetivo associado com a estrutura topológica ou geográfica do conglomerado a ser detectado no mapa em estudo, como por exemplo, a medida de Compacidade Geométrica. Uma estratégia de otimização bem difundida para essa abordagem é a meta-heurística Algoritmo Genético em conjunto com um teste de hipóteses para a confirmação da existência de clusters no mapa em estudo. Os trabalhos anteriores sempre utilizavam a distribuição empírica e a teoria das funções de aproveitamento para o procedimento inferencial. Este estudo revela que para a abordagem multi-objetivo utilizando como funcional objetivo a função de penalização por Compacidade Geométrica pode-se obter um ajuste eficiente considerando uma distribuição bi-variada (X,Y), sendo X~Gumbel(mu,sigma) e Y~Beta(alpha,beta), com X e Y sendo independentes. |
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Duarte, Anderson RibeiroGonçalves, Ana Carolina Andrade2016-08-22T15:33:14Z2016-08-22T15:33:14Z2014DUARTE, A. R.; GONÇALVES, A. C. A. Ajuste da distribuição beta para a medida de compacidade geométrica. Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto, v. 3, p. 1, 2014. Disponível em: <http://www.periodicos2.ufop.br/index.php/rest/article/view/496>. Acesso em: 07 ago. 2016.2237-8111http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/6932Técnicas de detecção e inferência de conglomerados espaciais têm sido bastante abordadas recentemente. Suas utilizações estão associadas à problemas de saúde pública como em casos de epidemiologia e vigilância sindrômica na propagação de doenças infectocontagiosas. A formulação do problema através de uma abordagem multi-objetivo de otimização é notoriamente eficiente. Um dos objetivos é a Estatística Scan Espacial e o outro, em geral, um objetivo associado com a estrutura topológica ou geográfica do conglomerado a ser detectado no mapa em estudo, como por exemplo, a medida de Compacidade Geométrica. Uma estratégia de otimização bem difundida para essa abordagem é a meta-heurística Algoritmo Genético em conjunto com um teste de hipóteses para a confirmação da existência de clusters no mapa em estudo. Os trabalhos anteriores sempre utilizavam a distribuição empírica e a teoria das funções de aproveitamento para o procedimento inferencial. Este estudo revela que para a abordagem multi-objetivo utilizando como funcional objetivo a função de penalização por Compacidade Geométrica pode-se obter um ajuste eficiente considerando uma distribuição bi-variada (X,Y), sendo X~Gumbel(mu,sigma) e Y~Beta(alpha,beta), com X e Y sendo independentes.Detection of spatial clusters have been widely addressed. A multi-objective optimization is remarkably efficient with the Scan Statistic and the Geometric Compactness. Previous works has used the empirical distribution and attainment functions. This study shows that it can be obtained an efficient fit considering a bi-variate distribution Gumbel and Beta.Os trabalhos publicados na Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto estão sob Licença Creative Commons que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Fonte: Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto <http://www.periodicos2.ufop.br/index.php/rest/about/submissions#copyrightNotice>. Acesso em: 10 out. 2019.info:eu-repo/semantics/openAccessDetecção de conglomeradosDistribuições ajustadasOptimization strategiesScan statisticGenetic algorithmAjuste da distribuição beta para a medida de compacidade geométrica.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOPLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8924http://www.repositorio.ufop.br/bitstream/123456789/6932/2/license.txt62604f8d955274beb56c80ce1ee5dcaeMD52ORIGINALARTIGO_AjusteDistribuiçãoBeta.pdfARTIGO_AjusteDistribuiçãoBeta.pdfapplication/pdf830092http://www.repositorio.ufop.br/bitstream/123456789/6932/1/ARTIGO_AjusteDistribui%c3%a7%c3%a3oBeta.pdf26bf62c96e76fded9b261b540bead9f1MD51123456789/69322019-10-10 10:31:54.848oai:localhost: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ório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332019-10-10T14:31:54Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)false |
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