Modelo de Regressão Elíptico Bivariado Intervalar

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Paula, Laura Vicuña Torres de
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
dARK ID: ark:/64986/001300000ng2t
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/15414
Resumo: A análisededadossimbólicos(ADS)éumaabordagemestatísticabastanteutili- zada emgrandesbasesdedadosetemcomocaracterísticaagregardadosemgruposde interesse.Essestiposdedadospodemserrepresentadosporintervalos,conjuntosdecate- gorias, distribuiçãodefrequência,distribuiçãodeprobabilidade,entreoutrostipos.Neste trabalho abordaremosdadossimbólicosdotipointervaloquesãocomumenteutilizados em aplicações nanceiras,mineraçãodedados,tráfegoderedes,dadoscon denciais,etc. Inicialmente,ummodeloderegressãoelípticobivariadointervalarqueconsideraacor- relação entreoslimitesinferioresesuperioresdeumavariávelsimbólicaintervalarfoi proposto.Derivamosafunção escore e amatrizdeinformaçãode Fisher. Ométodo de máximaverossimilhançafoidesenvolvidoparaestimaçãodosparâmetrosdomodelo proposto.EstudosdesimulaçãodeMonteCarloemqueavaliamosasensibilidadedoerro de previsãoquantoapresençadeintervalos outliers foram apresentados.Osresultados mostraram queomodelo tStudentbivariadointervalarémenossensívelnapresençade intervalos outliers do queomodelonormalbivariadointervalar.Umconjuntodedados reais foiutilizadoparailustrarametodologiaabordada
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Ométodo de máximaverossimilhançafoidesenvolvidoparaestimaçãodosparâmetrosdomodelo proposto.EstudosdesimulaçãodeMonteCarloemqueavaliamosasensibilidadedoerro de previsãoquantoapresençadeintervalos outliers foram apresentados.Osresultados mostraram queomodelo tStudentbivariadointervalarémenossensívelnapresençade intervalos outliers do queomodelonormalbivariadointervalar.Umconjuntodedados reais foiutilizadoparailustrarametodologiaabordadaFacepeThe symbolicdataanalysis(SDA)isastatisticalapproachwidelyusedinlargedata- bases andthatischaracterizedbyaggregatedataintointerestgroups.Thesedatatypes mayberepresentedbyintervals,setsofcategories,frequencydistribution,probabilitydis- tribution, amongothertypes.Inthispaperwediscusssymbolicdataofintervaltypethat are commonlyusedin nancialapplications,datamining,networktra c,con dential data, etc.First,anintervalbivariateellipticalregressionmodelthatconsidersthecorre- lation betweentheupperandlowerlimitsofanintervalsymbolicvariablewasproposed. WederivethescorefunctionandtheFisherinformationmatrix.Themaximumlikelihood methodwasdevelopedtoestimatetheparametersoftheproposedmodel.MonteCarlo simulationstudieswasperformedtoevaluatethesensitivityofthepredictiveerrorfor the presenceofoutliersintervals.Theresultsshowedthattheintervalbivariate t-Student modelislesssensitiveinpresenceofoutliersintervalsthantheintervalbivariatenormal model.Arealdatasetswasusedtoillustratethediscussedmethodology.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em EstatisticaUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessAnálise de dados simbólicosIntervalos outliersModelo de regressãoelíptico bivariadointervalarModelo de Regressão Elíptico Bivariado Intervalarinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILLaura_Torres.pdf.jpgLaura_Torres.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1387https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/15414/5/Laura_Torres.pdf.jpg84f98f3ca48e508309cff5af2865f68cMD55ORIGINALLaura_Torres.pdfLaura_Torres.pdfapplication/pdf863817https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/15414/1/Laura_Torres.pdf8fa460a07a7a29d10e0b7a64d4674663MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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