Uma abordagem para a classificação monotônica de dados correlacionados

• Autor(a) principal: Ribeiro, Marcelo Carlos
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/28619
• topic: Classificação e seleção (Estatística); Variáveis (Matemática); Correlação (Estatística); Estatística

A classificação ordenada está cada vez mais atraindo o interesse de áreas como es- tatística, ciências da computação e pesquisa operacional. A restrição de monotonici- dade indica uma relação entre o rótulo da classe com uma ou mais variáveis (atribu- tos). Nesta tese, apresentam-se duas contribuições resultantes de um trabalho de in- vestigação sobre a classificação monotônica de dados correlacionados. Uma consiste em propor uma metodologia que se baseia no método CPP-tri proposto por Sant’Anna, Costa e Pereira (2015), que considere a correlação entre os atributos no cálculo da probabilidade do indivíduo pertencer a classe. A outra, consiste em fornecer um pa- cote R para o método proposto, denominado como CPP-cor Ribeiro et al. (2020). Os algoritmos desenvolvidos basearam-se no código em R disponível em Silva (2016). A metodologia proposta não só agrega a informação relacionada à correlação das va- riáveis ao método, como apresenta resultados significativamente superiores quando comparados aos resultados obtidos pela metodologia tradicional, o método CPP-tri. Palavras-chave: Classificação monotônica. Múltiplas variáveis correlacionadas.