Implementação computacional de algoritmos para agrupamento de dados HDLSS e HDLLSS

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lins, Rafael da Silva
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: https://bdm.unb.br/handle/10483/24563
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2018.
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spelling Lins, Rafael da SilvaBorries, George Freitas vonLINS, Rafael da Silva. Implementação Computacional de Algoritmos para Agrupamento de Dados HDLSS e HDLLSS. 2018. [16], 47 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.https://bdm.unb.br/handle/10483/24563Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2018.Este trabalho implementa em um pacote R um conjunto de algoritmos destinados a agrupar variáveis em uma estrutura de dados superdimensionada com amostras pequenas (HDLSS, High Dimensional Low Sample Size) e dados com estrutura superdimensionada, longitudinal com amostras pequenas (HDLLSS, High Dimensional Longitudinal Low Sample Size). Esses algoritmos utilizam como medida de similaridade o p-valor obtido a partir de dois testes estatísticos distintos: um não-paramétrico, que testa a ausência de efeito simples de grupo e outro, que avalia a ausência de efeito simples de grupo em um delineamento fatorial com medidas repetidas no tempo. Aplicações em dados de microarranjo apresentam resultados promissores. Os estudos de simulação sugerem que os algoritmos de agrupamento implementados tiveram um desempenho interessante ao detectar grupos em dados HDLSS e HDLLSS.Submitted by Jaedna Lins (jaednalins@bce.unb.br) on 2020-06-10T01:57:06Z No. of bitstreams: 1 2018_RafaelDaSilvaLins_tcc.pdf: 4489156 bytes, checksum: ae6c1053bf6376b0661d85bb4d276df9 (MD5)Approved for entry into archive by Biblioteca Digital de Monografias Gerência (bdm@bce.unb.br) on 2020-07-22T20:08:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2018_RafaelDaSilvaLins_tcc.pdf: 4489156 bytes, checksum: ae6c1053bf6376b0661d85bb4d276df9 (MD5)Made available in DSpace on 2020-07-22T20:08:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2018_RafaelDaSilvaLins_tcc.pdf: 4489156 bytes, checksum: ae6c1053bf6376b0661d85bb4d276df9 (MD5)This study implements a R package with a set of algorithms to cluster variables in high dimensional low sample size (HDLSS) data and high dimensional longitudinal low sample size (HDLLSS) data. These algorithms are based on the use of a p-value from two diferents statistical tests as a similarity measure for the clustering procedure: a nonparametric rank test of homogeneous distribution between groups of variables and a test of no simple effect on factorial design with measures observed over time. Applications on microarray data show promising results. The simulation studies reveal that the implemented clustering algorithms show an interesting performance to detecting groups in HDLSS and HDLLSS data structures.A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar meu trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.info:eu-repo/semantics/openAccessAlgoritmos de agrupamentoPPCLUSTPPCLUSTELDados HDLSSDados HDLLSSAnálise de microarranjoImplementação computacional de algoritmos para agrupamento de dados HDLSS e HDLLSSinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis2020-07-22T20:08:04Z2020-07-22T20:08:04Z2018-07-04porreponame:Biblioteca Digital de Monografias da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1817http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/24563/2/license.txt21554873e56ad8ddc69c092699b98f95MD52ORIGINAL2018_RafaelDaSilvaLins_tcc.pdf2018_RafaelDaSilvaLins_tcc.pdfapplication/pdf4489156http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/24563/1/2018_RafaelDaSilvaLins_tcc.pdfae6c1053bf6376b0661d85bb4d276df9MD5110483/245632020-09-01 10:48:31.431oai:bdm.unb.br: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Biblioteca Digital de Monografiahttps://bdm.unb.br/PUBhttp://bdm.unb.br/oai/requestbdm@bce.unb.br||patricia@bce.unb.bropendoar:115712020-09-01T13:48:31Biblioteca Digital de Monografias da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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