Seleção de variáveis preditivas com base em índices de importância das variáveis e regressão PLS

• Autor(a) principal: Zimmer, Juliano
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/75913
• topic: Controle estatístico de processo; Modelos de regressão; Análise multivariada; Variable selection; PLS regression; Variable importance indices

A presente dissertação propõe métodos para seleção de variáveis preditivas com base em índices de importância das variáveis e regressão PLS (Partial Least Squares). Partindo-se de uma revisão da bibliografia sobre PLS e índices de importância das variáveis, sugere-se um método, denominado Eliminação Backward (EB), para seleção de variáveis a partir da eliminação sistemática de variáveis de acordo com a ordem definida por índices de importância das variáveis. Um novo índice de importância de variáveis, proposto com base nos parâmetros da regressão PLS, tem seu desempenho avaliado frente a outros índices reportados pela literatura. Duas variações do método EB são propostas e testadas através de simulação: (i) o método EBM (Eliminação backward por mínimos), que identifica o conjunto que maximiza o indicador de acurácia preditiva sem considerar o percentual de variáveis retidas, e (ii) o método EBDE (Eliminação backward por distância euclidiana), que seleciona o conjunto de variáveis responsável pela mínima distância euclidiana entre os pontos do perfil gerado pela eliminação das variáveis e um ponto ideal hipotético definido pelo usuário. A aplicação dos três métodos em quatro bancos de dados reais aponta o EBDE como recomendável, visto que retém, em média, apenas 13% das variáveis originais e eleva a acurácia de predição em 32% em relação à utilização de todas as variáveis.