Modelos de regressão para dados simbólicos de natureza intervalar
Made available in DSpace on 2014-06-12T15:49:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 === Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior === O processo de descoberta de conhecimento tem por obje...
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Universidade Federal de Pernambuco
2014
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ndltd-IBICT-oai-repositorio.ufpe.br-123456789-13442019-01-21T19:02:18Z Modelos de regressão para dados simbólicos de natureza intervalar de Andrade Lima Neto, Eufrasio de Assis Tenório Carvalho, Francisco Modelos de Regressão Variável Intervalar Dados Simbólicos Made available in DSpace on 2014-06-12T15:49:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior O processo de descoberta de conhecimento tem por objetivo a extração de informações úteis (conhecimento) em bases de dados. As ferramentas utilizadas para execução do processo de extração de conhecimento são genéricas e derivadas de diferentes áreas de conhecimento tais como da estatística, aprendizagem de máquina e banco de dados. Dentre as técnicas estatísticas, os modelos de regressão procuram classificar ou prever o comportamento de uma variável dependente (resposta) a partir das informações provenientes de um conjunto de variáveis independentes (explicativas). A análise de dados simbólicos (SDA) (Bock & Diday 2000) tem sido introduzida como uma novo domínio relacionado à análise multivariada, reconhecimento de padrões e inteligência artificial com o objetivo de estender os métodos estatísticos e de análise exploratória de dados para dados simbólicos. O objetivo deste trabalho é propor métodos de regressão linear e não-linear para dados simbólicos que apresentem uma performance de predição superior ao método proposto por Billard & Diday (2000), no caso de variáveis simbólicas tipo intervalo 2014-06-12T15:49:15Z 2014-06-12T15:49:15Z 2008-01-31 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/doctoralThesis de Andrade Lima Neto, Eufrasio; de Assis Tenório Carvalho, Francisco. Modelos de regressão para dados simbólicos de natureza intervalar. 2008. Tese (Doutorado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2008. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1344 por info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade Federal de Pernambuco reponame:Repositório Institucional da UFPE instname:Universidade Federal de Pernambuco instacron:UFPE |
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Previous issue date: 2008 === Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior === O processo de descoberta de conhecimento tem por objetivo a extração de
informações úteis (conhecimento) em bases de dados. As ferramentas utilizadas
para execução do processo de extração de conhecimento são genéricas
e derivadas de diferentes áreas de conhecimento tais como da estatística,
aprendizagem de máquina e banco de dados. Dentre as técnicas estatísticas,
os modelos de regressão procuram classificar ou prever o comportamento de
uma variável dependente (resposta) a partir das informações provenientes de
um conjunto de variáveis independentes (explicativas). A análise de dados
simbólicos (SDA) (Bock & Diday 2000) tem sido introduzida como uma novo
domínio relacionado à análise multivariada, reconhecimento de padrões e inteligência
artificial com o objetivo de estender os métodos estatísticos e de
análise exploratória de dados para dados simbólicos. O objetivo deste trabalho
é propor métodos de regressão linear e não-linear para dados simbólicos
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