Composição de especialistas locais para classificação de populações.

• Ano de defesa: 2004
• Autor(a) principal: Omar José Sarmento dos Santos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Tecnológico de Aeronáutica
• Palavras-chave em Português: Análise discriminante (Estatística); Modelos matemáticos; Análise de aglomerados; Classificações; População (Estatística); Análise estatística; Métodos estatísticos; Inteligência artificial; Matemática
• Link de acesso: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=87

O modelo de Composição de Especialistas Locais (CEL) para classificação de populações constitui uma interessante ferramenta de análise discriminante. Para construção do modelo CEL utiliza-se técnicas discriminantes paramétricas e não-paramétricas, como a Análise Discriminante de Fisher, Logit e Extended DEA-DA. Tais modelos são aplicados numa massa de dados particular como um todo, e na mesma massa de dados clusterizada, visando eleger os especialistas que apresentem melhor desempenho na classificação de populações, ditos vencedores. Ponderam-se os especialistas vencedores nos clusters com o objetivo de construir a composição de especialistas locais (CEL). Realiza-se um estudo de caso onde o modelo CEL é aplicado a um conjunto de empresas classificadas como solventes e insolventes e que serve de sustentáculo para a calibração dos especialistas locais e construção da composição. O presente trabalho tem por objetivo estudar um modelo de Composição de Especialistas Locais (CEL) como instrumento para classificação de populações e compará-lo com o modelo discriminante que apresentou maior número de observações corretamente classificadas numa massa de dados particular, verificando a ocorrência ou não de melhoria no número absoluto de classificações corretas.