[pt] ESTIMAÇÃO DE PROBABILIDADE FUZZY A PARTIR DE DADOS IMPRECISOS

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: ALEXANDRE ROBERTO RENTERIA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] INCERTEZA DE MEDICAO; [pt] ESTIMACAO DE PROBABILIDADE; [pt] PROBABILIDADE IMPRECISA; [pt] PROBABILIDADE FUZZY; [en] UNCERTAINTY OF OF MEASUREMENT; [en] PROBABILITY ESTIMATION; [en] IMPRECISE PROBABILITY; [en] FUZZY PROBABILITY
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9815&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9815&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9815

[pt] Existem três tipos de incerteza: a de natureza aleatória, a gerada pelo conhecimento incompleto e a que ocorre em função do conhecimento vago ou impreciso. Há casos em que dois tipos de incerteza estão presentes, em especial nos experimentos aleatórios a partir de dados imprecisos. Para modelar a aleatoriedade quando a distribuição de probabilidade que rege o experimento não é conhecida, deve-se utilizar um método de estimação nãoparamétrico, tal como a janela de Parzen. Já a incerteza de medição, presente em qualquer medida de uma grandeza física, dá origem a dados imprecisos, tradicionalmente modelados por conceitos probabilísticos. Entretanto, como a probabilidade se aplica à análise de eventos aleatórios, mas não captura a imprecisão no evento, esta incerteza pode ser melhor representada por um número fuzzy segundo a transformação probabilidade-possibilidade superior. Neste trabalho é proposto um método de estimação não-paramétrico baseado em janela de Parzen para estimação da probabilidade fuzzy a partir de dados imprecisos.