Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Paz, Hellen Oliveira da
 |
| Orientador(a): |
Souza, Anderson Luiz Ara
|
| Banca de defesa: |
Souza, Anderson Luiz Ara
,
da Costa, Lilia Carolina Carneiro
,
Ferreira, Marcelo Rodrigo Portela
|
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal da Bahia
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Pós-Graduação em Matemática (PGMAT)
|
| Departamento: |
Instituto de Matemática
|
| País: |
Brasil
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Área do conhecimento CNPq: |
|
| Link de acesso: |
https://repositorio.ufba.br/handle/ri/40414
|
Resumo: |
A Análise de agrupamento é uma área com vasto desenvolvimento metodológico nas diversas áreas do conhecimento. Esta dissertação propõe um novo método de agrupamento para dados mistos, levando em consideração a estrutura multinível das observações. A identificação de quão similares ou próximas as unidades de análise se encontram pode ser quantificada por meio de medidas de proximidade, que, juntamente com os algoritmos utilizados, são essenciais na metodologia de análise de agrupamento. Dados mistos são caracterizados pela presença conjunta de variáveis quantitativas e qualitativas. O termo “Agrupamento Multinível” é utilizado em diversas áreas do conhecimento, referindo-se a diferentes conceitos. Nossa proposta de agrupamento multinível adapta o algoritmo k-médias para dados multiníveis, incorporando a estrutura hierárquica dos dados no cálculo das distâncias entre as observações através de uma abordagem de ponderação da distância de Hellinger. Os resultados obtidos a partir de estudos de simulação e aplicações práticas são satisfatórios, apresentando melhores agrupamentos quando se tem mais de uma variável quantitativa. No entanto, ainda são necessários mais estudos em diversos cenários para aumentar a robustez da metodologia proposta. |
