Modelo de Regressão Elíptico Bivariado Intervalar
| Ano de defesa: | 2015 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
UFPE Brasil Programa de Pos Graduacao em Estatistica |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/15414 |
Resumo: | A análisededadossimbólicos(ADS)éumaabordagemestatísticabastanteutili- zada emgrandesbasesdedadosetemcomocaracterísticaagregardadosemgruposde interesse.Essestiposdedadospodemserrepresentadosporintervalos,conjuntosdecate- gorias, distribuiçãodefrequência,distribuiçãodeprobabilidade,entreoutrostipos.Neste trabalho abordaremosdadossimbólicosdotipointervaloquesãocomumenteutilizados em aplicações nanceiras,mineraçãodedados,tráfegoderedes,dadoscon denciais,etc. Inicialmente,ummodeloderegressãoelípticobivariadointervalarqueconsideraacor- relação entreoslimitesinferioresesuperioresdeumavariávelsimbólicaintervalarfoi proposto.Derivamosafunção escore e amatrizdeinformaçãode Fisher. Ométodo de máximaverossimilhançafoidesenvolvidoparaestimaçãodosparâmetrosdomodelo proposto.EstudosdesimulaçãodeMonteCarloemqueavaliamosasensibilidadedoerro de previsãoquantoapresençadeintervalos outliers foram apresentados.Osresultados mostraram queomodelo tStudentbivariadointervalarémenossensívelnapresençade intervalos outliers do queomodelonormalbivariadointervalar.Umconjuntodedados reais foiutilizadoparailustrarametodologiaabordada |