Análise de dados poligonais: uma nova abordagem para dados simbólicos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: SILVA, Wagner Jorge Firmino da
Orientador(a): SOUZA, Renata Maria Cardoso Rodrigues de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/24885
Resumo: Análise de Dados Simbólicos (ADS) é um paradigma que fornece uma estrutura para construir, descrever, analisar e extrair conhecimento de dados mais complexos como intervalos, histogramas, distribuição de pesos ou lista de valores (categorias). Tipicamente, os dados simbólicos surgem em duas situações, ao longo da coleta e processamento de dados. Alguns dados coletados são inerentemente simbólicos e outros se tornam dados simbólicos após o processamento de enormes conjuntos de dados, a fim de resumi-los através de classes de dados. Dados poligonais, propostos neste trabalho, são estruturas complexas multivariadas de dados que são capazes de armazenar informações de classes de dados. Este trabalho introduz uma nova estrutura para análise de dados poligonais no paradigma de análise de dados simbólicos. Mostramos que dados poligonais generalizam dados de intervalos bivariados. Para análise de dados poligonais estatísticas descritivas e um modelo de regressão linear são propostos. Estudo de simulação de Monte Carlo são realizados para verificar o desempenho da previsão em dados poligonais. Dois conjuntos de dados reais são apresentados.