Algoritmos matemáticos aplicados em resultados experimentais

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Nogueira, André Luiz
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: análise de agrupamento; aplicação web; cluster analysis; imputação; imputation; outliers; padronização; R software; software R; standardization; web application
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/85/85131/tde-06062023-143404/

Este trabalho teve como objetivo avaliar o impacto da imputação de dados (métodos: média, autoencoder, análise de agrupamento e c-médias), avaliar os métodos de detecção de outliers (métodos: Mahalanobis e Mahalanobis robusta) e padronização de dados (transformadas z-score, mínimo-máximo, mínimo-máximo melhorada, logarítmica e Box-Cox) na análise de agrupamento, assim como identificar os métodos mais adequados para a base de amostras arqueológicas estudada. A base de dados foi fornecida pelo Grupo de Estudos Arqueológicos do IPENCNEN/SP, de modo que foram analisadas 140 amostras de fragmentos cerâmicos de três sítios arqueológicos. Para análise das amostras foram utilizados 13 elementos químicos: As, Na, Ce, Cr, Eu, Fe, Hf, La, Nd, Sc, Sm, Th e U. Os resultados mostraram que não houve impacto da imputação de dados nos métodos de agrupamento hierárquicos, particionais/crisp, c-médias e c-médias com polinômio fuzzificador. A exclusão dos outliers detectados pela distância Mahalanobis teve impacto no aumento da coesão entre as amostras dos sítios B e C. As transformadas utilizadas para padronização das amostras alteraram os valores da estatística de Hopkins, bem como as imagens VAT. As funções implementadas, desenvolvidas no software estatístico R, deram origem a uma aplicação web.