Métodos não tradicionais de seleção de variáveis em modelos de regressão linear (2005)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, VAUDELUCI MARIA DA - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAE
- Assunto: ANÁLISE MULTIVARIADA
- Language: Português
- Abstract: Neste trabalho, apresentamos uma descrição dos métodos não tradicionais de seleção de variáveis preditoras no modelo de regressão linear. Inicialmente, fizemos um breve levantamento dos métodos tradicionais com o objetivo de comparação futura. Posteriormente, foram apresentados métodos do tipo redução, que restringem as estimativas de mínimos quadrados usuais. Numa etapa seguinte, estudamos métodos com enfoque bayesiano na seleção de variáveis preditoras. Finalizando, aplicamos o procedimento de seleção Lasso e um dos procedimentos bayesianos a um conjunto de dados presente na literatura.
- Imprenta:
- Data da defesa: 18.02.2005
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ABNT
SILVA, Vaudeluci Maria da. Métodos não tradicionais de seleção de variáveis em modelos de regressão linear. 2005. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2005. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-141015/. Acesso em: 29 mar. 2024. -
APA
Silva, V. M. da. (2005). Métodos não tradicionais de seleção de variáveis em modelos de regressão linear (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-141015/ -
NLM
Silva VM da. Métodos não tradicionais de seleção de variáveis em modelos de regressão linear [Internet]. 2005 ;[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-141015/ -
Vancouver
Silva VM da. Métodos não tradicionais de seleção de variáveis em modelos de regressão linear [Internet]. 2005 ;[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-141015/
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