Árvores de classificação multivariadas fundamentadas em coeficientes de dissimilaridade e entropia (2008)
- Authors:
- Autor USP: TACONELI, CESAR AUGUSTO - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LME
- Subjects: ÁLCOOL; ANÁLISE MULTIVARIADA; ENTROPIA; MATEMÁTICA APLICADA; FUMO; SIMULAÇÃO (ESTATÍSTICA)
- Language: Português
- Abstract: A análise estatística de grandes bancos de dados requer a utilização de metodologias flexíveis, capazes de produzir resultados esclarecedores e facilmente compreensíveis frente a dificuldades como a presença de números elevados de variáveis, diferentes graus de associações entre as mesmas e dados ausentes. A construção de árvores de classificação e regressão proporciona a modelagem de uma variável resposta, categorizada ou numérica, com base em um conjunto de covariáveis, sem esbarrar nas dificuldades mencionadas. A extensão multivariada de técnicas de classificação e regressão por árvores visa permitir a análise conjunta de duas ou mais variáveis respostas. Embora seja objeto de estudos recentes, a proposição de técnicas multivariadas de classificação e regressão por árvores tem sido verificada de maneira mais acentuada para situações em que se dispõe de múltiplas variáveis respostas numéricas. Propõemse, neste trabalho, novas alternativas para a construção de árvores de classificação multivariadas, visando analisar múltiplas variáveis respostas categorizadas. Tais alternativas baseiam-se em medidas de dissimilaridade e entropia. Por meio de um estudo de simulação, verificou-se o efeito das correlações e entropias das variáveis no desempenho das metodologias propostas (os resultados são melhores quanto maiores as entropias e correlações das variáveis sob estudo). A análise de dados de consumo de álcool e fumo dos habitantes do município deBotucatu-SP complementa o presente estudo, evidenciando, dentre outras coisas, que fatores como o grau de escolaridade, a ocupação profissional e a possibilidade de compartilhar problemas com amigos têm influência sobre os consumos de álcool e fumo dos habitantes.
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2008
- Data da defesa: 26.08.2008
-
ABNT
TACONELI, Cesar Augusto. Árvores de classificação multivariadas fundamentadas em coeficientes de dissimilaridade e entropia. 2008. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2008. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-15102008-082243/. Acesso em: 23 abr. 2024. -
APA
Taconeli, C. A. (2008). Árvores de classificação multivariadas fundamentadas em coeficientes de dissimilaridade e entropia (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-15102008-082243/ -
NLM
Taconeli CA. Árvores de classificação multivariadas fundamentadas em coeficientes de dissimilaridade e entropia [Internet]. 2008 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-15102008-082243/ -
Vancouver
Taconeli CA. Árvores de classificação multivariadas fundamentadas em coeficientes de dissimilaridade e entropia [Internet]. 2008 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-15102008-082243/
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