Tese

Critérios robustos de seleção de modelos de regressão e identificação de pontos aberrantes (2019)

• Authors:
  • Guirado, Alia Garrudo
  • Elian, Silvia Nagib (Orientador)
• Autor USP: GUIRADO, ALIA GARRUDO - IME
• Unidade: IME
• Sigla do Departamento: MAE
• Subjects: ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO; SELEÇÃO DE MODELOS; VALORES ATÍPICOS; ROBUSTEZ
• Keywords: AIC; BIC; Cp; Cross-validation; Identificação de pontos aberrantes; R2; Regressão robusta; Validação cruzada
• Agências de fomento:
  • Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
• Language: Português
• Abstract: A Regressão Robusta surge como uma alternativa ao ajuste por mínimos quadrados quando os erros são contaminados por pontos aberrantes ou existe alguma evidência de violação das suposições do modelo. Na regressão clássica existem critérios de seleção de modelos e medidas de diagnóstico que são muito conhecidos. O objetivo deste trabalho é apresentar os principais critérios robustos de seleção de modelos e medidas de detecção de pontos aberrantes, assim como analisar e comparar o desempenho destes de acordo com diferentes cenários para determinar quais deles se ajustam melhor a determinadas situações. Os critérios de validação cruzada usando simulações de Monte Carlo e o Critério de Informação Bayesiano são conhecidos por desenvolver-se de forma adequada na identificação de modelos. Na dissertação confirmou-se este fato e além disso, suas alternativas robustas também destacam-se neste aspecto. A análise de resíduos constitui uma forte ferramenta da análise diagnóstico de um modelo, no trabalho detectou-se que a análise clássica de resíduos sobre o ajuste do modelo de regressão linear robusta, assim como a análise das ponderações das observações, são medidas de detecção de pontos aberrantes eficientes.Foram aplicados os critérios e medidas analisados ao conjunto de dados obtido da Estação Meteorológica do Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas da Universidade de São Paulo para detectar quais variáveis meteorológicas influem na temperatura mínima diáriadurante o ano completo, e ajustou-se um modelo que permite identificar os dias associados à entrada de sistemas frontais
• Imprenta:
  • Publisher place: São Paulo
  • Date published: 2019
• Data da defesa: 08.03.2019


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How to cite

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• ABNT

  GUIRADO, Alia Garrudo. Critérios robustos de seleção de modelos de regressão e identificação de pontos aberrantes. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-05042019-165356/. Acesso em: 19 abr. 2024.

• APA

  Guirado, A. G. (2019). Critérios robustos de seleção de modelos de regressão e identificação de pontos aberrantes (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-05042019-165356/

• NLM

  Guirado AG. Critérios robustos de seleção de modelos de regressão e identificação de pontos aberrantes [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-05042019-165356/

• Vancouver

  Guirado AG. Critérios robustos de seleção de modelos de regressão e identificação de pontos aberrantes [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-05042019-165356/

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