skip to main content
Primo Advanced Search
Primo Advanced Search Query Term
Primo Advanced Search Query Term
Primo Advanced Search Query Term
Primo Advanced Search prefilters

Árvores de classificação multivariadas fundamentadas em coeficientes de dissimilaridade e entropia.

Taconeli, Cesar Augusto

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz 2008-08-26

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Árvores de classificação multivariadas fundamentadas em coeficientes de dissimilaridade e entropia.
  • Autor: Taconeli, Cesar Augusto
  • Orientador: Zocchi, Silvio Sandoval
  • Assuntos: Fumo; Álcool; Análise Multivariada; Entropia - Matemática Aplicada; Simulação - Estatística; Simulation - Statistics; Mltivariate Analysis; Alcohol; Entropy - Applied Mathematics; Smoke
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: 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 de Botucatu-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.
  • DOI: 10.11606/T.11.2008.tde-15102008-082243
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz
  • Data de criação/publicação: 2008-08-26
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português

Buscando em bases de dados remotas. Favor aguardar.