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Multivariate conditional density estimation with copulas (2021)

  • Authors:
  • Autor USP: BISCA, FELIPE HERNANDEZ - ICMC/UFSCar
  • Unidade: ICMC/UFSCar
  • Sigla do Departamento: SME
  • DOI: 10.11606/D.104.2021.tde-27012022-160537
  • Subjects: ESTIMAÇÃO DE DENSIDADES; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO; DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE); ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE
  • Keywords: Conditional density estimation; Copula; Cópula; FlexCode; FlexCode
  • Language: Inglês
  • Abstract: A maioria dos modelos de regressão de aprendizado de máquina produz apenas estimativas pontuais para a resposta de uma nova observação. No entanto, ao lidar com distribuições multimodais ou assimétricas, a estimativa pontual não é suficiente para resumir toda a incerteza sobre a resposta. Uma solução para este caso é estimar toda a função de densidade condicional da resposta, condicional às características, o que é mais informativo. Por exemplo, essa densidade pode ser usada para calcular regiões de probabilidade em vez de estimativas pontuais. As densidades condicionais tornam-se especialmente úteis ao modelar respostas multivariadas, o que geralmente ocorre em campos como a cosmologia. A maioria dos estimadores de densidade condicional conhecidos são lentos computacionalmente ou não generalizam respostas multivariada. Para minimizar esses problemas, nosso método estima densidades multivariadas usando cópula para agregar estimativas de densidades condicionais univariadas fornecidas pelo FlexCode, que foi desenvolvido recentemente. Mostramos que esta solução leva a melhores resultados quando comparada com outras técnicas do estado da arte.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 29.09.2021
  • Acesso à fonteAcesso à fonteDOI
    Informações sobre o DOI: 10.11606/D.104.2021.tde-27012022-160537 (Fonte: oaDOI API)
    • Este periódico é de acesso aberto
    • Este artigo é de acesso aberto
    • URL de acesso aberto
    • Cor do Acesso Aberto: gold
    • Licença: cc-by-nc-sa

    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      BISCA, Felipe Hernandez. Multivariate conditional density estimation with copulas. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-27012022-160537/. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

      Bisca, F. H. (2021). Multivariate conditional density estimation with copulas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-27012022-160537/
    • NLM

      Bisca FH. Multivariate conditional density estimation with copulas [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-27012022-160537/
    • Vancouver

      Bisca FH. Multivariate conditional density estimation with copulas [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-27012022-160537/

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