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Árvores de classificação multivariadas fundamentadas em coeficientes de dissimilaridade e entropia (2008)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: TACONELI, CESAR AUGUSTO - ESALQ
  • USP Schools: 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:
  • Data da defesa: 26.08.2008
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    • ABNT

      TACONELI, Cesar Augusto; ZOCCHI, Silvio Sandoval. Árvores de classificação multivariadas fundamentadas em coeficientes de dissimilaridade e entropia. 2008.Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2008. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-15102008-082243/ >.
    • APA

      Taconeli, C. A., & Zocchi, S. S. (2008). Árvores de classificação multivariadas fundamentadas em coeficientes de dissimilaridade e entropia. Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-15102008-082243/
    • NLM

      Taconeli CA, Zocchi SS. Árvores de classificação multivariadas fundamentadas em coeficientes de dissimilaridade e entropia [Internet]. 2008 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-15102008-082243/
    • Vancouver

      Taconeli CA, Zocchi SS. Árvores de classificação multivariadas fundamentadas em coeficientes de dissimilaridade e entropia [Internet]. 2008 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-15102008-082243/

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