| dc.contributor | de Assis Tenório Carvalho, Francisco | |
| dc.creator | de Andrade Lima Neto, Eufrasio | |
| dc.date | 2014-06-12T15:49:15Z | |
| dc.date | 2014-06-12T15:49:15Z | |
| dc.date | 2008-01-31 | |
| dc.identifier | de Andrade Lima Neto, Eufrasio; de Assis Tenório Carvalho, Francisco. Modelos de regressão para dados simbólicos de natureza intervalar. 2008. Tese (Doutorado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2008. | |
| dc.identifier | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1344 | |
| dc.description | O processo de descoberta de conhecimento tem por objetivo a extração de
informações úteis (conhecimento) em bases de dados. As ferramentas utilizadas
para execução do processo de extração de conhecimento são genéricas
e derivadas de diferentes áreas de conhecimento tais como da estatística,
aprendizagem de máquina e banco de dados. Dentre as técnicas estatísticas,
os modelos de regressão procuram classificar ou prever o comportamento de
uma variável dependente (resposta) a partir das informações provenientes de
um conjunto de variáveis independentes (explicativas). A análise de dados
simbólicos (SDA) (Bock & Diday 2000) tem sido introduzida como uma novo
domínio relacionado à análise multivariada, reconhecimento de padrões e inteligência
artificial com o objetivo de estender os métodos estatísticos e de
análise exploratória de dados para dados simbólicos. O objetivo deste trabalho
é propor métodos de regressão linear e não-linear para dados simbólicos
que apresentem uma performance de predição superior ao método proposto
por Billard & Diday (2000), no caso de variáveis simbólicas tipo intervalo | |
| dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Pernambuco | |
| dc.subject | Modelos de Regressão | |
| dc.subject | Variável Intervalar | |
| dc.subject | Dados Simbólicos | |
| dc.title | Modelos de regressão para dados simbólicos de natureza intervalar | |
| dc.type | doctoralThesis | |
