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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: TS-TARX: UM MODELO DE REGRESSÃO COM LIMIARES BASEADO EM ÁRVORE DE DECISÃO Autor: CHRISTIAN NUNES ARANHA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - ORIENTADOR
MARCELO CUNHA MEDEIROS - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 2224
Catalogação: 28/01/2002 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2224&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2224&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.2224
Resumo:
Formato DC | MARC |
Título: TS-TARX: UM MODELO DE REGRESSÃO COM LIMIARES BASEADO EM ÁRVORE DE DECISÃO Autor: CHRISTIAN NUNES ARANHA
MARCELO CUNHA MEDEIROS - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 2224
Catalogação: 28/01/2002 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2224&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2224&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.2224
Resumo:
Este trabalho propõe um novo modelo linear por partes
para a extração de regras de conhecimento de banco de
dados. O modelo é uma heurística baseada em análise de
árvore de regressão, como introduzido por Friedman (1979)
e discutido em detalhe por Breiman (1984). A motivação
desta pesquisa é trazer uma nova abordagem combinando
técnicas estatísticas de modelagem e um algoritmo de
busca por quebras eficiente. A decisão de quebra usada no
algoritmo de busca leva em consideração informações do
ajuste de equações lineares e foi implementado tendo por
inspiração o trabalho de Tsay
(1989). Neste, ele sugere um procedimento para construção
um modelo para a análise de séries temporais chamado TAR
(threshold autoregressive model), introduzido por
Tong (1978) e discutido em detalhes por Tong e Lim (1980)
e Tong (1983). O modelo TAR é um modelo linear por partes
cuja idéia central é alterar os parâmetros do modelo
linear autoregressivo de acordo com o valor de uma
variável observada, chamada de variável limiar. No
trabalho de Tsay, a Identificação do número e
localização do potencial limiar era baseada na analise de
gráficos. A idéia foi então criar um novo algoritmo todo
automatizado. Este processo é um algoritmo que preserva
o método de regressão por mínimos quadrados recursivo
(MQR) usado no trabalho de Tsay. Esta talvez seja uma das
grandes vantagens da metodologia introduzida neste
trabalho, visto que Cooper (1998) em seu trabalho de
análise de múltiplos regimes afirma não ser possível
testar cada quebra. Da combinação da árvore de decisão
com a técnica de regressão (MQR), o modelo se tornou o
TS-TARX (Tree Structured - Threshold AutoRegression with
eXternal variables). O procedimento consiste numa busca
em árvore binária calculando a estatística F para a
seleção das variáveis e o critério de informação BIC para
a seleção dos modelos. Ao final, o algoritmo gera como
resposta uma árvore de decisão (por meio de regras) e as
equações de regressão estimadas para cada regime da
partição. A principal característica deste tipo de
resposta é sua fácil interpretação. O trabalho conclui
com algumas aplicações em bases de dados padrões
encontradas na literatura e outras que auxiliarão o
entendimento do processo implementado.
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NA ÍNTEGRA |
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