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Título: PROGRAMAÇÃO GENÉTICA ECONOMÉTRICA: UMA NOVA ABORDAGEM PARA PROBLEMAS DE REGRESSÃO E CLASSIFICAÇÃO EM CONJUNTOS DE DADOS SECCIONAIS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ANDRE LUIZ FARIAS NOVAES

Colaborador(es):  RICARDO TANSCHEIT - Orientador
DOUGLAS MOTA DIAS - Coorientador
Número do Conteúdo: 25338
Catalogação:  26/10/2015 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=25338@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25338@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25338

Resumo:
Esta dissertação propõe modelos parcimoniosos para tarefas de regressão e classificação em conjuntos de dados exclusivamente seccionais, mantendo-se a hipótese de amostragem aleatória. Os modelos de regressão são lineares, estimados por Mínimos Quadrados Ordinários resolvidos pela Decomposição QR, apresentando solução única sob posto cheio ou não da matriz de regressores. Os modelos de classificação são não lineares, estimados por Máxima Verossimilhança utilizando uma variante do Método de Newton, nem sempre apresentando solução única. A parcimônia dos modelos de regressão é fundamentada na prova matemática de que somente agregará acurácia ao modelo o regressor que apresentar módulo da estatística de teste, em um teste de hipótese bicaudal, superior à unidade. A parcimônia dos modelos de classificação é fundamentada em significância estatística e embasada intuitivamente no resultado teórico da existência de classificadores perfeitos. A Programação Genética (PG) realiza o processo de evolução de modelos, explorando o espaço de busca de possíveis modelos, constituídos de distintos regressores. Os resultados obtidos via Programação Genética Econométrica (PGE) – nome dado ao algoritmo gerador de modelos – foram comparados aos proporcionados por benchmarks em oito distintos conjuntos de dados, mostrando-se competitivos em termos de acurácia na maior parte dos casos. Tanto sob o domínio da PG quanto sob o domínio da econometria, a PGE mostrou benefícios, como o auxílio na identificação de introns, o combate ao bloat por significância estatística e a geração de modelos econométricos de elevada acurácia, entre outros.

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