Mostrar registro simples

dc.contributor.advisorValk, Márciopt_BR
dc.contributor.authorLacerda, Eduardo Cavallipt_BR
dc.date.accessioned2022-08-20T04:55:56Zpt_BR
dc.date.issued2022pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/247555pt_BR
dc.description.abstractNeste trabalho propomos um método de classificação com inferência para dois ou mais grupos no contexto de alta dimensionalidade e baixo tamanho amostral. Nesse contexto, o método de classificação proposto é comparado com uma metodologia recentemente proposta, através de simulações e aplicação a dados reais. Além disso, um teste de hipóteses é proposto e as propriedades assintóticas da estatística de teste são obtidas, no entanto a estimação da variância se dá a partir de um procedimento de reamostragem. Resultados das simulações mostram que o classificador é competitivo com a metodologia existente e a possibilidade de identificar se a classificação em um determinado grupo é estatisticamente significativa possibilita controlar o erro do tipo I, mostrando-se uma importante ferramenta em problemas de classificação.pt_BR
dc.description.abstractIn this work we propose a classification method with inference for two or more groups in the high dimensional low sample size context. The classification method is compared with a recently proposed methodology, through simulations and application to a real dataset. Furthermore, a hypothesis test is proposed and the asymptotic properties of the test statistics are obtained, however the estimation of the variance is given from a procedure resampling process. Simulation results show that the classifier is competitive with the existing methodology and the possibility of identifying whether the classification in a certain group is statistically significant makes it possible to control the type I error, proving to be an important tool in classification problems.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectInferenceen
dc.subjectInferenciapt_BR
dc.subjectHigh Dimensional Low Sample Size (HDLSS)en
dc.subjectTamanho da amostrapt_BR
dc.subjectClassification methoden
dc.subjectU-statisticsen
dc.titleClassificação com inferência para dados de alta dimensãopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coCybis, Gabriela Bettellapt_BR
dc.identifier.nrb001147607pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Matemática e Estatísticapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Estatísticapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2022pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


Thumbnail
   

Este item está licenciado na Creative Commons License

Mostrar registro simples