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You searched for +publisher:"Universidade Federal do Amazonas" +contributor:("09991972234"). Showing records 1 – 3 of 3 total matches.

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1. Aguiar, Diana Dorgam de. Classificação de séries temporais via Classificador de Bayes empregando Modelos Lineares Dinâmicos.

Degree: 2017, Universidade Federal do Amazonas

Na presente dissertação apresentamos uma nova abordagem para aplicações em Análise Discriminante (AD) para problemas cujas observações no conjunto de treinamento são oriundas de séries temporais, empregando o Classificador de Bayes e modelando as distribuições nas classes com o emprego de Modelos Lineares Dinâmicos. Foram realizados os desenvolvimentos teóricos necessários para a obtenção de uma forma analítica para as probabilidades a posteriori das classes. Para avaliar a abordagem proposta foram desenvolvidos estudos de simulação, tanto para avaliar as estratégias da escolha do procedimento da estimação da variância, como também, determinar as taxas de erro (TE) de classificação para compará-las com outras abordagens usuais para classificadores em AD. Foram simuladas observações de séries temporais com diferentes estruturas de separação das classes e com diferentes tamanhos para o conjunto de treinamento. A abordagem proposta também foi aplicada em dados de problemas reais, com diferentes graus de dificuldades com relação ao número de classes, tamanho das séries e o número de observações no conjunto de treinamento, sendo então comparadas suas TE com as de outros classificadores. Embora sejam necessários estudos mais completos, os resultados obtidos sugerem que a abordagem paramétrica desenvolvida se constitui em uma alternativa promissora para esta categoria de problemas em AD, com observações de séries temporais, em particular, em um contexto bastante desafiador na prática quando temos séries com tamanhos grandes com relação ao número de observações nas classes.

In this work we present a new approach for applications in Discriminant Analysis (DA) to problems whose observations in the training set are from time series, using the Bayes classifier and modeling the classes distributions in with Linear Dynamic Models. Theoretical developments were conducted to obtain an analytic form for the classe posterior probability. The simulation studies have been developed to evaluate the proposed approach, to evaluate different strategies to estimate the model variance and determine the classification error rates (ET) to compare them with other usual approaches in AD. Time series were simulated with different structures of classes separation and with different sizes for the training set. The proposed approach was also applied to data from real problems with different degrees of difficulty with respect to the classes number, the time series size and number of observations in the training set. With real data the proposed classifier was compared with other classifiers in terms of error rate. Although it is needed most complete studies, the results suggest that this parametric approach developed constitutes a promising alternative for problems in AD with time series, particularly in a challenging context when the size time series is much large than the number of observations in the classes.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

Advisors/Committee Members: Pereira, José Raimundo Gomes, 09991972234, http://lattes.cnpq.br/3697983438100904, [email protected].

Subjects/Keywords: Análise discriminante; Classificador de Bayes; Modelos lineares dinâmicos; Séries Temporais; CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMÁTICA

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APA · Chicago · MLA · Vancouver · CSE | Export to Zotero / EndNote / Reference Manager

APA (6th Edition):

Aguiar, D. D. d. (2017). Classificação de séries temporais via Classificador de Bayes empregando Modelos Lineares Dinâmicos. (Masters Thesis). Universidade Federal do Amazonas. Retrieved from http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6041

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Aguiar, Diana Dorgam de. “Classificação de séries temporais via Classificador de Bayes empregando Modelos Lineares Dinâmicos.” 2017. Masters Thesis, Universidade Federal do Amazonas. Accessed September 19, 2020. http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6041.

MLA Handbook (7th Edition):

Aguiar, Diana Dorgam de. “Classificação de séries temporais via Classificador de Bayes empregando Modelos Lineares Dinâmicos.” 2017. Web. 19 Sep 2020.

Vancouver:

Aguiar DDd. Classificação de séries temporais via Classificador de Bayes empregando Modelos Lineares Dinâmicos. [Internet] [Masters thesis]. Universidade Federal do Amazonas; 2017. [cited 2020 Sep 19]. Available from: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6041.

Council of Science Editors:

Aguiar DDd. Classificação de séries temporais via Classificador de Bayes empregando Modelos Lineares Dinâmicos. [Masters Thesis]. Universidade Federal do Amazonas; 2017. Available from: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6041

2. Barbosa, Sarah Pinheiro. Misturas finitas de densidades beta e de Dirichlet aplicadas em análise discriminante.

Degree: 2018, Universidade Federal do Amazonas

Em muitas aplicações de Análise Discriminante (AD) as observações das variáveis no vetor de características são confinadas ao intervalo (0,1), por exemplo, classificação de pixels em imagens digitais. Neste trabalho, investigamos o emprego do Classificador de Bayes (CB) para estas aplicações, modelando as distribuições nas classes com emprego de Misturas Finitas de Densidades Betas e de Dirichlet. Para investigar e avaliar esta modelagem, desenvolvemos um estudo de simulação, analisando a estimação das densidades e dos parâmetros, assim como, as Taxas de Erro (TE) de classificação. Foram simulados problemas com diferentes estruturas, relativas ao número de componentes, tamanho do conjunto de treinamento, à sobreposição e distribuição das classes. Os resultados do estudo sugerem que os modelos avaliados são capazes de se ajustar aos diferentes problemas considerados, desde os mais simples aos mais complexos, em termos de modelagem das observações para fins de classificação. Com dados reais, situações onde desconhecemos as formas das distribuições nas classes, os CB’s com os modelos implementados apresentaram TE razoáveis quando comparados a outros classificadores mais usuais. Como uma limitação, a modelagem apresenta melhores desempenhos com um número relativamente alto de observações no conjunto de treinamento.

In many Discriminant Analysis (DA) applications the observations of the variables in the characteristic vector are confined on the interval (0,1), p.e, pixel classification in digital images. In this work, we investigated the use of the Bayes Classifier (BC) for these applications, modeling the distributions in the classes using Finite Mixture Density Betas and the Dirichlet. To investigate and evaluate this model, we developed a simulation study, analyzing the estimation of densities and the parameters, as well as the Classification Error Rates (ER). Problems were simulated with different structures, relative to the number of components, training set size, overlap and class distribution. The results of the study suggest that the models evaluated are able to adjust to the different problems considered, from the simplest to the most complex, in terms of modeling observations for classification purposes. With real data, situations where the class distributions are unknow, the BC’s with the implemented models presented reasonable TE when compared to other more usual classifiers. As a limitation, the modeling presents better performances with a relatively high number of observations in the training set.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

Advisors/Committee Members: Pereira, José Raimundo Gomes, 09991972234, http://lattes.cnpq.br/3697983438100904, Costa, José Mir Justino da, http://lattes.cnpq.br/2396817509327075, Matos, Larissa Avila, http://lattes.cnpq.br/6330766834005870, [email protected].

Subjects/Keywords: Análise Discriminante; Mistura Finita de Densidades; Distribuição Beta; Distribuição Dirichlet; Simulação Computacional; CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA

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APA (6th Edition):

Barbosa, S. P. (2018). Misturas finitas de densidades beta e de Dirichlet aplicadas em análise discriminante. (Masters Thesis). Universidade Federal do Amazonas. Retrieved from https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6919

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Barbosa, Sarah Pinheiro. “Misturas finitas de densidades beta e de Dirichlet aplicadas em análise discriminante.” 2018. Masters Thesis, Universidade Federal do Amazonas. Accessed September 19, 2020. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6919.

MLA Handbook (7th Edition):

Barbosa, Sarah Pinheiro. “Misturas finitas de densidades beta e de Dirichlet aplicadas em análise discriminante.” 2018. Web. 19 Sep 2020.

Vancouver:

Barbosa SP. Misturas finitas de densidades beta e de Dirichlet aplicadas em análise discriminante. [Internet] [Masters thesis]. Universidade Federal do Amazonas; 2018. [cited 2020 Sep 19]. Available from: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6919.

Council of Science Editors:

Barbosa SP. Misturas finitas de densidades beta e de Dirichlet aplicadas em análise discriminante. [Masters Thesis]. Universidade Federal do Amazonas; 2018. Available from: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6919

3. Lopes, Jocely Nascimento. Misturas de distribuições T de student assimétricas.

Degree: 2008, Universidade Federal do Amazonas

Este trabalho trata do problema de estimar parâmetros de uma mistura nita de densidades t-assimétricas. Como ferramenta para a estimação foi usado o algoritmo EM. Foi avaliada a consistência desses estimadores e realizado um experimento de aplicação da teoria desenvolvida para uma modelagem com dados reais utilizando um conjunto analisado anteriormente na literatura, relativo ao PIB per capita. Os objetivos centrais desse trabalho são apresentar uma descrição detalhada do método de estimação, via algoritmo EM, dos parâmetros do modelo nito de mistura de densidades t-assimétricas e avaliar através de um estudo de simulação se o estimador obtido é consistente.

In this work we consider the estimation of parameters of a nite mixture of skew Student-t distributions, via EM algorithm. The main goals of this dissertation is to show a detailed description of the EM algorithm applied to this model and to evaluate the consistency of the estimator. A data set concerning the Gross Domestic Product per capita (Human Development Report), previously studied in the related literature, is analyzed.

Não informada

Advisors/Committee Members: Cabral, Celso Rômulo Barbosa, 24034550244, http://lattes.cnpq.br/4430596586607764, Pereira, José Raimundo Gomes, 09991972234, http://lattes.cnpq.br/3697983438100904.

Subjects/Keywords: Modelo Normal Assimétrico; Modelo t de Student; Modelo Gamma; Densidade Conjunta Reparametrizada; CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMÁTICA

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APA (6th Edition):

Lopes, J. N. (2008). Misturas de distribuições T de student assimétricas. (Masters Thesis). Universidade Federal do Amazonas. Retrieved from http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5226

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Lopes, Jocely Nascimento. “Misturas de distribuições T de student assimétricas.” 2008. Masters Thesis, Universidade Federal do Amazonas. Accessed September 19, 2020. http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5226.

MLA Handbook (7th Edition):

Lopes, Jocely Nascimento. “Misturas de distribuições T de student assimétricas.” 2008. Web. 19 Sep 2020.

Vancouver:

Lopes JN. Misturas de distribuições T de student assimétricas. [Internet] [Masters thesis]. Universidade Federal do Amazonas; 2008. [cited 2020 Sep 19]. Available from: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5226.

Council of Science Editors:

Lopes JN. Misturas de distribuições T de student assimétricas. [Masters Thesis]. Universidade Federal do Amazonas; 2008. Available from: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5226

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