Banca de DEFESA: IURI DOS SANTOS MANOEL

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: IURI DOS SANTOS MANOEL
DATA: 06/03/2025
HORA: 14:00
LOCAL: Online pelo google meet
TÍTULO:

MÉTODOS ROBUSTOS IMPLEMENTADOS PARA AJUSTES DE MODELOS NÃO LINEARES

PALAVRAS-CHAVES:

1. Métodos Robustos. 2. Jackknife. 3. Least Trimmed Squares. 4. Curvas de
Crescimento. 5. Modelo Logístico.

PÁGINAS: 81
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Probabilidade e Estatística
SUBÁREA: Probabilidade e Estatística Aplicadas
RESUMO:

Em análise de dados é comum utilizar modelos para descrever a relação entre as variáveis em estudo. Entretanto, quando há outliers no conjunto amostral, as estimativas dos parâmetros do modelo podem ser tendenciosas. Desse modo, a detecção e tratamento adequado de outliers é imprescindível para garantir resultados representativos. Neste contexto, métodos robustos podemser uma solução para lidar com outliers, pois podem mitigar os efeitos que esses valores têm em estimativas de interesse. Entre a diversidade de metodologias robustas difundidas na literatura, destaca-se os métodos robustos Jackknife e Least Trimmed Squares (LTS). Esses métodos são eficientes e versáteis na seleção de subconjuntos amostrais com menos outliers que o conjunto amostral. Isso permite selecionar uma proporção da amostra que a melhor representa.
Diante do exposto, este trabalho tem como objetivo propor metodologias robustas inovadoras aplicadas na descrição de curvas de crescimento. Esses métodos estão apresentados em três capítulos em que a proposta é obter um ajuste do modelo não linear Logístico que melhor representa o conjunto de dados. No primeiro capítulo, o método de reamostragem Jackknife é implementado ao considerar estimativas para o coeficiente de curtose como critério de seleção. Já no segundo capítulo, o método LTS é implementado ao considerar partições da amostra para selecionar valores de acordo com a soma de quadrados dos desvios (SQD). Ressalta-se que nesses dois primeiros capítulos as metodologias propostas são aplicadas na descrição de um conjunto de dados simulados via Monte Carlo. Por fim, no terceiro capítulo ambos os métodos são aplicados na descrição de um conjunto de dados reais. Os dados são de cunicultura oriundos do Departamento de Zootecnia da Universidade Federal de Lavras. As medidas observadas são o peso e o comprimento da pata dianteira dos coelhos. Para a implementação das metodologias, é considerado um ponto de ruptura como critério para determinar o tamanho dos subconjuntos selecionados para o ajuste. Além disso, a comparação entre ajustes é feita pelo desvio médio
absoluto (DMA). As metodologias propostas neste trabalho são promissoras em ajustes do modelo Logístico na descrição de curvas crescimento. O ponto de ruptura e o DMA são apropriados como critérios para determinar o tamanho do subconjunto amostral e comparação entre os ajustes, respectivamente.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - SILVIO DE CASTRO SILVEIRA - FEOL (Suplente)
Externo à Instituição - TADEU VILELA DE SOUZA - IFSULDEMINAS (Membro)
Externo à Instituição - RODRIGO FERREIRA DE ABREU - IFSULDEMINAS (Membro)
Interno - JOEL AUGUSTO MUNIZ (Membro)
Interno - LUIZ RICARDO NAKAMURA (Suplente)
Interno - MARCELO ANGELO CIRILLO (Membro)
Presidente - TALES JESUS FERNANDES (Membro)