Banca de DEFESA: HUMBERTO MARCILIO MARTINS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: HUMBERTO MARCILIO MARTINS
DATA: 14/03/2022
HORA: 14:00
LOCAL: meet.google.com/ard-ahkx-irg
TÍTULO:

MÉTODOS PARA DETECÇÃO DE OUTLIERS: VIA USO DOS ESTIMADORES COMEDIAN

 

PALAVRAS-CHAVES:

detecção de Outliers, análise multivariada, estimadores robustos.

PÁGINAS: 92
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Probabilidade e Estatística
SUBÁREA: Estatística
ESPECIALIDADE: Análise Multivariada
RESUMO:

Na aplicação da análise multivariada é necessário seguir alguns procedimentos para não obter uma relação equivocada do fenômeno de interesse com as demais variáveis, ou seja, o modelo precisa ser bem ajustado as características do fenômeno sob estudo. A detecção de \textit{outliers} é um importante método a ser aplicado nas análises estatísticas, pois um único \textit{outlier} pode causar mudanças nas estimativas dos parâmetros, interferir também nos testes de normalidade e de correlação entre as variáveis, além de alterar os resultados de qualquer outro procedimento de inferência. Portanto, o objetivo desse trabalhor é apresentar e comparar alguns métodos de detecção de \textit{outliers} em dados multivariados. Foram comparados os métodos elipsoíde de volume mínimo (MVE), Covariância de volume mínimo (MCD), Ortogonalizado de Gnanadesikan e Kettenring (OGK), componentes principais para detecção de \textit{outliers }(PCOut) e o \textit{Comedian}. Para realizar as comparações foi realizado uma série de simulações prevendo diversas situações utilizando a distribuição normal contaminada. As comparações foram avaliadas atráves da taxa de sucesso (TS), que aponta a porcentagem de \textit{outliers} que os métodos identificaram corretamente e da taxa de falsa detecção (TFD), que aponta a porcentagem de observações que não são\textit{outliers}, mas foram idetenficadas como \textit{outliers}. Conclui-se que os métodos PCOut e \textit{Comedian} possuem TS's melhores, na maioria dos cenários simulados, que os métodos MVE, MCD e OGK. Além disso, o método \textit{Comedian} apresentou as melhores TFD's.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - TALES JESUS FERNANDES (Suplente)
Externo à Instituição - LUIZ ALBERTO BEIJO - UNIFAL (Membro)
Externo ao Programa - JOSE AIRTON RODRIGUES NUNES - DBI/ICN (Suplente)
Externo à Instituição - DENISMAR ALVES NOGUEIRA - UNIFAL (Membro)
Presidente - DANIEL FURTADO FERREIRA (Membro)
Externo à Instituição - BEN DEIVIDE DE OLIVEIRA BATISTA - UFSJ (Membro)