Uma pequena viagem em análise discriminante discreta: dos modelos de referência à combinaçâo de modelos

Description:  Os métodos de análise discriminante aplicam-se a populações munidas duma partição definida a priori, descritas por diversas variáveis explicativas (preditoras). O principal objectivo destes métodos é discriminar/diferenciar as classes da partição, através das características definidas pelas variáveis explicativas. Pretende-se, então, construir uma regra de decisão que permita, no futuro, afectar novos indivíduos (indivíduos anónimos), minimizando os erros de afectação. Quando as variáveis explicativas são de natureza qualitativa, falamos de análise discriminante discreta. Desde os tempos em que surgiram os primeiros modelos, os modelos mais naturais no campo qualitativo, até hoje, muitos trilhos de investigação foram percorridos??? Nas últimas décadas foram propostos um grande número de modelos nesta área, contudo, a resolução do principal problema em Análise Discriminante Discreta, o denominado ???problema da dimensionalidade???, permaneceu em aberto em muitos casos, particularmente quando as amostras são de dimensão reduzida. Actualmente, mais do que propor novos modelos, os caminhos da investigação têm considerado a abordagem pela combinação de modelos, nas mais diversas áreas da Estatística... A investigação já desenvolvida em análise discriminante, por esta nova abordagem, tem-se revelado promissora no sentido de limitar o problema da dimensionalidade e aumentar a capacidade de predição dos modelos. Neste trabalho faremos uma pequena viagem desde as noções básicas dos métodos de análise discriminante e os modelos mais simples no caso discreto até à abordagem pela combinação de modelos, procurando ilustrar as diversas estratégias propostas com exemplos simples de dados reais. Area(s): Date:  2003-05-14 Start Time:   15:00 Speaker:  Ana Sousa Ferreira (FPCE, Universidade de Lisboa) Place:  Room 5.5 Research Groups: -Probability and Statistics See more:   <Main>