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Questionamento no processo de análise de dados qualitativos com apoio do software WebQDA

Souza, Francislê Neri de; Costa, António Pedro; Moreira, António
Fonte: Instituto Politécnico de Bragança, Escola Superior de Educação Publicador: Instituto Politécnico de Bragança, Escola Superior de Educação
Tipo: Artigo de Revista Científica
POR
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Questionar é a arte fundamental para fazer ciências. O investigador necessita de desenvolver o pensamento crítico através do questionamento nas várias fases que a investigação proporciona. Neste artigo iremos dar ênfase ao ato de formular perguntas na fase da codificação e análise de dados qualitativos. Argumentamos também que este questionamento é muito mais eficiente e profundo quando apoiado pelas ferramentas de questionamento que existe no WebQDA (www.webqda.com). O WebQDA (Web Qualitative Data Analysis) é um software de análise de dados qualitativos num ambiente colaborativo e distribuído. O webQDA é um software destinado à investigação em ciências humanas e sociais e proporciona inúmeras vantagens na análise de dados qualitativos. Este é o primeiro software de análise de dados não-numéricos e não-estruturados num ambiente colaborativo e distribuído com base na Internet. Neste artigo apresentaremos também, de forma resumida, estruturações teóricas e as principais funções do WebQDA, focando essencialmente a importância do questionamento no processo de análise de dados qualitativos. Questioning is the fundamental art for making science. The researcher needs to develop critical thinking by questioning at the various stages that research provides. In this article we emphasize the act of asking questions during the encoding and analysis of qualitative data. We argue that this questioning is much more efficient and deep when supported by tools of inquiry which exist in WebQDA (www.webqda.com). WebQDA (Web Qualitative Data Analysis) is qualitative data analysis software for use in collaborative distributed environments. WebQDA is software intended for research in humanities and social sciences and provides numerous advantages in analysis of qualitative data. This is the first software for analysis of non-numerical and unstructured data in a collaborative distributed environment based on the Internet. In this paper we will also present...

Aplicação de modelos multiníveis na análise de dados de medidas repetidas no tempo.; Multilevel models applied in the analysis of repeated measure data.

Bergamo, Genevile Carife
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 28/10/2002 PT
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Em muitos trabalhos científicos, é comum encontrar os dados estruturados de forma hierarquica, ou seja, os indivíduos em estudo estão agrupados em unidades de nível mais baixo, que por sua vez pertencem a unidades de um nível mais alto e assim sucessivamente. Na análise desse tipo de dados é importante levar em conta a estrutura hierarquica uma vez que, não faze-la, pode implicar na superestimação dos coecientes do modelo em estudo. Assim, para facilitar a análise de dados seguindo uma estrutura hierarquica, foram desenvolvidos os modelos multiníveis. Tais modelos levam em conta toda a variabilidade existente para os dados num mesmo nível como nos diferentes níveis da hierarquia. No caso da análise de dados de medidas repetidas no tempo, uma estrutura hierarquica em dois níveis pode ser considerada, organizando as ocasiões de medidas, no primeiro nível, para cada indivíduo no segundo nível. Neste trabalho, é feita uma abordagem dos modelos multiníveis para vários níveis da hierarquia bem como os métodos de estimação e teste dos parâmetros envolvidos no modelo. Como aplicação, foram analisados dados provenientes do Programa de Atenção ao Idoso (PAI), desenvolvido no ambulatório municipal Dr. Plinio do Prado Coutinho em Alfenas...

Análise de dados longitudinais em experimentos com cana-de-açúcar; Analysis of longitudinal data in experiments with sugar of cane

Freitas, Edjane Gonçalves de
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 25/02/2008 PT
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Nesse trabalho foi abordada a situação em que observações de produtividade da cana-de-açúcar (TCH) foram tomadas na mesma unidade experimental em diferentes condições de avalições (anos). Foram avaliados os perfis médios de resposta de 48 genótipos de cana-de-açúcar em dois experimentos: Experimento 1 e Experimento 2, durante três e cinco anos respectivamente, ambos com o delineamento de blocos ao acaso. Esse tipo de planejamento produz uma forma de relação entre as observações tomadas na mesma unidade experimental, portanto requer outras suposições, além das usuais, para que análise seja correta e os testes produzam resultados válidos. Para que as inferências sobre as médias de produtividade sejam válidas e seguras é necessário que o modelo da matriz de covariância dos dados seja apropriado. Diante disso, foram avalidos três alterantivas de análise para dados longitudinais (medidas repetidas no tempo ), sendo utilizados portanto, o modelo univariado, conforme o planejamento do tipo "split-plot on time", que impõe forte restrição quanto a matriz de variâncias-covariâncias; o modelo multivariado, que utiliza uma matriz de variâncias-covariâncias não-estruturada e o modelo mistos, que possibilita a seleção de uma matriz que melhor representa os dados. Contudo...

Titulações potencio-condutimétricas simultâneas: método, programas para simulação e análise de dados e exemplos reais de aplicação; Simultaneous pontetio-condutimetric titrations: method, software for simulation and data analysis and examples of real application

Santos, Marcos Alves dos
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 16/08/2010 PT
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A despeito dos avanços instrumentais, as titulações continuam sendo largamente aplicadas em laboratórios de química analítica. Seu amplo uso está relacionado com a boa exatidão em aplicações bem estabelecidas e freqüente indicação como método de referência (p. ex., farmacopéias), equipamentos simples, comuns e de custo reduzido, consumo moderado de tempo e de reagentes. Entre as técnicas de titulação, destacam-se as potenciométricas (TP), empregadas universalmente para a quantificação de um ou mais componentes ácidos ou básicos em soluções aquosas ou não aquosas, possibilitando ainda determinar as constantes de dissociação de ácidos e de protonação de bases. Na análise de dados de TP são, via de regra, empregados os métodos clássicos (derivadas), porém, para sistemas compreendendo componentes multiprotonáveis, as inflexões das curvas de titulação deixam ser nítidas, especialmente em baixas concentrações. Nestas condições desfavoráveis, ainda assim podem-se obter resultados satisfatórios recorrendo a métodos de linearização das curvas ou analisando os dados por regressão não linear (RNL), facilmente implementáveis em computadores, hoje disseminados nos laboratórios. Outra técnica clássica para acompanhamento de titulações é a condutimétrica (TC)...

Métodos lineares e não-lineares de análise de dados cronobiológicos de Melipona quadrifasciata (Hymenoptera, Meliponini); Linear and nonlinear methods of chronobiological data analysis of Melipona quadrifasciata (Hymenoptera, Meliponini)

Sebrian, Talita de Cássia Glingani
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 11/10/2011 PT
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A Cronobiologia estuda a origem e a manifestação de ritmos biológicos nos mais diversos táxons. A análise dos dados obtidos experimentalmente, contudo, é bastante complexa, haja vista a restrita gama de métodos disponíveis para tal. Os osciladores que determinam a existência dos ritmos biológicos são exemplos de sistemas dinâmicos não-lineares, os quais estão amplamente distribuídos nos seres vivos. Esses sistemas, por suas peculiaridades, são melhor analisados por métodos não-lineares. O objetivo deste trabalho é testar diferentes métodos de análise séries temporais, tanto alguns classicamente empregados na Cronobiologia quanto métodos não-lineares, verificando sua empregabilidade e funcionalidade para dados cronobiológicos, bem como as propriedades que permitem ou não seu uso. Para tanto, foram utilizados dados de ritmos de consumo de O2 obtidos para diferentes grupos etários de operárias de Melipona quadrifasciata (Hymenoptera, Meliponini). Tais dados foram submetidos às seguintes análises: Transformada Rápida de Fourier (TRF), Análise de Potência Espectral (PSA), Estatística Circular (teste de Rayleigh), Teste de Estacionariedade (Teste da Raiz Unitária de Dickey-Fuller Aumentado - ADF), Plot de Poincaré...

Modelos para análise de dados discretos longitudinais com superdispersão; Models for analysis of longitudinal discrete data in the presence of overdispersion

Rizzato, Fernanda Bührer
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 08/02/2012 PT
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Dados longitudinais na forma de contagens e na forma binária são muito comuns, os quais, frequentemente, podem ser analisados por distribuições de Poisson e de Bernoulli, respectivamente, pertencentes à família exponencial. Duas das principais limitações para modelar esse tipo de dados são: (1) a ocorrência de superdispersão, ou seja, quando a variabilidade dos dados não é adequadamente descrita pelos modelos, que muitas vezes apresentam uma relação pré-estabelecida entre a média e a variância, e (2) a correlação existente entre medidas realizadas repetidas vezes na mesma unidade experimental. Uma forma de acomodar a superdispersão é pela utilização das distribuições binomial negativa e beta binomial, ou seja, pela inclusão de um efeito aleatório com distribuição gama quando se considera dados provenientes de contagens e um efeito aleatório com distribuição beta quando se considera dados binários, ambos introduzidos de forma multiplicativa. Para acomodar a correlação entre as medidas realizadas no mesmo indivíduo podem-se incluir efeitos aleat órios com distribuição normal no preditor linear. Esses situações podem ocorrer separada ou simultaneamente. Molenberghs et al. (2010) propuseram modelos que generalizam os modelos lineares generalizados mistos Poisson-normal e Bernoulli-normal...

Metodologias de análise de dados para um sistema de otimização em tempo real.; Methodologies of data analysis to real time optimization system.

Palacio García, Lina Marcela
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 26/03/2013 PT
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A otimização em tempo real (RTO: Real Time Optimization) permite fazer correções, com o menor atraso possível, nas condições de operação de um processo, buscando manter um desempenho ótimo. A RTO, na abordagem clássica, requer um ciclo constante de análise e correção do estado do processo que inclui múltiplas etapas: i) identificação do estado estacionário, ii) identificação e correção dos erros grosseiros, iii) reconciliação dos dados, iv) ajuste dos parâmetros do modelo, v) estimação das condições operacionais ótimas e, vi) implementação das condições no sistema de controle. Um sistema de análise de dados é necessário na aquisição das variáveis medidas da planta que classifique o estado da operação como válido para atualizar um modelo em estado estacionário. O sistema deve fornecer um modelo atualizado que seja representativo do comportamento real da operação para que seja otimizado em um passo posterior. Este trabalho é focado na análise de metodologias de detecção de estado estacionário, reconciliação de dados e estimação de parâmetros com as características necessárias que um sistema de RTO requer. Como caso de estudo considera-se uma coluna depropenizadora da PETROBRAS...

Planejamento, gerenciamento e análise de dados de microarranjos de DNA para identificação de biomarcadores de diagnóstico e prognóstico de cânceres humanos; Planning, management and analysis of DNA microarray data aiming at discovery of biomarkers for diagnosis and prognosis of human cancers.

Simões, Ana Carolina Quirino
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 12/05/2009 PT
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Nesta tese, apresentamos nossas estratégias para desenvolver um ambiente matemático e computacional para análises em larga-escala de dados de expressão gênica obtidos pela tecnologia de microarranjos de DNA. As análises realizadas visaram principalmente à identificação de marcadores moleculares de diagnóstico e prognóstico de cânceres humanos. Apresentamos o resultado de diversas análises implementadas através do ambiente desenvolvido, as quais conduziram a implementação de uma ferramenta computacional para a anotação automática de plataformas de microarranjos de DNA e de outra ferramenta destinada ao rastreamento da análise de dados realizada em ambiente R. Programação eXtrema (eXtreme Programming, XP) foi utilizada como técnica de planejamento e gerenciamento dos projetos de análise dados de expressão gênica. Todos os conjuntos de dados foram obtidos por nossos colaboradores, utilizando-se duas diferentes plataformas de microarranjos de DNA: a primeira enriquecida em regiões não-codificantes do genoma humano, em particular regiões intrônicas, e a segunda representando regiões exônicas de genes humanos. A primeira plataforma foi utilizada para avaliação do perfil de expressão gênica em tumores de próstata e rim humanos...

Aplicação da metodologia ROC na análise de dados de microarrays

Fortes, Carina Soares da Silva, 1974-
Fonte: Universidade de Lisboa Publicador: Universidade de Lisboa
Tipo: Tese de Doutorado
Publicado em //2012 POR
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Tese de doutoramento, Estatística e Investigação Operacional (Probabilidades e Estatística), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2012; Um objetivo muito comum na análise de dados de microarrays é determinar que genes são diferencialmente expressos sob dois (ou mais) tipos de tecido ou sob amostras submetidas a diferentes condições experimentais. Sabe-se que as amostras biológicas são heterógeneas devido a vários fatores, como por exemplo, antecedentes genéticos e subtipos moleculares, os quais são, na maior parte das vezes, do desconhecimento do investigador. Por exemplo, em experiências que envolvam a classificação de tumores é importante que se identifiquem subtipos do cancro em investigação. Distribuições bimodais ou multimodais geralmente refletem a presença de misturas de subclasses. Consequentemente, pode haver genes que sendo diferencialmente expressos (DE) quando se tem em conta os diferentes subgrupos, não são identificados pelos métodos usualmente utilizados para selecionar genes DE. Neste trabalho propõe-se uma nova representação gráfica que não só permite identificar genes com regulação positiva e regulação negativa, mas também genes DE em subgrupos. Esta ferramenta baseia-se em duas medidas...

Planeamento estatístico e análise de dados com alunos de 8.º ano

Roque, Cristina Maria Martins, 1973-
Fonte: Universidade de Lisboa Publicador: Universidade de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2013 POR
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Tese de mestrado, Educação (Didática da Matemática), Universidade de Lisboa, Instituto de Educação, 2013; Esta investigação tem como principal objetivo conhecer as aprendizagens reali-zadas por alunos de 8.º ano, no quadro de uma experiência de ensino que visa desenvol-ver a capacidade de planeamento estatístico e de análise de dados, dando especial aten-ção à análise, planeamento e realização de estudos estatísticos evolvendo questões signi-ficativas para os alunos. Pretendo também identificar e compreender as dificuldades demostradas pelos alunos, com o intuito de melhorar o processo ensino-aprendizagem. Este estudo constituiu uma investigação sobre a minha prática profissional, segue uma metodologia de investigação qualitativa e interpretativa, utilizando estudos de caso. A recolha de dados foi realizada numa turma do 8.º ano, sendo estudada a própria turma e, de forma mais aprofundada, dois alunos, Ana e Rui, objetos de estudo de caso. A reco-lha de dados resultou de observação participante, recolha documental e, registos áudio e/ou vídeo das aulas e das entrevistas. Os resultados mostram que os alunos foram capazes de distinguir entre popula-ção e amostra, ponderar elementos que podem afetar a representatividade de uma amos-tra em relação à população e identificar e minimizar possíveis fontes de enviesamento na recolha de dados. Além disso...

Análise simbólica de dados e a sua aplicação na extracção de informação de estatísticas oficiais: análise do inquérito à ocupação do tempo

Campos, Vera Maria Fernandez
Fonte: Universidade Nova de Lisboa Publicador: Universidade Nova de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em 07/04/2008 POR
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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação; Pretende-se com o presente trabalho estudar e aplicar as técnicas da Análise de Dados Simbólicos. O tema tem como objectivo descrever e estudar métodos de Análise de Dados Simbólicos e a sua aplicação nas Estatísticas Oficiais. Como aplicação prática é analisado o estudo do Inquérito à Ocupação do Tempo, realizado pelo INE. Neste trabalho faz-se uma exposição dos conceitos gerais da Análise de Dados Simbólicos, nomeadamente nos conceitos básicos, os tipos de variáveis simbólicas, a geração dos objectos simbólicos, as estatísticas descritivas e alguns métodos de classificação hierárquica e não-hierárquica. A análise dos dados parte de uma base de micro-dados que será trabalhada agregando os dados segundo diferentes níveis (macro-dados), de forma a caracterizar as regiões de Portugal, segmentadas por sexo e grupo etário, quanto à forma como ocupam o seu tempo diário, associando ainda o sentimento de pressa vivido nestas áreas.

Pesquisa em inteligência competitiva organizacional: utilizando a análise de conteúdo para a coleta e análise de dados - Parte I

Valentim,Marta Lígia Pomim; Alcará,Adriana Rosecler; Cervantes,Brígida Maria Nogueira; Carvalho,Elizabeth Leão de; Garcia,Heliéte Dominguez; Dalmas,José Carlos; Molina,Letícia Gorri; Lenzi,Lívia Aparecida Ferreira; Catarino,Maria Elisabete; Tomaé
Fonte: Pontifícia Universidade Católica de Campinas Publicador: Pontifícia Universidade Católica de Campinas
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/08/2005 PT
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Para a realização da pesquisa de campo em inteligência competitiva organizacional, optou-se pela análise de conteúdo para a coleta e análise de dados. Duas técnicas de análise de conteúdo foram utilizadas: a análise léxica e a análise categorial (temas). Nesta pesquisa, a análise léxica, cujo enfoque é quantitativo, tem como objetivo levantar e quantificar termos tais como: substantivos, adjetivos, verbos, etc., relacionados ao processo de inteligência competitiva organizacional, encontrados no instrumento de coleta de dados; por outro lado, a análise categorial, cujo enfoque é qualitativo, tem como objetivo investigar temas relacionados à inteligência competitiva organizacional, encontrados nos discursos dos sujeitos pesquisados.

Pesquisa em inteligência competitiva organizacional: utilizando a análise de conteúdo para a coleta e análise de dados - Parte II

Valentim,Marta Lígia Pomim; Alcará,Adriana Rosecler; Cervantes,Brígida Maria Nogueira; Carvalho,Elizabeth Leão de; Garcia,Heliéte Dominguez; Dalmas,José Carlos; Molina,Letícia Gorri; Lenzi,Lívia Aparecida Ferreira; Catarino,Maria Elisabete; Tomaé
Fonte: Pontifícia Universidade Católica de Campinas Publicador: Pontifícia Universidade Católica de Campinas
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/12/2005 PT
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Para a realização da pesquisa de campo em inteligência competitiva organizacional, optou-se pela análise de conteúdo para a coleta e análise de dados. Duas técnicas da análise de conteúdo foram utilizadas: a análise léxica e a análise categorial (temas). A análise léxica tem enfoque quantitativo e seuobjetivo é mensurar termos como: substantivos, adjetivos, verbos etc., relacionados ao processo de inteligência competitiva organizacional, encontrados no instrumento de coleta de dados. Nesta pesquisa, a análise categorial, de enfoque qualitativo, tem como objetivo investigar temas relacionados à inteligência competitiva organizacional, encontrados nos discursos dos sujeitos pesquisados.

Modelos hierárquicos bayesianos para estimação robusta e análise de dados censurados em melhoramento animal

Cardoso,Fernando Flores; Rosa,Guilherme Jordão de Magalhães; Tempelman,Robert John; Torres Junior,Roberto Augusto de Almeida
Fonte: Sociedade Brasileira de Zootecnia Publicador: Sociedade Brasileira de Zootecnia
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/07/2009 PT
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Dados extremos influenciados por fatores não considerados no modelo estatístico, podem enviesar as estimativas dos parâmetros e valores genéticos. Além disso, diversas características de importância econômica não seguem uma distribuição normal ou apresentam dados censurados. O objetivo deste trabalho é descrever e ilustrar a aplicação de modelos hierárquicos bayesianos para a detecção e mitigação de dados extremos e para análise de dados censurados. Primeiro, é apresentada a especificação tradicional do modelo animal em estágios hierárquicos sob o enfoque bayesiano, para dados não censurados com distribuição Normal. A seguir, esse modelo é generalizado pela introdução de uma variável de ponderação independente, que permite a especificação de densidades residuais de caudas longas da família de distribuições Normal/independente. Finalmente, para contemplar a análise de dados censurados, o modelo básico é ampliado pela inclusão de uma variável com distribuição normal truncada no limite inferior do valor observado da característica no momento da avaliação, para aqueles animais que ainda não completaram sua vida reprodutiva no momento da avaliação.

Metodos de Agrupamento de Dados Simbolicos Baseados em funções de Dissimilaridades

Patrícia da Silva, kelly; de Assis Tenório Carvalho, Francisco (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
PT_BR
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Com a crescente quantidade de informacões produzidas pelas diversas atividades humanas, tem se tornado cada vez mais importante agregar, tratar e manipular grandes massas de dados de modo a definir conceitos e extrair conhecimento destes dados. Esses conceitos podem ser descritos por dados mais complexos, chamados dados simbolicos. Nesse contexto, surge a necessidade de estender metodos exploratorios, estatisticos e representações graficas para lidar com esse tipo de dados, em que cada variavel pode assumir como valor um conjunto de categorias, intervalos ou distribuicões de probabilidades. A analise de dados simbolicos e definida como a extensão dos metodos de analise de dados classicos para tal tipo de dados. Com o intuito de estender metodos estatisticos e tecnicas de aprendizado de maquina a esse tipo de dados, e necessario definir medidas de distância apropriadas. Diversas medidas de distância têm sido propostas na literatura. No entanto, ainda existe na literatura uma carência de analises comparativas dos desempenhos de medidas de distância para dados simbolicos. A principal contribuicão desta Dissertacão e prover uma avaliacão empirica de funções de dissimilaridade para dados simbolicos no contexto de analise de agrupamento. Alem disso...

Extensão de técnicas clássicas para análise de séries temporais do tipo intervalo

Luis Santiago Maia, André; de Assis Tenório Carvalho, Francisco (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
PT_BR
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Os dados simbólicos apresentam, em sua estrutura, formas interessantes para se transformar grandes bases de dados clássicos em novos conjuntos de dados de tamanho reduzido, facilitando a manipulação e proporcionando novas técnicas de análise dos mesmos. No entanto, mesmo com os recentes avanços promovidos por pesquisadores nesta área, o volume de técnicas de manipulação e, consequentemente, de análise de dados simbólicos (ADS) ainda é incipiente. Uma série temporal do tipo intervalo (STI), no campo de dados simbólicos, pode ser definida como um conjunto de intervalos observados sequencialmente no tempo, em que cada intervalo é descrito por um vetor bidimensional com elementos em IR representados pelo limite superior e pelo limite inferior. O desenvolvimento de técnicas para previsão de STI é uma área de pesquisa muito promissora e os poucos resultados relatados na literatura surgiram muito recentemente. Nesta tese, estendemos técnicas clássicas de análise de séries temporais para descrição, modelagem e previsão de STI no domínio de ADS. Neste contexto, nós apresentamos técnicas para descrição de uma STI, envolvendo cálculo de estatísticas sumárias e representação gráfica dos dados. Na modelagem...

Uma solução em filtragem de informação para sistemas de recomendação baseada em análise de dados simbólicos

Leite Dantas Bezerra, Byron; de Assis Tenório Carvalho, Francisco (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
PT_BR
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Sistemas de Recomendação permitem que sites de Comércio Eletrônico sugiram produtos aos consumidores provendo informações relevantes que os ajudem no processo de compra. Para isso é necessária a aquisição e a adequada utilização do perfil do usuário. O processo de aquisição pode ser implícito (comprar um livro ou consultar um item em uma loja on-line) ou explícito (dar uma nota a um filme ou recomendar um artigo a um amigo). Já as soluções propostas para o segundo problema podem ser classificadas em duas categorias principais com relação ao tipo de filtragem adotada: Filtragem Baseada em Conteúdo (baseia-se na análise da correlação entre o conteúdo dos itens com o perfil do usuário) e Filtragem Colaborativa (baseada na correlação de perfis de usuários). Tais técnicas possuem limitações, como escalabilidade na primeira abordagem e latência na segunda. Contudo, elas são complementares, o que impulsiona o surgimento de filtragens híbridas, cujo foco é aproveitar o melhor de cada método. Todavia, as filtragens híbridas não superam completamente os problemas principais de ambos os métodos. A motivação deste trabalho surge do desafio de superar os problemas principais existentes nos métodos de Filtragem Baseada em Conteúdo. Para isso...

Métodos robustos em análise de agrupamento para dados simbólicos

Cristina de Assis, Elaine; Maria Cardoso Rodrigues de Souza, Renata (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
PT_BR
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Análise de agrupamento (cluster analysis) visa organizar um conjunto de itens em grupos tal que os itens em um dado grupo têm alto grau de similaridade, enquanto itens pertencentes a grupos diferentes têm um alto grau de dissimilaridade. Técnicas de análise de agrupamento podem ser divididas em hierárquicas e de particionamento. Métodos hierárquicos formam seqüências de partições dos dados de entrada gerando assim hierarquias completas, enquanto métodos de particionamento procuram obter uma simples partição dos dados de entrada em um número fixo de grupos. Em geral esses métodos são divididos em dois grupos de paradigmas: rígido (hard) e difuso/nebuloso (fuzzy). Os algoritmos rígidos associam um item a apenas um grupo, enquanto os algoritmos difusos/nebulosos associam um item a todos os grupos através de um grau de pertinência do item em cada grupo. Os algoritmos de agrupamento baseados em medoid são conhecidos por serem menos sensíveis na presença de observações aberrantes/ruídos. Adicionalmente, esses algoritmos são mais flexíveis uma vez que a entrada de dados é uma matriz de dissimilaridade. A fim de modelar variabilidade e/ou incerteza inerente aos dados, variáveis podem assumir conjuntos de categorias ou intervalos...

Algoritmos de agrupamentos fuzzy intervalares e índice de validação para agrupamento de dados simbólicos do tipo intervalo; An interval fuzzy clustering and validation index for clusteinf in interval symbolic data

Moura, Ronildo Pinheiro de Araújo
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Computação; Ciência da Computação Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Computação; Ciência da Computação
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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Symbolic Data Analysis (SDA) main aims to provide tools for reducing large databases to extract knowledge and provide techniques to describe the unit of such data in complex units, as such, interval or histogram. The objective of this work is to extend classical clustering methods for symbolic interval data based on interval-based distance. The main advantage of using an interval-based distance for interval-based data lies on the fact that it preserves the underlying imprecision on intervals which is usually lost when real-valued distances are applied. This work includes an approach allow existing indices to be adapted to interval context. The proposed methods with interval-based distances are compared with distances punctual existing literature through experiments with simulated data and real data interval; Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; A Análise de Dados Simbólicos (SDA) tem como objetivo prover mecanismos de redução de grandes bases de dados para extração do conhecimento e desenvolver métodos que descrevem esses dados em unidades complexas, tais como, intervalos ou um histograma. O objetivo deste trabalho é estender métodos de agrupamento clássicos para dados simbólicos intervalares baseados em distâncias essencialmente intervalares. A principal vantagem da utilização de uma distância essencialmente intervalar está no fato da preservação da imprecisão inerente aos intervalos...

Estudo de viabilidade de paralelização de códigos de análise de dados em PROOF

Silva, Rafael Caldeira
Fonte: Universidade do Minho Publicador: Universidade do Minho
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em 18/12/2014 POR
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Dissertação de mestrado em Engenharia Informática; Esta dissertação surge no contexto das análises de dados gerados pelo LHC (Large Hadron Collider), do esperado crescimento do volume de dados produzidos depois da atualização de 2013-2014 e do atual paradigma pseudo-paralelo destas aplicações no LIP-Minho (Laboratório de Instrumentação e física experimental de Partículas, delegação Minho). O trabalho surgiu como um estudo da utilização do PROOF (Parallel ROOT Facilities) como plataforma para habilitar a extração automática de paralelismo nas aplicações de análises de dados do LIP-Minho. Na consideração que as análises em estudo têm uma estrutura semelhante que é susceptível de ser paralelizada, partimos de um caso de estudo para a familiarização e experimentação do ambiente PROOF. Face às dificuldades de adaptação da aplicação para utilização do sistema PROOF, desenvolvemos e testamos uma nova estrutura de classes, chamada event, que pode eliminar uma série de problemas na fase de desenvolvimento. Esta proposta é suportada por um gerador de código esqueleto de aplicações deste tipo, o makeEvent. Os testes efetuados comprovam a possibilidade de usar a estrutura event como alternativa à API TSelector...