1. RI UFLA
  2. Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - ICET
  3. DEX - Artigos publicados em periódicos
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorMartins Júnior, José Márcio-
dc.creatorChagas, Elcio do Nascimento-
dc.creatorNogueira, Denismar Alves-
dc.creatorFerreira, Daniel Furtado-
dc.creatorFerreira, Eric Batista-
dc.date.accessioned2017-09-04T19:10:42Z-
dc.date.available2017-09-04T19:10:42Z-
dc.date.issued2014-
dc.identifier.citationMARTINS JÚNIOR, J. M. et al. Avaliação Monte Carlo de métricas para falta de ajuste em análise de arquétipos. Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, v. 3, n. 2, p. 42-47, 2014.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.cead.ufop.br/jornal/index.php/rest/article/view/501pt_BR
dc.identifier.urirepositorio.ufla.br/jspui/handle/1/15352-
dc.description.abstractArchetypal analysis represents reduces data dimensionality by finding archetypes able to reconstruct the original data, minimizing an error metric. This work aims to evaluate different metrics. Evaluated metrics showed similar behavior, what makes one recommend the simplest: residual sum of squares.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Ouro Pretopt_BR
dc.rightsrestrictAccesspt_BR
dc.sourceRevista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Pretopt_BR
dc.subjectAnálise multivariadapt_BR
dc.subjectSimulação de Monte Carlopt_BR
dc.subjectSoma de quadrado de resíduospt_BR
dc.subjectMultivariate analysispt_BR
dc.subjectMonte Carlo simulationpt_BR
dc.subjectSquare sum of wastept_BR
dc.titleAvaliação Monte Carlo de métricas para falta de ajuste em análise de arquétipospt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoA Análise de Arquétipos é uma técnica multivariada que busca reduzir a dimensão de dados por meio de combinações lineares de arquétipos, que são selecionados pela minimização de alguma métrica que represente o erro cometido ao se reconstruir os dados. Este trabalho tem como objetivo, utilizando simulação Monte Carlo, avaliar a qualidade de ajuste da análise de arquétipos com as diferentes métricas citadas na literatura (norma quadrática, norma de Frobenius e normal espectral) propostas (determinante e soma de quadrados e produtos de resíduos). Os resultados mostram que as métricas estudadas apresentam o mesmo comportamento: à medida que a correlação aumenta a qualidade de ajuste melhora, quando a perturbação causada nos erros aumenta, a qualidade do ajuste piora. Assim conclui-se que as métricas estudadas são equivalentes. Dessa forma, este trabalho indica o uso da mais simples, ou seja, a soma de quadrados de resíduos.Palavras-chave: Arquétipos, análise multivariada, simulação Monte Carlo, soma de quadrado de resíduos.pt_BR
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