1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)
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dc.creatorCarvalho, Laerte Dias de-
dc.date.accessioned2020-02-21T18:35:38Z-
dc.date.available2020-02-21T18:35:38Z-
dc.date.issued2020-02-20-
dc.date.submitted2020-02-11-
dc.identifier.citationCARVALHO, L. D. de. Contribuição à geometria analítica dos estimadores LASSO e Elastic Net. 2020. 84 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/39062-
dc.description.abstractThe estimation and variable selection methods in the linear models LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) (1996) and Elastic Net (2005) have been widely used. The estimators are usually presented as a solution to variational problems. In this study, a geometric approach was proposed. Such approach allowed obtaining properties related to the analytical geometry of the method of construction which showed a close relationship between the Elastic Net estimator and the Ridge estimator. An algorithm to obtain the LASSO estimator is also presented.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsrestrictAccesspt_BR
dc.subjectEstimadores Ridgept_BR
dc.subjectGeometria de modelos linearespt_BR
dc.subjectEstimadores de encolhimentopt_BR
dc.subjectModelos linearespt_BR
dc.subjectRidge estimatorpt_BR
dc.subjectGeometry of linear modelspt_BR
dc.subjectShrinkage estimatorspt_BR
dc.subjectLinear modelspt_BR
dc.subjectLeast Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO)pt_BR
dc.titleContribuição à geometria analítica dos estimadores LASSO e Elastic Netpt_BR
dc.title.alternativeContribution to the analytical geometry of estimators LASSO and Elastic Netpt_BR
dc.typetesept_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Estatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Chaves, Lucas Monteiro-
dc.contributor.referee1Santos, Gérson Rodrigues dos-
dc.contributor.referee2Ferreira, Daniel Furtado-
dc.contributor.referee3Souza, Devanil Jaques de-
dc.contributor.referee4Barroso, Camila Marques-
dc.description.resumoOs métodos de estimação e seleção de variáveis em modelos lineares LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) (1996) e Elastic Net (2005) são atualmente amplamente utilizados. Usualmente apresentados como solução de problemas variacionais, nesse trabalho são obtidos utilizando uma abordagem geométrica. Tal abordagem possibilitou a obtenção de propriedades relativas à geometria analítica do método de sua construção o que permitiu uma relação entre o estimador Elastic Net e o estimador Ridge. Também é apresentado um algoritmo para obter o estimador LASSO.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Estatísticapt_BR
dc.subject.cnpqEstatísticapt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4900128946210518pt_BR
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