Aplicação da lógica fuzzy em estatística: uma abordagem em modelos de regressão quadrática

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dc.creatorFerreira, Leandro
dc.creatorMorais, Augusto Ramalho de
dc.creatorPires, Danilo Machado
dc.creatorSouza, Sérgio Martins de
dc.creatorMoura, Giselle Borges
dc.creatorSilva, Augusto Maciel da
dc.date.accessioned2019-11-01T16:58:18Z
dc.date.available2019-11-01T16:58:18Z
dc.date.issued2012
dc.description.resumoCom o avanço da teoria dos conjuntos fuzzy, muitas pesquisas têm sido desenvolvidas combinando métodos estatísticos com lógica fuzzy. No estudo de modelos de regressão quadrática, pode haver interesse em obter um intervalo de confiança para o ponto crítico. Como o estimador do ponto crítico envolve um quociente de variáveis aleatórias, seria necessário encontrar a variância de tal estimador para a construção de intervalos de confiança. Como alternativa a construção de intervalos de confiança convencionais, o presente trabalho tem, como objetivo, apresentar diferentes análises do ponto crítico de um modelo de regressão quadrática utilizando lógica fuzzy. Para tanto, foram considerados dados de produção de matéria seca do sistema radicular de braquiária em função de diferentes doses de adubação fosfatada. Na primeira análise fuzzy, por intermédio do princípio de extensão de Zadeh, um modelo fuzzy de regressão quadrática foi encontrado, considerando incertezas presentes nas estimativas dos parâmetros obtidas pelo método dos mínimos quadrados. Dessa maneira, foram obtidos um ponto crítico fuzzy e intervalos de confiança fuzzy por intermédio de operações intervalares e α-níveis. Uma segunda análise fuzzy foi realizada considerando a metodologia de Buckley, na qual um estimador fuzzy para o ponto crítico foi construído com base em um intervalo de confiança convencional. Considerando as incertezas tratadas na primeira análise fuzzy, o aumento dos níveis de confiança, baseados em α-níveis, resultaram em maior precisão dos intervalos de confiança fuzzy. Na segunda análise, a metodologia de Buckley apresentou mais informações do que uma estimativa intervalar convencional.pt_BR
dc.identifier.citationFERREIRA, L. et al. Aplicação da lógica fuzzy em estatística: uma abordagem em modelos de regressão quadrática. Revista Brasileira de Biometria, São Paulo, v. 30, n. 4, p. 461-475, 2012.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufla.br/handle/1/37508
dc.identifier.urihttp://jaguar.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v30/v30_n4/A5_Leandro_Ferreira.pdfpt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filhopt_BR
dc.rightsrestrictAccesspt_BR
dc.sourceRevista Brasileira de Biometriapt_BR
dc.subjectIntervalo de confiançapt_BR
dc.subjectLógica fuzzypt_BR
dc.subjectPrincípio de extensão de Zadehpt_BR
dc.subjectEstimador fuzzypt_BR
dc.titleAplicação da lógica fuzzy em estatística: uma abordagem em modelos de regressão quadráticapt_BR
dc.typeArtigopt_BR

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