AVALIAÇÃO MONTE CARLO DE MÉTRICAS PARA FALTA DE AJUSTE EM ANÁLISE DE ARQUÉTIPOS (pp.42-47)

  • José Márcio Martins Júnior
  • Elcio do Nascimento Chagas
  • Denismar Alves Nogueira
  • Daniel Furtado Ferreira
  • Eric Batista Ferreira

Resumo

A 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.
Edição
v. 3 n. 2 (2014): Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto
Seção
Artigos

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