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dc.contributor.authorHigashizawa, Lissa Kido
dc.date.accessioned2020-11-16T14:40:06Z
dc.date.available2020-11-16T14:40:06Z
dc.date.issued2019-12-07
dc.identifier.citationHIGASHIZAWA, Lissa Kido. Seleção de variáveis: uma aplicação a dados de moinho de cimento. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2019. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13446.*
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13446
dc.description.abstractHaving as object of study a certain mill that produces cement, we use two methods of variable selection, LASSO and stepwise, to identify variables that influence the engine power and, consequently, impact the cement production. We also considered lagged covariates at 4 different times and performed the diagnostic analysis for the estimated models with identification of influential points. Among all the analyzed models, we chose the selection that was made by stepwise without influential points and without time lags, which has the lowest value for the selection criteria, AIC and BIC.eng
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopor
dc.language.isoporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectLASSOpor
dc.subjectMoinho de cimentopor
dc.subjectSeleção de variáveispor
dc.subjectStepwiseeng
dc.titleSeleção de variáveis: uma aplicação a dados de moinho de cimentopor
dc.title.alternativeVariables selection: an application to cement mill dataeng
dc.typeTCCpor
dc.contributor.advisor1Zuanetti, Daiane Aparecida
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8352484284929824por
dc.contributor.advisor-co1da Paz, Rosineide Fernando
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0773010734982168por
dc.description.resumoTendo como objeto de estudo um determinado moinho que produz cimento, utilizamos duas técnicas de seleção de variáveis, LASSO e stepwise, para identificar variáveis que influenciam na potência do motor e que, consequentemente, impactam a produção de cimento. Também consideramos as covariáveis defasadas em 4 momentos diferentes e realizamos a análise de diagnóstico para os modelos estimados com identificação de pontos influentes. Entre todos os modelos analisados, escolhemos a seleção que foi feita pelo stepwise sem pontos influentes e sem defasagens no tempo, que apresenta o menor valor para os critérios de escolha, AIC e BIC.por
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::REGRESSAO E CORRELACAOpor
dc.publisher.addressCâmpus São Carlospor
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/8439891778039507por
dc.publisher.courseEstatística - Espor


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