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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/30542
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorNascimento, Rafael Oliveira do-
dc.date.accessioned2024-07-04T12:15:50Z-
dc.date.available2023-11-27-
dc.date.available2024-07-04T12:15:50Z-
dc.date.issued2023-08-29-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/30542-
dc.description.abstractStatistical analysis of shapes is the study of variations in shape, size and their covariations. Although most applications relate to biology, the statistical analysis of shapes has become a powerful tool, with diverse applications in the fields of archeology, paleontology, geography, and medicine. Procustes analysis is one of the most used methods in the statistical analysis of shapes and plays an important role in measuring, comparing and estimating the average shape of objects. However, such a technique is based on the least squares method, which is severely affected when the data have outliers. In this work we propose a set of methods for procustes analysis considering some of the existing robust estimators in the literature.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Jackson Nunes (jackson@biblioteca.ufpb.br) on 2024-07-04T12:15:50Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) RafaelOliveiraDoNascimento_Dissert.pdf: 23431395 bytes, checksum: 4c5c2b9905e67d7f5bc41a5bdae31a02 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2024-07-04T12:15:50Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) RafaelOliveiraDoNascimento_Dissert.pdf: 23431395 bytes, checksum: 4c5c2b9905e67d7f5bc41a5bdae31a02 (MD5) Previous issue date: 2023-08-29en
dc.description.sponsorshipPró-Reitoria de Pós-graduação da UFPB (PRPG/UFPB)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectAnálise estatísticapt_BR
dc.subjectAnálise de formaspt_BR
dc.subjectProcrustespt_BR
dc.subjectMétodos robustospt_BR
dc.subjectKernelpt_BR
dc.subjectShape analysispt_BR
dc.subjectProcustespt_BR
dc.subjectRobust methodspt_BR
dc.titleAnálise de forma e robustez : métodos existentes e algumas proposiçõespt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Lima Neto, Eufrásio de Andrade-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5580004940091667pt_BR
dc.contributor.advisor2Ferreira, Marcelo Rodrigo Portela-
dc.contributor.advisor2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2620157217100077pt_BR
dc.creator.LattesLattes não encontrado em 04/07/2024pt_BR
dc.description.resumoA análise estatística de formas é o estudo das variações de forma, tamanho e suas covariações. Embora a maioria das aplicações diga respeito à biologia, a análise estatística de formas tem se tornado uma poderosa ferramenta, com diversas aplicações nos campos da arqueologia, paleontologia, geografia, e medicina. A análise procustes é um dos métodos mais empregados na análise estatística de formas e representa um papel importante para mensurar, comparar e estimar a forma média de objetos. Entretanto, tal técnica é baseada no método de mínimos quadrados que é severamente afetado quando os dados apresentam observações aberrantes (outliers). Neste trabalho propomos um conjunto de métodos para análise procustes considerando alguns dos estimadores robustos existentes na literatura.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInformáticapt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e computacionalpt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
Aparece nas coleções:Centro de Informática (CI) - Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática Computacional

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