ComposiÃÃo de especialistas locais para classificaÃÃo de populaÃÃes.

AUTOR(ES)

Santos, Omar Josà Sarmento dos

DATA DE PUBLICAÇÃO

2004

RESUMO

O modelo de ComposiÃÃo de Especialistas Locais (CEL) para classificaÃÃo de populaÃÃes constitui uma interessante ferramenta de anÃlise discriminante. Para construÃÃo do modelo CEL utiliza-se tÃcnicas discriminantes paramÃtricas e nÃo-paramÃtricas, como a AnÃlise Discriminante de Fisher, Logit e Extended DEA-DA. Tais modelos sÃo aplicados numa massa de dados particular como um todo, e na mesma massa de dados clusterizada, visando eleger os especialistas que apresentem melhor desempenho na classificaÃÃo de populaÃÃes, ditos vencedores. Ponderam-se os especialistas vencedores nos clusters com o objetivo de construir a composiÃÃo de especialistas locais (CEL). Realiza-se um estudo de caso onde o modelo CEL Ã aplicado a um conjunto de empresas classificadas como solventes e insolventes e que serve de sustentÃculo para a calibraÃÃo dos especialistas locais e construÃÃo da composiÃÃo. O presente trabalho tem por objetivo estudar um modelo de ComposiÃÃo de Especialistas Locais (CEL) como instrumento para classificaÃÃo de populaÃÃes e comparÃ-lo com o modelo discriminante que apresentou maior nÃmero de observaÃÃes corretamente classificadas numa massa de dados particular, verificando a ocorrÃncia ou nÃo de melhoria no nÃmero absoluto de classificaÃÃes corretas.

ASSUNTO(S)

modelos matemÃticos inteligÃncia artificial anÃlise estatÃstica mÃtodos estatÃsticos classificaÃÃes populaÃÃo (estatÃstica) anÃlise de aglomerados anÃlise discriminante (estatÃstica)

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