[en] CONSTRUCTIVE REGRESSION ON IMPLICITY DEFINED REGIONS

[pt] Os métodos de regressão baseados em árvores são modelos não lineares e não paramétricos, estudados desde a década de 80, quando houve a criação do algoritmo CART. Até hoje há muita pesquisa nessa área e cada vez mais novos métodos são apresentados com o objetivo de aperfeiçoar os modelos já exi...

Full description

Bibliographic Details
Author: JESSICA QUINTANILHA KUBRUSLY
Format: doctoral thesis
Status:Published version
Publication Date:2009
Country:Brasil
Institution:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
Repository:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Language:Portuguese
OAI Identifier:oai:MAXWELL.puc-rio.br:14106
Online Access:https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14106&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14106&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14106
Access Level:Open access
Keyword:[pt] ESTATISTICA
[pt] MODELOS NAO-LINEARES
[pt] ARVORE DE REGRESSAO
[en] STATISTICS
[en] NONLINEAR MODELS
[en] REGRESSION TREE
Description
Summary:[pt] Os métodos de regressão baseados em árvores são modelos não lineares e não paramétricos, estudados desde a década de 80, quando houve a criação do algoritmo CART. Até hoje há muita pesquisa nessa área e cada vez mais novos métodos são apresentados com o objetivo de aperfeiçoar os modelos já existentes. Esse trabalho propõe um novo método chamado de Regressão Construtiva em Regiões Implícitas (RCRI). Sua principal diferença, com relação aos demais métodos baseados em árvores, está na forma como o domínio é particionado. Até o momento essa partição era formada por retângulos com arestas paralelas aos eixos, porém o algoritmo RCRI permitiu que as partições fossem formadas por regiões mais flexíveis definidas implicitamente. Além disso, o trabalho também propõe uma extensão intervalar para o modelo. Duas diferentes aplicações desse novo método também são sugeridas. A primeira em atuária, que busca melhorar a estimativa da reserva IBNR fornecida pelo já usual modelo Chain Ladder. A segunda em geologia, que utiliza as informações existentes nos poços para realizar inferências sobre dados faltantes.