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dc.contributor.advisor1Magalhães, Tiago Maia-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7953363504273397pt_BR
dc.contributor.referee1Magalhães, Tiago Maia-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7953363504273397pt_BR
dc.contributor.referee2Zeller, Camila Borelli-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6671405481844657pt_BR
dc.contributor.referee3Ferreira, Clécio da Silva-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/7842524715253287pt_BR
dc.creatorSilva, Ana Paula de Castro-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1905042025457806pt_BR
dc.date.accessioned2021-09-21T20:23:41Z-
dc.date.available2021-09-17-
dc.date.available2021-09-21T20:23:41Z-
dc.date.issued2021-09-02-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/13441-
dc.description.abstractCompositional Data (CoDa) are quantitative descriptions of the parts of a whole, which convey information relative to the total. The big difference, in this type of situation, is that the data components present a constant sum, 1 - for proportions and 100 - for percentages. Due to this restriction, compositional data has its own structure, called Simplex (natural space for such data), in which the operations performed may not have a clear correspondence with usual methods of real space. This fact culminates in the use of some transformations, which allow an equivalence between the Euclidean (real) space and the simplex space, making it possible to take advantage of the usual facilities of statistics and then return to the space with restrictions. The work addressed compositional transformations, exhibited the principles of compositional analysis, enunciated the operations in compositions, demonstrated the appropriate exploratory analysis and, finally, suggested alternatives for adapting models, in addition to explaining simulations and practical applications, which demonstrated analysis options of regression using the compositional methods in detriment to the usual methods.pt_BR
dc.description.resumoOs Dados Composicionais (ou Compositional Data, CoDa, acrônimo inglês) são descrições quantitativas das partes de um todo, que transmitem informações de forma relativa ao total. O grande diferencial, nesse tipo de situação, é que as componentes dos dados apresentam soma constante, 1 - para proporções e 100 - para porcentagens. Devido a esta restrição, os dados composicionais possuem uma estrutura própria, denominada Simplex (espaço natural para tais dados), no qual as operações realizadas podem não ter correspondência evidente com métodos usuais do espaço real. Este fato culmina no uso de algumas transformações, que permitem uma equivalência entre o espaço euclidiano (real) e o espaço simplex, sendo possível usufruir das facilidades usuais da estatística e depois retornar ao espaço com restrições. O trabalho abordou as transformações composicionais, exibiu os princípios da análise composicional, enunciou as operações em composições, demonstrou a análise exploratória apropriada e, por fim, sugeriu alternativas para adequação de modelos, além de explicitar simulações e aplicações práticas, que demonstraram opções de análise de regressão utilizando os métodos composicionais em detrimento aos métodos usuais.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICE – Instituto de Ciências Exataspt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectDados Composicionaispt_BR
dc.subjectCompositional Datapt_BR
dc.subjectTransformações Composicionaispt_BR
dc.subjectCompositional Transformationspt_BR
dc.subjectRegressão Ridgept_BR
dc.subjectRegression Ridgept_BR
dc.subjectRegressão Composicionalpt_BR
dc.subjectCompositional Regressionpt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.titleAnálise de dados composicionaispt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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