[ABE-L] Fwd: seminário amanhã, dia 21/6, 14h, online, Afranio Vieira

[Clarice Garcia Borges Demetrio]

Prezados colegas
Se alguém tiver interesse em assistir
o seminário de amanhã, e não recebeu o link
pode nos solicitar

Saudações, Clarice

21/06, 14h

Online

Afranio Vieira (Syngenta Crop Protection, Suíça)

Árvores híbridas: um algoritmo de particionamento binário recursivo baseado
em modelos paramétricos

*Data/Horário:* 21/06, 14h – Online (português)

*Palestrante:* Afranio Vieira

*Title:* Árvores híbridas: um algoritmo de particionamento binário
recursivo baseado em modelos paramétricos

*Summary:*

Modelos de regressão paramétricos são ferramentas clássicas para análise de
dados baseado em suposições probabilísticas e matemáticas quando a forma
dos componentes sistemático e aleatório são claramente definidos. Estes
modelos, baseados em inferência estatística (assintótica) são dependentes
destas suposições. Já os modelos algorítmicos de *machine learning*, como
árvores de classificação e regressão (*binary recursive partitioning*)
possuem a flexibilidade de se modelar estruturas de interações complexas e
relações não lineares de forma transparente para o analista, e ainda livre
de suposições probabilísticas. Entretanto, são dependentes de grandes bases
de dados para ter um alto poder preditivo e não são adequados para o
entendimento do fenômeno sob estudo. Os algoritmos *model-based recursive
partitioning *(Zeileis, A., Hothorn, T. e Hornik, K., 2008) ou
simplesmente, *Árvores Híbridas,* reunem o poder interpretativo da classe
de modelos paramétricos (Modelos lineares Generalizados, por exemplo) com a
flexibilidade dos algoritmos de particionamento recursivo. Adicionalmente,
estruturas de inferência condicional são utilizados para se fazer a
inferência sobre a parte paramétrica e não paramétrica do modelo geral.
Apresentaremos uma aplicação destes modelos a um problema relativo à perdas
pré-abate de frangos de corte, enunciando os resultados obtidos,
comentandos sobre as extensões existentes e sobre como utilizar o framework
já implementado na linguagem R para se propor novos modelos híbridos. Este
trabalho foi desenvolvido em parceria com o Estatístico Vinícius H. Y.
Santiago, no departamento de Estatística da UFSCar, em 2022.
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