Pesquisa
Projetos de Pesquisa
(Outros projetos podem ser encontrados no Portal Público do SIGAA)
- Critério de Seleção de Modelos baseado nas Famílias de Distribuição Sup e Inf
- Avaliação de Modelos de Aprendizagem de Máquina, em Problemas de Classificação, baseada na Teoria de Resposta ao Item
- Avaliação de Modelos de Aprendizagem de Máquina, em Problemas de Regressão, baseada na Teoria de Resposta ao Item
- OBSRUFPB - Observatório de síndromes respiratórias do Departamento de Estatística – UFPB
Finalizados:
- Distribuição Qui-Quadrado Inf (2023-2025)
Mais detalhes sobre o "Critério de Seleção de Modelos baseado nas Famílias de Distribuição Sup e Inf"
- Renilma Pereira da Silva (coordenadora adjunta)
- Pedro Rafael Diniz Marinho
- Rodrigo Bernardo da Silva
- Tarciana Liberal Pereira
- Vera Lúcia Damasceno Tomazella
Descrição: O objetivo do projeto é desenvolver, com base nas propriedades das distribuições Sup e Inf, um novo critério de seleção de modelos que seja robusto em pequenas amostras e aplicável à comparação de modelos não-encaixados.
Mais detalhes sobre o "Avaliação de Modelos de Aprendizagem de Máquina, em Problemas de Classificação, baseada na Teoria de Resposta ao Item"
Descrição: O objetivo do projeto é gerar contribuições de natureza teórica, prática e computacional através do desenvolvimento de novos métodos de avaliação de algoritmos de aprendizagem de máquina, com ênfase em Problemas de Classificação.
Mais detalhes sobre o "Avaliação de Modelos de Aprendizagem de Máquina, em Problemas de Regressão, baseada na Teoria de Resposta ao Item"
Descrição: O objetivo do projeto é gerar contribuições de natureza teórica, prática e computacional através do desenvolvimento de novos métodos de avaliação de algoritmos de aprendizagem de máquina, com ênfase em Problemas de Regressão.
Mais detalhes sobre o "Distribuição Qui-Quadrado Inf"
Descrição: O objetivo do projeto é desenvolver uma nova abordagem para aperfeiçoamento do teste da razão de verossimilhanças (TRV) usando a distribuição qui-quadrado inf.