Detalhes dos eventos

Palestra | Análise Simbólica de Dados - Extração de Dados e Estatística para o Big Data
Sexta-feira, 11 outubro 2024,  4:00 -  6:00

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A Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Cabo Verde, através do Grupo Disciplinar de Matemática e Estatística, promove nesta sexta-feira, 11 de outubro, às 16 horas, no LABMAT | 205-E10, uma palestra intitulada “Análise Simbólica de Dados - Extracção de Dados e Estatística para o Big Data”. O evento contará com a participação de Paula Brito, docente e investigadora da Faculdade de Economia da Universidade do Porto e do LIAAD - INESC TEC, Portugal.

Na Estatística clássica e na Análise Multivariada de Dados, os dados são tipicamente representados numa matriz onde cada linha corresponde a uma unidade estatística, ou “indivíduo”, registando-se um único valor para cada variável numérica ou categórica. Este modelo revela-se, contudo, limitado quando os dados a analisar incorporam variabilidade inerente a grupos ou agregados de indivíduos com propriedades comuns. Nestes casos, a variabilidade observada dentro de cada grupo deve ser tida em consideração.

Para ultrapassar estas limitações, foram introduzidos novos tipos de variáveis, cujas realizações não são valores únicos, mas sim conjuntos, intervalos ou distribuições num determinado domínio. A Análise Simbólica de Dados fornece um quadro conceptual e metodológico para a representação e análise destes dados complexos, considerando a sua variabilidade interna.

Durante a palestra, Paula Brito apresentará uma metodologia que considera dados resultantes da agregação de grandes quantidades de microdados, descritos por distribuições de variáveis numéricas. Cada distribuição é representada por uma estatística central e pelo logaritmo dos intervalos inter-quantis, para um conjunto selecionado de quantis. Assume-se uma distribuição Normal multivariada para o conjunto de indicadores, explorando diferentes estruturas da matriz de variância-covariância.

Esta abordagem foi aplicada na análise dos dados do Inquérito aos Orçamentos Familiares português, onde os microdados foram agregados em grupos com base na localização e no rendimento. O resultado foi a obtenção de distribuições das variáveis numéricas que descrevem as despesas em diferentes itens. A classificação baseada em modelos de mistura finita permitiu obter uma tipologia dos grupos sociológicos formados, oferecendo insights valiosos sobre os padrões de consumo.

Sobre a oradora

Paula Brito é professora na Faculdade de Economia da Universidade do Porto, onde leciona Estatística e Análise de Dados nos cursos de Licenciatura, Mestrado e Doutoramento. É membro do Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão (LIAAD) do INESC TEC, Portugal. Doutorada em Matemática Aplicada pela Universidade de Paris Dauphine e com Agregação em Matemática Aplicada pela Universidade do Porto, a sua investigação centra-se na análise de dados complexos multidimensionais, conhecidos como dados simbólicos, desenvolvendo abordagens estatísticas e metodologias de análise multivariada.

Paula Brito encontra-se atualmente a visitar a Universidade de Cabo Verde no âmbito de uma mobilidade Erasmus+ - Projeto Mobile 22.

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