2011
DOI: 10.1590/s0102-30982011000200006
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Abstract: A disponibilidade de bases de dados cada vez mais complexas e multidimensionais é um dos principais motivadores para o aumento do número de estudos que utilizam análises multivariadas baseadas em lógica de conjuntos nebulosos. Apesar da disseminação do método Grade of Membership nos trabalhos empíricos brasileiros da área de ciências sociais e saúde, questões relativas à identificabilidade e estabilidade dos parâmetros finais estimados pelo programa GoM 3.4 não foram suficientemente aprofundadas. Dada a relevâ… Show more

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“…Foi aplicada a metodologia proposta por Guedes et al 11,12,13 , com o objetivo de identificar um modelo final de máximo global, ou seja, um modelo de solução única, com vértices estáveis, que melhor descreva tanto os perfis extremos (conjunto de λ kjl ) quanto a heterogeneidade presente nos dados (g ik ) e, desta forma, corrigir problemas relacionados à identificabilidade e estabilidade dos parâmetros finais estimados. Assim, para cada modelo com K = 2, 3, 4, 5, 6, foram efetuadas trinta execuções do modelo com seleção aleatória dos primeiros λ kjl , seguidas pela estabilização dos parâmetros em cada uma delas.…”
Section: Insuficientemente Ativounclassified
“…Foi aplicada a metodologia proposta por Guedes et al 11,12,13 , com o objetivo de identificar um modelo final de máximo global, ou seja, um modelo de solução única, com vértices estáveis, que melhor descreva tanto os perfis extremos (conjunto de λ kjl ) quanto a heterogeneidade presente nos dados (g ik ) e, desta forma, corrigir problemas relacionados à identificabilidade e estabilidade dos parâmetros finais estimados. Assim, para cada modelo com K = 2, 3, 4, 5, 6, foram efetuadas trinta execuções do modelo com seleção aleatória dos primeiros λ kjl , seguidas pela estabilização dos parâmetros em cada uma delas.…”
Section: Insuficientemente Ativounclassified
“…Em artigo posterior (GUEDES et al, 2011), respondendo a críticas e sugestões de revisores, os autores propuseram um novo localizador de um modelo estável (chamado modelo de máximo global), incorporando a contribuição dos desvios-padrão dos DM kjl,r ao longo das l categorias. A nova medida de localização, chamada de localizador MGP (Máximo Global Ponderado), é obtida a partir da divisão do desvio-padrão dos DM kjl,r pelo número de vezes que DM kjl,r = 0.…”
Section: Antecedentes Metodológicosunclassified
“…A partir de DMOD kjl,r , o cálculo do localizador MGP segue a mesma lógica proposta por Guedes et al (2011). Ou seja: MGP=σl=1L(italicDMODkjl,r)l=1L#DMODitalickjl,r=0onde: σl=1L(italicDMODkjl,r) representa o desvio-padrão dos DMOD kjl,r ao longo das L categorias de cada execução r .…”
Section: Redefinindo O Critério De Identificação De Um Modelo Estávelunclassified
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