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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4897| Title: | Avaliação de performance da metodologia CM-generator através de testes de estresse algorítmico. |
| Authors: | Silva, Maurício dos Anjos da |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Duarte, Anderson Ribeiro Martins, Helgem de Souza Ribeiro |
| metadata.dc.contributor.referee: | Bastos, Fernando de Souza Bearzoti, Eduardo Duarte, Anderson Ribeiro Martins, Helgem de Souza Ribeiro |
| Keywords: | Matrizes Testes de estresse Simulação aleatória |
| Issue Date: | 2022 |
| Citation: | SILVA, Maurício dos Anjos da. Avaliação de performance da metodologia CM-generator através de testes de estresse algorítmico. 2022. 83 f. Monografia (Graduação em Estatística) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2022. |
| Abstract: | Procedimentos de simulação de matrizes de correlações aleatórias são essenciais em diversas investigações científicas. Algumas metodologias já foram apresentadas para cumprir este propósito. Em particular, um recente estudo apresentou um método denominado Custom Matrix generator (CM-generator) para gerar matrizes de correlação que atendem consistentemente às suposições matemáticas. A metodologia pode gerar matrizes de correlação customizadas, tanto em termos de intensidade de correlação quanto em relação à distribuição de proporções entre níveis de intensidade de correlação, para diversas aplicações. O método foi apresentado com algumas investigações acerca de qualidade dos resultados e do tempo de execução através de testes algorítmicos em condições extremas (testes de estresse). Este estudo produz uma investigação mais profunda e com experimentos mais abrangentes. Investigações com este formato aumentam a credibilidade e aplicabilidade de metodologias científicas recentes e inovadoras como o CM-generator. |
| metadata.dc.description.abstracten: | Simulation processes for random correlation matrices are paramount in several scientific investigations. Some methodologies have already been presented to fulfill this purpose. In particular, a recent study proposed a method called Custom Matrix generator (CMgenerator) to generate correlation matrices that consistently meet the mathematical assumptions. The methodology can generate customized correlation matrices, both in terms of correlation intensity and concerning the distribution of proportions between levels of correlation intensity, for various applications. The method was presented with some investigations about the quality of the results and the execution time through algorithmic tests under extreme conditions (stress tests). This study produces more profound research with more comprehensive experiments. Inquiries with this format increase the credibility and applicability of recent and innovative scientific methodologies such as the CM-generator. |
| URI: | http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4897 |
| Appears in Collections: | Estatística |
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