Descrição
Trata-se de uma aplicação que permite o tratamento de valores ausentes em séries temporais multivariadas, tendo como base programação genética para gerar funções de regressão que estimem os dados faltosos, preservando as características originais da distribuição.
Diferencial Tecnológico
Um problema ubíquo na análise de dados é a ausência de determinados registros na base, problema conhecido por Valores Ausentes (VA). Tal fenômeno provoca um viés quando não tratados de forma adequada. VA são mais complexos de serem tratados no âmbito de séries temporais, uma vez que a estrutura temporal é corrompida, afetando medidas estatísticas que caracterizam a distribuição dos dados. Visando mitigar os impactos deletérios dos VA, propomos o GPImpute, um software capaz de tratar valores ausentes por meio da imputação de dados em séries temporais multivariadas usando programação genética. O método desenvolvido usa função de aptidão multicritério e visa estimar os dados faltantes mantendo as características estatísticas originais da distribuição. O GPImpute tem potencial de auxiliar pesquisadores e analistas na análise de séries temporais com valores Ele é um método inteligente que analisa as características estatísticas dos VA e indica ao analista se a melhor solução é ignorar determinado atributo/variável ou realizar a imputação. Ao mesmo passo em que provê um método baseado em programação genética capaz de gerar uma equação de regressão para a imputação. Ademais, o GPImpute também possui implementado método de interpolação para otimizar a solução.
Objetivos da Universidade
TRANSFERÊNCIA DE TECNOLOGIA
