Kelly Cristina Ramos da Silva

Pós-doutorado

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Participação em eventos

Produções bibliográficas

• SILVA, K. C. R. ; MOLINA, J. C. . Análise estatística da termorretificação em madeiras de pinus.. REVISTA DE ENGENHARIA E TECNOLOGIA , v. 09, p. 104-117, 2017.

• SILVA, K. C. R. ; MOLINA, J. C. . Efeito da termorretificação nas propriedades de resistência e de rigidez da madeira eucalipto citriodora. REVISTA MADEIRA: ARQUITETURA E ENGENHARIA , v. 13, p. 53-68, 2012.

• SILVA, K. C. R. ; OLIVEIRA, H. L. C. ; CARVALHO, P. D. A. C. P. L. F. . Performance Evaluation of Outlier Rules for Labeling Outliers in Multidimensional Dataset. International Journal of Business Intelligence and Data Mining , 2019.

• SILVA, K. C. R. ; OLIVEIRA, H. L. C. ; CARVALHO, P. D. A. C. P. L. F. . A Simple Approach to Deriving Robust Outlier Labeling Rules for Skewed Distributions.. 2018. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• SILVA, K. C. R. ; CAMPOS, A.P. ; SILVA, K. C. R. . Séries Temporais: Um Problema de Dados de Contagem. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• SILVA, K. C. R. ; CANCHO, V. G. . 'Mixed nonlinear models in process statistical control'. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• SILVA, K. C. R. ; Magalhães, Marcos N. . Avaliação do Conhecimento de Estatística dos Formandos em Licenciatura do IME. 2009. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2019 - Atual

  Rotulação de Outliers, Descrição: A saída de algoritmos de detecção de outliers quando aplicados a conjuntos de dados multidimensionais geralmente consiste em escores que definem o nível de anormalidade de cada instância. Entretanto, esse processo por si só não identifica as instâncias outliers. Para esse propósito, é comum usar métodos manuais para converter ?outlier scores? em rótulos. Quando um método automático se faz necessário, os métodos de detecção de outliers univariados são comumente usados para o mesmo propósito. Entretanto, tanto os métodos manuais quanto os automáticos apresentam várias deficiências. Os métodos manuais, por exemplo, podem ter custo elevado, além de levarem, em muitas situações, a resultados fortemente subjetivos, o que pode afetar significativamente o desempenho final. Além disso, torna-se quase impossível observar outliers por meio de métodos manuais quando o conjunto de dados é muito grande. Por outro lado, um grande problema dos métodos automáticos de detecção de outliers univariados e que seu desempenho pode ser severamente afetado pela presença de outliers em si. Para lidar com esse problema, neste projeto será desenvolvido um método não paramétrico de deteccão de outliers univariados, cujo desempenho será estável o suficiente, com relação à presença de outliers, para permitir a detecção de outliers até mesmo em conjuntos de dados altamente contaminados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Kelly Cristina Ramos da Silva - Integrante / Prof. Dr. Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / Helder Luiz Costa de Oliveira - Integrante.