AGNALDO CALVI BENVENHO

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Transcrição da apresentação:

ESTIMATIVA DO INTERVALO DE CONFIANÇA EM AVALIAÇÕES DE BENS POR REDES NEURAIS ARTIFICIAIS AGNALDO CALVI BENVENHO Eng. Mecânico, Especialista em Engenharia de Avaliações e Perícias Membro Titular do IBAPE/SP e do IBAPE/PR

NEURÔNIO HUMANO .

REDE NEURAL – MULTILAYER PERCEPTRON .

REDE NEURAL – FUNÇÕES DE ATIVAÇÃO E DE TREINAMENTO Função linear Função sigmóide logística Função de treinamento

INTERVALO DE CONFIANÇA Intervalo de confiança clássico

INTERVALO DE CONFIANÇA Intervalo de confiança para regressão linear simples

INTERVALO DE CONFIANÇA Intervalo de confiança para regressão linear múltipla

INTERVALO DE CONFIANÇA E INTERVALO DE PREDIÇÃO Função de modelada: Estimativa de yi em função de xi Regressão: Intervalo de confiança: Intervalo de predição: Relação entre intervalo de confiança e de predição:

INTERVALO DE CONFIANÇA PARA REGRESSÃO NÃO LINEAR Não pode ser representeada por: Métodos para cálculo do intervalo de confiança em regressões não lineares: Linearização dos regressores; Máxima verossimilhança; Bootstrap.

INTERVALO DE CONFIANÇA PARA REGRESSÃO NÃO LINEAR Estimativa de mínimos quadrados dos parâmetros θ ∗ : Aproximação por série de Taylor:

INTERVALO DE CONFIANÇA PARA REGRESSÃO NÃO LINEAR Erro pontual entre o valor estimado e o observado: Esperança matemática da distribuição em análise: Variância de E[ y o - y o ]:

INTERVALO DE CONFIANÇA PARA REGRESSÃO NÃO LINEAR Matriz Jacobiana: Erro padrão da amostra:

INTERVALO DE CONFIANÇA PARA REGRESSÃO NÃO LINEAR Intervalo de predição: Intervalo de confiança:

INTERVALO DE CONFIANÇA PARA REDES NEURAIS O cálculo dos diversos parâmetros da Matriz Jacobiana é complexo e exige poder computacional; Os resultados nem sempre são estáveis; Com sistemas flexíveis na implementação de redes neurais artificiais, onde o programa disponibiliza as etapas intermediárias do processamento, buscou-se simplificar o cálculo dos elementos da Matriz Jacobiana.

INTERVALO DE CONFIANÇA PARA REDES NEURAIS

INTERVALO DE CONFIANÇA PARA REDES NEURAIS

INTERVALO DE CONFIANÇA PARA REDES NEURAIS NÃO DEU CERTO!

EXEMPLO PRÁTICO

EXEMPLO PRÁTICO

EXEMPLO PRÁTICO

EXEMPLO PRÁTICO

EXEMPLO PRÁTICO

EXEMPLO PRÁTICO

Intervalo de confiança = 61,99 EXEMPLO PRÁTICO Local = 3,00 Área = 1.000,00 Valor unitário = 936,64 Intervalo de confiança = 61,99 Valor unitário = 936,64 ± 61,99

Agnaldo Calvi Benvenho OBRIGADO! Agnaldo Calvi Benvenho abenvenho@terra.com.br