- Prof. Doutora Rosário Oliveira – Departamento de Matemática – Instituto Superior Técnico
- FCUL – Bloco C/8- Piso 2 – Campo Grande – Sala 8.2.13 – 14:30
- Quarta-feira, 28 de Maio de 2003
Muitos fenómenos envolvem características que naturalmente se podem agrupam em dois conjuntos distintos de variáveis. Interessa ao analista estudar as associações entre estes dois conjuntos. A análise de correlações canónicas é o método, por excelência, indicado para resolver esta questão. Este método tem como objectivo encontrar pares de combinações lineares das variáveis de cada grupo de modo a que a correlação entre estas combinações lineares seja máxima. Apesar das reconhecidas vantagens deste método (como seja a de reduzir, num pequeno número de dimensões, as associações relevantes entre os dois conjuntos de variáveis), existem outras alternativas. A análise de redundâncias, apesar muito menos conhecida na literatura, é um outro método para dar resposta ao mesmo problema. Como acontece com a generalidade dos métodos multivariados, tanto a análise de correlações canónicas como a análise de redundâncias têm um comportamento ótimo, sempre que as habituais hipóteses distribucionais são verificadas, mas são muito sensíveis a observações discordantes dessas hipóteses, cuja presença produz em geral grandes alterações nas estimativas obtidas. Estas observações, frequentes em situações reais, são de difícil deteção. Os métodos robustos constituem uma valiosa proposta para corrigir estas limitações. Nesta apresentação realça-se a importância prática destes métodos, assim como o seu interesse teórico e faz-se um breve estudo comparativo destacando vantagens e desvantagens. São ainda apresentados vários estimadores robustos dos parâmetros para ambos os modelos, dando particular relevo aos estimadores obtidos a partir de regressões alternadas (PLS).