IA Indutiva Não Supervisionada (26/5/2025) para Agrupamentos e Distancias Multivariados

  IA Indutiva Não Supervisionada para Agrupamentos e Distancias Multivariados

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 Nome: Clus_Com_Out_Sign_Preditoras_2025_05_12

Dados: Qualidade de Vida de Diferentes Categorias

Categ	IMC	Movim	Kcal
AT	20,2	53,7	3200
AT	21,3	54,8	3100
AT	19,3	49,6	2800
AT	21,1	52,3	3300
AT	26,1	52,3	3300
SEM	22,4	14,9	2600
SEM	21,9	17,8	2700
SEM	23,8	18,6	3200
SEM	24,1	15,1	3300
SE	27,3	2,5	2700
SE	23,4	4,3	2300
SE	25,2	2,3	2600
SE	26,4	2,6	3200
PR	26,2	4,1	2600
PR	24,2	2,1	2700
PR	25,4	1,9	2650
PR	19,3	70	2650

Gafico Equalizado

Dados Equalizados

IA Não Supervisionada para Agrupamentos e Distâncias Multivariados sem Ajuste de Outliers

data qv;

input cat $ imc mov kcal;

cards;

dados da tabela dinámica

;

proc print; run;

proc cluster outtree = arvore method = average;

var imc mov kcal;

id cat;

run;

PROC TREE DATA = arvore;

RUN;

Resultado de IAI com Outliers

Análise Outliers

Proc ANOVA em SAS

data imc_dat;

input cat $ imc corr kcal;

cards;

Tabela do Excel

;

proc print;

run;

/*

input cat $ imc corr kcal;  */

proc anova;

    class cat;

    model imc corr kcal = cat;

    means cat / tukey lines;

run;

Programa completo

data box;

input Categ $ IMC Movim Kcal;

cards;

AT 20.2 53.7 3200

AT 21.3 54.8 3100

AT 19.3 49.6 2800

AT 21.1 52.3 3300

AT 26.1 52.3 3300

SEM 22.4 14.9 2600

SEM 21.9 17.8 2700

SEM 23.8 18.6 3200

SEM 24.1 15.1 3300

SE 27.3 2.5 2700

SE 23.4 4.3 2300

SE 25.2 2.3 2600

SE 26.4 2.6 3200

PR 26.2 4.1 2600

PR 24.2 2.1 2700

PR 25.4 1.9 2650

PR 19.3 70 2650

;

/* input Categ $ IMC Movim Kcal; */

proc anova;

   class Categ;

   model IMC Movim Kcal = Categ;

   means Categ / tukey lines;

run;

   

 

Checar outliers (resíduos) em Excel para IMC ver congruência

Categ	Corrida	Erros
AT	53,7	6,76
AT	54,8	0,86
AT	49,6	-4,34
AT	52,3	-1,64
AT	52,3	-1,64
SEM	14,9	-1,7
SEM	17,8	1,2
SEM	18,6	2
SEM	15,1	-1,5
SE	2,5	-0,425
SE	4,3	1,375
SE	2,3	-0,625
SE	2,6	-0,325
PR	4,1	-15,425
PR	2,1	-17,425
PR	1,9	-17,625
PR	70	50,475
PR	2,2	-17,325

Eliminar Outliers e Rodar Novamente IAI

data medias;

input cat $ IMC Mov KCal;

cards;

AT 20.475 52.6 31

PR 25.26666667 2.7 26.625

SE 25.575 2.925 27

SEM 23.05 16.6 29.5

;

proc print;

run;

/* input cat $ IMC Mov KCal; */

proc cluster outtree = arvore method = average;

var IMC Mov KCal ;

id cat;

run;

PROC TREE DATA = arvore;

RUN;

Testar por RANOVA significância de variáveis preditoras

Eliminar v. preditoras não significativas e Rodar Novamente IAI

 Rodar novamente Cluster para ver diferença com presença de outliers e variável não significativa.

 

Modelo de Programa para RANOVA para Benchmarking

RANOVA - Kruskal Wallis

proc npar1way data=SUCOS wilcoxon dscf;

 class suco;

 var NaOH;

run;