Casimiro Jaime Alfredo Sepulveda MunitaNOGUEIRA, ANDRE L.2023-07-142023-07-142023NOGUEIRA, ANDRE L. <b>Algoritmos matemáticos aplicados em resultados experimentais</b>. Orientador: Casimiro Sepúlveda Munita. 2023. 147 f. Tese (Doutorado em Tecnologia Nuclear) - Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. DOI: <a href="https://dx.doi.org/10.11606/T.85.2023.tde-06062023-143404">10.11606/T.85.2023.tde-06062023-143404</a>. Disponível em: http://repositorio.ipen.br/handle/123456789/34151.http://repositorio.ipen.br/handle/123456789/34151Este trabalho teve como objetivo avaliar o impacto da imputação de dados (métodos: média, autoencoder, análise de agrupamento e c-médias), avaliar os métodos de detecção de outliers (métodos: Mahalanobis e Mahalanobis robusta) e padronização de dados (transformadas z-score, mínimo-máximo, mínimo-máximo melhorada, logarítmica e Box-Cox) na análise de agrupamento, assim como identificar os métodos mais adequados para a base de amostras arqueológicas estudada. A base de dados foi fornecida pelo Grupo de Estudos Arqueológicos do IPENCNEN/SP, de modo que foram analisadas 140 amostras de fragmentos cerâmicos de três sítios arqueológicos. Para análise das amostras foram utilizados 13 elementos químicos: As, Na, Ce, Cr, Eu, Fe, Hf, La, Nd, Sc, Sm, Th e U. Os resultados mostraram que não houve impacto da imputação de dados nos métodos de agrupamento hierárquicos, particionais/crisp, c-médias e c-médias com polinômio fuzzificador. A exclusão dos outliers detectados pela distância Mahalanobis teve impacto no aumento da coesão entre as amostras dos sítios B e C. As transformadas utilizadas para padronização das amostras alteraram os valores da estatística de Hopkins, bem como as imagens VAT. As funções implementadas, desenvolvidas no software estatístico R, deram origem a uma aplicação web.147openAccessimpact parameteralgorithmscluster analysisexperimental datastandardizationarchaeological sitessample preparationperformance testingstructural chemical analysiscomputer codesr codesdendritic web growth methodTese10.11606/T.85.2023.tde-06062023-143404