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Tipo: Dissertação de Mestrado
Título: Métodos de simulação de dados geográcos sintéticos para basescondenciais
Autor(es): Leticia Silva Nunes
Primeiro Orientador: Thais Paiva Galletti
Primeiro membro da banca : Marcos Oliveira Prates
Segundo membro da banca: Gilvan Ramalho Guedes
Resumo: Este trabalho apresenta métodos estatísticos para preservação de sigilo de basesde dados condenciais, em especial, a simulação de dados sintéticos. Este método, simula dados sintéticos que são gerados a partir de distribuições de probabilidade especicadaspara reproduzir o máximo de relações possíveis contidas nos dados originais. A simulação de dados sintéticos é atrativa pois permite controlar a preservação da privacidade e utilidade, além de permitir que os pesquisadores utilizem ferramentas convencionais de análiseestatística. Além disso, estendemos a metodologia para simulação de coordenadas geogracas sintéticas para dados de área que é proposta em Paiva et al. (2014) ao inserir variáveis contínuas na estimação do modelo
Abstract: This work presents statistical methods to preserve condentiality of datasets, in particular simulation of synthetic data. This approach is based on simulate sinthetic data that are generated from from specied probability distributions to reproduce the maximum possible relationships contained in the original data. Simulation of syntheticdata is attractive because it allows controlling the disclosure risk and utility. Futhermore, researchers will be able to use conventional statistical analysis tools. In addition, we extended the methodology for simulation of synthetic geographical coordinates for spatial data that is proposed in Paiva et al. (2014) by inserting continuous variables in theestimation of the model
Assunto: Método de Monte Carlo
Estatistica
Privacidade Informática
Idioma: Português
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição: UFMG
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-AZGMYK
Data do documento: 28-Fev-2018
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