Métodos de simulação de dados geográcos sintéticos para basescondenciais

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dc.creatorLeticia Silva Nunes
dc.date.accessioned2019-08-13T15:58:33Z
dc.date.accessioned2025-09-08T23:50:01Z
dc.date.available2019-08-13T15:58:33Z
dc.date.issued2018-02-28
dc.description.abstractThis 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
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/BUOS-AZGMYK
dc.languagePortuguês
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectMétodo de Monte Carlo
dc.subjectEstatistica
dc.subjectPrivacidade Informática
dc.subject.otherDados sintéticos
dc.subject.otherCoordenadas geográcas
dc.subject.otherCondencialidade
dc.subject.otherPrivacidade
dc.titleMétodos de simulação de dados geográcos sintéticos para basescondenciais
dc.typeDissertação de mestrado
local.contributor.advisor1Thais Paiva Galletti
local.contributor.referee1Marcos Oliveira Prates
local.contributor.referee1Gilvan Ramalho Guedes
local.description.resumoEste 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
local.publisher.initialsUFMG

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