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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/63318

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dc.contributor.advisorSENA JÚNIOR, Manoel Raimundo de-
dc.contributor.authorREIS, Natália Viviane Silva-
dc.date.accessioned2025-05-20T12:28:10Z-
dc.date.available2025-05-20T12:28:10Z-
dc.date.issued2024-10-09-
dc.date.submitted2025-04-18-
dc.identifier.citationREIS, Natália Viviane Silva. Aplicações da distribuição T² de Hotelling em reconhecimento de assinaturas. 2024. 31 f. TCC (Graduação) - Curso de Estatística, Centro de Ciências Exatas e da Natureza, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2024pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/63318-
dc.description.abstractO presente trabalho tem como principal objetivo realizar a análise entre assinaturas verdadeiras e falsas, através de métodos estatísticos com a aplicação da distribuição 𝑇² Hotelling. Inicialmente, realizou-se os ajustes dos dados com o uso da transformada Spline e do método DTW ( Dynamic Time Warping) com isso obtendo médias. Em seguida, calculou-se a média entre as assinaturas que serão utilizadas como referência, para construção do teste da distribuição 𝑇² de Hotelling. Por fim, é levada em consideração a construção da regra de decisão com a identificação dos pontos críticos. Com o objetivo de mostrar a não rejeição de uma assinatura verdadeira e rejeição de uma assinatura falsa.pt_BR
dc.format.extent31p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectreconhecimento de assinaturaspt_BR
dc.subjectdistribuição T² de Hotellingpt_BR
dc.subjectSplinept_BR
dc.titleAplicações da distribuição T² de Hotelling em reconhecimento de assinaturaspt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9470116724875874pt_BR
dc.description.abstractxThe main objective of this work is to carry out the analysis between true and false signatures, using statistical methods using the 𝑇² Hotelling distribution. Initially, data adjustments were made using the Spline transform and the DTW (Dynamic Time Warping) method, obtaining averages. Then, the average of the signatures that will be used as a reference was calculated to construct the Hotelling 𝑇² distribution test. Finally, the construction of the decision rule is taken into account with the identification of critical points. With the aim of showing the non-rejection of a true signature and rejection of a false signature.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências Exatas e da Terra::Probabilidade e Estatísticapt_BR
dc.degree.departament::(CCEN-DE) - Departamento de Estatística pt_BR
dc.degree.graduation::CCEN-Curso de Estatísticapt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
Appears in Collections:(TCC) - Estatística

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