Título: | Modelo de regressão logística aplicado a indicadores de risco do fracionamento de cargas no transporte aéreo |
Autor(es): | Gongora, Lucas Queiroz |
Orientador(es): | Silva, Gladston Luiz da |
Assunto: | Regressão logística (Estatística) Transporte de carga Capacidade de carga |
Data de apresentação: | 15-Jun-2018 |
Data de publicação: | 24-Jul-2020 |
Referência: | GONGORA, Lucas Queiroz. Modelo de regressão logística aplicado a indicadores de risco do fracionamento de cargas no transporte aéreo. 2018. 45 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018. |
Resumo: | Este texto apresenta a aplicação de Regressão Logística para a Empresa Brasileira de
Correios e Telégrafos, no qual foi estudado a predição do fracionamento de cargas no
transporte aéreo, com base em indicadores de risco com o objetivo de ajustar um modelo
que contribua para a redução de gastos e otimização do uso de aviões como meio de
transporte. A variável resposta da Regressão Logística foi dividida entre a ocorrência ou
não do fracionamento da carga, e como explicativa foram considerados o ano, o período de
férias, a capacidade máxima de carga, a quantidade de paletes, a companhia aérea, origem
e destino (linha), e um novo indicador com a proporção de carga desembarcada por carga
transportada. O modelo final foi ajustado em um banco de dados restrito a uma Linha e
uma Transportadora específicas, no caso a Linha 6 e a Transportadora 11. Este modelo
indicou bons resultados de qualidade de ajustamento baseado na análise de resíduos, além
de todas as variáveis terem sido adicionadas como significativas. |
Abstract: | This paper introduces the aplication of Logistic Regression to the Correios Brazilian
entrprise, in which, it was studied the predection of air parcel fraction, basaead on the
behavior of risk indicators with the objective of fit a model that contributes to cut costs
and optimization of the airliners. The response variable of Logistic Regression was broken
in happened or not happened the parcel fraction, and as predictor variable was used year,
vacations, max parcel capacity, number of pallets, airline, origin and destiny (line) and
a new indicator that is the proportion of landed parcel by transported parcel. The final
model was adjusted in a data base restricted by Line 6 and onde Airline 11. This model
showed goodness of fit by the analysis of residuals, besides, all other variables was added
as significant. |
Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2018. |
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