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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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