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Título: | Modelos de regressão para dados de proporções contínuas |
Autor(es): | Silva, Pedro Muniz Souza |
Orientador(es): | Correia, Leandro Tavares |
Assunto: | Eleições Regressão linear (Estatística) Modelo de regressão |
Data de apresentação: | 2018 |
Data de publicação: | 2-Jul-2021 |
Referência: | SILVA, Pedro Muniz Souza. Modelos de regressão para dados de proporções contínuas. 2018. 43 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018. |
Resumo: | Neste trabalho são abordados o modelo de regressão múltipla, modelo de regressão
múltipla com transformação na variável resposta e o modelo de regressão beta. Os modelos
foram aplicados em um conjunto de dados reais, obtidos a partir de fontes de informações
públicas, referentes às eleições de 2018. Primeiro foram ajustados os modelos de regressão
beta e foram comparados entre si, para definir qual o melhor ajuste. Numa segunda etapa
foram ajustados modelos tradicionais de regressão (com pressuposto de normalidade). Por
fim foram comparados os modelos, a fim verificar qual se ajusta melhor `a natureza dos
dados. Foi verificado que o modelo de regressão beta com dispersão variável tem vantagens
em relação aos outros modelos testados. |
Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2018. |
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Aparece na Coleção: | Estatística
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