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dc.contributor.advisorSerrano, André Luiz Marques-
dc.contributor.authorSaiki, Gabriela Mayumi-
dc.identifier.citationSAIKI, Gabriela Mayumi. Análise da ecoeficiência da agricultura dos municípios brasileiros: baseado no modelo estocástico-DEA. 2023. 65 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia de Produção, 2023.pt_BR
dc.description.abstractEste trabalho analisa a ecoeficiência agropecuária dos municípios brasileiros no período de 2017 por meio da Análise Envoltória de Dados, que é um modelo de análise de eficiência não paramétrico. A DEA tem ganhado força desde os primeiros modelos propostos, o CCR e BCC. Possui uma série de variações publicadas ao longo desses 45 anos, modelos de supereficiência, modelo aditivo, benchmarking, free disposal hull (FDH), Malquimist, DEA estocástico, dentre outros. A DEA tem sido utilizada para diferentes áreas e aplicações como na engenharia, escolas, hospitais, indústrias, agropecuária, universidades, dentre outras unidades produtivas. Se tornando essencial para análise da ecoeficiência da agropecuária, no entanto devido algumas limitações dos modelos (não garantia da qualidade dos dados) torna-se necessário a eliminação de outliers dos dados para não impactar de maneira tendenciosa no resultado, dessa forma constituir resultados mais robustos dos escores de ecoeficiência dos municípios brasileiros. Uma solução tratada neste pesquisa é utilizar o Bootstrap para eliminar esses outliers e construir intervalos de confiança do modelo.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordAnálise envoltória de dados (DEA)pt_BR
dc.subject.keywordAgropecuáriapt_BR
dc.titleAnálise da ecoeficiência da agricultura dos municípios brasileiros : baseado no modelo estocástico-DEApt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2024-11-18T10:22:26Z-
dc.date.available2024-11-18T10:22:26Z-
dc.date.submitted2023-07-03-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/40546-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
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