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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Taconeli, Cesar Augusto, 1980- | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Graduação em Estatística e Ciência de Dados | - |
Autor(es): dc.creator | Cordeiro, Andressa Luiza | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-09-01T10:55:01Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-09-01T10:55:01Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-08-27 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-08-27 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/1884/98118 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/98118 | - |
Descrição: dc.description | Orientador: Prof. Dr. Cesar Augusto Taconeli | - |
Descrição: dc.description | Monografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Graduação em Estatística | - |
Descrição: dc.description | Inclui referências | - |
Descrição: dc.description | Resumo : Neste trabalho, foram analisadas duas bases de dados distintas: uma contendo dados de felicidade em diversos países e outra composta por dados sintéticos relacionados à satisfação de funcionários. Em ambas as bases, a variável resposta é contínua e restrita ao intervalo (0,1), o que justificou a utilização da abordagem GAMLSS (Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape), combinada a modelos para respostas com essa característica. Esse método permite modelar não apenas o parâmetro de locação, mas também os parâmetros de escala e forma em função das covariáveis, proporcionando uma modelagem mais flexível. No desenvolvimento da análise, foi seguido um protocolo de modelagem que teve início com a comparação de diferentes distribuições candidatas: Beta, Beta Generalizada Tipo 1 (GB1), Beta Generalizada Tipo 2 (GB2), Logito-Normal e Simplex. Após a escolha da distribuição mais adequada, foram aplicados suavizadores nas covariáveis utilizadas na modelagem da média, visando capturar possíveis efeitos não lineares. Em seguida, realizou-se a avaliação da inclusão de variáveis nos demais parâmetros a fim de aprimorar o ajuste. A escolha final do modelo foi baseada no Critério de Informação de Akaike (AIC), enquanto a qualidade do ajuste foi avaliada por meio da análise dos resíduos e, principalmente, dos gráficos do tipo worm plot. A seleção de modelos em ambas as bases apontou a Beta Generalizada Tipo 1 (GB1) como a distribuição mais adequada. No entanto, cada base exigiu ajustes específicos na modelagem de seus parâmetros. No caso da base de felicidade, o modelo apresentou um desempenho significativamente mais satisfatório em termos de ajuste, enquanto a base sintética, possivelmente por suas características artificiais, resultou em um ajuste inferior e com maiores inadequações | - |
Formato: dc.format | 1 recurso online : PDF. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Palavras-chave: dc.subject | Análise de regressão (Matemática) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Felicidade | - |
Palavras-chave: dc.subject | Empregados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Satisfação no trabalho | - |
Título: dc.title | Estudos de caso com aplicações de diferentes modelos de regressão para dados com resposta no intervalo unitário | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo |
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