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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Carvalho, Márcia Marques de | - |
Autor(es): dc.contributor | Jacobson, Ludmilla da Silva Viana | - |
Autor(es): dc.contributor | Menezes, Moisés Lima de | - |
Autor(es): dc.creator | Beer, Matheus Carl | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-01-03T11:41:44Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-01-03T11:41:44Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-10 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-10 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/35298 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/919982 | - |
Descrição: dc.description | Por causa da pandemia de Covid-19, diversos setores trabalhistas tiveram que fazer adaptações para a modalidade virtualmente ou remota. Esse trabalho tem como objetivo principal analisar o impacto da pandemia na quantidade de alunos ingressantes e matriculados em uma escola de ensino de idiomas na cidade do Rio de Janeiro. Modelos de Regressão Linear e o teste de Chow foram estimados para verificar se houve quebra estrutural no número de alunos matriculados por mês durante a pandemia, segundo a cliente e a filial. Os resultados mostraram que houve quebra estrutural em quase todas as localidades / clientelas. Modelos ARIMA foram estimados para previsão de ingressantes no último trimestre de 2022 e para o primeiro trimestre de 2023. | - |
Descrição: dc.description | 56 f. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Covid-19 | - |
Palavras-chave: dc.subject | Modelo de Regressão Linear | - |
Palavras-chave: dc.subject | Séries temporais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Teste de Chow | - |
Palavras-chave: dc.subject | Quebra estrutural | - |
Palavras-chave: dc.subject | Regressão linear múltipla | - |
Palavras-chave: dc.subject | Pandemia | - |
Título: dc.title | Modelos de tendência e ARIMA para análise e previsão de matrículas de uma escola de ensino de idiomas nos anos de 2017 a 2022 | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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