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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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