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Título: Algoritmo cart : previsão do desempenho na matemática do secundário
Autor: Cabete, Nélia Pereira
Cardoso, Margarida G. M. S.
Palavras-chave: Árvores de regressão
Algoritmo CART
Previsão
Ensino das matemáticas
Regression trees
CART algorithm
Prediction
Teaching of mathematics
REA
Data: 2006
Editora: Universidade Aberta
Citação: Cabete, Nélia Pereira; Cardoso, Margarida G. M. S. - Algoritmo cart : previsão do desempenho na matemática do secundário. "Revista de Ciências da Computação" [Em linha]. ISSN 1646-6360. Vol. 1, nº1 (2006), p. 27-55
Resumo: O algoritmo CART-Classification and Regression Trees é aplicado na previsão das classificações de matemática associadas a uma amostra de alunos do ensino secundário. São modeladas, separadamente, as observações respeitantes a alunos do ensino secundário público e privado, considerando factores sócio-demográficos, factores específicos e factores pessoais. Obtém-se uma boa capacidade preditiva para os modelos propostos: 83,5% e 90,5%, estimativas da proporção de variância explicada, obtidas mediante validação cruzada, para os modelos do ensino público e privado, respectivamente. É ainda avaliada a importância relativa das variáveis preditivas nos modelos sublinhando-se, como principal, a média obtida pelos alunos às restantes disciplinas do secundário.
Abstract: In the present study we use the CART-Classification and Regression Trees algorithm to predict math grades based on a sample of high school students. Students from Public and Private schools are considered separately. Predictors include socio-demographics, personal attributes and some specific characteristics related to school. The models obtained have a good predictive capacity: proportion of grades’ explained variance is 83,5% and 90,5% for regression trees referred to Public and Private schools, respectively. The relative importance of predictors is evaluated, the most important being the student’s average grade referred to the remaining subjects (excluding mathematics).
URI: http://hdl.handle.net/10400.2/1275
ISSN: 1646-6330
Aparece nas colecções:REA - Revista de Ciências da Computação
Revista de Ciências da Computação

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