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Regressão linear e árvores de regressão : previsão do desempenho na disciplina de matemática

dc.contributor.advisorOliveira, Amílcar
dc.contributor.authorSobral, Marcolino José Ribeiro
dc.date.accessioned2014-12-11T12:18:18Z
dc.date.available2014-12-11T12:18:18Z
dc.date.issued2014
dc.descriptionDissertação de Mestrado em Estatística, Matemática e Computação apresentada à Universidade Abertapor
dc.description.abstractA presente dissertação tem como objetivo primordial prever o desempenho da disciplina de Matemática, analisando dados recolhidos – em escolas secundárias - através de um questionário. Os métodos utilizados serão a regressão linear múltipla – método “clássico” e paramétrico – e as árvores de regressão binárias – método “contemporâneo” e não paramétrico. Este estudo tem como objetivo dar a conhecer e compreender a capacidade preditiva das árvores de regressão - por si só ou em alternativa a outros métodos - e a eficiência computacional, aplicadas às classificações obtidas, na disciplina de Matemática, quando relacionadas com vários fatores. Considera-se como variável alvo e como variável dependente, a média na disciplina de matemática. As observações serão modeladas, explorando as técnicas de visualização gráficas e analíticas do software open source R, ao qual se faz uma introdução.por
dc.description.abstractThe primordial aim of the present dissertation is to predict the performance of the subject of Mathematics by analyzing collected data in secondary schools conducted through a questionnaire. The methods used will be the linear regression multiple - the “classic” method and parametric - and the binary regression trees - "contemporary" method and nonparametric. This study aims to inform and understand the predictive ability of regression trees - by itself or as an alternative to other methods - and the computational efficiency, applied to the ratings obtained in Mathematics, when related to several factors. It is considered as a variable target and the dependent variable, the average in the subject of mathematics. The observations will be modeled by exploiting the techniques of graphical and analytical view of the open source software R, which is an introduction.por
dc.identifier.citationSobral, Marcolino José Ribeiro - Regressão linear e árvores de regressão [Em linha] : previsão do desempenho na disciplina de matemática. Lisboa : [s.n.], 2014. 116 p.por
dc.identifier.tid201139049
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.2/3524
dc.language.isoporpor
dc.subjectMatemáticapor
dc.subjectEstatísticapor
dc.subjectPerformance in mathematicspor
dc.subjectMultiple linear regressionpor
dc.subjectBinary regression treespor
dc.subjectSoftware Rpor
dc.titleRegressão linear e árvores de regressão : previsão do desempenho na disciplina de matemáticapor
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
rcaap.rightsopenAccesspor
rcaap.typemasterThesispor

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