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Please use this identifier to cite or link to this item: http://acervodigital.unesp.br/handle/10400.2/6129
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DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorOliveira, Teresa-
dc.contributor.advisorOliveira, Amílcar-
dc.contributor.authorSilva, João Pedro Bento Clemente da-
dc.date.accessioned2017-02-15T15:59:08Z-
dc.date.accessioned2017-12-14T17:40:56Z-
dc.date.available2017-02-15T15:59:08Z-
dc.date.available2017-12-14T17:40:56Z-
dc.date.issued2017-01-20-
dc.date.submitted2017-02-15-
dc.identifier.citationSilva, João Pedro Bento Clemente da - Modelos de regressão linear e logística utilizando o software R [Em linha]. [S.l.] : [s.n.], 2016. 146 p.-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.2/6129-
dc.identifier.urihttp://acervodigital.unesp.br/handle/10400.2/6129-
dc.description.abstractA Regressão é uma técnica estatística utilizada na investigação da relação entre variáveis que surgem em problemas das mais variadas áreas da ciência. De uma forma geral, o investigador procura aferir a influência de uma variável explicativa X sobre o valor esperado de uma variável de resposta denominada Y. Por exemplo, qual o efeito do aumento de preços na procura; qual o efeito da pressão sanguínea no risco de acidente cardiovascular ou qual o efeito das descargas na probabilidade de cheia. Os modelos de regressão são vários e são definidos consoante o número de variáveis explicativas, cujos efeitos na variável Y, que se pretendem estudar. Nesta dissertação, serão abordados os modelos de regressão linear simples, Regressão linear múltipla e logística através do software estatístico R em problemas de contexto real no âmbito da análise do risco.pt_PT
dc.description.abstractRegression is a wide used statistical technique in several science fields with the purpose of studying the relationship between variables. Reseachers seek to know how a explanatory variable X relates to the expected value of the response variable Y. For exemple, a researcher might need to know the effect of price increase in a good´s demand; the effect of blood pressure on a heart attack risk or the effect of waterdischarge on flood probability. Regression models are defined acording to the number of explanatory variables and its effects on Y. In this paper, simple, multiple and simple logistic regression models will be analized and aproached with R software with real data regarding risk analysis.pt_PT
dc.language.isoporpt_PT
dc.rightsopenAccesspt_PT
dc.subjectMatemáticapt_PT
dc.subjectInformáticapt_PT
dc.subjectRegressão linearpt_PT
dc.subjectR (Linguagens de programação)pt_PT
dc.subjectRiscopt_PT
dc.subjectSimple Linear regressionpt_PT
dc.subjectMultiple regressionpt_PT
dc.subjectLogistic regressionpt_PT
dc.subjectR softwarept_PT
dc.subjectRisk analysispt_PT
dc.titleModelos de regressão linear e logística utilizando o software Rpt_PT
dc.typeoutropt_PT
dc.identifier.tid201648466-
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