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dc.contributor.authorSilva, Maria da Vitória Dantas-
dc.date.accessioned2018-02-26T14:10:56Z-
dc.date.available2018-02-26T14:10:56Z-
dc.date.issued2018-02-09-
dc.identifier.otherCDD 519.5-
dc.identifier.urihttp://dspace.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/123456789/15453-
dc.descriptionSILVA, M. da V. D. Análise de Regressão Múltipla em dados da PeNSE 2015 para João Pessoa – PB. 2018. 34f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística)- Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2018.pt_BR
dc.description.abstractNeste trabalho foi estudado o modelo de regressão linear múltipla, desde o seu contexto histórico até um exemplo para aplicação da teoria. A regressão múltipla é uma ferramenta muito utilizada na estatística em determinadas áreas de conhecimentos. Para o exemplo de aplicação foi utilizado um banco de dados da Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar - PeNSE - realizada em nível nacional no ano de 2015, mas aqui restrito ao município de João Pessoa - PB. Os dados foram ajustados utilizando o programa estatístico R na versão 3.1.1, que tem sido muito usado em trabalhos estatísticos. Com isso, o objetivo desse trabalho foi analisar as variáveis do banco de dados, para avaliar a prática de atividade física entre os alunos comparada com algumas variáveis explicativas. No geral, se observou que alunos do sexo masculino tendem a praticar mais atividade física do que aqueles do sexo feminino. Porém, no modelo de regressão linear múltipla, a análise gráfica de resíduos apontou alguns problemas nas pressuposições do modelo, e o gráfico dos quantis também apontou problemas com a normalidade dos dados, de onde se concluiu que esta abordagem não é adequada para estes dados e outros métodos estatísticos devem ser avaliados.pt_BR
dc.description.sponsorshipOrientador: Gustavo Henrique Estevespt_BR
dc.language.isootherpt_BR
dc.subjectRegressão Linear Múltiplapt_BR
dc.subjectAnálise de diagnósticopt_BR
dc.subjectPeNSEpt_BR
dc.titleAnálise de Regressão Múltipla em dados da PeNSE 2015 para João Pessoa – PBpt_BR
dc.typeOtherpt_BR
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