Regressão logística em microdados da educação

Página do item simplificado
dc.contributor.advisor1Araujo, Alancardek Pereira
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2131363687907189
dc.contributor.authorSalvador Neto, Antônio
dc.contributor.authorIDhttps://orcid.org/
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6700035359294522
dc.contributor.referee1Valentim, Fabio Julio da Silva
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000000324057696
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8745134398831488
dc.contributor.referee2Strey, Giselle Ribeiro de Azeredo Silva
dc.date.accessioned2024-05-29T20:55:32Z
dc.date.available2024-05-29T20:55:32Z
dc.date.issued2023-12-19
dc.description.abstractAcademic performance is a constant concern in the field of education. Statistical regression techniques applied to data obtained from the National High School Exam (ENEM) can assist in understanding the factors that influence students’ academic performance. The work provides theoretical foundations on linear and logistic regression, as well as discretization techniques, data manipulation, and model quality measures. Logistic regression models were fitted with ENEM data from the years 2020, 2021, and 2022 independently and for each assessment subject. The models proved robust enough to predict students’ performance based on socioeconomic data. Descriptive analysis and model coefficient examination point to a strong negative correlation between the number of people living in the same residence as the student and their performance. Additionally, the family income category, father’s occupation, and the type of school the student attended have a significant impact on performance in the assessment. Another important factor was age; higher ages tend to belong to higher performance categories.
dc.description.resumoO desempenho acadêmico é uma preocupação constante no campo da educação. Técnicas estatísticas de regressão aplicadas aos dados obtidos no exame nacional do ensino médio (ENEM) podem auxiliar na compreensão dos fatores que interferem o desempenho acadêmico de estudantes. O trabalho apresenta fundamentação teórica sobre regressão linear e logística bem como técnicas de discretização, manipulação de dados e medidas de qualidade de modelo. Modelos de regressão logística foram ajustados com dados do ENEM dos anos de 2020, 2021 e 2022 de forma independente e para cada disciplina da avaliação. Os modelos se mostraram robustos o suficiente para prever desempenho de alunos baseando-se em dados socioeconômicos. A análise descritiva e dos coeficientes do modelo apontam para uma forte correlação negativa entre o número de pessoas que vivem na mesma residência do aluno e o seu desempenho. Além disso a categoria de renda da família do aluno, ocupação do pai e o tipo de escola que o aluno frequentou tem grande peso sobre o desempenho na avaliação. Outro fator importante foi a idade, idades mais elevadas tendem a a pertencer a categorias de desempenho mais elevadas.
dc.formatText
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/12615
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional
dc.publisher.departmentCentro de Ciências Exatas
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Matemática em Rede Nacional
dc.rightsopen access
dc.subjectDesempenho acadêmico
dc.subjectEducação
dc.subjectRegressão logística
dc.subjectENEM
dc.subjectAnálise descritiva
dc.subject.cnpqMatemática
dc.titleRegressão logística em microdados da educação
dc.typemasterThesis
Arquivos
Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
AntonioSalvadorNeto-2023-dissertacao.pdf
Tamanho:
1.5 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Baixar
Coleções
Mestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional