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dc.contributor.advisor1Roberto da Costa Quininopt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4614108535307047pt_BR
dc.contributor.referee1Danilo Gilberto de Oliveira Valadarespt_BR
dc.creatorGláucia Sibele de Paula da Silva Fariapt_BR
dc.date.accessioned2023-02-06T13:45:19Z-
dc.date.available2023-02-06T13:45:19Z-
dc.date.issued2022-12-14-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/49576-
dc.description.abstractKnowing the time taken for a train to reach its destination provides benefits for the operation to plan the movement of trains, with the loading and unloading of products transported to different customers. For this to be possible, however, we are faced with several factors that can influence this time, making it necessary to identify the variables that are significant for this problem. Therefore, this project proposes, through the use of the non-parametric Bootstrap technique and the multiple regression model with interactions, the identification of the significant variables for the arrival of the train at its destination. Identification that proved to be, in this context, satisfactory, guaranteeing inputs for new studies.pt_BR
dc.description.resumoConhecer o tempo gasto para um trem chegar ao seu destino proporciona benefícios, tendo em vista que permite que a operação planeje a movimentação dos trens, sendo o carregamento e descarregamento de produtos transportados para diferentes clientes. Para que isso seja possível, nos deparamos, contudo, com diversos fatores que podem influenciar neste tempo, sendo necessário a identificação das variáveis que são significativas para este problema. Diante disso, este projeto propõe, através da utilização da técnica de Bootstrap não Paramétrico e do modelo de regressão múltipla com interações, a identificação das variáveis significativas para a chegada do trem ao seu destino. Identificação que se mostrou, neste contexto, satisfatória, garantindo insumos para novos estudos.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICApt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatísticapt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectVariáveis significativaspt_BR
dc.subjectBootstrap não paramétricopt_BR
dc.subjectModelo de regressão múltipla com interaçõespt_BR
dc.subject.otherEstatísticapt_BR
dc.subject.otherAnálise de regressãopt_BR
dc.subject.otherVariáveis de probabilidadept_BR
dc.subject.otherBootstrap (Estatística)pt_BR
dc.titleTeste de hipóteses utilizando a metodologia bootstrap não paramétrico para identificação das variáveis significativas para o tempo de chegada de trens ao seu destinopt_BR
dc.typeMonografia (especialização)pt_BR
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