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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/23987| Título: | Modelo de regressão linear múltipla: uma aplicação em dados de imóveis da cidade de Toledo - PR |
| Título(s) alternativo(s): | Multiple linear regression model: an application to data from buildings in the city of Toledo - PR |
| Autor(es): | Melo, Raphael Fernando de |
| Orientador(es): | Garcia, Suellen Ribeiro Pardo |
| Palavras-chave: | Bens imóveis - Avaliação Modelos lineares (Estatística) Análise multivariada Real property - Valuation Linear models (Statistics) Multivariate analysis |
| Data do documento: | 11-Dez-2019 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Toledo |
| Citação: | MELO, Raphael Fernando de. Modelo de regressão linear múltipla: uma aplicação em dados de imóveis da cidade de Toledo - PR. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Licenciatura em Matemática) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Toledo, 2019. |
| Resumo: | A estatística é uma forte ferramenta de gestão de dados relacionados a situações cotidianas e tem contribuído de forma significativa para o processo de tomada de decisão nas mais diferentes áreas como engenharia, economia, medicina, entre outras. Nas ramificações da estatística o estudo da regressão linear é uma das mais amplas técnicas utilizadas que expressa a relação entre duas ou mais variáveis, de tal forma que uma variável possa ser predita a partir de outras. O presente trabalho apresenta um modelo de regressão linear múltipla para um conjunto de dados sobre preço e características de imóveis situados no município de Toledo no Oeste do Paraná. Os dados foram obtidos por meio de websites de diversas imobiliárias do município. Considerou-se como variáveis que influenciam no preço da casa: área construída, tamanho do lote, número de banheiros, número de vagas na garagem e o bairro em que se encontra o imóvel (variável dummy). A modelagem foi realizada por meio do software R e o método stepwise aplicado para selecionar o melhor conjunto de variáveis que descreva a variável resposta, ou seja, o preço da casa. Foi realizada a validação do modelo ótimo e o mesmo consegue explicar 83% da variabilidade do valor da casa. Assim, o presente trabalho é uma contribuição para o mercado imobiliário, pois o preço de uma casa, na cidade de Toledo-PR, pode ser estimado com base em suas características. |
| Abstract: | Statistics is a strong data management tool related to everyday situations and has contributed signicantly to the decision-making process in the most different areas as engineering, economics, medicine, among others. In the ramications of statistics, the study of Linear regression is one of the broadest techniques used that expresses the relationship between two or more variables, such that one variable can be predicted from others. The present work presents a multiple linear regression model for a dataset about price and characteristics of real estate located in the city of Toledo in Paraná State. The data were obtained through websites of several real estate agencies in the city. We consider as variables that influence the price of the house: built area, lot size, number of bathrooms, number of parking spaces and the neighborhood where the property is located (dummy variable). The modeling was performed using the software R and the stepwise method applied to select the best set of variables that describes the response variable, ie the price of the house. The validation of the optimal model was performed and it can explain 83% of the house value variability. Thus, the present work is a contribution to the real estate market, since the price of a house in the city of Toledo-PR can be estimated based on its characteristics. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/23987 |
| Aparece nas coleções: | TD - Licenciatura em Matemática |
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