Modelos de riscos competitivos no estudo de evasão discente

Tortorelli, Fabiana Arca Cruz

dc.contributor.author	Tortorelli, Fabiana Arca Cruz
dc.date.accessioned	2020-03-10T14:04:38Z
dc.date.available	2020-03-10T14:04:38Z
dc.date.issued	2020-02-11
dc.identifier.citation	TORTORELLI, Fabiana Arca Cruz. Modelos de riscos competitivos no estudo de evasão discente. 2020. Dissertação (Mestrado em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2020. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/12304.	*
dc.identifier.uri	https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/12304
dc.description.abstract	Dropout is a problem faced by public and private universities. Therefore, the motivation of this work is to investigate the characteristics of students enrolled in a regular undergraduate course and verify which one is related with dropout and/or graduate. For the study we consider competitive risk models, and we propose to use the transformation of complementary log-log for the risk function into discrete data to study specific cause risk at a period of time (calculated in semesters). For the parameters estimations we used Bayesian Inference. We verified that the model proposed in this work can be adjusted to the theoretical data. In real data from the Applied Mathematics course to the Institute of Mathematical and Computer Sciences (ICMC), we concluded that parental education and admission type influence in dropout outcome	eng
dc.description.sponsorship	Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)	por
dc.language.iso	por	por
dc.publisher	Universidade Federal de São Carlos	por
dc.rights	Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/	*
dc.subject	Evasão universitária	por
dc.subject	Riscos competitivos	por
dc.subject	Modelo log-log complementar de riscos competitivos	por
dc.subject	Inferência bayesiana	por
dc.subject	University dropout	eng
dc.subject	Competing risks	eng
dc.subject	Competing risks complementary log-log model	eng
dc.subject	Bayesian inference	eng
dc.title	Modelos de riscos competitivos no estudo de evasão discente	por
dc.title.alternative	Study of university dropout using competing risks models	eng
dc.type	Dissertação	por
dc.contributor.advisor1	Cobre, Juliana
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/1042802390444616	por
dc.description.resumo	Um dos problemas enfrentado por universidades públicas e privadas é a evasão discente. Desta forma, a motivação deste trabalho foi investigar as características que levam um aluno matriculado em um curso regular de graduação aos desfechos evadir e graduar. Para o estudo utilizamos modelos de riscos competitivos para dados discretos, e propomos utilizar a transformação log-log complementar na função de risco para estudar o risco da causa específica (evadir, graduar) ao longo de um período de tempo calculado em semestres. As estimativas dos parâmetros e seleção do modelo foram obtidas através da inferência bayesiana. Verificamos que o modelo proposto neste trabalho consegue ser ajustado aos dados teóricos. Na aplicação em dados reais do curso de Matemática Aplicada do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) concluímos que o grau de instrução dos pais e forma de ingresso podem contribuir para evasão discente.	por
dc.publisher.initials	UFSCar	por
dc.publisher.program	Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs	por
dc.subject.cnpq	CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA	por
dc.description.sponsorshipId	CAPES: código de financiamento - 001	por
dc.publisher.address	Câmpus São Carlos	por
dc.contributor.authorlattes	http://lattes.cnpq.br/0487760753970245	por