dc.contributor.author | Martinez, Giulia Molina | |
dc.date.accessioned | 2024-02-27T13:35:05Z | |
dc.date.available | 2024-02-27T13:35:05Z | |
dc.date.issued | 2024-02-16 | |
dc.identifier.citation | MARTINEZ, Giulia Molina. Estudo da prevalência de transtornos mentais comuns via métodos de classificação. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2024. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19512. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19512 | |
dc.description.abstract | The present undergraduate thesis focuses on the study of the association between specific variables and the diagnosis of common mental disorders. To achieve this goal, we examined classification methods, namely decision trees, logistic regression, and random forests. This investigation is preceded by a statistical definition and methodological review of the concepts to be employed, as well as data preprocessing. All computational applications were carried out using the programming language R. | eng |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ | * |
dc.subject | Arvores de classificação | por |
dc.subject | Classificação | por |
dc.subject | Florestas aleatórias | por |
dc.subject | Regressão logística | por |
dc.subject | Transtornos mentais comuns | por |
dc.title | Estudo da prevalência de transtornos mentais comuns via métodos de classificação | por |
dc.title.alternative | Study of the prevalence of common mental disorders through classification methods | eng |
dc.type | TCC | por |
dc.contributor.advisor1 | Cerqueira, Andressa | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1934493281651316 | por |
dc.description.resumo | O presente Trabalho de Graduação consiste no estudo da associação de determinadas variáveis com o diagnóstico de transtornos mentais comuns (TMC). Para isso, estudamos métodos de classificação, sendo eles, árvores de classificação, regressão logística e florestas aleatórias, antecedidos de uma definição estatística e revisão metodológica dos conceitos a serem utilizados e do pré-processamento dos dados. Todas as aplicações computacionais foram feitas através da linguagem de programação R. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/2399613942615178 | por |
dc.publisher.course | Estatística - Es | por |