Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Larissa Torres
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSCAR
Texto Completo: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17704
Resumo: For the statistics thesis project, a model adjustment is proposed for unbalanced data, using vehicle financing information, with the response variable being dichotomous, divided into defaulters and non-defaulters. Techniques for variable selection, such as weight of evidence and information value, will be presented, along with the adjustment of logistic regression models for both unbalanced and balanced data, model quality metrics, and an interpretable final classification. The project was developed using the Python programming language.
id SCAR_ed6676794ad8ccddf3d40bfcb140d4ee
oai_identifier_str oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/17704
network_acronym_str SCAR
network_name_str Repositório Institucional da UFSCAR
repository_id_str 4322
spelling Oliveira, Larissa TorresMoura, Maria Sílvia de Assishttp://lattes.cnpq.br/9410151859448447http://lattes.cnpq.br/9259557335860115c7bdb63b-c8ff-4ab1-a887-0e71af92b8b52023-04-12T12:56:25Z2023-04-12T12:56:25Z2023-03-28OLIVEIRA, Larissa Torres. Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17704.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17704For the statistics thesis project, a model adjustment is proposed for unbalanced data, using vehicle financing information, with the response variable being dichotomous, divided into defaulters and non-defaulters. Techniques for variable selection, such as weight of evidence and information value, will be presented, along with the adjustment of logistic regression models for both unbalanced and balanced data, model quality metrics, and an interpretable final classification. The project was developed using the Python programming language.Para o trabalho de conclusão de curso em estatística, é proposto um ajuste de modelo para dados desbalançados, utilizando informações de financiamento de veículos, cuja a variável resposta é dicotômica, dividida em adimplentes e inadimplentes. Será apresentado técnicas de seleção de variáveis, como peso da evidência e valor da informação, ajuste de modelo de regressão logística tanto com os dads desbalanceados e balanceados, métricas de qualidade do modelo e uma classificação final interpretável. O trabalho foi desenvolvido utilizando a linguagem de programação Python.Não recebi financiamentoporUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosEstatística - EsUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessClassificaçãoCréditoDados desbalanceadosFinanciamento de veículosRegressão logísticaPythonCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOSModelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículosPrediction model for unbalanced data using vehicle financing informationinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis60060040e05fac-a464-4708-be23-426f51af3bafreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8810https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17704/2/license_rdff337d95da1fce0a22c77480e5e9a7aecMD52ORIGINALTGLTO.pdfTGLTO.pdfapplication/pdf3036436https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17704/1/TGLTO.pdfbda73739a606b761713494616e406eabMD51TEXTTGLTO.pdf.txtTGLTO.pdf.txtExtracted texttext/plain88459https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17704/3/TGLTO.pdf.txta788a3b3b6fb120d30b5ece5e0a175cbMD53THUMBNAILTGLTO.pdf.jpgTGLTO.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6464https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17704/4/TGLTO.pdf.jpg886110d86755c1f6adf4c4afbdd693a4MD54ufscar/177042023-09-18 18:32:36.494oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/17704Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:32:36Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false
dc.title.por.fl_str_mv Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv Prediction model for unbalanced data using vehicle financing information
title Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos
spellingShingle Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos
Oliveira, Larissa Torres
Classificação
Crédito
Dados desbalanceados
Financiamento de veículos
Regressão logística
Python
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS
title_short Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos
title_full Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos
title_fullStr Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos
title_full_unstemmed Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos
title_sort Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos
author Oliveira, Larissa Torres
author_facet Oliveira, Larissa Torres
author_role author
dc.contributor.authorlattes.por.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/9259557335860115
dc.contributor.author.fl_str_mv Oliveira, Larissa Torres
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Moura, Maria Sílvia de Assis
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/9410151859448447
dc.contributor.authorID.fl_str_mv c7bdb63b-c8ff-4ab1-a887-0e71af92b8b5
contributor_str_mv Moura, Maria Sílvia de Assis
dc.subject.por.fl_str_mv Classificação
Crédito
Dados desbalanceados
Financiamento de veículos
Regressão logística
topic Classificação
Crédito
Dados desbalanceados
Financiamento de veículos
Regressão logística
Python
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS
dc.subject.eng.fl_str_mv Python
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS
description For the statistics thesis project, a model adjustment is proposed for unbalanced data, using vehicle financing information, with the response variable being dichotomous, divided into defaulters and non-defaulters. Techniques for variable selection, such as weight of evidence and information value, will be presented, along with the adjustment of logistic regression models for both unbalanced and balanced data, model quality metrics, and an interpretable final classification. The project was developed using the Python programming language.
publishDate 2023
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2023-04-12T12:56:25Z
dc.date.available.fl_str_mv 2023-04-12T12:56:25Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2023-03-28
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv OLIVEIRA, Larissa Torres. Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17704.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17704
identifier_str_mv OLIVEIRA, Larissa Torres. Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17704.
url https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17704
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.confidence.fl_str_mv 600
600
dc.relation.authority.fl_str_mv 40e05fac-a464-4708-be23-426f51af3baf
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de São Carlos
Câmpus São Carlos
Estatística - Es
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFSCar
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de São Carlos
Câmpus São Carlos
Estatística - Es
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSCAR
instname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
instacron:UFSCAR
instname_str Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
instacron_str UFSCAR
institution UFSCAR
reponame_str Repositório Institucional da UFSCAR
collection Repositório Institucional da UFSCAR
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17704/2/license_rdf
https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17704/1/TGLTO.pdf
https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17704/3/TGLTO.pdf.txt
https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17704/4/TGLTO.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv f337d95da1fce0a22c77480e5e9a7aec
bda73739a606b761713494616e406eab
a788a3b3b6fb120d30b5ece5e0a175cb
886110d86755c1f6adf4c4afbdd693a4
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1802136420331028480

Registros relacionados