Introdução à econometria no ensino médio : aplicações da regressão linear

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Will, Ricardo de Souza
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFABC
Texto Completo: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=106248
Resumo: Orientador: Prof. Dr. André Ricardo Oliveira da Fonseca
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spelling Introdução à econometria no ensino médio : aplicações da regressão linearECONOMETRIAREGRESSÃO LINEARGRÁFICO DE DISPERSÃOECONOMETRICSLINEAR REGRESSIONSCATTER PLOTPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM MESTRADO PROFISSIONAL EM MATEMÁTICA EM REDE NACIONAL (PROFMAT) - UFABCOrientador: Prof. Dr. André Ricardo Oliveira da FonsecaDissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Mestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional, 2016.Esta dissertação tem como objetivo propor e dar subsídios aos professores de Matemática do 3º ano do ensino médio sobre temas envolvendo Estatística e Economia, tendo como sugestão a Econometria, especificamente a Regressão Linear Simples e Múltipla, em virtude de possuir conceitos muito abrangentes e que permitirá ao aluno desenvolver condições de entender as diversas aplicações e ser capaz de reconhecer o fenômeno linear e utilizar a regressão para fazer previsões. Abordaremos no capítulo 1 uma revisão dos conceitos de Estatística dando ênfase ao desvio padrão, intervalos de confiança e teste de hipóteses. No capítulo 2 teremos os conceitos de Econometria, como: a origem da palavra, a análise econométrica de um modelo matemático, os objetivos e a metodologia econométrica. Dando uma atenção em especial a Keynes e seus postulados sobre propensão marginal ao consumo e a poupar. Também permitirá aos alunos utilizarem seus conhecimentos de obtenção e tabulação dos dados das variáveis observadas, a construção do gráfico de dispersão, o ajustamento de uma reta que passa pelos pontos, determinar os parâmetros e a equação da reta. No capítulo 3 trataremos do Modelo de Regressão Linear Simples. Inicialmente damos uma atenção especial a Galton que deu origem ao conceito de correlação, então passaremos para os cálculos dos parâmetros, dos resíduos, da variância, do desvio padrão e dos coeficientes de correlação e determinação. Utilizaremos os conceitos de estatística que foram relembrados no capítulo 1. No capítulo 4 trataremos do Modelo de Regressão Linear Múltipla, portanto, abordaremos as diferenças quando deparamos com duas ou mais variáveis explicativas. O professor poderá revisar os conceitos de matrizes. Por fim no capítulo 5 teremos o plano de aula, a escolha do público alvo e da unidade escolar, calendário e cronograma das atividades com os alunos e os resultados obtidos.This dissertation aims to propose and to give subsidies to Mathematics teachers of the 3rd year of high school on topics involving Statistics and Economics, with Econometrics as a suggestion, specifically the Simple Linear Regression and Multiple, due to having very broad concepts and allow the student to develop a condition to understand the various applications and be able to recognize the linear phenomenon and use regression to make predictions. We discuss in chapter 1 a review of statistical concepts emphasizing the standard deviation, confidence intervals and hypothesis testing. In chapter 2, we will have concepts of Econometrics as the word¿s origin, the econometric analysis of a mathematical model, econometrics¿ goals and methodology. With a particular attention to Keynes and his postulates of small propensity for consuming and saving. It will also allow students to use knowledge of collecting and observed variables data tabulating, the construction of the scatter plot, adjustment of a line that passes through the points and determination of parameters and equation of the line. In chapter 3, we will deal of the Simple Linear Regression Model. Initially we give a special attention to Galton that gave rise to the concept of correlation, then move on to the calculations of the parameters of waste, variance, standard deviation and to correlation and determination¿s coefficients. We will use the statistical concepts that were recalled in Chapter 1. In chapter 4, we will treat the Multiple Linear Regression Model, therefore, we will discuss the differences when faced with two or more explanatory variables. The teacher may review the concepts of matrices. Finally, in Chapter 5, we have the lesson plan, target audience and the school unit choice, calendar and schedule of activities with the students and the results obtained.Fonseca, André Ricardo Oliveira daBoero, Ana CarolinaGracias, Antônio CarlosWill, Ricardo de Souza2016info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf159 f. : il.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=106248http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=106248&midiaext=74424http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=106248&midiaext=74423Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.br/php/capa.php?obra=106248porreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-03-15T13:20:51Zoai:BDTD:106248Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2023-03-15T13:20:51Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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