Modelos de Riscos Competitivos no Estudo de Evasão Discente

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Tortorelli, Fabiana Arca Cruz
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-23032020-100937/
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.
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spelling Modelos de Riscos Competitivos no Estudo de Evasão DiscenteStudy of University Dropout using Competing Risks ModelsBayesian InferenceCompeting RisksCompeting risks complementary log-log modelEvasão universitáriaInferênica BayesianaModelo log-log Commplementar de riscos competitivosRiscos competitivosUniversity DropoutUm 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.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.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCobre, JulianaTortorelli, Fabiana Arca Cruz2020-02-11info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-23032020-100937/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2020-03-26T13:46:02Zoai:teses.usp.br:tde-23032020-100937Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212020-03-26T13:46:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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