Correlação e regressão linear de variáveis que interferem no produto interno bruto do Brasil: uma análise estatística de dados
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Data de Publicação: | 2019 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
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Título da fonte: | Revista Gestão Industrial |
Texto Completo: | https://periodicos.utfpr.edu.br/revistagi/article/view/9968 |
Resumo: | O referente trabalho tem como objetivo analisar a correlação de 3 variáveis quantitativas etambém montar uma equação de regressão linear para a variável dependente ProdutoInterno Bruto (PIB) do Brasil, utilizando as variáveis independentes, Expectativa de Vida ePopulação do Brasil. Também buscou-se analisar qual a interferência das variáveisindependentes sobre a dependente. Testes de normalidade de dados, análises descritivasde variáveis, correlação de variáveis e regressão linear são ferramentas de análiseestatística de dados. Foram utilizados série histórica de dados entre 1960 e 2016. Os dadosforam aplicados em um software para coleta de resultados. Foram apresentadas tabelasprovenientes do software e discutidos os seus resultados. Além disso, uma equação deregressão linear múltipla foi montada, juntamente com previsões das variáveisindependentes para analisar seus efeitos no PIB nacional. |
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Correlação e regressão linear de variáveis que interferem no produto interno bruto do Brasil: uma análise estatística de dados1.02.02.08-0Análise de dados estatísticos; Correlação; Regressão linear; Produto interno brutoO referente trabalho tem como objetivo analisar a correlação de 3 variáveis quantitativas etambém montar uma equação de regressão linear para a variável dependente ProdutoInterno Bruto (PIB) do Brasil, utilizando as variáveis independentes, Expectativa de Vida ePopulação do Brasil. Também buscou-se analisar qual a interferência das variáveisindependentes sobre a dependente. Testes de normalidade de dados, análises descritivasde variáveis, correlação de variáveis e regressão linear são ferramentas de análiseestatística de dados. Foram utilizados série histórica de dados entre 1960 e 2016. Os dadosforam aplicados em um software para coleta de resultados. Foram apresentadas tabelasprovenientes do software e discutidos os seus resultados. Além disso, uma equação deregressão linear múltipla foi montada, juntamente com previsões das variáveisindependentes para analisar seus efeitos no PIB nacional.Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)Kremer, Guilherme MateusDeina, CarolinaSiqueira, Hugo2019-07-11info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://periodicos.utfpr.edu.br/revistagi/article/view/996810.3895/gi.v15n2.9968Revista Gestão Industrial; v. 15, n. 2 (2019)1808-044810.3895/gi.v15n2reponame:Revista Gestão Industrialinstname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRporhttps://periodicos.utfpr.edu.br/revistagi/article/view/9968/6373Direitos autorais 2019 CC-BYhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccess2020-04-15T14:05:06Zoai:periodicos.utfpr:article/9968Revistahttps://periodicos.utfpr.edu.br/revistagiPUBhttps://periodicos.utfpr.edu.br/revistagi/oai||revistagi@utfpr.edu.br1808-04481808-0448opendoar:2020-04-15T14:05:06Revista Gestão Industrial - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false |
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