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dc.creator.IDSILVA, D. N. A.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7430569449533198pt_BR
dc.contributor.advisor1SOUSA, Jorge Alves de.-
dc.contributor.advisor1IDSOUSA, J. A.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0226886239142027pt_BR
dc.contributor.referee1VIEIRA, Alecxandro Alves.-
dc.contributor.referee1IDVIEIRA, A. A.pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1887165837865869pt_BR
dc.contributor.referee2COSTA, Ramilton Marinho.-
dc.contributor.referee2IDCOSTA, R. M.pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3962940713009254pt_BR
dc.description.resumoNeste trabalho, se utilizou o algoritmo da árvore de decisão para analisar a relação da nota da redação com variáveis socioeconômicas de candidatos que prestaram o ENEM 2019 e declararam residência no município de Cuité-PB. Nosso objetivo foi gerar uma árvore de decisão usando o algoritmo de classificação, com base na qual poderíamos encontrar fatores que são importantes para o desempenho dos candidatos na redação. Atingimos especificamente esse objetivo construindo um modelo de decisão, cujas etapas incluíram a preparação de dados, pré-processamento de dados (limpeza de dados, conversão), construção de modelo (treinamento de algoritmo) e otimização de algoritmo para simulação do modelo. Neste cenário, dentre as 11 variáveis utilizadas no estudo, apenas três variáveis foram consideradas significativas na plotagem da árvore de decisão, que foram: estado civil, idade e computador em casa com uma precisão de acerto de 75%. Diante do exposto, apesar do modelo de previsão obtido neste estudo, se mostra adequado, entendemos que outros modelos devem ser validados em trabalhos futuros buscando melhorar esta precisão inserindo-se novas variáveis a análises.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Educação e Saúde - CESpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqMatemática Aplicada-
dc.titleMétodos de classificação por teoria da decisão para mensuração de dados do ENEM.pt_BR
dc.date.issued2021-10-06-
dc.description.abstractIn this work, the decision tree algorithm was used to analyze the relation of the essay grade with socioeconomic variables of candidates who took the ENEM 2019 and declared residence in the city of Cuité - PB. Our objective was to generate a decision tree using the ranking algorithm, based on which we could find factors that are important for the candidates' performance in the essay. We specifically achieved this goal by building a decision model, whose steps included data collection and preparation, data pre-processing (data cleaning, conversion), model building (algorithm training) and algorithm optimization for model simulation. In this scenario, only three variables were considered significant in the decision tree plot, which were marital status, age and home computer with a 75% accuracy. Given the above, it is believed that other models should be validated in future work seeking to improve this accuracy by inserting new variables into analysis.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/24344-
dc.date.accessioned2022-04-07T19:59:50Z-
dc.date.available2022-04-07-
dc.date.available2022-04-07T19:59:50Z-
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.subjectMatemáticapt_BR
dc.subjectAlgoritmo de classificaçãopt_BR
dc.subjectTeoria de decisãopt_BR
dc.subjectÁrvore de decisãopt_BR
dc.subjectMathpt_BR
dc.subjectClassification algorithmpt_BR
dc.subjectDecision theorypt_BR
dc.subjectDecision treept_BR
dc.subjectAlgoritmo de clasificaciónpt_BR
dc.subjectTeoría de la decisiónpt_BR
dc.subjectÁrbol de decisiónpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorSILVA, Damiana Natália Alves da.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeClassification methods by decision theory to measure ENEM data.pt_BR
dc.title.alternativeMétodos de clasificación por teoría de decisión para medir datos ENEM.pt_BR
dc.identifier.citationSILVA, Damiana Natalia Alves da. Métodos de classificação por teoria da decisão para mensuração de dados do ENEM. 2021. 34 fl. (Trabalho de Conclusão de Curso – Monografia), Curso de Licenciatura em Matemática, Centro de Educação e Saúde, Universidade Federal de Campina Grande, Cuité – Paraíba – Brasil, 2021.pt_BR
dc.description.resumenEn este trabajo se utilizó el algoritmo del árbol de decisión para analizar la relación de la nota de ensayo con variables socioeconómicas de los candidatos que tomó la ENEM 2019 y declaró residencia en la ciudad de Cuité-PB. Nuestro objetivo fue generar un árbol de decisión utilizando el algoritmo de clasificación, en base a la cual podríamos encontrar factores que son importante para el desempeño de los candidatos en la redacción. alcanzamos específicamente este objetivo mediante la construcción de un modelo de decisión, cuyos pasos preparación de datos incluida, preprocesamiento de datos (limpieza de datos, conversión), construcción de modelos (entrenamiento de algoritmos) y optimización de algoritmos para la simulación de modelos. En este escenario, entre los 11 variables utilizadas en el estudio, solo se consideraron tres variables significativos en el diagrama de árbol de decisión, los cuales fueron: estado civil, edad y computadora en casa con una precisión del 75%. En vista de lo anterior, a pesar del modelo de predicción obtenido en este estudio, es adecuado, entendemos que otros modelos deben ser validados en futuros trabajos buscando mejorar esta precisión mediante la inserción de nuevas variables en los análisis.pt_BR
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