Métodos de classificação por teoria da decisão para mensuração de dados do ENEM.

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dc.creator.ID	SILVA, D. N. A.	pt_BR
dc.creator.Lattes	http://lattes.cnpq.br/7430569449533198	pt_BR
dc.contributor.advisor1	SOUSA, Jorge Alves de.
dc.contributor.advisor1ID	SOUSA, J. A.	pt_BR
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/0226886239142027	pt_BR
dc.contributor.referee1	VIEIRA, Alecxandro Alves.
dc.contributor.referee1ID	VIEIRA, A. A.	pt_BR
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/1887165837865869	pt_BR
dc.contributor.referee2	COSTA, Ramilton Marinho.
dc.contributor.referee2ID	COSTA, R. M.	pt_BR
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/3962940713009254	pt_BR
dc.description.resumo	Neste 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.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Centro de Educação e Saúde - CES	pt_BR
dc.publisher.initials	UFCG	pt_BR
dc.subject.cnpq	Matemática Aplicada
dc.title	Métodos de classificação por teoria da decisão para mensuração de dados do ENEM.	pt_BR
dc.date.issued	2021-10-06
dc.description.abstract	In 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.uri	http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/24344
dc.date.accessioned	2022-04-07T19:59:50Z
dc.date.available	2022-04-07
dc.date.available	2022-04-07T19:59:50Z
dc.type	Trabalho de Conclusão de Curso	pt_BR
dc.subject	Matemática	pt_BR
dc.subject	Algoritmo de classificação	pt_BR
dc.subject	Teoria de decisão	pt_BR
dc.subject	Árvore de decisão	pt_BR
dc.subject	Math	pt_BR
dc.subject	Classification algorithm	pt_BR
dc.subject	Decision theory	pt_BR
dc.subject	Decision tree	pt_BR
dc.subject	Algoritmo de clasificación	pt_BR
dc.subject	Teoría de la decisión	pt_BR
dc.subject	Árbol de decisión	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.creator	SILVA, Damiana Natália Alves da.
dc.publisher	Universidade Federal de Campina Grande	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.title.alternative	Classification methods by decision theory to measure ENEM data.	pt_BR
dc.title.alternative	Métodos de clasificación por teoría de decisión para medir datos ENEM.	pt_BR
dc.identifier.citation	SILVA, 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. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/24344	pt_BR
dc.description.resumen	En 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