C:\ARQUIVO DE TRABALHO 2011\EDI - Unama

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146 4 CONCLUSÃO Este trabalho teve como objetivo a aplicação conjunta das técnicas de análise multivariada, para determinação do volume de madeira de Pinus da empresa Duratex Florestal em 2005. A transformação e redução do número de variáveis pode ser obtida pelo método da análise de fatores, sem perda significativa de informações, e obtendose variáveis não correlacionadas, por meio de dois fatores. Com os resultados obtidos da análise fatorial partiu-se para a construção do modelo de regressão linear múltipla para o volume de Pinus, evitando-se o problema de multicolinearidade. No modelo ajustado obteve-se regressão com R² maior que 91%, o que garante a consistência da regressão para estimativa do volume de madeira de plantio de Pinus. REFERÊNCIAS DILON, W.R.; GOLDSTEIN, M. Multivariate Analysis: methods and applications. New York: John Wiley & Son, 1984. DRAPER, N.R.; SMITH, H. Applied Regression Analysis. New York: John Wiley & Sons, 1981. ELIAN, Silva. N. Análise de Regressão. São Paulo: IME, 1998. GREENE, W. H. Econometric Analysis. 3. ed. Prentice Hall. New Jersey, 1997. GUIMARÃES, Daniel Pereira; LEITE, Hélio Garcia. Influência do número de árvores na determinação de equação volumétrica para Eucalyptus grandis. Scientia forestalis. n. 50, p. 37-42, dez., 1996. GORSUCH, R. L. Factor Analysis. New Jersey: Lawrence Erlbaum, 1983. HAIR JR, J.F., ANDERSON, R.E., TATHAM, R.L., BLACK, W.C. Análise multivariada de dados. 5. ed. Porto Alegre: Bookman, 2005. KAISER, H. F. The Varimax criterion for analaytic rotation in factor anaysis. Psychometrika, 1958. KAISER, H. F.; RICE, J. Little Jiffy, mark IV. Education and psychological measurement, 1974. MALHOTRA, N. K. Marketing Research: an applied orientation. New Jersey: Prentice Hall, 2001. MINGOTI, S.A. Análise de dados através de métodos de estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Belo Horizonte: UFMG, 2005. NETER, J.; WASSERMAN, W. Applied linear statistical models. Illinois: Richard D. Irwin, 1974. REIS, E. Estatística multivariada aplicada. 2. ed. Lisboa: Silabo 2001. RENCHER, A. Methods of multivariate analysis. 2 ed. New York: John Wiley & Son, 2002. SOARES, Carlos Pedro Boechat; PAULA NETO, Francisco de; SOUZA, Agostinho Lopes de. Dendrometria e inventário florestal. Viçosa: Ed. UFV, 2007. p.62-86p. SOCIEDADE BRASILEIRA DE SILVICULTURA. O setor florestal brasileiro: fatos e números. São Paulo, 1998. 18 p. Traços, Belém, v. 12, n. 25, p. 133-146, jun. 2010
147 FATORES FAMILIARES E ESCOLARES PREPONDERANTES NO DESEMPENHO ESCOLAR DOS ESTUDANTES DAS REGIÕES NORTE E SUDESTE Diego Rafael Reis Duarte * John Anthony da Conceição Pantoja ** Sérgio Castro Gomes *** RESUMO Este estudo identificou fatores determinantes da proficiência em matemática, relacionados à família e à escola, dos alunos da 4ª série do Ensino Fundamental, nas regiões Norte e Sudeste, com foco sobre a redução das desigualdades regionais. Foram utilizados um modelo de regressão múltipla e os microdados do SAEB-2005, sendo a proficiência em matemática a variável dependente e as características pessoais, familiares, e das escolas dos alunos as variáveis explicativas. Os resultados indicam que meninos com computador em casa, gostam de matemática, e fazem a lição, obtêm melhores notas em matemática. E ainda: que a reprovação e a quantidade de pessoas morando no domicílio pioram os desempenhos. Outros resultados interessantes são que à medida que a escolaridade do pai e o número de computadores na escola aumentam eleva-se o desempenho, e a existência de aparelho de vídeo e projeto pedagógico na escola melhora o desempenho. Palavras-Chave: Desempenho. Fatores Determinantes. Desigualdades. FAMILY AND SCHOOL FACTORS PREPODERANT IN PERFORMANCE SCHOOL OF THE STUDENTS OF REGIONS NORTH AND SOUTHEAST ABSTRACT This study identified determinants of proficiency in mathematics, among the variables related to family and school, of the students in the 4th grade of elementary school, in the North and Southeast, with a focus on reducing regional inequalities. We used a multiple regression model and micro data SAEB-2005, with proficiency in mathematics the dependent variable and the personal characteristics, family and school students as * Licenciado em Matemática pela Universidade da Amazônia – Unama, diegoduarte.jj@gmail.com ** Licenciado em Matemática pela Universidade da Amazônia – Unama, johnanthonydacp@hotmail.com *** Professor pesquisador do Núcleo de Estudos e Pesquisas em Socioeconomia da Universidade da Amazônia – Unama, scgomes@unama.br Traços, Belém, v. 12, n. 25, p. 147-166, jun. 2010
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