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Comparação entre a Evasão dos alunos que residem próximo  e distante  do Campus e benefícios da

Interiorização na Universidade Federal de Pernambuco

Recife, 30 de julho de 2014.

Alunos :Caio FrancoCamila SáJacinto FilipeNadja Medeiros

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Objetivos

• Comparar a média da taxa de evasão Perto x Longe

• Expectativa da taxa de evasão de 2015.1: Dois cenários

Antes da interiorizaçãoDepois da interiorização

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Fundamentação Teórica• A informação como um recurso estratégico.• Estatística como “a ciência dos dados”, uma vez que “lida com

a coleta, apresentação, análise e uso dos dados para tomar decisões, resolver problemas e planejar produtos e processos”.

• A evasão universitária pode acontecer a partir de duas causas interligadas: – a falta de interesse – a impossibilidade de continuar os estudos.

• Interiorização como alternativa para a redução da evasão

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Análise Exploratória: Testes de Aderência Kolmogorov Smirnov

H0: a amostra é selecionada de uma população que segue a distribuição normal Ha: a amostra não é selecionada de uma população que segue a distribuição normal

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Box-PlotGráfico 03 Gráfico 04

Fonte: Distribuição calculada a partir dos dados do Sig@/UFPE - 2014

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Análise Exploratória: Testes de Aderência Shapiro-Wilk

H0: a amostra é selecionada de uma população que segue a distribuição normal Ha: a amostra não é selecionada de uma população que segue a distribuição normal

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Teste de Hipótese t-emparelhado

H0: μlonge = μperto (ou μΔ = 0) Ha: μlonge > μperto

Rejeita-se H0 em favor de Ha, pois p-value é menor que 0,05.

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Teste de Hipótese (Wilcoxon) e Resultados

H0: μlonge = μperto (ou μΔ = 0) Ha: μlonge > μperto

Objetivo 01 - Os alunos que originalmente residem distante do campus que estudam tem uma média maior de evasão do que aqueles que residem próximo ao campus que estudam.

Rejeita-se H0 em favor de Ha, pois p-value é menor que 0,05.

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Regressão 1 X Regressão 2

Posição do Semestre

Semestre Posição2003.2 12004.1 22004.2 32005.1 42005.2 52006.1 62006.2 72007.1 82007.2 92008.1 102008.2 112009.1 122009.2 132010.1 142010.2 152011.1 162011.2 172012.1 182012.2 192013.1 202013.2 21

Gráfico 05

Fonte: Distribuição calculada a partir dos dados do Sig@/UFPE - 2014

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Investigação da quantidade de pessoas com ensino superior no Brasil: Um estudo

comparativo entre as capitais e as cidades do interior

André de Melo (afpm@cin)Renata Andrade(rba6@cin)Weslley Torres (wst@cin)

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Objetivo e Metodologia

• Objetivo– Investigar se a deficiência na área de educação é maior nas

cidades do interior ou nas capitais e também analisar o aspecto do acesso à informação.

• Metodologia

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Perguntas de Pesquisa

• PP1 - A quantidade de pessoas com ensino superior nas capitais dos estados é maior que nas cidades do interior do país?

• PP2 - A quantidade de pessoas com acesso a computadores com internet nas capitais dos estados é maior que nas cidades do interior do país?

• PP3 - Existe alguma correlação entre a quantidade de pessoas com ensino superior e o acesso a computadores com internet?

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Capital Ensino Superior Rank

Florianópolis 0,21 1º

Vitória 0,21 2º

Porto Alegre 0,17 3º

... ... ...

Recife 0,12 11º

... ... ...

Manaus 0,06 27º Cidade do Interior Ensino Superior Rank

Niteroi – RJ 0,23 1º

São Caetano do Sul – SP

0,23 2º

Aguas de São Pedro - SP

0,22 3º

... ... ...

Canápolis – BA 0,0014 5538º

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PP1 – Testes de Aderência

Teste\População Ensino SuperiorCapitais Cidades do Interior

Kolmogorov-Smirnov (Normal) FALHA EM REJEITAR REJEITA

Shapiro REJEITA -Kolmogorov-Smirnov (Exponencial) REJEITA REJEITA

Kolmogorov-Smirnov (Weibull) FALHA EM REJEITAR REJEITA

Kolmogorov-Smirnov (Gamma) FALHA EM REJEITAR REJEITA

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PP1 - Wicoxon-Mann-Whiteney

• Independentes• Distribuições diferentes• Teste de Wicoxon-Mann-Whiteney

– P-value < 2.2e-16– H0:quantidade de pessoas com ensino superior nas capitais <=

que no interior• Conclusão: p-value < α (0.05), podemos concluir que a

quantidade de pessoas com o ensino superior nas capitais é maior que a quantidade de pessoas com nível superior nas cidades do interior.

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Capital Acesso a internet

Rank

Florianópolis 0,22 1º

Vitória 0,21 2º

Porto Alegre 0,20 3º

... ... ...

Recife 0,11 14º

... ... ...

Macapá 0,05 27º Cidade do Interior Acesso a internet Rank

São Caetano do Sul – SP

0,23 1º

Santos 0,21 2º

Balneário Camboriú 0,21 3º

... ... ...

Algumas cidades de: PI, MA, PA

0 553 º

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PP2 – Testes de Aderência

Teste\População Domicílios com Computadores com Acesso à Internet

Capitais Cidades do Interior

Kolmogorov-Smirnov (Normal)

FALHA EM REJEITAR REJEITA

Shapiro FALHA EM REJEITAR -Kolmogorov-Smirnov (Exponencial)

- REJEITA

Kolmogorov-Smirnov (Weibull)

- -

Kolmogorov-Smirnov (Gamma)

- -

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PP2 - Wicoxon-Mann-Whiteney

• Independentes• Distribuições diferentes

• Teste de Wicoxon-Mann-Whiteney– P-value < 1.955e-13– H0: quantidade de pessoas com acesso a computador com internet

nas capitais é <= no interior• Conclusão: p-value < α (0.05), podemos concluir que a quantidade de

domicílios com computadores com acesso a internet é maior nas capitais que nas cidades do interior.

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PP3 - Correlação

• Como as populações não seguem a distribuição normal, foi utilizado o método de Spearman.

• RESULTADOS

Métricas Coeficiente de correlação

Capitais Ensino Superior e Computadores com internet 0.9487179

Cidades do interior Ensino Superior e computadores com internet

0.8497298

Conclusão: Em ambos os casos há uma correlação positiva forte, isto é, existe alguma relação entre o número de pessoas com ensino superior e o acesso a computadores com internet.

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Análise estatística de taxa de óbitos por AIDS

Alunos: Daniel Bion BarreirosMaria Yêda de Melo Lima

Paula Fernanda de Souza Brasileiro

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A proposta desse trabalho é analisar a base de dados cedida pelo governo brasileiro, sobre o número de óbitos pela síndrome da imunodeficiência adquirida (AIDS), por 100 mil habitantes, da população dos estados brasileiros, entre o período de 1990 até 2009.

Objetivo do trabalho Analisar a base de dados fornecida pelo governo a fim de comprovar a eficácia da lei Nº 9.313, de 13 de novembro de 1996, a qual dispõe sobre a distribuição gratuita de medicamentos aos portadores do HIV e doentes de AIDS.

Motivação

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I. Teste de NormalidadeII. Teste de Hipótese para médiasIII. Modelo de Regressão LinearIV. Teste de Wilcoxon

Testes realizados

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II. Análise inicial

Resultados

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III. Teste de Normalidade

O teste de Shapiro obteveum p-value 5.05e-38.Conclui-se que os dados nãoseguem normalidade.

Resultados

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V. Modelo de Regressão Linear Para prever a taxa de óbito o modelo utiliza os parâmetros: taxa

do ano anterior, sexo e estado.

Resultados

UF Sexo Taxa de óbito Real Taxa de óbito EstimadoRondonia M 2,2 2,7705666

Acre M 1,2 1,6136148Amazonas M 3,8 5,7256123Roraima M 3 9,5131543

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VI. Teste de Wilcoxon Aplicando o teste de Wilcoxon de postos e sinais para duas

amostras emparelhadas, a hipótese nula foi rejeitada . Conclui-se então, que a taxa de óbito estimada foi maior que

a taxa real a um nível de confiança de 95%, ou seja, a taxa diminui com a aprovação da lei.

Resultados

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• Podemos afirmar que a lei surtiu efeito de forma geral no território brasileiro.

• Analisando o gráfico do valor real da taxa de óbito e o valor estimado pelo modelo de regressão para cada estado podemos verificar que nem todos os estados do país se beneficiaram da lei.

• Nos estados do Distrito Federal, Rio de Janeiro, Roraima e São Paulo a redução do índice foi significativa.

• Para os demais a redução foi mínima, e para os estados do Amapá e Rondônia a taxa aumentou.

• Isso significa que o governo brasileiro pode ter investido mais em algumas regiões que em outras.

Conclusão

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ANALISE DAS DESPESAS DE VIAGENS DO GOVERNO FEDERAL DE 2012 E 2013

Equipe: Gabriela Auxiliadora da Silva , Josias José da Silva e Renan de Araújo Azevedo Professora: Dra. Renata Maria Cardoso Rodrigues de Souza

Recife 2014

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Problemática

Análise experimental e estatística das despesas com diárias de viagens do Governo Federal no Intervalo de 2012 – 2013

Reduzir despesas de viagens do Governo Federal em [O Globo 2013].

Interesse Estatístico– Investigar gastos com viagens do governo federal em 2012 e 2013– Comparar se houve aumento ou redução nos gastos do governo com

viagens– Métrica usada: Gastos médio anual– Software usado; O R.– “Aperfeiçoa o sistema de pagamento de passagens e diárias dos

ministérios, com maior controle rigidez”.

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Analise exploratória e Teste de aderência

• A amostra não segue uma t-student; Usados gráficos dos quantis; Teste de Kolmogorov-Smirnov.

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Saída do teste• Teste não paramétrico da soma dos postos de Wilcoxon • Hipótese do teste• Ho : Não houve aumento no gasto médio anual com

despesas de viagens • Ha: Houve aumento no gasto médio anual com despesas

de viagens Teste de Wilcoxon

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Decisão e Análise dos Resultados

• Pelo teste, o p-value > 0,05. Logo não rejeitamos a hipótese nula, dessa forma podemos afirmar que não houve aumento nos gastos médios de viagens no ano de 2013 em relação a 2012.

• Após feito os testes, concluímos que o objetivo do governo foi alcançado, pois não houve aumento em 2013.