Evasão de alunos de estatística da UNESP de Presidente Prudente: aplicação de análise discriminante e regressão logística

Abstract

O desenvolvimento desse estudo foi realizado utilizando dados de evasão de alunos de estatística da UNESP de Presidente Prudente, tendo como objetivo comparar duas técnicas de modelagem estatística, Regressão Logística e Análise Discriminante. A primeira demonstra uma flexibilidade na aplicação de diferentes tipos de informações existentes em um conjunto de dados. A segunda apresenta algumas restrições no formato de variáveis e outros pressupostos. Como resultado, foi concluído uma melhor performance pela técnica de Regressão Logística para esse conjunto de dados, apesar da previsão do modelo não ser tão eficaz, foi considerado como variáveis significativas para o modelo as informações de sexo do aluno, se ele utiliza de cotas, o ano da primeira matrícula e o ano de nascimento/ idade do estudante.

The development of this study was carried out using dropout data from statistics students at UNESP in Presidente Prudente, comparing two statistical modeling techniques, Logistic Regression and Discriminant Analysis. The first demonstrates flexibility in the application of different types of information existing in a dataset. The second presents some restrictions on the format of variables and other assumptions. As a result, a better performance was concluded by the Logistic Regression technique for this data set, despite the model's prediction not being so effective, it was considered as significant variables for the model the student's gender information, if he uses quotas, the year of first enrollment and the year of birth/ age of the student.