Publicação: Predição do custo da produtividade de arroz por meio de modelo multinível
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS
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Resumo
Tendo em vista a importância da produção do arroz no país, sabendo de sua enorme significancia para a exportação, o cálculo dos custos de produtividade se torna necerrário para a maximização dos lucros. Assim, o presente trabalho tem como ob jetivo utilizar modelagem multinível para predizer o custo total da produtividade do arroz de alguns municípios brasileiros. Ou seja, a análise multinível permite conhecer as particularidades dos municípios acerca da produtividade do arroz, considerando efeitos que podem impactar significativamente no custo da produtividade, de forma a auxiliar os gestores na tomada de decisão. A pesquisa foi realizada com base nos dados levantados da CONAB (Companhia Nacional de Abastecimento) dos custos de produtividade do arroz no período de 2016 a 2022. A base de dados é composta por 10 (dez) variáveis, na qual apenas 4 (quatro) foram selecionadas a compor o modelo final, sendo elas “Ano”, “Custo Atividade”, “Custo Variável” e “Tipo de Agricultura” escolhidas partir dos critérios de análise adotados. Em relação ao nível tempo, o modelo indica que há uma variação significante do custo total, ou seja, o custo total segue uma tendência temporal linear. Com base no modelo final a justado, observa-se que as variáveis que caracterizam os municípios
auxiliam na explicação da variabilidade do custo total ao longo dos anos. Os resultados indicam que 46,9% da proporção da variação do custo total pode ser atribuído às características dos municípios.
Abstract
Palavras-chave
HML2, Step-up strategic, HLM3, Hierarchical structure, Step-up strategic, Mixed models, Estrutura hierárquica, Modelos mistos
Citação
DIAS, Leticia Gabriela Ferreira. Predição do custo da produtividade de arroz por meio de modelo multinível. 2022. 56 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023