Modelos de riscos competitivos no estudo de evasão discente

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Tortorelli, Fabiana Arca Cruz
Orientador(a): Cobre, Juliana lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de São Carlos
Câmpus São Carlos
Programa de Pós-Graduação: Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/12304
Resumo: Dropout is a problem faced by public and private universities. Therefore, the motivation of this work is to investigate the characteristics of students enrolled in a regular undergraduate course and verify which one is related with dropout and/or graduate. For the study we consider competitive risk models, and we propose to use the transformation of complementary log-log for the risk function into discrete data to study specific cause risk at a period of time (calculated in semesters). For the parameters estimations we used Bayesian Inference. We verified that the model proposed in this work can be adjusted to the theoretical data. In real data from the Applied Mathematics course to the Institute of Mathematical and Computer Sciences (ICMC), we concluded that parental education and admission type influence in dropout outcome