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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: A REGRESSION MODEL FOR FORECASTING INTERSTATE COACH PASSANGERS DEMAND IN BRAZIL: ESTIMATION, TESTING AND DIAGNOSTICS Autor: ISABELA XANCHAO DOMINGUEZ
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES - ADVISOR
Nº do Conteudo: 2727
Catalogação: 26/06/2002 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2727&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2727&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.2727
Resumo:
Formato DC | MARC |
Título: A REGRESSION MODEL FOR FORECASTING INTERSTATE COACH PASSANGERS DEMAND IN BRAZIL: ESTIMATION, TESTING AND DIAGNOSTICS Autor: ISABELA XANCHAO DOMINGUEZ
Nº do Conteudo: 2727
Catalogação: 26/06/2002 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2727&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2727&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.2727
Resumo:
The objective of this dissertation is to estimate a model
to forecast the demand of intra state passenger transport
tickets in Brazil. To reach this objective, a multiple
regression analysis model and artificial neural networks
will be used. Regression models were tested in their
functional behavior and investigated for the presence of
outliers and influent observations. Our results showed that
the non linearity modelled by the neural networks did not
result in a better forecast when compared to the regression
model. Our final regression model has a reasonable
forecasting power, although there is possibility of
overestimating the demand.
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| COMPLETE |
PDF 
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