Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-20T23:45:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1
233635.pdf: 1499770 bytes, checksum: 43b3faca8dbedb66013840d1eb749aff (MD5) / Nesta pesquisa foi desenvolvido um módulo inteligente para apoio ao ensinoaprendizagem de estatística, presencial ou a distância. Este módulo, a partir de uma base de dados fornecida pelo aluno, realiza a análise de correspondência múltipla e será integrado a um ambiente de apoio ao ensino-aprendizagem de estatística, o SEstat.Net. A análise de correspondência é um procedimento de análise estatística multivariada que busca identificar padrões de associação em um conjunto de variáveis categóricas. Os resultados estatísticos desta técnica são as tabelas de freqüência de Burt, autovalores e autovetores, inércia e gráficos que permitem verificar exploratoriamente a existência de associação entre as categorias das variáveis. O módulo foi desenvolvido utilizando a plataforma Java 2, mais especificamente a tecnologia J2EE, com os componentes JSP, JavaBeans, JDBC e Java Servlets, que foram as mesmas tecnologias usadas para desenvolver o SEstat.Net. Com o desenvolvimento deste módulo foi possível ampliar a base de conhecimento do SEstat.Net, permitindo que sejam identificados padrões de associação em um conjunto de variáveis qualitativas, e também disponibilizar para os alunos de graduação e pós-graduação uma técnica complexa de análise de dados.
In this research an intelligent module was developed to support the teaching of statistics presential or in a distance. This module, starting from a database supplied by the student, accomplishes the multiple correspondence analysis on a group of qualitative variables observed in a quantitative survey. This module will be integrated in a support environment for statistics teaching, SEstat.Net. The correspondence analysis is a procedure of multivariated statistic analysis that aims to identify association patterns in a group of categorical variables. The statistic results of this technique are the frequency tables of Burt, self-values and self-vectors, inertia and graphs allowing to explore and evaluate the existence among the categories of the variables. The module was developed by Java 2 platform, specifically the technology J2EE, with the components: JSP, JavaBeans, JDBC and Java Servlets, that were the same technologies used to develop the SEstat.Net. With the development of this module it was possible to enlarge the base of knowledge of Sestat.Net, allowing us to identify association patterns in a group of qualitative variables, providing the complex technique of analysis and data to undergraduate and master degree students.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/85825 |
| Date | January 2003 |
| Creators | Piveta, Jaqueline |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Nassar, Silvia Modesto |
| Publisher | Florianópolis, SC |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 1 v.| il., grafs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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