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dc.creatorDelmiro, Thiago Felipe de Véras
dc.date.accessioned2023-04-12T01:41:43Z
dc.date.available2023-04-12T01:41:43Z
dc.date.issued2022-08-10
dc.identifier.citationDELMIRO, Thiago Felipe de Véras. Avaliação de imóveis por análise de regressão linear múltipla no bairro de Casa Forte, Recife/PE. 2022.11f. Trabalho de Conclusão de Curso (Curso de Engenharia Civil) - Instituto Federal de Ciência e Tecnologia de Pernambuco, Recife. 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifpe.edu.br/xmlui/handle/123456789/881
dc.description.abstractThe objective of this work is to determine a mathematical model that represents the value of supply of apartments in the neighborhood of Casa Forte, in Recife / PE, based on the requirements of ABNT NBR 14653-2 (2011), through the survey of market data of properties, identification and selection of significant variables observing the requirements and methods established by the aforementioned technical standard, proposition and statistical validation of the developed mathematical model. The model presented a correlation coefficient of 0.954, showing a very strong linear dependence between the variables, with an adjusted coefficient of determination of 0.905, demonstrating that approximately 91% of the evaluation value is explained by the selected variables. Statistical validation of the model was performed through the coefficient of determination and tests and analysis of linearity, normality of residues, homoscedasticity, autocorrelation and collinearity, observing the most stringent requirements established by the mentioned technical standard. The proposed model presented strong predictive power, adjusting very well to the collected data, with confidence interval presenting total amplitude less than 30%.pt_BR
dc.format.extent11f.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.relationASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR 14653-1: Avaliação de bens. Parte 1: Procedimentos gerais. Rio de Janeiro: ABNT, 2019. ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR 14653-2: Avaliação de bens. Parte 2: Imóveis urbanos. Rio de Janeiro: ABNT, 2011. BARROS, Matheus Costa. Avaliação do valor de imóveis por análise de regressão linear- estudo da taxa de rendimento do mercado imobiliário em fortaleza. 2018. 92 f. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia Civil, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2018. BRAGA, João. Trilhas do Recife: guia turístico, histórico e cultural. [S.I.:s.n..}. 2000. COELHO, Jocilon; ZANCAN, Evelise Chemale. Modelo de regressão linear múltipla para avaliação de aluguéis de salas comerciais na cidade de Araranguá - SC. 2011. 16 f. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia Civil, Universidade do Extremo Sul Catarinense, Araranguá, 2011. DANTAS, Rubens Alves. Engenharia de avaliações: uma introdução à metodologia cientifica. 2. ed. Ver. de acordo com a NBR-14.653-2:2004. São Paulo: Pini, 2005. DANTAS, Carlos Felipe Luís de França Almeida. Avaliações imobiliárias em desapropriações com tratamento científico por regressão linear. 2018. 19 f. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia Civil, Departamento de Engenharia Civil, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2018. GAZOLA, Sebastião. Construção de um modelo de regressão para avaliação de imóveis. 2002. 104 f. Dissertação (Mestrado) - Curso de Engenharia de Produção, Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2002. MORCELLI, Aier Tadeu Gabriel. Construção de modelos de regressão para estimar o valor dos lotes urbanos do setor 11 de Santa Maria - RS. 2006. 58 f. Dissertação (Mestrado) - Curso de Engenharia de Produção, Programa de Pós graduação em Engenharia de Produção, Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2006. NADAL, Carlos Aurélio; JULIANO, Katia Aparecida; RATTON, Eduardo. Testes estatísticos utilizados para a validação de regressões múltiplas aplicadas na avaliação de imóveis urbanos. Bulletin Of Geodetic Sciences: Boletim de Ciências Geodésicas, Curitiba, v. 9, n. 2, p.243-262, jul. 2003. Trimestral. SCHERER, Douglas Guilherme. A influência dos fatores de esquina e pavimentação na avaliação de lotes urbanos na cidade de Lajeado - RS. 2016. 95 f. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia Civil, Centro Universitário Univates, Lajedo, 2016.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAvaliação de imóveispt_BR
dc.subjectEngenharia de avaliaçõespt_BR
dc.subjectMétodo comparativopt_BR
dc.subjectDados de mercadopt_BR
dc.titleAvaliação de Imóveis por análise de regressão linear múltipla no bairro de Casa Forte, Recife/PEpt_BR
dc.typeArticlept_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2153350948825032pt_BR
dc.contributor.advisor1Santos, Ebenézer de França
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1104673142791574pt_BR
dc.contributor.referee1Santos, Ebenézer de França
dc.contributor.referee2Carvalho, Heleny Alves de
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1104673142791574pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0571269558859765pt_BR
dc.publisher.departmentRecifept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.subject.cnpqENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL::CONSTRUCAO CIVILpt_BR
dc.description.resumoO objetivo desse trabalho é determinar um modelo matemático que represente o valor de oferta de apartamentos no bairro de Casa Forte, em Recife/PE, com base nos requisitos da ABNT NBR 14653-2 (2011), por meio do levantamento de dados de mercado de imóveis, identificação e seleção de variáveis significativas observando-se os requisitos e métodos estabelecidos pela norma técnica supracitada, proposição e validação estatística do modelo matemático desenvolvido. O modelo apresentou um coeficiente de correlação de 0,954, demostrando uma fortíssima dependência linear entre as variáveis, com coeficiente de determinação ajustado de 0,905, demonstrando que aproximadamente 91% do valor da avaliação são explicadas pelas variáveis selecionadas. A validação estatística do modelo foi realizada através do coeficiente de determinação e de testes e análise de linearidade, normalidade dos resíduos, homocedasticidade, autocorrelação e colinearidade, observando-se os requisitos mais rigorosos estabelecidos pela norma técnica citada. O modelo proposto apresentou forte poder de predição, ajustando-se muito bem aos dados coletados, com intervalo de confiança apresentando amplitude total menor que 30%.pt_BR


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