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Tipo de Documento: Monografia
Título: Modelagem dos preços de imóveis residenciais no município de Aracaju via mistura de modelos de regressão
Autor(es): Santos, Jonas Nascimento
Data do documento: 11-Abr-2025
Orientador: Araújo, Luiz Henrique Gama Dore de
Resumo: O Observatório do Mercado Imobiliário de Aracaju (OMI-AJU), vinculado à Secretaria Municipal da Fazenda de Aracaju (SEMFAZ-AJU), dedica-se ao levantamento e à análise de dados do mercado imobiliário de Aracaju. Um dos objetivos do OMI-AJU é estabelecer modelos de regressão que permitam explicar e predizer o preço de um imóvel, dadas algumas das suas características, como, por exemplo, o bairro onde ele está localizado, o nível de infraestrutura do local, sua idade, a quantidade de vagas de estacionamento que ele possui, etc. Com a utilização desses dados, foi realizada uma análise e desenvolvido um modelo de mistura de regressão linear, utilizando o algoritmo EM e o critério Bayesiano (BIC) para selecionar o número de grupos (modelos) com base nas características dos imóveis. Após as análises, percebeu-se que o maior valor de um imóvel em Aracaju, com base nas informações disponíveis, foi de R$ 39.000.000. Esse valor foi dividido em três tipos de registro: oferta, transação e ITBI, sendo o ITBI o que continha mais observações, com cerca de 36,41%. Quanto à técnica de mistura de modelos de regressão, utilizando três repetições e um número máximo de 10 grupos, através do critério BIC, foram denidos 5 grupos (modelos). O grupo 5 foi o que apresentou a maior probabilidade de uma observação pertencer a ele, com pouco mais de 34%, enquanto o grupo 3 teve a menor probabilidade, cerca de 2,77%. Através do gráco de dispersão dos grupos, utilizando latitude e longitude, observou-se que a distribuição dos grupos é bem espalhada, indicando uma alta variabilidade entre os grupos.
Abstract: The Real Estate Market Observatory of Aracaju (OMI-AJU), linked to the Municipal Finance Department of Aracaju (SEMFAZ-AJU), is dedicated to collecting and analyzing data on the real estate market in Aracaju. One of the objectives of OMI-AJU is to establish regression models that allow explaining and predicting the price of a property, given some of its characteristics, such as, for example, the neighborhood where it is located, the level of infrastructure of the place, its age, the number of parking spaces it has, etc. Using this data, an analysis was performed and a linear regression mixture model was developed, using the EM algorithm and the Bayesian Criterion (BIC) to select the number of groups (models) based on the characteristics of the properties. After the analyses, it was found that the highest value of a property in Aracaju, based on the information available, was R$ 39,000,000. This value was divided into three types of record: oer, transaction and ITBI, with ITBI containing the most observations, with approximately 36.41%. Regarding the regression model mixing technique, using three repetitions and a maximum number of 10 groups, through the BIC criterion, 5 groups (models) were dened. Group 5 was the one with the highest probability of an observation belonging to it, with just over 34%, while group 3 had the lowest probability, approximately 2.77%. Through the scatter plot of the groups, using latitude and longitude, it was observed that the distribution of the groups is well spread, indicating a high variability between the groups.
Palavras-chave: Estatística
Ensino superior (UFS)
Mercado imobiliário (Aracaju, SE)
Modelo de regressão
Mistura de modelos
Critério Bayesiano (BIC)
Real estate market
Regression model
Mixture of models
Bayesian Criterion (BIC)
área CNPQ: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::REGRESSAO E CORRELACAO
Idioma: por
Sigla da Instituição: Universidade Federal de Sergipe (UFS)
Departamento: DECAT - Departamento de Estatística e Ciências Atuariais – Estatística – São Cristóvão - Presencial
Citação: Santos, Jonas Nascimento. Modelagem dos preços de imóveis residenciais no município de Aracaju via mistura de modelos de regressão. São Cristóvão, 2025. Monografia (graduação de Estatística) – Departamento de Estatística e Ciências Atuariais, Centro de Ciências Exatas e Tecnologia, Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, SE, 2025
URI: https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/22205
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