• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.12.2012.tde-03122012-193052
Documento
Autor
Nome completo
Claudia Mendes Nogueira
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2012
Orientador
Banca examinadora
Takaoka, Hiroo (Presidente)
Canton, Adolpho Walter Pimazoni
Cozman, Fabio Gagliardi
Fouto, Nuno Manoel Martins Dias
Limeira, Tania Maria Vidigal
Título em português
Dificuldades orçamentárias básicas das famílias brasileiras: um convite à reflexão a partir de redes bayesianas
Palavras-chave em português
Classes econômicas
Condições de vida
Consumo
Família - Estrutura
Inteligência artificial
Probabilidade
Redes bayesianas
Rendas
Resumo em português
Este estudo visa compreender a adequação dos rendimentos às necessidades e condições de vida dos brasileiros. Observando os dados da Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF) realizada pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) para o período: 2008 e 2009, o estudo identifica um modelo que se concentra na investigação sobre o fato de 75% dos domicílios brasileiros declararem dificuldades orçamentárias. Para desenvolver um modelo, foi utilizada a percepção declarada e subjetiva de adequação da renda, informada pelo chefe de família ou pessoa de referência no domicílio. O referencial teórico baseia-se no comportamento do consumidor e foca nos recursos econômicos. O método quantitativo foi desenvolvido com Inteligência Artificial, mais especificamente Redes Bayesianas. Redes Bayesianas são estruturas em forma de grafos onde as distribuições de probabilidade são representadas por nós ligados por arcos acíclicos, que podem representar ou não relações causais entre as variáveis. No final pretende-se contribuir para o conhecimento e melhoria no desenho de políticas públicas e para as empresas em geral, dando um panorama sobre o que afeta as dificuldades das famílias, proporcionando uma visão que vai além da tradicional divisão de classes econômicas.
Título em inglês
Basic budgetary difficulties of Brazilian families: an invitation to reasoning from bayesian networks
Palavras-chave em inglês
Artificial intelligence
Bayesian networks
Consumption
Economic classes
Family structure
Income
Living conditions
Probabilities
Resumo em inglês
This study aims to understand the adequacy of Brazilians´ income to their needs and living conditions. According to the data from the Household Budget Survey (POF) conducted by IBGE (Brazilian Institute of Geography and Statistics) for the years of 2008 - 2009, the study identifies a model which focuses on the investigations about the fact that 75% of Brazilian households reported budgetary difficulties. To develop a model, was used the perceived adequacy of income declared by the householder or reference person in the household. The theoretical framework was based on consumer behavior and focuses on economic resources. The quantitative method was developed by Artificial Intelligence, specifically Bayesian Networks. Bayesian Networks are structures in the form of graphs for which the probability distributions are represented by nodes connected by acyclic arcs, which may or may not represent causal relationships between variables. At the end we intend to contribute to knowledge and improvement in the design of public policies and business in general, giving a more detailed look at what affects the difficulties of families, providing a vision that goes beyond the traditional division of economic classes.
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
Data de Publicação
2012-12-11
 
AVISO: Saiba o que são os trabalhos decorrentes clicando aqui.
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores
Centro de Informática de São Carlos
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Copyright © 2001-2019. Todos os direitos reservados.