Estimação de Índices de Aprovação e Reprovação Escolar do Ensino Médio

Resumo

A mineração de dados educacionais busca estudar e contribuir com resultados que expliquem variáveis e encontrem possíveis soluções para problemas na área da educação. Tendo em vista essa motivação, este artigo descreve um estudo com base em dados educacionais fornecidos pelo INEP e a construção de modelos de predição utilizando a regressão quantílica não paramétrica com e sem otimizador de parâmetros. Apresenta-se um estudo descritivo das variáveis explicativas do modelo o qual é utilizado para predizer a aprovação e a reprovação escolar. Os resultados obtidos mostram que a regressão quantílica com otimização obteve menor erro de predição. O estudo mostram a relevância na aplicação de técnicas não paramétricas de regressão.