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Models for early cost estimating using linear regression: penitentiary projects modeling (Modelos para estimativa de custos com o uso de regressão linear: modelagem com obras penitenciárias)

Autor(en): ORCID
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Medium: Fachartikel
Sprache(n): Portugiesisch
Veröffentlicht in: Ambiente Construído, , n. 3, v. 22
Seite(n): 193-211
DOI: 10.1590/s1678-86212022000300615
Abstrakt:

A estimativa de custos de empreendimentos da construção civil em fases preliminares do projeto nem sempre é tarefa fácil, envolvendo elevado grau de imprecisão e incerteza. Ainda que em estágios iniciais, inconsistências nessas estimativas têm o potencial de gerar prejuízos financeiros e inviabilizar a realização de obras. Diante disso, o objetivo central desta pesquisa é apresentar uma estrutura para o desenvolvimento de modelos destinados à estimativa de custos, por meio da técnica de regressão linear. O método proposto para a estrutura divide-se em cinco fases: (1) definição de requisitos do modelo, (2) seleção de variáveis independentes, (3) coleta e elaboração do banco de dados, (4) modelagem dos dados e (5) avaliação da performance do modelo. A estrutura foi testada em obras de construção de cadeias e penitenciárias federais, visando comprovar sua aplicabilidade. A aplicação da regressão retornou dois modelos válidos, com margens de erro de 23% e 25%. A estruturaem si representa uma das principais contribuições desta pesquisa, podendo ser replicada por diversos agentes na construção dos próprios modelos para a estimativa de custos.

Copyright: © 2022 Leandro Modesto Prates Beltrão, Michele Tereza Marques Carvalho, Raquel Naves Blumenschein, Álvaro Teixeira de Paiva, Maíra Vitoriano Rodrigues de Freitas
Lizenz:

Dieses Werk wurde unter der Creative-Commons-Lizenz Namensnennung 4.0 International (CC-BY 4.0) veröffentlicht und darf unter den Lizenzbedinungen vervielfältigt, verbreitet, öffentlich zugänglich gemacht, sowie abgewandelt und bearbeitet werden. Dabei muss der Urheber bzw. Rechteinhaber genannt und die Lizenzbedingungen eingehalten werden.

  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10680022
  • Veröffentlicht am:
    17.06.2022
  • Geändert am:
    10.11.2022
 
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