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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)

Author(s): ORCID
ORCID
ORCID
ORCID
ORCID
Medium: journal article
Language(s): Portuguese
Published in: Ambiente Construído, , n. 3, v. 22
Page(s): 193-211
DOI: 10.1590/s1678-86212022000300615
Abstract:

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
License:

This creative work has been published under the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0) license which allows copying, and redistribution as well as adaptation of the original work provided appropriate credit is given to the original author and the conditions of the license are met.

  • About this
    data sheet
  • Reference-ID
    10680022
  • Published on:
    17/06/2022
  • Last updated on:
    10/11/2022
 
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