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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)

Auteur(s): ORCID
ORCID
ORCID
ORCID
ORCID
Médium: article de revue
Langue(s): portuguais
Publié dans: Ambiente Construído, , n. 3, v. 22
Page(s): 193-211
DOI: 10.1590/s1678-86212022000300615
Abstrait:

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:

Cette oeuvre a été publiée sous la license Creative Commons Attribution 4.0 (CC-BY 4.0). Il est autorisé de partager et adapter l'oeuvre tant que l'auteur est crédité et la license est indiquée (avec le lien ci-dessus). Vous devez aussi indiquer si des changements on été fait vis-à-vis de l'original.

  • Informations
    sur cette fiche
  • Reference-ID
    10680022
  • Publié(e) le:
    17.06.2022
  • Modifié(e) le:
    10.11.2022
 
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