Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10451/18469
Título: Desenvolvimento de modelos de regressão logística para a avaliação de novas tecnologias de mobilidade urbana
Autor: Dias, Joana Alexandre de Vasconcelos
Orientador: Pereira, Helena Maria Iglésias, 1953-
Almeida, Elisabete M. Mourinho Arsénio Guterres de
Palavras-chave: Mobilidade elétrica
Veículos elétricos
Bicicletas elétricas
Modelo de regressão logística
Mobilidade sustentável
Análise estatística
Águeda (Portugal)
Trabalhos de projecto de mestrado - 2015
Data de Defesa: 2015
Resumo: Atualmente a mobilidade elétrica, mundialmente, está em ascensão devido à necessidade, cada vez mais elevada, de se reduzir a emissão de gases de efeito de estufa. Portugal, sendo um dos países líder nas energias renováveis, possui os recursos necessários para a meta de eficiência energética, abrangendo o setor de transportes, para além dos sistemas de arrefecimento/aquecimento e produção de eletricidade. Relativamente ao setor de transportes e, em particular nas cidades, torna-se imperativo reduzir o uso dos veículos equipados com motor de combustão interna convencional promovendo, assim, a utilização de veículos elétricos (exemplo: bicicletas elétricas) como uma alternativa de transporte inovadora de baixo teor de carbono, mais benéfica para a saúde e com menores custos sociais ambientais. A presente tese tem como objetivo estudar o papel futuro da mobilidade elétrica de duas rodas nas deslocações de curta distância, designadamente nas deslocações casa/escola, e identificar quais os atributos das bicicletas elétricas considerados mais relevantes para os seus potenciais utilizadores. O presente estudo foi efetuado a partir da análise de um conjunto de dados recolhidos pelo LNEC em duas escolas secundárias localizadas no Município de Águeda (Escola Secundária Marques de Castilho e Adolfo Portela). A análise foi constituída por duas fases, sendo que na primeira foi feita uma análise exploratória ao conjunto de dados e na segunda foi utilizada uma metodologia estatística denominada de regressão logística, onde foram utilizados os software SPSS version 22 e R studio version 3.1, respetivamente. Na obtenção do modelo final de regressão logística, foram utilizadas diversas técnicas de seleção de covariáveis (atributos); nomeadamente o método de seleção de covariáveis Hosmer and Lemeshow e o método stepwise. Uma vez obtido o modelo foi necessário proceder a uma análise de resíduos, com o fim de se verificar o seu ajuste ao conjunto de dados, e avaliada a sua capacidade preditiva. O modelo revelou 9 covariáveis associadas à variável resposta (choice), automóvel (choice=0) ou bicicleta elétrica (choice=1), que foram: diferença de custo entre a bicicleta e o automóvel, ausência ou existência de pista ciclável, a ausência ou presença das novas tecnologias de informação e comunicação, a diferença do tempo de viagem entre a bicicleta e o automóvel, a escola secundária, a experiência anterior em bicicleta, o nível socioeconómico, a interacção entre a escola secundária e as novas TIC e a interacção entre a escola secundária e a ausência ou existência de pista ciclável. A análise efetuada sobre o modelo final de regressão logística permitiu identificar as covariáveis (atributos) associadas à escolha entre o automóvel e a bicicleta elétrica e saber quais aqueles que são determinantes para a escolha da bicicleta elétrica, tendo como alternativa o automóvel.
Nowadays electric mobility, globally, is increasing due to the need of reducing the emission of greenhouse gases. Portugal, being a leader in renewable energy, owns the necessary resources to attain energetic efficiency, including the transport setor and also the cold/heating systems and electricity production. Regarding the transport setor, and particularly in cities, it is imperative to reduce the use of conventional internal combustion motor vehicles promoting, therefore, the use of electric vehicles (e.g. electric bikes) as an innovate low carbon transport option, healthier and with lower environmental social costs. Most of the studies showed that the promotion in using electric bikes (e-bikes) produces good results, fulfilling the goals related with health and environment. This thesis aims to study the future role of electric two-wheeled mobility when traveling short distance, particularly in home-school travel, and identify which attributes of electric bikes are considered more relevant. This study was based on the analysis of a collected set of data from two high schools located in the city of Águeda (Marques de Castilho High School and Adolfo Portela High School). After the explanatory data analysis, Logistic Regression Models were used to identify the covariates that may influence the choice of the electric bike. The software for this analysis were the SPSS version 22 and R studio version 3.1, respectively. Until the final logistic regression model was obtained, various techniques of selection of covariates (attributes) were used; particularly covariate selection Hosmer and Lemeshow method and the stepwise method. Once obtained the model, it is necessary a residual analysis, in order to check their fit to the data, and to evaluate their predictive ability. The model revealed 9 covariates associated with the response variable (choice), car (choice = 0) or electric bicycle (choice = 1), which were: cost difference between bike and car, absence or existence of cycle path, the absence or presence of the new technologies of information and communication, the difference in travel time between bicycle and car, high school, previous experience in riding a bicycle, socio-economic level, interaction between high school and the new technologies of information and communication and interaction between high school and the absence or existence of cycle path. Examining the final logistic regression model, it is possible to identify the covariates (attributes) which are determinants for the selection of the electric bicycle, when the car is the alternative mode available.
Descrição: Trabalho de projecto de mestrado, Estatística e Investigação Operacional (Estatística), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2015
URI: http://hdl.handle.net/10451/18469
Designação: Mestado em Estatística e Investigação Operacional (Estatística)
Aparece nas colecções:FC - Dissertações de Mestrado

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