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Advisor(s)
Abstract(s)
Este documento contextualiza e descreve os principais desenvolvimentos efetuados durante os 4 meses de estágio que decorreu na empresa municipal Cascais Próxima no âmbito do TFM da autora, bem como os trabalhos de investigação subsequentes para o desenvolvimento de um modelo explicativo para a procura de transporte público rodoviário no município de Cascais. Foi aplicada uma ferramenta estatística de regressão linear múltipla com variáveis categóricas que visa identificar as variáveis explicativas que mais afetam a procura pelo transporte público em Cascais e fazer a quantificação das mesmas. Nessa pesquisa buscou-se identificar as relações de causa e efeito entre as variáveis independentes e a procura (variável dependente), além da interpretação dos coeficientes e significância de cada uma delas. A metodologia para a realização desse trabalho envolveu um período de integração na empresa, pesquisa científicas sobre como são feitas as análises estatísticas contextualizado a mobilidade dos transportes. Após essa etapa de preparação, sucedeu-se todo o processo que envolve a análise de dados, tais como recolha, organização e tratamento dos mesmos, seguida de sucessivos testes de significância a fim de atingir os melhores resultados. Os resultados obtidos na presente pesquisa são muito satisfatórios e demonstram o sucesso dos desenvolvimentos propostos. Os autores conseguiram ir bastante mais além do que as sínteses de estatísticas descritivas atuais que os dashboards do sistema de informação da empresa Cascais Próxima permitem. Claro que estes sistemas são fundamentais para o apoio corrente à operação e à tomada de decisão, mas a abordagem agora proposta permite explorar uma vertente de aprofundamento da análise que permita conhecer e quantificar mais profundamente os drivers sociais e físicos da procura de autocarros em Cascais, permitindo antever os efeitos na procura da sua variação.
This document contextualizes and describes the main developments achieved during the 4-month internship at the municipal company Cascais Próxima as part of the author's Master's thesis, as well as the subsequent research work for the development of an explanatory model for public bus transportation demand in the municipality of Cascais. A statistical tool of multiple linear regression with categorical variables was applied to identify the explanatory variables that most affect public transportation demand in Cascais and to quantify them. This research aimed to identify the cause-and-effect relationships between independent variables and demand (dependent variable), as well as the interpretation of the coefficients and their significance. The methodology for conducting this work involved an immersion period in the company, scientific research on how statistical analyses are conducted in the context of transportation mobility. After this preparation phase, the entire process involving data analysis, including data collection, organization, and processing, followed by successive significance tests, was carried out to achieve the best results. The results obtained in this research are highly satisfactory and demonstrate the success of the proposed developments. The authors could go much further than the current descriptive statistics summaries provided by the information system dashboards of the Cascais Próxima company. While these systems are essential for ongoing operational support and decision-making, the approach now proposed allows for a deeper analysis that enables a more profound understanding and quantification of the social and physical drivers of bus demand in Cascais, thereby anticipating the effects of its variations on demand.
This document contextualizes and describes the main developments achieved during the 4-month internship at the municipal company Cascais Próxima as part of the author's Master's thesis, as well as the subsequent research work for the development of an explanatory model for public bus transportation demand in the municipality of Cascais. A statistical tool of multiple linear regression with categorical variables was applied to identify the explanatory variables that most affect public transportation demand in Cascais and to quantify them. This research aimed to identify the cause-and-effect relationships between independent variables and demand (dependent variable), as well as the interpretation of the coefficients and their significance. The methodology for conducting this work involved an immersion period in the company, scientific research on how statistical analyses are conducted in the context of transportation mobility. After this preparation phase, the entire process involving data analysis, including data collection, organization, and processing, followed by successive significance tests, was carried out to achieve the best results. The results obtained in this research are highly satisfactory and demonstrate the success of the proposed developments. The authors could go much further than the current descriptive statistics summaries provided by the information system dashboards of the Cascais Próxima company. While these systems are essential for ongoing operational support and decision-making, the approach now proposed allows for a deeper analysis that enables a more profound understanding and quantification of the social and physical drivers of bus demand in Cascais, thereby anticipating the effects of its variations on demand.
Description
Relatório de estágio para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização em Vias de Comunicação e Transportes.
Keywords
Transporte público Regressão linear Modelo explicativo Análise de dados Cascais Public transportation Linear regression Explanatory model Data analysis Cascais
Citation
MENDES, Stephanie Lorraine Carvalho - Modelo explicativo do comportamento da procura do transporte público no município de Cascais entre 2000 E 2022. Lisboa: Instituto Superior de Engenharia de Lisboa, 2023. Dissertação de Mestrado.