Página Pessoal de Luiz F. P. Droubi

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Skills

R

90%

Estatística

90%

Engenharia de Avaliações

100%

Experiência Profissional

 
 
 
 
 
November 2017 – October 2018
Florianópolis/SC

Engenheiro Avaliador

SPU/SC

Responsibilidades:

  • Análise de laudos periciais envolvendo avaliações de imóveis da União ou de interesse da União.
  • Elaboração de laudos e pareceres técnicos de avaliação de imóveis
  • Elaboração de templates em Rmarkdown para laudos e pareceres
 
 
 
 
 
November 2011 – November 2017
Florianópolis/SC

Engenheiro de Estruturas e Edificações

INFRAERO

Taught electronic engineering and researched semiconductor physics.

Publicações Selecionadas

Este artigo visa mostrar com clareza as hipóteses clássicas da regressão linear e as implicações do não atendimento destas hipóteses no processo de inferência. Especial atenção é dada à hipótese de maior impacto sobre este processo, a saber, a hipótese da homoscedasticidade. Especialmente nos modelos de avaliação em massa, o problema da heteroscedasticidade tende a ser mais comum, haja vista a grande amplitude do domínio do modelo. Desta maneira, mostramos como surge a heteroscedasticidade, como esta pode ser detectada, e as maneiras de contorná-la. Suas implicações são detalhadas com precisão. Para o presente artigo foi realizado um estudo de caso, utilizando-se dados de imóveis comerciais na região central da cidade de Florianópolis/SC, fazendo uso de diferentes transformações para a variável dependente. Objetivando alcançar a transformação mais adequada da variável dependente, para o modelo de regressão, foi aplicado o método de Box-Cox. Por fim, foram comparadas as estimativas realizadas com os diferentes modelos, fazendo uso do método de Eicker-White para o cômputo da matriz de Covariância na presença de heteroscedasticidade. Constatou-se que aplicação do método Eicker-White, para fins de contorno da heterocedasticidade, pode ser considerada uma boa alternativa frente a pesquisa de transformações de variaveis que estabilizem a variância do modelo de regressão.
In COBRAC, 2018

Um procedimento muito comum na área de engenharia de avaliações é a adoção de transformações das variáveis para a obtenção de um modelo de regressão “melhor” ajustado. Dentre tais transformações, a mais usual e preferida de muitos avaliadores é a função logaritmo, especialmente para a variável dependente. Muitas vezes esta transformação é adequada e percebe-se uma notória melhora no ajuste do modelo. Outras vezes, esta transformação pode não ser adequada. Apesar do modelo aparentar-se melhor ajustado, problemas podem ocorrer quanto às verificações das hipóteses clássicas da regressão, as quais nem sempre os avaliadores estão tão atentos quanto estão com as verificações dos intervalos de confiança e níveis de significância. No entanto, o avaliador que assim procede estará verificando intervalos de confiança e níveis de significâncias incorretos, haja vista que a hipótese da heteroscedasticidade implica na incorreção destas inferências. Pretende-se apresentar aos avaliadores a importância da adoção de escolhas criteriosas para as transformações da variáveis através da análise do histograma da variável original e da variável transformada. Normalmente, uma boa escolha de transformação leva a uma distribuição aproximadamente normal. Quando a variável dependente apresenta distribuição lognormal, esta transformação é a transformação logarítmica. Desta maneira, descrevemos as características básicas desta distribuição, sua formulação, características além do seu relacionamento com a distribuição normal. Por fim, o presente estudo evindencia as implicações da adoção da transformação da variável dependente e o problema da retransformação da variável dependente à sua escala original.
In COBRAC, 2018

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Participações em Congressos e Seminários

Apresentação na modalidade poster, no COBRAC 2018.

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Projetos

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Um pacote de software R para avaliação de imóveis.

Ensino

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I am a teaching instructor for the following courses at University X:

  • CS101: An intro to computer science
  • CS102: An intro to computer science
  • CS103: An intro to computer science
  • CS104: An intro to computer science
  • CS105: An intro to computer science
  • CS106: An intro to computer science
  • CS107: An intro to computer science

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