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COUTINHO, Lêda Sílvia de Aguiar Lédo et al. Modelagem do tempo de execução de obras civis: estudo de caso na Universidade Federal do Pará. Ambiente Construído, Porto Alegre, v. 12, n. 1, p. 243-256, jan./mar. 2012.
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Resumo

Este artigo propõe a adoção de um modelo numérico prognóstico para estimar a variável “tempo de execução” para empreendimentos públicos de forma objetiva. O trabalho de campo consistiu na aplicaçãode métodos estatísticos para analisar dados de obras licitadas eexecutadas durante o período de 2006 a 2009 na Universidade Federal do Pará(UFPA). A análise de dados envolveu cálculos de regressões lineares etransformadas das funções. Após estratificação e tratamento inicial dos dados, oselementos adotados para construção do modelo final se restringiram a 102 obras deum total de 225 originariamente pesquisadas, resultando nos seguintes parâmetrosestatísticos: coeficiente de correlação (R) de 0,899; coeficiente de determinação(R²) de 0,808; coeficiente de determinação ajustado (R² ajustado) de 0,796 e erropadrão (Se) de 0,41. Estes parâmetros indicam forte correlação linear entre as variáveis, indicando que 79,60% da variação do tempo para executar uma obra pública podem ser causadas pela variação, em conjunto, das variáveis área construída, custo orçado, capacidade técnica operacional do contratante,capacidade operacional da empresa, tipologia de serviço e estação do ano.

Abstract

This article proposes the adoption of a numerical prognosis model to estimate thevariable "execution time" for public projects in an objective way. The field workconsisted of the application of statistical methods for analyzing data from projectsthat were bid and contracted by the Federal University of Pará (UFPA) between2006 and 2009.. Data analysis involved linear regression and transformedfunctions. After the stratification and initial treatment of the data, the evidenceadopted for the construction of the final model was limited to 102 out of the 225projects originally investigated, resulting in the following statistical parameters:correlation coefficient (R) of 0.899, coefficient of determination (R²) of 0.808,adjusted coefficient of determination (adjusted R²) of 0.796, and standard error(Se) of 0.41. These parameters show a strong linear correlation between thevariables, indicating that 79.60% of the variability of the execution of a publicproject is jointly caused by variations in the gross floor area, the estimated cost,the operational technical capacity of the client organization; the operationalcapacity of the company; the type of service, and the season.
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