| dc.contributor.advisor | Lucambio Pérez, Fernando | pt_BR |
| dc.contributor.other | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Graduação em Estatística e Ciência de Dados | pt_BR |
| dc.creator | Korisztek, Nayara | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2025-09-03T11:35:11Z | |
| dc.date.available | 2025-09-03T11:35:11Z | |
| dc.date.issued | 2023 | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1884/98139 | |
| dc.description | Orientador: Prof. Fernando Lucambio Pérez | pt_BR |
| dc.description | Monografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Graduação em Estatística | pt_BR |
| dc.description | Inclui referências | pt_BR |
| dc.description.abstract | Resumo : Neste trabalho, é abordado o aumento significativo das transações com cartão de crédito, impulsionado pelo avanço tecnológico e econômico, resultando em oportunidades crescentes para fraudes e consideráveis perdas financeiras. No ambiente do comércio eletrônico (ecommerce), transações sem a presença física do portador do cartão são percebidas como mais arriscadas, e esta complexidade será explorada ao longo da pesquisa. A Estatística é enfatizada como uma ferramenta crucial na identificação e prevenção de fraudes, com destaque para o papel da regressão logística na análise do comportamento transacional. O objetivo é explorar a fraude em transações online com cartões de crédito, identificando padrões de comportamento que possam esclarecer a ocorrência de fraudes e, assim, contribuir com insights para o desenvolvimento de regras mitigatórias no futuro. A principal proposta do estudo é a comparação da eficácia de modelos estatísticos na previsão de transações fraudulentas, utilizando dados reais. Além da abordagem previamente mencionada da regressão logística, o foco é avaliar como esses modelos se destacam na identificação precisa de transações fraudulentas, promovendo uma compreensão mais abrangente das estratégias de detecção de fraudes. Foi identificado que a seleção do modelo adequado deve considerar diversos elementos, incluindo o leque de variáveis disponíveis, a eficiência computacional e a capacidade de resposta em tempo real | pt_BR |
| dc.format.extent | 1 recurso online : PDF. | pt_BR |
| dc.format.mimetype | application/pdf | pt_BR |
| dc.language | Português | pt_BR |
| dc.subject | Fraude no cartão de crédito | pt_BR |
| dc.subject | Comércio eletrônico | pt_BR |
| dc.subject | Análise de regressão (Matemática) | pt_BR |
| dc.subject | Estatística matemática | pt_BR |
| dc.title | O papel da regressão logística na detecção de fraudes em transações online de cartão crédito | pt_BR |
| dc.type | TCC Graduação Digital | pt_BR |