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dc.contributor.advisorLucambio Pérez, Fernandopt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Graduação em Estatística e Ciência de Dadospt_BR
dc.creatorKorisztek, Nayarapt_BR
dc.date.accessioned2025-09-03T11:35:11Z
dc.date.available2025-09-03T11:35:11Z
dc.date.issued2023pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/98139
dc.descriptionOrientador: Prof. Fernando Lucambio Pérezpt_BR
dc.descriptionMonografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Graduação em Estatísticapt_BR
dc.descriptionInclui referênciaspt_BR
dc.description.abstractResumo : 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 realpt_BR
dc.format.extent1 recurso online : PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectFraude no cartão de créditopt_BR
dc.subjectComércio eletrônicopt_BR
dc.subjectAnálise de regressão (Matemática)pt_BR
dc.subjectEstatística matemáticapt_BR
dc.titleO papel da regressão logística na detecção de fraudes em transações online de cartão créditopt_BR
dc.typeTCC Graduação Digitalpt_BR


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