Teoria de aprendizagem estatística aplicada na rede de restaurantes fast-food

Statistical learning theory applied in the fast-food restaurant chain

Authors

  • Nádia Giaretta Biase
  • Adriele Giaretta Biase

DOI:

https://doi.org/10.46814/lajdv4n2-019

Keywords:

correlação, eigenvalue, eigenvector, biplot

Abstract

A análise de componentes principais é uma técnica estatística multivariada muito útil para modelar a estrutura de covariância entre inúmeras variáveis, uma vez que permite reduzir o número de variáveis a serem analisadas e interpretar as combinações lineares obtidas. Sendo assim, objetivou-se com este trabalho avaliar os sanduíches preparados nas redes de restaurantes fast-food quanto aos valores energérticos e nutricional, utilizando a análise de componentes principais. Verificou-se que com o método foi possível reconhecer entre as variáveis as principais que devem ser analisadas para se escolher um sanduíche. Se a opção envolve menos gordura, ou seja, para pessoas que possuem alto índice de colesterol no sangue e com problemas cardíacos, os dados apontaram para os sanduíches com menor índice dessa variável, como os sanduíches vegetariano, pizzaiolo, mussarela de búfala e sanduíche de frango defumado com queijo derretido.

Published

2022-04-08

How to Cite

BIASE, N. G. .; BIASE, A. G. . Teoria de aprendizagem estatística aplicada na rede de restaurantes fast-food: Statistical learning theory applied in the fast-food restaurant chain. Latin American Journal of Development, [S. l.], v. 4, n. 2, p. 499–507, 2022. DOI: 10.46814/lajdv4n2-019. Disponível em: https://latinamericanpublicacoes.com.br/ojs/index.php/jdev/article/view/1022. Acesso em: 7 jul. 2022.