PREVISÃO DO CUSTO DA PRODUÇÃO DE SOJA USANDO TÉCNICAS DE MODELAGEM COMPUTACIONAL - Lorençone, João; Lorençone, Pedro Antônio; Aparecido, Lucas; Morais, Leucivaldo Carneiro (Encontro Internacional de Gestão, Desenvolvimento e Inovação (EIGEDIN), 2019)
A soja destaca-se no Brasil, devido sua alta produção, que advém do uso de tecnologias, essas que geram um custo ao produtor. O seu conhecimento um fator primordial para qualquer investimento, para que seja possível encontrar formas de reduzi-lo e facilitar o planejamento da lavoura. Dessa forma, fica notório a relevância de um sistema para estimar antecipadamente o custo. Assim, objetivou-se calibrar um modelo de regressão linear múltipla para previsão do custo da soja. Foram utilizados dados de custo da Conab, no período de 2014 – 2018, para os estados produtores de soja no país, sendo realizados análises caracterizando os dados e posteriormente a criação de um modelo de regressão linear múltipla. Desse modo, foi criado um modelo de regressão linear múltipla pelo método dos Mínimos Quadrados, que apresentou elevada significância (p < 0,05) com um erro baixo (MAPE < 1,9%), podendo ser utilizado para estimar o custo de produção da cultura da soja nos estados produtores.