Publicação: Análise multivariada de países da América do Sul por meio de Indicadores socioeconômicos
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE MULTIVARIADA
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Resumo
O estudo dos indicadores socioeconômicos de uma região é indispensável quando deseja-se avaliar seu desenvolvimento bem como propor ações de melhorias. Para isso o uso de análises estatísticas pode ser um grande aliado na obtenção de bons resultados. Diante de tal contexto, esse trabalho pretende aplicar a técnica estatística Análise de Cluster afim de agrupar os países da América do Sul com certas similaridades. Tais análises terão como base os dados desses países sobre PIB, PIB PPC, IDH e Índice de Gini retirados do site Planilhas – Bit a Bit, todas as rotinas foram implementadas no software Past. Dentre os resultados obtidos na análise de agrupamentos, obtivemos a divisão dos países em três grupos, sendo um deles composto unicamente pelo Brasil, país que mais apresentou destaque em vários aspectos analisados quando comparada aos demais países em estudo.
Abstract
Studying the socioeconomic indicators of a region is indispensable when evaluating its development as well as improvement actions. For this, the use of statistical statistics can be a great ally in the search for good results. Given this context, this work intends to apply a cluster statistical analysis technique to group South American countries with certain similarities. These statistics are based on data from these countries on GDP, PPP GDP, HDI and Turn Index from Spreadsheets - Bit by Bit website, all routines have been implemented in Past software. Among the results obtained in the cluster analysis, the countries are divided into three groups, one of them being composed solely of Brazil, a country that shows more prominence in several aspects analyzed when compared to the other countries under study.
Palavras-chave
Indicadores socioeconômicos, Cluster, América do Sul
Citação
COSTA, Geovanna Dias. Análise multivariada de países da América do Sul por meio de Indicadores socioeconômicos. 2019. 41 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019.