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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/42020
ORCID: | http://orcid.org/0009-0006-6943-6445 |
Document type: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Access type: | Acesso Aberto Attribution-NoDerivs 3.0 United States |
Title: | Análise de agrupamentos aplicada a dados de criminalidade |
Author: | Marques, Rebeca Vieira Macedo |
First Advisor: | Costa, Franciella Marques da |
First member of the Committee: | x |
Second member of the Committee: | Alves, Gabriella de Freitas |
Third member of the Committee: | Boiago, Carlos Eduardo Petronilho |
Summary: | A análise de agrupamentos é uma importante ferramenta da multivariada que pode ser utilizada em diversas áreas, inclusive em dados de criminalidade. O objetivo deste trabalho foi analisar dados de criminalidade, dos 26 estados brasileiros e do distrito federal, utilizando análise de agrupamentos. Para a análise de agrupamentos utilizou-se diferentes métodos e diferentes distâncias, em seguida obteve-se a correlação cofenética para definir qual combinação resultou em um melhor agrupamento e utilizou-se o pacote NbClust, do software R, para definir o número de clusters na partição final. A análise de agrupamentos para os dados de criminalidade, nas 27 unidades federativas do Brasil para o ano de 2021, mostrou-se eficiente, formando 4 grupos com correlação cofenética igual a 0,88. |
Keywords: | Análise de agrupamentos Cluster analysis Correlação cofenética Cophenetic correlation Criminalidade Crime Estatística multivariada Multivariate statistics Técnicas hierárquicas aglomerativas Hierarchical agglomerative techniques |
Area (s) of CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
Quote: | MARQUES, Rebeca Vieira Macedo. Análise de agrupamentos aplicada a dados de criminalidade. 2024. 34 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Matemática) – Universidade Federal de Uberlândia, Ituiutaba, 2024. |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/42020 |
Date of defense: | 25-Apr-2024 |
Appears in Collections: | TCC - Matemática (Ituiutaba / Pontal) |
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