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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/42020
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Marques, Rebeca Vieira Macedo | - |
dc.date.accessioned | 2024-08-01T18:50:08Z | - |
dc.date.available | 2024-08-01T18:50:08Z | - |
dc.date.issued | 2024-04-25 | - |
dc.identifier.citation | 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. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/42020 | - |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Uberlândia | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.rights | Attribution-NoDerivs 3.0 United States | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/ | * |
dc.subject | Análise de agrupamentos | pt_BR |
dc.subject | Cluster analysis | pt_BR |
dc.subject | Correlação cofenética | pt_BR |
dc.subject | Cophenetic correlation | pt_BR |
dc.subject | Criminalidade | pt_BR |
dc.subject | Crime | pt_BR |
dc.subject | Estatística multivariada | pt_BR |
dc.subject | Multivariate statistics | pt_BR |
dc.subject | Técnicas hierárquicas aglomerativas | pt_BR |
dc.subject | Hierarchical agglomerative techniques | pt_BR |
dc.title | Análise de agrupamentos aplicada a dados de criminalidade | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Costa, Franciella Marques da | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/7298454857248733 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | x | - |
dc.contributor.referee1Lattes | x | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Alves, Gabriella de Freitas | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/0373047099070753 | pt_BR |
dc.contributor.referee3 | Boiago, Carlos Eduardo Petronilho | - |
dc.contributor.referee3Lattes | http://lattes.cnpq.br/0435820906050006 | pt_BR |
dc.description.degreename | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) | pt_BR |
dc.description.resumo | 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. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.course | Matemática | pt_BR |
dc.sizeorduration | 34 | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA | pt_BR |
dc.orcid.putcode | 164794436 | - |
Appears in Collections: | TCC - Matemática (Ituiutaba / Pontal) |
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