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dc.contributor.advisorAraújo, Chiara Natércia França-
dc.contributor.authorSilva, Thalia Ariely Marques-
dc.date.accessioned2023-02-10T20:10:11Z-
dc.date.available2023-02-10T20:10:11Z-
dc.date.issued2021-12-15-
dc.identifier.citationSILVA, Thalia Ariely Marques. Uma análise exploratória de dados espaciais para criminalidade violenta no estado de Pernambuco. 2021. 44 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências Econômicas) - Departamento de Economia, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repository.ufrpe.br/handle/123456789/3933-
dc.descriptionEsse estudo tem como objetivo identificar padrões espaciais nos índices de criminalidade violenta no Estado de Pernambuco, Nordeste brasileiro, com base na Teoria Econômica do Crime. Através da aplicação das taxas de CVLI (Crime Violento Letal e Intencional) e CVP (Crime Violento contra o Patrimônio), que representam os índices de homicídio e roubo, no período de 2014 a 2020, como variáveis de interesse. Para tal proposta, foi utilizada a metodologia AEDE (Análise Exploratória de Dados Espaciais), com a pretensão de testar a autocorrelação espacial e identificar os clusters espaciais. Com isso, foram identificados agrupamentos espaciais, para ambas as variáveis, nas mesorregiões: Sertão, Agreste e RMR (Região Metropolitana de Recife). Além disso, verificou-se a ruptura do padrão de comportamento no ano de 2020 de maneiras diferentes para cada variável em estudo, como possível efeito da pandemia de covid-19. Notou-se ainda uma possibilidade de estudo futuro no que se referiu ao incremento da variável de renda com o PIB (Produto Interno Bruto) per capita de cada município, ao realizar uma análise espacial com I de Moran Local bivariado, que resultou em baixa autocorrelação.pt_BR
dc.description.abstractThis study aims to identify spatial patterns in violent crime rates in the state of Pernambuco, northeastern Brazil, based on the Economic Theory of Crime. Through the application of the rates of CVLI (Lethal and Intentional Violent Crime) and CVP (Violent Crime against Property), which represent the rates of homicide and robbery, in the period from 2014 to 2020, as variables of interest. For this proposal, the AEDE (Spatial Data Exploration Analysis) methodology was used, with the intention of testing spatial autocorrelation and identifying spatial clusters. With this, spatial clusters were identified, for both variables, in the mesoregions: Sertão, Agreste and RMR (Metropolitan Region of Recife). In addition, it was verified the rupture of the pattern of behavior in the year 2020 in different ways for each variable under study, as a possible effect of the covid-19 pandemic. It was also noted a possibility of future study regarding the increment of the income variable with the GDP (Gross Domestic Product) per capita of each municipality, by performing a spatial analysis with bivariate Local Moran's I, which resulted in low autocorrelation.pt_BR
dc.format.extent44 f.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAtribuição-NãoComercial-CompartilhaIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)pt_BR
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.pt_BRpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectCriminalidadept_BR
dc.subjectCrime violentopt_BR
dc.subjectEconometria espacialpt_BR
dc.subjectAnálise por agrupamentopt_BR
dc.titleUma análise exploratória de dados espaciais para criminalidade violenta no estado de Pernambucopt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7273384016233113pt_BR
dc.contributor.advisor-coSilva, Diego Firmino Costa da-
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/8895265465747877pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal Rural de Pernambucopt_BR
dc.degree.graduationBacharelado em Ciências Econômicaspt_BR
dc.degree.departamentDepartamento de Economiapt_BR
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