Análise discriminante linear aplicada aos indicadores de sustentabilidade da Justiça Eleitoral (2023)

dc.contributor.advisorSilva Júnior, Antonio Hermes Marques da
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9570950627171584
dc.contributor.authorSouza, Jeremias Silva de
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2236437209542166
dc.contributor.referees1Siroky, Andressa Nunes
dc.contributor.referees1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4572878633164464
dc.contributor.referees2Costa, Eliardo Guimarães da
dc.contributor.referees2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3160805152538713
dc.date.accessioned2025-07-09T19:41:57Z
dc.date.available2025-07-09T19:41:57Z
dc.date.issued2025-07-04
dc.description.abstractThe subject of this study is the analysis of sustainability within the scope of the Brazilian Electoral Justice, based on the indicators from the 2023 Sustainability Performance Index, developed and made available by the National Council of Justice. The relevance of this proposal lies in the attempt to understand whether there are patterns in the observed indicators according to the respective sizes of the electoral courts. To investigate this issue, a predictive model was developed using Linear Discriminant Analysis, a supervised machine learning algorithm, with the aim of classifying the courts based on their scores in the presented socio-environmental indicators. The results showed that the socio-environmental indicators have a high capacity to distinguish courts by size, with the vast majority being correctly classified. The discriminant functions highlighted the most relevant coefficients for distinguishing court sizes, and for the misclassified courts, it was possible to identify the structural differences they exhibited in relation to the courts in their actual category. It is concluded that the proposed methodology can complement conventional IDS analyses by offering a different perspective on the relationship between sustainable performance and institutional size.
dc.description.resumoO tema deste trabalho é a análise da sustentabilidade no âmbito da Justiça Eleitoral brasileira, de acordo com os indicadores do Índice de Desempenho de Sustentabilidade (IDS) de 2023, elaborado e disponibilizado pelo Conselho Nacional de Justiça. A importância da proposta está na busca por compreender a existência de padrões nos indicadores observados com os respectivos portes dos tribunais eleitorais. Para investigar esse problema, foi desenvolvido um modelo preditivo através da Análise Discriminante Linear, um algoritmo de aprendizagem de máquina supervisionado, objetivando classificar os tribunais a partir das suas pontuações nos indicadores socioambientais expostos. Os resultados mostraram que os indicadores socioambientais têm elevada capacidade de discriminar os tribunais por porte, com a ampla maioria sendo corretamente classificada. As funções discriminantes destacaram os coeficientes mais relevantes na distinção dos portes e, acerca dos tribunais equivocadamente classificados, foi possível identificar quais divergências estruturais eles apresentaram em relação aos membros do seu verdadeiro porte. Conclui-se que a metodologia pode complementar as análises convencionais do IDS, apresentando outra perspectiva entre desempenho sustentável e porte institucional.
dc.identifier.citationSOUZA, Jeremias Silva de. Análise discriminante linear aplicada aos indicadores de sustentabilidade da Justiça Eleitoral (2023). Orientador: Antônio Hermes Marques da Silva Júnior. 2025. 92 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Departamento de Estatística, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2025.
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/64198
dc.language.isopt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Norte
dc.publisher.countryBrazil
dc.publisher.departmentDepartamento de Estatística
dc.publisher.initialsUFRN
dc.publisher.programEstatística
dc.subjectAnálise Discriminante Linear
dc.subjectAnálise Multivariada
dc.subjectSustentabilidade
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE MULTIVARIADA
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
dc.titleAnálise discriminante linear aplicada aos indicadores de sustentabilidade da Justiça Eleitoral (2023)
dc.title.alternativeLinear discriminant analysis applied to sustainability Indicators of the Electoral Justice System (2023)
dc.typebachelorThesis

Arquivos

Pacote Original

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
AnaliseDiscriminanteLinear_Souza_2025.pdf
Tamanho:
1.51 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Nenhuma Miniatura disponível
Baixar

Licença do Pacote

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
license.txt
Tamanho:
1.53 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Nenhuma Miniatura disponível
Baixar