Análise discriminante linear aplicada aos indicadores de sustentabilidade da Justiça Eleitoral (2023)
dc.contributor.advisor | Silva Júnior, Antonio Hermes Marques da | |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/9570950627171584 | |
dc.contributor.author | Souza, Jeremias Silva de | |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/2236437209542166 | |
dc.contributor.referees1 | Siroky, Andressa Nunes | |
dc.contributor.referees1Lattes | http://lattes.cnpq.br/4572878633164464 | |
dc.contributor.referees2 | Costa, Eliardo Guimarães da | |
dc.contributor.referees2Lattes | http://lattes.cnpq.br/3160805152538713 | |
dc.date.accessioned | 2025-07-09T19:41:57Z | |
dc.date.available | 2025-07-09T19:41:57Z | |
dc.date.issued | 2025-07-04 | |
dc.description.abstract | The 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.resumo | O 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.citation | SOUZA, 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.uri | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/64198 | |
dc.language.iso | pt_BR | |
dc.publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte | |
dc.publisher.country | Brazil | |
dc.publisher.department | Departamento de Estatística | |
dc.publisher.initials | UFRN | |
dc.publisher.program | Estatística | |
dc.subject | Análise Discriminante Linear | |
dc.subject | Análise Multivariada | |
dc.subject | Sustentabilidade | |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE MULTIVARIADA | |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS | |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA | |
dc.title | Análise discriminante linear aplicada aos indicadores de sustentabilidade da Justiça Eleitoral (2023) | |
dc.title.alternative | Linear discriminant analysis applied to sustainability Indicators of the Electoral Justice System (2023) | |
dc.type | bachelorThesis |
Arquivos
Pacote Original
1 - 1 de 1
Nenhuma Miniatura disponível
- Nome:
- AnaliseDiscriminanteLinear_Souza_2025.pdf
- Tamanho:
- 1.51 MB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format
Nenhuma Miniatura disponível
Licença do Pacote
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