Título: | Análise de dados do Senado Federal : construção de um modelo de previsão para o número de sessões e reuniões |
Autor(es): | Bottecchia, Taís |
Orientador(es): | Gomes, Eduardo Monteiro de Castro |
Assunto: | Análise de regressão Análise de séries temporais Probabilidades |
Data de apresentação: | 2017 |
Data de publicação: | 13-Ago-2018 |
Referência: | BOTTECCHIA, Taís. Análise de dados do Senado Federal: construção de um modelo de previsão para o número de sessões e reuniões. 2017. 85 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017. |
Resumo: | As despesas previstas com as sessões e reuniões realizadas pelo Senado Federal
e Congresso Nacional constam da dotação orçamentária do Senado Federal,
estabelecida na Lei Orçamentária Anual, com base no parágrafo 5o do artigo
165 da Constituição da República Federativa do Brasil de 1988. Com
ferramentas estatísticas adequadas é possível estimar o número de sessões e
reuniões a serem realizadas pelos referidos órgãos, no decorrer do ano, de
forma que o resultado se aproxime da situação real. Uma vez quantificadas
as sessões e reuniões, setores interessados podem prever seus custos. Este trabalho
teve o propósito de apresentar modelos estatísticos capazes de efetuar
tal previsão. Para isso, foram estabelecidos dois objetivos. Primeiramente, a
obtenção e organização dos dados foi realizada pela criação de conjuntos de
dados, extraídos de fontes de consultas oficiais, com informações referentes às sessões e reuniões realizadas pelo Senado Federal e Congresso Nacional, no
período de 2003 a 2016. Para garantir a lisura do procedimento, os dados pesquisados
foram submetidos ao processo de confrontamento e validação, sendo
selecionados somente aqueles que realmente demonstraram veracidade e relevância. Esses dados serviram de subsídios para chegar ao segundo objetivo,
propor modelos de previsão para aferir a estimativa anual dos mencionados
eventos. Utilizando os recursos estatísticos de Análise de Regressão Linear
e Séries Temporais foi possível criar modelos segmentados de previsão, que
geraram resultados parciais. O somatório desses resultados parciais gerou
o modelo nal capaz de prever, em um único resultado, o número total de
sessões e reuniões a serem realizadas pelos órgãos citados. |
Abstract: | The cost provided during the sessions and reunions of the Federal Senate
and Nacional Congress are from Senate estimation, established in the annual
Budget Law, based on paragraph 5 article 165 of the Brazilian Constitution
from 1988. With the adequate statistical tools is possible to estimate a number
of sessions and reunions performed by that courts, during the year, in
a way that the results can be almost precise concerning the real situation.
Once the sessions and reunions being possible to be counted, the sectors
that are interested can predict the costs. That undergraduate thesis aims to
present statistical tools that are capable to accomplish that kind of previsions.
For this was settled down two objectives. Primarily, the obtainment
and organization of the data was accomplished by the creation of data set,
extracted from sources of o cial consultations, with informations of sessions
and reunions ful lled by the Federal Senate and Nacional Congress of Brazil,
from 2003 until 2016. Furthermore, to ensure the quality of the procedure,
the searched data was submitted to the validation process, being selected
just the ones that showed truly and relevance. That data was used to reach
the second objective, propose models of previsions to check the annual estimation
of the events that was mentioned. Using the statistics resources was
possible to create models of previsions, witch created parcial results. The
sum of these partial results turned possible the nal model capable to predict,
in just one result, the totality of sessions and reunions accomplished by
the courts mentioned. |
Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017. |
DOI: | http://dx.doi.org/10.26512/2017.TCC.20531 |
Aparece na Coleção: | Estatística
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