Um método de detecção de outliers para encontrar fraudes na cota para exercício da atividade parlamentar
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/34275 |
Resumo: | Esta monografia tem como objetivos defender a abertura de dados como uma forma de se combater a corrupção, criar uma aplicação em shiny que permita monitorar gastos de deputados federais com a Cota para Exercício da Atividade Parlamentar (CEAP), desenvolver uma técnica de detecção de outliers não supervisionada baseada no teste de Kolmogorov-Smirnov para aplicá-la ao conjunto de dados da CEAP e, usando o método de Monte Carlo, avaliar o desempenho do teste estimando as probabilidades dos erros do tipo I e II. Pudemos ver como um tratado internacional de abertura de dados foi capaz de inibir a ação de políticos mal intencionados fazendo com que seus gastos com a CEAP fossem acessíveis por qualquer cidadão. Estudos de simulação sugerem que à medida que o número de pedidos que um deputado fez numa mesma empresa aumenta, maior é a probabilidade de que o método detecte um pequeno desvio na distribuição dos gastos. Ao aplicar os testes aos gastos de um deputado que sabidamente fraudava a CEAP, o método sinalizou um conjunto de empresas suspeitas e entre elas estava a empresa na qual o deputado cometia a fraude. |
id |
UFRN_1a43a8137524f993d76a7873e28fe6f7 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/34275 |
network_acronym_str |
UFRN |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFRN |
repository_id_str |
|
spelling |
Magalhães, Rayland MatosCosta, Eliardo Guimarães daSilva Junior, Antonio Hermes MarquesNunes, Marcus Alexandre2020-12-17T19:15:41Z2021-09-20T12:08:30Z2020-12-17T19:15:41Z2021-09-20T12:08:30Z2020-12-082016023636MAGALHÃES, Rayland Matos. Um método de detecção de outliers para encontrar fraudes na cota para exercício da atividade parlamentar. 2020. 44 f. TCC (Graduação) - Curso de Estatística, Departamento de Estatística, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2020.https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/34275Esta monografia tem como objetivos defender a abertura de dados como uma forma de se combater a corrupção, criar uma aplicação em shiny que permita monitorar gastos de deputados federais com a Cota para Exercício da Atividade Parlamentar (CEAP), desenvolver uma técnica de detecção de outliers não supervisionada baseada no teste de Kolmogorov-Smirnov para aplicá-la ao conjunto de dados da CEAP e, usando o método de Monte Carlo, avaliar o desempenho do teste estimando as probabilidades dos erros do tipo I e II. Pudemos ver como um tratado internacional de abertura de dados foi capaz de inibir a ação de políticos mal intencionados fazendo com que seus gastos com a CEAP fossem acessíveis por qualquer cidadão. Estudos de simulação sugerem que à medida que o número de pedidos que um deputado fez numa mesma empresa aumenta, maior é a probabilidade de que o método detecte um pequeno desvio na distribuição dos gastos. Ao aplicar os testes aos gastos de um deputado que sabidamente fraudava a CEAP, o método sinalizou um conjunto de empresas suspeitas e entre elas estava a empresa na qual o deputado cometia a fraude.This monograph aims to defend the opening of data as a way to fight corruption, create a shiny application that allows the monitoring of expenses of federal deputies with the Quota to Exercise Parliamentary Activity (CEAP, in Portuguese), develop an unsupervised outlier detection method based on the Kolmogorov-Smirnov test to apply it to the CEAP data set and, using the Monte Carlo method, evaluate the test performance by estimating the probabilities of type I and II errors. We were able to see how an international data opening treaty has been able to inhibit the action of malicious politicians by making their spending on CEAP accessible to any citizen. Simulation studies suggest that as the number of requests a deputy made in the same company increases, the probability the method will detect a small deviation in the distribution of expenses increases as well. When applying the tests to the expenses of a congressperson who was known to defraud CEAP, the method has signaled a set of suspicious companies and among them was the company in which the congressperson committed the fraud.Universidade Federal do Rio Grande do NorteUFRNBrasilEstatísticaAttribution-NonCommercial 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessDetecção de OutliersTeste de Kolmogorov-SmirnovDados AbertosTransparênciaOutlier DetectionKolmogorov-Smirnov TestOpen DataTransparencyUm método de detecção de outliers para encontrar fraudes na cota para exercício da atividade parlamentarAn outlier detection method to search for fraud in the quota for parliamentary activityinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALMetodoDeteccaoOutliers_Magalhaes_2020.pdfapplication/pdf1844085https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34275/1/MetodoDeteccaoOutliers_Magalhaes_2020.pdfeaa55d79f1d0df04f7956b207f971703MD51CC-LICENSElicense_rdfapplication/octet-stream920https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34275/2/license_rdf728dfda2fa81b274c619d08d1dfc1a03MD52LICENSElicense.txttext/plain714https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34275/3/license.txt7278bab9c5c886812fa7d225dc807888MD53TEXTMonografia completa.pdf.txtExtracted texttext/plain47918https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34275/4/Monografia%20completa.pdf.txt235a58e9f6e7ffe546d726295b3eba05MD54123456789/342752023-01-09 15:17:12.362oai:https://repositorio.ufrn.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2023-01-09T18:17:12Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Um método de detecção de outliers para encontrar fraudes na cota para exercício da atividade parlamentar |
dc.title.alternative.pt_BR.fl_str_mv |
An outlier detection method to search for fraud in the quota for parliamentary activity |
title |
Um método de detecção de outliers para encontrar fraudes na cota para exercício da atividade parlamentar |
spellingShingle |
Um método de detecção de outliers para encontrar fraudes na cota para exercício da atividade parlamentar Magalhães, Rayland Matos Detecção de Outliers Teste de Kolmogorov-Smirnov Dados Abertos Transparência Outlier Detection Kolmogorov-Smirnov Test Open Data Transparency |
title_short |
Um método de detecção de outliers para encontrar fraudes na cota para exercício da atividade parlamentar |
title_full |
Um método de detecção de outliers para encontrar fraudes na cota para exercício da atividade parlamentar |
title_fullStr |
Um método de detecção de outliers para encontrar fraudes na cota para exercício da atividade parlamentar |
title_full_unstemmed |
Um método de detecção de outliers para encontrar fraudes na cota para exercício da atividade parlamentar |
title_sort |
Um método de detecção de outliers para encontrar fraudes na cota para exercício da atividade parlamentar |
author |
Magalhães, Rayland Matos |
author_facet |
Magalhães, Rayland Matos |
author_role |
author |
dc.contributor.referees1.none.fl_str_mv |
Costa, Eliardo Guimarães da |
dc.contributor.referees2.none.fl_str_mv |
Silva Junior, Antonio Hermes Marques |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Magalhães, Rayland Matos |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Nunes, Marcus Alexandre |
contributor_str_mv |
Nunes, Marcus Alexandre |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Detecção de Outliers Teste de Kolmogorov-Smirnov Dados Abertos Transparência Outlier Detection Kolmogorov-Smirnov Test Open Data Transparency |
topic |
Detecção de Outliers Teste de Kolmogorov-Smirnov Dados Abertos Transparência Outlier Detection Kolmogorov-Smirnov Test Open Data Transparency |
description |
Esta monografia tem como objetivos defender a abertura de dados como uma forma de se combater a corrupção, criar uma aplicação em shiny que permita monitorar gastos de deputados federais com a Cota para Exercício da Atividade Parlamentar (CEAP), desenvolver uma técnica de detecção de outliers não supervisionada baseada no teste de Kolmogorov-Smirnov para aplicá-la ao conjunto de dados da CEAP e, usando o método de Monte Carlo, avaliar o desempenho do teste estimando as probabilidades dos erros do tipo I e II. Pudemos ver como um tratado internacional de abertura de dados foi capaz de inibir a ação de políticos mal intencionados fazendo com que seus gastos com a CEAP fossem acessíveis por qualquer cidadão. Estudos de simulação sugerem que à medida que o número de pedidos que um deputado fez numa mesma empresa aumenta, maior é a probabilidade de que o método detecte um pequeno desvio na distribuição dos gastos. Ao aplicar os testes aos gastos de um deputado que sabidamente fraudava a CEAP, o método sinalizou um conjunto de empresas suspeitas e entre elas estava a empresa na qual o deputado cometia a fraude. |
publishDate |
2020 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2020-12-17T19:15:41Z 2021-09-20T12:08:30Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2020-12-17T19:15:41Z 2021-09-20T12:08:30Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2020-12-08 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.pt_BR.fl_str_mv |
2016023636 |
dc.identifier.citation.fl_str_mv |
MAGALHÃES, Rayland Matos. Um método de detecção de outliers para encontrar fraudes na cota para exercício da atividade parlamentar. 2020. 44 f. TCC (Graduação) - Curso de Estatística, Departamento de Estatística, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2020. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/34275 |
identifier_str_mv |
2016023636 MAGALHÃES, Rayland Matos. Um método de detecção de outliers para encontrar fraudes na cota para exercício da atividade parlamentar. 2020. 44 f. TCC (Graduação) - Curso de Estatística, Departamento de Estatística, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2020. |
url |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/34275 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Attribution-NonCommercial 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/br/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Attribution-NonCommercial 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/br/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFRN |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
dc.publisher.department.fl_str_mv |
Estatística |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFRN instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) instacron:UFRN |
instname_str |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) |
instacron_str |
UFRN |
institution |
UFRN |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFRN |
collection |
Repositório Institucional da UFRN |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34275/1/MetodoDeteccaoOutliers_Magalhaes_2020.pdf https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34275/2/license_rdf https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34275/3/license.txt https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34275/4/Monografia%20completa.pdf.txt |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
eaa55d79f1d0df04f7956b207f971703 728dfda2fa81b274c619d08d1dfc1a03 7278bab9c5c886812fa7d225dc807888 235a58e9f6e7ffe546d726295b3eba05 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1802117499356971008 |