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Modelo de tomada de decisão aplicado a câmaras colegiadas

This work is about the development of a computational model for the decision making of collegiate chambers using the methods of binary logistical regression and decision tree, as to the trial of a fact in collegiate. The model is applicable at the individual vote level, creating data about how diffe...

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Autor principal:	Macohin, Aline
Formato:	Dissertação
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2014
Assuntos:	Processo decisório Votação Análise de regressão Métodos de simulação Computação Decision making Voting Regression analysis Simulation methods Computer science
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/732
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id	riut-1-732
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spelling	riut-1-7322017-08-31T13:54:21Z Modelo de tomada de decisão aplicado a câmaras colegiadas Macohin, Aline Lugo, Gustavo Alberto Giménez Tacla, César Augusto Processo decisório Votação Análise de regressão Métodos de simulação Computação Decision making Voting Regression analysis Simulation methods Computer science This work is about the development of a computational model for the decision making of collegiate chambers using the methods of binary logistical regression and decision tree, as to the trial of a fact in collegiate. The model is applicable at the individual vote level, creating data about how different inﬂuences (facts characteristics, trial colleagues and from the judge himself) may affect voting in collegiate chambers. Jurisprudence data from a Brazilian tribunal, between 29/09/1997 and 17/11/2011, was used as a case study and the test resulted in the variables Collegiate, Presidentand Type of Defendant showing a bigger inﬂuence on the data used for the experiment. The model was applied in sensitivity analysis and simulations using the Net logo environment to test severals cenarios. The percentage of correct guesses that was obtained using the decision tree model in the sample was of 81,33% and for the regression model of 65,4%. Este trabalho se refere ao desenvolvimento de um modelo de tomada de decisão de câmaras colegiadas aplicando os métodos de regressão logística binária e o de árvore de decisão, quanto ao julgamento de assuntos em colegiado. O modelo é aplicável a nível de voto individual, gerando informações sobre como diferentes inﬂuências (características dos fatos, colegas de julgamento e do próprio julgador), podem afetar os votos no âmbito das câmaras colegiadas. Como estudo de caso do modelo foram utilizados dados de jurisprudências de um tribunal brasileiro, entre o período de 29/09/1997 e 17/11/2011 e se obteve que as variáveis Colegiado, Presidente e Tipo de Réu apresentaram uma maior inﬂuência nos dados utilizados, em relação às outras variáveis. O modelo foi aplicado em análises de sensibilidade e simulações utilizando o ambiente Netlogo para o teste de diversos cenários. A porcentagem de acertos que se obteve do modelo de árvore de decisão na amostra de teste foi de 81,33%, e para o modelo de regressão a porcentagem de acertos foi de 65,4%. 2014-02-28T14:32:30Z 2014-02-28T14:32:30Z 2013-08-23 masterThesis MACOHIN, Aline. Modelo de tomada de decisão aplicado a câmaras colegiadas. 2013. 112 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2013. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/732 por application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
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description	This work is about the development of a computational model for the decision making of collegiate chambers using the methods of binary logistical regression and decision tree, as to the trial of a fact in collegiate. The model is applicable at the individual vote level, creating data about how different inﬂuences (facts characteristics, trial colleagues and from the judge himself) may affect voting in collegiate chambers. Jurisprudence data from a Brazilian tribunal, between 29/09/1997 and 17/11/2011, was used as a case study and the test resulted in the variables Collegiate, Presidentand Type of Defendant showing a bigger inﬂuence on the data used for the experiment. The model was applied in sensitivity analysis and simulations using the Net logo environment to test severals cenarios. The percentage of correct guesses that was obtained using the decision tree model in the sample was of 81,33% and for the regression model of 65,4%.
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