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Um modelo de correção da distribuição de população para municípios brasileirosSantos, Pedro João Costa Santos 12 August 2015 (has links)
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CAPA: Retirar a acentuação do nome GETULIO.
CAPA e CONTRA CAPA: São Paulo deve estar em letras maiúsculas.
Centralizar o título Agradecimentos e retirar os espaços entre os parágrafos.
Centralizar os títulos RESUMO e ABSTRACT e retirar os dois pontos. O texto deve estar abaixo do título.
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Att.
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Previous issue date: 2015-08-12 / Este trabalho propõe um método para corrigir a distorção observada na distribuição de população dos municípios brasileiros presente nos dados de Censo Demográfico. Essa distorção se caracteriza por uma concentração elevada de municípios com valores de população próximos das mudanças de faixa do Fundo de Participação de Municípios (FPM). O método identifica os municípios candidatos a ajuste, ou seja, com maiores distorções obtidas através de um método Jackknife, e sugere uma correção para sua população de acordo com um modelo linear que segue a Lei de Zipf de distribuição de população de cidades (ZIPF, 1949). Após o ajuste o proposto, o teste de McCrary (2008) captura significativa redução nas descontinuidades na distribuição da população dos municípios para os anos de 2000, 2007 e 2010. / This paper proposes a correction method for the distortion observed in the Brazilian municipalities population distribution in the Demographic Census data. This distortion is defined by a heightened concentration of municipalities with population close to the values of the interchanging levels of the Municipal Participation Fund (Fundo de Participação de Municípios FPM). This method identifies the candidate municipalities for adjustment by evaluating their distortion, obtained through a Jackknife method application, and suggests a corrected value for its population, according to a linear model which follows Zipf`s Law for cities (ZIPF, 1949). After the proposed adjustment, the McCrary test (2008) observes significative reduction of discontinuities in the municipalities population distribution for the years 2000, 2007 and 2010.
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