Nas últimas décadas, o Brasil tem experimentado transformações em seu regime demográfico, que conduzem ao envelhecimento populacional. Esse fenômeno não ocorre de maneira uniforme em todas as regiões do país, produzindo diferenciais demográficos. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho é agrupar os municípios da mesorregião Sul/Sudoeste de Minas Gerais em relação ao envelhecimento populacional. Especificamente, identificar os grupos de municípios mais envelhecidos e menos envelhecidos com base em indicadores demográficos e no método não hierárquico das $k$-médias. As variáveis utilizadas foram: esperança de vida ao nascer, taxa de fecundidade total, mortalidade infantil, mortalidade até 5 anos de idade, razão de dependência, probabilidade de sobrevivência até 40 anos, probabilidade de sobrevivência até 60 anos e taxa de envelhecimento. Esses dados são provenientes do Censo Demográfico de 2010 do IBGE, consultados por meio do Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil. A linguagem R foi usada para implementar as análises por meio do programa RStudio. O método das k-médias propôs uma divisão dos municípios em quatro grupos. O G1 é o menos envelhecido e é composto por 17 municípios, o grupo G2, formado por 46 municípios, é considerado o mais envelhecido em relação aos demais. Nos grupos G3 e G4 estão 36 e 47 municípios, respectivamente, e são caracterizados por assumirem posições intermediárias entre os dois primeiros (G3 menos envelhecido que G4). Portanto, aproximadamente 64% dos municípios foram classificados nos grupos considerados mais envelhecidos (G2 e G4), o que corresponde a 93 dos 146 municípios. / In recent decades, Brazil has experienced changes in its demographic regime that lead to population aging. This phenomenon doesn’t occur equally for all regions of the country. In this sense, the objective of this work is to group the cities of the South/Southwest mesoregion of Minas Gerais in relation to the population aging. Specifically, to identify the groups of cities that are more and less advanced in the process of population aging, based on the k-means non-hierarchical method. The selected variables for the study were: life expectancy at birth, total fertility rate, infant mortality, mortality up to 5 years of age, dependency ratio, probability of survival up to 40 years, probability of survival up to 60 years and aging rate. These data come from the IBGE Demographic Census of 2010, through the Atlas of Human Development in Brazil. The R language was used to implement the analyses through the RStudio program. The k-means method proposed a division of cities into four clusters. The G1 is the least aged and is composed by 17 cities; the cluster G2, formed by 46 cities, is considered the most aged one. In the G3 e G4 clusters are 36 e 47 cities, respectively, and are characterized by intermediate positions between the first two (G3 being less aged than G4). Therefore, approximately 64% of the cities were classified in the more aged clusters (G2 and G4), which correspond to 93 of the 146 cities.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:10.254.254.39:tede/904 |
| Date | 26 January 2017 |
| Creators | SOUZA, Larissa Gonçalves |
| Contributors | RAMOS, Patrícia de Siqueira, http://lattes.cnpq.br/7184150832649950, FRIAS, Lincoln, FERREIRA, Leandro, FERREIRA, Eric Batista |
| Publisher | Universidade Federal de Alfenas, Instituto de Ciências Exatas, Brasil, UNIFAL-MG, Programa de Pós-Graduação em Estatística Aplicada e Biometria |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFAL, instname:Universidade Federal de Alfenas, instacron:UNIFAL |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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