⚖️ JuvPrev-PE — Painel de Inteligência Judiciária DataJud/TJPE · 2015–2024

Da Violência Doméstica à Criminalidade Juvenil em Pernambuco — Sistema de Suporte à Decisão para Gestores TJPE · MPPE · FUNASE  |  LGPD: apenas metadados territoriais agregados  |  Dados sintéticos para demonstração
Comarcas Analisadas
30
📍 Pernambuco · TJPE
Comarcas c/ Lag Significativo
30/30
✅ p < 0,05 · todos
MAPE do Modelo (6m)
27.0%
⚠️ Meta: < 20%
Previsão Total AI — Próx. 6m
339
🔺 Top-3: São Lourenço da Mata, Abreu e Lima, Olinda

🗺️ Mapa de Risco por Comarca — Previsão de Atos Infracionais (próximos 6 meses)

📊 Ranking de Risco — Previsão AI por Comarca

📈 Séries Temporais — VD × Atos Infracionais por Comarca

📊 Séries Temporais Agregadas por Macro-Região

🔗 Correlação e Lag VD → AI por Comarca

📋 Resumo — Todas as Comarcas

ComarcaRegiãoLag (m)CorrelaçãoSig.

📊 Distribuição dos Lags por Região

🔮 Previsão de Atos Infracionais — Próximos 6 Meses

🎯 Real × Previsto — Validação Walk-Forward

🔵 Clustering PCA — Perfis de Risco (HDBSCAN)

🗺️ Distribuição Geográfica dos Clusters

📋 Perfil por Comarca — Clusters

ComarcaRegiãoClusterVD médio/mêsAI médio/mêsIDHRazão AI/VD
Razão de Disparidade
Limite: ≤ 1,43
Status de Equidade

⚖️ MAE por Macro-Região TJPE

📊 MAE Relativo (normalizado pela Metropolitana)

📋 Detalhamento por Região

RegiãoMAEObs.MAE RelativoStatus
ℹ️ A disparidade acima de 1,43 indica que o modelo erra significativamente mais em comarcas metropolitanas do que no interior. Com dados reais do DataJud (maior volume e variabilidade), espera-se calibração mais homogênea entre regiões.