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title: "Fazendo Previsões com o BrazilCrime"
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  Giovanni Vargette, Igor Laltuf, Marcelo Justus
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```{r setup, include=FALSE}
#library(BrazilCrime)
#library(forecast)
#library(ggplot2)
#library(lubridate)
#library(bookdown)

knitr::opts_chunk$set(collapse = TRUE, comment = "#>")
```

# Introdução

A função br_crime_predict() do pacote BrazilCrime permite gerar previsões de séries temporais criminais com base em modelos estatísticos robustos. É especialmente útil para análises de tendências futuras em ocorrências ou vítimas de crimes, sendo compatível com os dados obtidos via get_sinesp_vde_data().

A função utiliza modelos ARIMA e exponenciais suavizados para prever os valores futuros de forma automatizada, exibindo os resultados com gráficos claros e de fácil interpretação.

# Sintaxe

br_crime_predict(dados, ts_col="total", log = TRUE,freq = "monthly",h = 12,level = 95)

## Argumentos

-dados: Data_frame que contém as informações a serem utilizdas.

-ts_col: Nome da variável que será utilizada na previsão (Por exemplo: "total", "total_vitima").

-log: Lógico. Se TRUE, aplica transformação logarítmica nos dados antes da modelagem. Útil para séries com variância crescente.

-freq: Granularidade dos dados, mensal ("monthly"), ou se estão agrupados anualmente ("yearly).

-h: Número de períodos futuros a serem previstos (padrão: 12).

-level: Nível de confiança que será utilizado na previsão. Padrão 95%.

# Exemplo de Uso

```{r exemplo 1, tidy=TRUE, out.width='\\textwidth', fig.width=6, fig.height=4, results='asis'}
dados <- BrazilCrime::get_sinesp_vde_data(
  state = "PE",
  city = "Recife",
  typology = "Homicídio doloso",
  category = "vitimas",
  granularity = "month",
  year = 2015:2023
)

# Criar coluna de data (YYYY-MM)
dados <- dados|>
  dplyr::mutate(data = lubridate::ymd(paste0(ano, "-", mes, "-01"))) |>
  dplyr::arrange(data)

# Rodar previsão
BrazilCrime::br_crime_predict(dados = dados,ts_col = "total_vitima", log = TRUE)
```

# Interpretação

O gráfico gerado inclui:

A série histórica original

A previsão para os próximos steps_ahead meses

Intervalos de confiança para as estimativas

Indicação visual das transformações (caso o log = TRUE tenha sido ativado)

# Considerações 

O desempenho do modelo pode variar de acordo com o comportamento da série (sazonalidade, tendência, etc.).

É possível customizar os resultados combinando br_crime_predict() com filtros da função get_sinesp_vde_data() para diferentes cidades, anos ou tipologias.

# Conclusão

A função br_crime_predict() é uma ferramenta poderosa para análises exploratórias e preditivas de dados criminais. Seu uso, aliado às outras funções do pacote BrazilCrime, permite compreender padrões históricos e antecipar possíveis tendências com base em dados oficiais.


\begin{thebibliography}{9}

\bibitem{brazilcrime}
Vargette, G., Laltuf, I., Justus, M.
\textit{BrazilCrime: Interface to Brazilian Crime Data}.
CRAN - Comprehensive R Archive Network.
Disponível em: \url{https://CRAN.R-project.org/package=BrazilCrime}

\bibitem{forecast}
Hyndman, R. J., Athanasopoulos, G. (2021).
\textit{Forecasting: Principles and Practice}.
Disponível em: \url{https://otexts.com/fpp3/}

\bibitem{lubridate}
Grolemund, G., Wickham, H. (2011).
\textit{Dates and Times Made Easy with lubridate}.
\url{https://lubridate.tidyverse.org}

\end{thebibliography}