Estatística forense: uma abordagem de técnicas estatísticas para fragmentos de vidro - Gomes, Lucas Sanches [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2024)
O trabalho visa o estudo da aplicação de técnicas estatísticas na área forense, com ênfase na análise de fragmentos de vidro a fim de clusterizar e classificar as observações utilizando as técnicas de k-médias, criação de um modelo de regressão logística multinomial e análise descritiva, isso permitirá descobrir a origem dos fragmentos em diferentes fontes e futuramente poderia ser utilizado para identificar se um possível suspeito de crime no qual foram encontrados os fragmentos é de fato o responsável pelo ato criminoso. Até o momento a análise descritiva se mostra satisfatória, mostrando uma sumarização das variáveis, correlações entre elas e assimetria nos dados, permitindo interpretarmos que existe sim a diferenciação entre as origens e grupos seletos que irão ser formados posteriormente com base nos índices de refração e elementos químicos presentes em cada tipo de fragmento. A intenção futura é que possamos utilizar dos resultados obtidos para verificar se as técnicas são eficientes do ponto de vista da estatística, ciência de dados e área forense, indicando se o desenvolvimento poderia ser aplicado no futuro para situações reais, ou se seria necessário o uso de outras metodologias e abordagens.

The work aims to study the application of statistical techniques in the forensic field, with an emphasis on the analysis of glass fragments in order to cluster and classify observations using k-means techniques, creating a multinomial logistic regression model and descriptive analysis. This will allow us to discover the origin of the fragments from different sources and could potentially be used to identify if a possible crime suspect, where the fragments were found, is indeed responsible for the criminal act. So far, the descriptive analysis has been satisfactory, showing a summarization of variables, correlations between them, and data asymmetry, allowing us to interpret that there is indeed differentiation between the origins and selective groups that will be formed later based on the refractive indices and chemical elements present in each type of fragment. The future intention is to use the obtained results to verify whether the techniques are efficient from the perspective of statistics, data science, and the forensic field, indicating whether the development could be applied in the future to real situations, or if other methodologies and approaches would be necessary.
Forensic statistics: an approach to statistical techniques for glass fragments
Keywords: Estatística forense; Classificação; Clusterização; Regressão multinomial; Forensic statistics; Refractive index; Multinomial logistic regression; K-means; Descriptive analysis; Clustering; Classification; Chemical elements