Pipeline reproduzível para cálculo, análise e visualização do Índice de Pobreza Multidimensional para América Latina (MPI-LA), adaptado para os microdados do Censo Demográfico Brasileiro (1980-2010), se baseando na metodologia de Santos et al. (2015).
- Ingestão: download e processamento dos microdados do Censo, a partir do pacote
censobr - Cálculo: construção dos indicadores e do score MPI-LA a nível de domicílio
- Análise descritiva: gráficos e tabelas de evolução, composição, decomposição, convergência, dominância e concentração
- Machine Learning: aplicação de análise de componentes principais (PCA), random forest (RF) e clusterização fuzzy (C-Means)
- Modelagens Econométricas: implementação de modelos de regressão logística, fracionária e quantílica
- Análises de Convergência: estudos de convergência beta e sigma (absoluta e condicional)
- Econometria Espacial: autocorrelação espacial (I de Moran, LISA), hotspots (Getis-Ord) e modelos SAR e SEM
- Análises Espaciais: análises de redes migratórias, modelos gravitacionais para fluxos migratórios
mpiCenso/
├── output/ # Resultados gráficos esperados
│ ├── 01_descriptive/ # Gráficos do código `04_graficos.R`
│ ├── 02_ml/ # Gráficos do código `05_modelagem1.R`
│ ├── 03_regressions/ # Gráficos do código `06_modelagem2.R`
│ ├── 04_decomposition/ # Gráficos do código `07_decomposicao.R`
│ └── 05_spatial/ # Gráficos do código `08_especial.R`
├── R/ # Arquivos das etapas
│ ├── 00_packages.R # Insalação e importação de pacotes
│ ├── 01_tratamento.R # Tratamento de bases de dados e criação do MPI-LA
│ ├── 02_crosswalk.R # Cruzamento de ID municipal com Regiões Imediatas
│ ├── 03_bases.R # Bases agregadas por RIM e bases amostradas
│ ├── 04_graficos.R # Análises descritivas
│ ├── 05_modelagem1.R # Machine Learning
│ ├── 06_modelagem2.R # Modelos Econométricos
│ ├── 07_decomposicao.R # Decomposições de impacto
│ └── 08_espacial.R # Métricas de rede e modelos gravitacionais
├── LICENSE
└── README
Os microdados do Censo não estão incluídos no repositório, devendo ser baixados por meio das funções disponíveis no pacote censobr.
O fluxo de download, join e tratamento está no código 01_tratamento.R.
A pasta output contém os resultados gráficos que se espera obter a partir da execução do código no estado atual. Arquivos RDS não foram incluídos.
Pier Francesco De Maria
Estes códigos foram desenvolvidos no âmbito de pesquisa acadêmica em continuidade à dissertação de mestrado:
MARIA, Pier Francesco De. Diferenciais sociodemográficos e espaciais da pobreza no Estado de São Paulo (1991-2015). 2018. Tese (Doutorado em Demografia) - Universidade Estadual de Campinas, Campinas, 2018.
O desenvolvimento e a implementação do MPI-LA a nível Brasil seguiu, como referencial, o seguinte trabalho do Oxford Poverty and Human Development Initiative (OPHI):
SANTOS, Maria Emma et al. A multidimensional poverty index for Latin America. Oxford: OPHI, 2015. (OPHI Working Paper, 79). Disponível em: https://ophi.org.uk/wp-content/uploads/OPHIWP079.pdf. Acesso em: 27 abr. 2026.
O desenvolvimento deste pacote contou com o auxílio extensivo de inteligência artificial generativa ao longo de todo o processo — incluindo arquitetura do pipeline, escrita e revisão de código, decisões metodológicas e documentação. A ferramenta utilizada foi:
ANTHROPIC. Claude Sonnet 4.6. San Francisco: Anthropic, 2025. Disponível em: https://claude.ai. Acesso em: 25 jun. 2026.
O uso de IA não substitui a responsabilidade intelectual do autor sobre as escolhas metodológicas, interpretações e resultados apresentados.