A implementation mathematical-computational method for the detection and treatment of financial outliers in higher education - Freitas, Nathan C.; Gouveia, Roberta M. M.; Albuquerque Júnior, Gabriel A. de; Batista, Maria da Conceição M.; Rodrigues, Rodrigo Lins (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2022)
O Censo da Educação Superior ocorre anualmente, coletando dados de Instituições de Ensino Superior (IES) no Brasil. Diferentes fatores podem levar a anomalias ou outliers em alguns destes dados coletados. Este trabalho propõe um método matemático-computacional para detectar e tratar valores financeiros atípicos das IES. Para tanto, adota-se as análises univariadas e bivariadas dos dados. Foram analisados dados de despesas e receitas das IES do Censo de 2016 a 2019. Esta análise revelou que 204 de 2.224 IES, aproximadamente 10%, reportaram algum dado atípico.