INFERÊNCIAS ESTATÍSTICAS EM ANÁLISES FORENSES DIGITAIS: ABORDAGENS PARAMÉTRICAS E NÃO PARAMÉTRICAS COM SUPORTE COMPUTACIONAL AVANÇADO
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Resumo
Esta pesquisa investigou a aplicação de métodos estatísticos avançados em análises forenses digitais, com foco na integração de técnicas paramétricas e não paramétricas em cenários de alta complexidade. O contexto do aumento de crimes digitais destacou a necessidade de abordagens robustas para validação de hipóteses e análise de dados heterogêneos. A problemática concentrou-se na dificuldade de aplicar e integrar esses métodos em investigações forenses digitais de forma eficaz. O objetivo geral foi explorar e validar a utilização dessas técnicas, aliadas a ferramentas computacionais avançadas, para aprimorar a precisão e a eficiência das análises. O estudo adotou o paradigma neoperspectivista giftedeano, utilizando teorias como a Estatística Inferencial, Complexidade Computacional, Forense Digital e Análise Multivariada. O método hipotético-dedutivo estruturou a pesquisa, que incluiu uma Revisão Bibliográfica e Documental Narrativa. Bases como Scopus, Web of Science, PubMed e Scielo foram consultadas, analisando-se 87 trabalhos. Os principais achados indicaram a eficácia de métodos paramétricos para dados com pressupostos estatísticos e de métodos não paramétricos em cenários de alta variabilidade, além da importância da interoperabilidade de ferramentas como Python e SPSS. Lacunas foram identificadas em diretrizes universais e estudos empíricos práticos. Limitações envolveram a ausência de experimentação direta. As contribuições incluem avanços teóricos e metodológicos para investigações forenses digitais. O valor agregado está na oferta de soluções práticas para desafios da área, com impacto positivo na justiça e na sociedade.
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