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Titulo Mapeamento do Quadro Histórico de Acidentes e Predições nas Rodovias Federais Brasileiras através de Técnicas de Mineração de Dados e Modelos Estatísticos Subtítulo Autor PEDRO LOURENÇO DE CARVALHO Orientador FABRICIO MARTINS MENDONCA Resumo Os acidentes em rodovias federais brasileiras exigem análises baseadas em dados para subsidiar ações de saúde pública e segurança viária. Contudo, os registros da Polícia Rodoviária Federal (PRF) apresentam dispersão estrutural e problemas crônicos de qualidade, como duplicidades, valores omissos e erros geográficos. Diante desse problema, este estudo investiga como o uso de técnicas de mineração de dados e modelos estatísticos pode propor soluções alternativas para esse problema e, em paralelo, revelar padrões espaço-temporais e predizer sinistros. O objetivo geral é mapear o quadro histórico dos acidentes e prever a sua demanda futura, por meio de técnicas de mineração de dados e de modelos estatísticos aplicados às bases da PRF, evidenciando os fatores de risco, os perfis de severidade e os padrões espaço-temporais dos sinistros. Sobre os registros da PRF, aplicaram-se as seguintes técnicas de mineração de dados: análise descritiva; detecção de trechos críticos (\textit{hotspots}); mineração de regras de associação (FP-Growth); e previsão de demanda por séries temporais (SARIMA). Os resultados evidenciam uma clara dissociação entre frequência e letalidade: desfechos mais graves concentram-se em colisões frontais, atropelamentos, madrugadas e pistas simples de rodovias longitudinais. O algoritmo FP-Growth isolou combinações de fatores até seis vezes mais letais que a média, e o modelo SARIMA forneceu estimativas úteis ao planejamento operacional. Todos os artefatos foram integrados no painel interativo. Como limitações, pontuam-se a imputação de coordenadas pela mediana do trecho, que introduz aproximações espaciais, e a restrição das regras de associação a variáveis categóricas e ao desfecho fatal. Palavras-Chave Acidentes de trânsito, Mineração de dados, Segurança viária, Rodovias federais.