Trabalho: Sensibilidade Ambiental do Orçamento Municipal
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Registered S3 methods overwritten by 'dbplyr':
method from
print.tbl_lazy
print.tbl_sql ── Attaching packages ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.2 ──
✔ ggplot2 3.4.0 ✔ purrr 0.3.5
✔ tibble 3.1.8 ✔ dplyr 1.0.10
✔ tidyr 1.2.1 ✔ stringr 1.4.1
✔ readr 2.1.3 ✔ forcats 0.5.2 Warning: package ‘ggplot2’ was built under R version 4.2.2
Warning: package ‘tibble’ was built under R version 4.2.2
Warning: package ‘tidyr’ was built under R version 4.2.2
Warning: package ‘readr’ was built under R version 4.2.2
Warning: package ‘purrr’ was built under R version 4.2.2
Warning: package ‘dplyr’ was built under R version 4.2.2
Warning: package ‘stringr’ was built under R version 4.2.2
Warning: package ‘forcats’ was built under R version 4.2.2── Conflicts ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag() masks stats::lag()library(dlookr)Warning: package ‘dlookr’ was built under R version 4.2.2
Registered S3 method overwritten by 'htmlwidgets':
method from
print.htmlwidget tools:rstudio
Attaching package: ‘dlookr’
The following object is masked from ‘package:tidyr’:
extract
The following object is masked from ‘package:base’:
transform# busca as coordenadas de uma cidade
siconfir::find_cod("Varginha")df<-br_cods$cod_ibge
df %>% head()[1] 1718659 1718709 1718758 1718808 1718840 1718865df$exercicio %>% unique()Error in df$exercicio : $ operator is invalid for atomic vectorsTeste de Importação
find_cod("Belo Horizonte")
#A<-get_budget(year = 2020, period = 1, cod = 3106200) # Bimestral
B<-get_annual_acc(year = 2016:2021, cod = 3106200) #anual
B <- as.data.frame(unclass(B),stringsAsFactors=TRUE)
summary(B)
table(B$conta,B$anexo)
DCA_amb<-B %>% filter(anexo=="DCA-Anexo I-G") %>% spread(coluna,valor) %>% filter(str_starts(conta,"18"))
#select(conta)%>% unique()
#A <- as.data.frame(unclass(A),stringsAsFactors=TRUE)
#summary(A)
#A %>% filter()
#rreo_df <- A %>%
spread(key=coluna, value = valor) #%>%
select(conta, cod_conta, `PREVISÃO INICIAL`, `PREVISÃO ATUALIZADA (a)`, `No Bimestre (b)`,
`% (b/a)`, `Até o Bimestre (c)`, `% (c/a)`, `SALDO (a-c)`, `DOTAÇÃO INICIAL (d)`,
`DOTAÇÃO ATUALIZADA (e)`, `DESPESAS EMPENHADAS NO BIMESTRE`, `DESPESAS EMPENHADAS ATÉ O BIMESTRE (f)`,
`SALDO (g) = (e-f)`, `DESPESAS LIQUIDADAS NO BIMESTRE`, `DESPESAS LIQUIDADAS ATÉ O BIMESTRE (h)`,
`SALDO (i) = (e-h)`, `DESPESAS PAGAS ATÉ O BIMESTRE (j)`)
#rreo_df %>% filter(cod_conta=="DespesasLiquidadasDemonstrativoSimplificadoDespesasPorFuncaoSubfuncao")Looping
# testes
Ano<-2013:2021
DCA_amb<-data.frame()
DCA_amb_temp<-data.frame()
for (i in Ano) {
print(i)
B<-get_annual_acc(year = i, cod = 3509502 ) #anual
B <- as.data.frame(unclass(B),stringsAsFactors=TRUE)
DCA_amb_temp<-B %>% filter(anexo=="DCA-Anexo I-G") %>% #spread(coluna,valor) %>%
filter(str_starts(conta,"18"))
DCA_amb<-rbind(DCA_amb_temp,DCA_amb)
}
DCA_amb_temp
DCA_amb %>% spread(coluna,valor)
df<-br_cods %>% filter(cod_ibge!=5300108,populacao>1000000,cod_ibge>1000)%>% select(cod_ibge,ente)
df
k
codigo<-df$cod_ibge
codigo
for (k in codigo) {
print(k)
B<-get_annual_acc(year = 2020, cod = k) #anual
B <- as.data.frame(unclass(B),stringsAsFactors=TRUE)
DCA_amb_temp<-B %>% filter(anexo=="DCA-Anexo I-G") %>% #spread(coluna,valor) %>%
filter(str_starts(conta,"18"))
DCA_amb<-rbind(DCA_amb_temp,DCA_amb)
}
DCA_amb$instituicao %>% unique() #%>% length()
B #Ano<-2013:2021
df<-br_cods %>% filter(cod_ibge!=5300108, # Excluir Brasilia
populacao>100,# recorte polulacional
cod_ibge>1000)%>%#excluir estados
select(cod_ibge,ente) %>% slice_sample(prop = 0.02) # amostragem aleatória
codigo<-df$cod_ibge
DCA_amb<-data.frame()
DCA_amb_temp<-data.frame()
a=0
for (k in codigo) {
a=a+1
print(paste(df$ente[df$cod_ibge==k],a))
print(Sys.time())
B<-get_annual_acc(year = 2019:2020, cod = codigo) #anual
C <- B %>% filter(str_starts(cod_conta,"Total")) %>% rece
C%>% spread(coluna,valor)
C1<-C %>%group_by(exercicio,cod_ibge) %>% summarise(
Rec_bruta=max(`Receitas Brutas Realizadas`,na.rm = T),
Des_liq=max(`Despesas Liquidadas`,na.rm = T))
D<-B %>% filter(anexo=="DCA-Anexo I-E") #%>% #spread(coluna,valor) %>%
DCA_amb_temp <-D %>% filter(str_starts(conta,"18"))
DCA_amb_temp<-inner_join(DCA_amb_temp,C1,"exercicio")
DCA_amb<-rbind(DCA_amb_temp,DCA_amb)
}
DCA_Amb<-DCA_Amb %>% spread(coluna,valor) #%>% filter(str_starts(conta,"18"))
DCA_amb <- as.data.frame(unclass(DCA_amb),stringsAsFactors=TRUE)
summary(DCA_amb$conta)
DCA_amb %>% ggplot(aes(exercicio,Despesas.Liquidadas))+geom_point()+geom_smooth()+facet_wrap(~conta,scales = "free")A API do SICONFI
De acordo com a documentação da API é possível obter dados sobre os seguintes demonstrativos/relatórios:
RREO: Relatório Resumido da Execução Orçamentária RGF: Relatório de Gestão Fiscal DCA: Declaração de Contas Anuais MSC - Patrimonial: Matriz de Saldos Contábeis - contas patrimoniais MSC - Orçamentária: Matriz de Saldos Contábeis - contas orçamentárias MSC - Controle: Matriz de Saldos Contábeis - contas de controle Entes: Cadastro de Entes da Federação Extrato de Entregas: Extrato de Relatórios Homologados e Matrizes Entregues As URL de consulta para a obtenção de dados de cada um desses demonstrativos/relatórios é constituída de uma URL básica mais um “pedaço” específico para cada um dos demonstrativos/relatórios acima.
A URL básica é “apidatalake.tesouro.gov.br/ords/siconfi/tt/” e acrescentamos a ela uma informação que indicará em que demonstrativo/relatório estamos interessados. Por exemplo: se acrescentarmos /rreo à URL básica podemos consultar informações relativas ao RREO; acrescentando /extratos_entregas podemos consultar um extrato contendo informações sobre relatórios homologados e retificados e matrizes entregues. Para os demais é o mesmo procedimento.
Para consultar dados do RGF a URL seria: “apidatalake.tesouro.gov.br/ords/siconfi/tt/rgf”. Para sabermos as opções disponíveis precisamos consultar a documentação da API no link indicado.
De acordo com a informação desejada será necessário passar à consulta um conjunto de parâmetros específicos. Para a consulta ao RREO, o usuário precisará informar: o exercício financeiro, o bimestre desejado, o tipo de demonstrativo, o número do anexo e o código IBGE do Ente para o qual desejamos obter os dados.
Executando a Consulta
Vamos exemplificar o uso da API com uma consulta ao Anexo 01 do RREO para o primeiro bimestre de 2019 para o município do Rio de Janeiro, cujo código IBGE é 3304557.
A consulta ao RREO exige as seguintes informações:
an_exercicio: o ano para o qual deseja realizar a
consulta
nr_periodo: um número de 1 a 6 indicando o bimestre
desejado
co_tipo_demonstrativo: o tipo do demonstrativo. Os valores
possíveis são RREO e RREO Simplificado
no_anexo: o anexo de interesse. Os valores possíveis estão
no formato RREO-Anexo dd. Para o Anexo 04 há uma pequena
variação nesse formato
id_ente: o código IBGE do Ente
Essencialmente o processo de fazer consultas consiste em:
(1) fazer uma requisição de dados à API e receber os
resultado, (2) verificar se tudo correu bem,
(3) fazer o parser dos dados retornados pela
consulta e (4) converter o resultado para um
data frame.
A seguir vamos ilustrar cada um desses passos.
Vamos, primeiro, carregar os pacotes que serão utilizados:
Fonte: https://rpubs.com/marcosfs2006/api_siconfi
library(httr)
library(jsonlite)
library(stringr)
library(dplyr)
library(tidyr)Carregados os pacotes, já podemos fazer a submissão da consulta (passo 1):
Como já mencionado, vamos consultar o Anexo 01 do RREO para o
primeiro bimestre de 2019 do município do Rio de Janeiro cujo código
IBGE é 3304557.
base_url_rreo <- "apidatalake.tesouro.gov.br/ords/siconfi/tt/rreo?"
# parâmetros de consulata ao RREO
ano <- "2019"
bimestre <- "1"
tipo_relatorio <- "RREO"
num_anexo <- "RREO-Anexo+01"
ente <- "3304557"
# montar a chamada à API
chamada_api_rreo <- paste(base_url_rreo,
"an_exercicio=", ano, "&",
"nr_periodo=", bimestre, "&",
"co_tipo_demonstrativo=", tipo_relatorio, "&",
"no_anexo=", num_anexo, "&",
"id_ente=", ente, sep = "")
rreo <- GET(chamada_api_rreo)
status_code(rreo)
#O status 200 nos indica que a requisição foi feita com sucesso.
rreo_txt <- content(rreo, as="text", encoding="UTF-8")
rreo_json <- fromJSON(rreo_txt, flatten = FALSE)
rreo_df <- as.data.frame(rreo_json[["items"]])
knitr::kable(head(rreo_df))
rreo_df <- rreo_df %>% select(coluna:valor)
rreo_df <- A %>%
spread(key=coluna, value = valor) %>%
select(conta, cod_conta, `PREVISÃO INICIAL`, `PREVISÃO ATUALIZADA (a)`, `No Bimestre (b)`,
`% (b/a)`, `Até o Bimestre (c)`, `% (c/a)`, `SALDO (a-c)`, `DOTAÇÃO INICIAL (d)`,
`DOTAÇÃO ATUALIZADA (e)`, `DESPESAS EMPENHADAS NO BIMESTRE`, `DESPESAS EMPENHADAS ATÉ O BIMESTRE (f)`,
`SALDO (g) = (e-f)`, `DESPESAS LIQUIDADAS NO BIMESTRE`, `DESPESAS LIQUIDADAS ATÉ O BIMESTRE (h)`,
`SALDO (i) = (e-h)`, `DESPESAS PAGAS ATÉ O BIMESTRE (j)`)
rreo_df %>% summary()Base ambiental e união
summary(Amb_Orc)
exercicio instituicao cod_ibge.x uf anexo
Min. :2015 Prefeitura Municipal de Fortaleza - CE : 475 Min. :1100023 CE :28158 DCA-Anexo I-E:104082
1st Qu.:2016 Prefeitura Municipal de Rio Branco - AC: 475 1st Qu.:1500404 MA :19855
Median :2018 Prefeitura Municipal de Caruaru - PE : 456 Median :2109809 PA :11932
Mean :2018 Prefeitura Municipal de Afuá - PA : 437 Mean :1943208 AM : 9842
3rd Qu.:2019 Prefeitura Municipal de Altamira - PA : 437 3rd Qu.:2308807 PB : 8987
Max. :2020 Prefeitura Municipal de Manaus - AM : 437 Max. :2607604 RO : 7828
(Other) :101365 (Other):17480
rotulo cod_conta conta populacao
Total Geral da Despesa por Função:78242 TotalDespesas:104082 18 - Gestão Ambiental :46246 Min. : 1559
NA's :25840 18.541 - Preservação e Conservação Ambiental:23199 1st Qu.: 13022
18.122 - Administração Geral :15447 Median : 22628
18.542 - Controle Ambiental : 9671 Mean : 74562
18.544 - Recursos Hídricos : 4845 3rd Qu.: 44071
18.999 - Demais Subfunções Gestão Ambiental : 3458 Max. :2669342
(Other) : 1216
cod_ibge.y Rec_bruta Des_liq Despesas.Empenhadas Despesas.Liquidadas
Min. :1100023 Receitas Brutas Realizadas:104082 Despesas Liquidadas:104082 Min. : 10 Min. : 10
1st Qu.:1500404 1st Qu.: 46389 1st Qu.: 44980
Median :2109809 Median : 167583 Median : 161452
Mean :1943208 Mean : 992629 Mean : 968123
3rd Qu.:2308807 3rd Qu.: 525335 3rd Qu.: 502343
Max. :2607604 Max. :91747560 Max. :90530303
NA's :19 NA's :494
Despesas.Pagas Inscrição.de.Restos.a.Pagar.Não.Processados Inscrição.de.Restos.a.Pagar.Processados Inscrição.de.RP.Não.Processados
Min. : 10 Min. : 0 Min. : 0 Min. : 16.8
1st Qu.: 43993 1st Qu.: 2600 1st Qu.: 3650 1st Qu.: 2579.7
Median : 154152 Median : 12921 Median : 14062 Median : 15084.0
Mean : 926802 Mean : 107957 Mean : 94901 Mean : 112848.9
3rd Qu.: 482197 3rd Qu.: 54279 3rd Qu.: 47626 3rd Qu.: 70722.2
Max. :90133938 Max. :4367993 Max. :8959362 Max. :1798575.9
NA's :1064 NA's :84113 NA's :68647 NA's :97774
Inscrição.de.RP.Processados NO_ENTE Year wildfire humidity preciptation temperature
Min. : 0 1200401: 475 Min. :2000 Min. : NA Min. :53.20 Min. : 173 Min. :22.77
1st Qu.: 4038 2304400: 475 1st Qu.:2004 1st Qu.: NA 1st Qu.:71.11 1st Qu.: 884 1st Qu.:25.82
Median : 14238 2604106: 456 Median :2009 Median : NA Median :79.23 Median :1329 Median :26.75
Mean : 123871 1100205: 437 Mean :2009 Mean :NaN Mean :78.16 Mean :1400 Mean :26.58
3rd Qu.: 53086 1302603: 437 3rd Qu.:2014 3rd Qu.: NA 3rd Qu.:85.36 3rd Qu.:1825 3rd Qu.:27.33
Max. :7762424 1500305: 437 Max. :2018 Max. : NA Max. :97.94 Max. :6484 Max. :29.65
NA's :92454 (Other):101365 NA's :104082
co_ppb pm25_ugm3
Min. : 63.52 Min. : 3.717
1st Qu.: 95.20 1st Qu.: 8.698
Median :111.31 Median : 12.583
Mean :135.17 Mean : 16.262
3rd Qu.:153.55 3rd Qu.: 17.610
Max. :958.47 Max. :112.747
NA's :11011 describe(Amb_Orc)Amb_Orc %>% ggplot(aes(temperature,Despesas.Liquidadas,col=uf))+geom_smooth(method = lm) `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'Warning: Removed 494 rows containing non-finite values (`stat_smooth()`).
Amb_Orc %>% ggplot(aes(temperature,Despesas.Liquidadas,col=conta))+geom_smooth(method = lm) `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'Warning: Removed 494 rows containing non-finite values (`stat_smooth()`).
Amb_Orc %>% ggplot(aes(temperature,Despesas.Liquidadas,col=uf))+geom_smooth(method = lm) `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'Warning: Removed 494 rows containing non-finite values (`stat_smooth()`).
Amb_Orc %>% ggplot(aes(preciptation,Despesas.Liquidadas,col=conta))+geom_smooth(method = lm) `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'Warning: Removed 494 rows containing non-finite values (`stat_smooth()`).
Amb_Orc %>% ggplot(aes(co_ppb,Despesas.Liquidadas,col=uf))+geom_smooth(method = lm) `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'Warning: Removed 494 rows containing non-finite values (`stat_smooth()`).
Amb_Orc %>% ggplot(aes(wildfire,Despesas.Liquidadas,col=uf))+geom_smooth(method = lm) `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'Warning: Removed 104082 rows containing non-finite values (`stat_smooth()`).
Amb_Orc %>% ggplot(aes(humidity,Despesas.Liquidadas,col=conta))+geom_smooth(method = lm) `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'Warning: Removed 494 rows containing non-finite values (`stat_smooth()`).
Amb_Orc$Des_liq [1] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[7] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[13] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[19] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[25] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[31] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[37] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[43] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[49] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[55] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[61] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[67] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[73] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[79] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[85] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[91] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[97] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[103] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[109] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[115] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[121] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[127] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[133] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[139] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[145] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[151] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[157] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[163] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[169] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[175] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[181] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[187] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[193] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[199] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[205] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[211] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[217] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[223] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[229] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[235] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[241] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[247] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[253] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[259] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[265] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[271] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[277] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[283] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[289] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[295] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[301] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[307] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[313] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[319] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[325] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[331] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[337] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[343] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[349] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[355] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[361] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[367] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[373] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[379] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[385] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[391] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[397] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[403] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[409] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
[415] Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas Despesas Liquidadas
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[ reached getOption("max.print") -- omitted 103082 entries ]
Levels: Despesas LiquidadasMod<-lm(Despesas.Liquidadas~temperature+humidity+preciptation+co_ppb+populacao+uf+conta,Amb_Orc)
summary(Mod)
Call:
lm(formula = Despesas.Liquidadas ~ temperature + humidity + preciptation +
co_ppb + populacao + uf + conta, data = Amb_Orc)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-25255972 -746635 -250874 326423 65203721
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 1.241e+07 4.915e+05 25.253 < 2e-16 ***
temperature -4.322e+05 1.620e+04 -26.679 < 2e-16 ***
humidity -1.889e+03 1.658e+03 -1.139 0.25470
preciptation -1.336e+02 2.724e+01 -4.905 9.36e-07 ***
co_ppb 1.072e+03 2.256e+02 4.755 1.99e-06 ***
populacao 9.445e+00 4.655e-02 202.891 < 2e-16 ***
ufAM -8.463e+05 7.602e+04 -11.133 < 2e-16 ***
ufCE 5.439e+05 8.172e+04 6.655 2.85e-11 ***
ufMA -2.362e+05 7.690e+04 -3.071 0.00213 **
ufPA -1.365e+05 7.770e+04 -1.757 0.07893 .
ufPB -3.845e+05 8.571e+04 -4.485 7.28e-06 ***
ufPE 2.798e+05 8.762e+04 3.193 0.00141 **
ufRO -9.011e+05 7.649e+04 -11.781 < 2e-16 ***
ufRR 2.473e+05 9.594e+04 2.578 0.00994 **
ufTO 1.339e+05 9.143e+04 1.464 0.14309
conta18.122 - Administração Geral -1.704e+05 3.486e+04 -4.889 1.02e-06 ***
conta18.541 - Preservação e Conservação Ambiental -9.886e+05 2.987e+04 -33.101 < 2e-16 ***
conta18.542 - Controle Ambiental -9.497e+05 4.168e+04 -22.788 < 2e-16 ***
conta18.543 - Recuperação de Áreas Degradadas -2.300e+06 1.097e+05 -20.976 < 2e-16 ***
conta18.544 - Recursos Hídricos -8.431e+05 5.755e+04 -14.649 < 2e-16 ***
conta18.545 - Meteorologia -4.911e+06 6.015e+05 -8.165 3.25e-16 ***
conta18.999 - Demais Subfunções Gestão Ambiental -1.166e+05 6.538e+04 -1.783 0.07465 .
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
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(494 observations deleted due to missingness)
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