O TJPI está testando um sistema de IA para detectar petições fraudulentas (e.g., uso de documentos falsos). Sabe-se, por dados históricos, que a prevalência de fraudes é muito baixa, ocorrendo em apenas 0.5% dos casos (P(Fraude)=0.005). O sistema de IA tem uma taxa de acerto (sensibilidade) de 90%, ou seja, ele identifica corretamente 90% de todas as fraudes (P(AlertalFraude)=0.90). No entanto, o sistema também tem uma taxa de falso positivo de 2%, ou seja, ele emite um alerta para 2% dos processos legítimos (P(Alertal-Fraude)=0.02). Se o sistema emite um alerta para uma determinada petição, qual é a probabilidade de que ela seja, de fato, uma fraude? (P(FraudelAlerta))?

A presidência do TJPI solicitou à equipe de análise de dados uma previsão do número de novos processos que serão distribuídos no primeiro grau para os próximos 12 meses, a fim de planejar o orçamento e a alocação de pessoal. A equipe dispõe de uma série histórica mensal dos últimos 10 anos. Ao plotar os dados, eles observam um claro crescimento ao longo do tempo, picos recorrentes de distribuição em certos meses do ano (como março e agosto) e quedas em outros (como janeiro e julho, devido aos recessos). Qual abordagem de modelagem estatística é a mais adequada para analisar esses dados e gerar a previsão?