Esta obra é uma arriscada jogada num Cassino de Monte Carlo: serve como base para realizar pesquisas empíricas no campo do Direito e Políticas Públicas a partir da concepção de modelos, do teste estatístico das Hipóteses destes deduzidas, valendo-se da simulações de dados (notebooks) para gerar distribuições amostrais bootstrap e, ainda, uma arrojada aposta nas Cadeias de Markov, pois (MATLOFF, 2019, p. 359-361) faz expressa referência à (KUMAR e PAUL 2016 , p. 17-18, 77-80) para apontar que uma modelagem HMM - Hidden Markov Models é aplicável à simulação da lotação de um ônibus coletivo urbano (bus ridership); aqui, por analogia, aplicada à simulação da população carcerária diária na Ala-155 de um presídio para verificar se há ou não e qual seria a proporção diária de superpopulação carcerária ao longo de uma simulação de 28 anos (7 mandatos), desde que conhecidas as probabilidades do número de presos que diariamente para ela são encaminhados e, dentre os que se encontram encarcerados, qual a probabilidade de serem colocados em liberdade de forma independente (saída do sistema fechado). Outra simulação é a do Espaço Amostral das 1.081 possíveis penas-base (anos), cominadas pelo CP para o crime de Furto Simples, o que permitiu uma predição da forma dos gráficos das funções de densidade de probabilidade de cada uma das 5 Hipóteses levantadas: equiprobabilidade, normalidade (2,5 anos), normal (<>2,5 anos), tri (1, 2,5 e 4), tetramodal (1, 2, 3 e 4 anos) ou nenhuma delas.

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