O objetivo inicial desta análise é compreender a relação entre o Índice de Gini e a Infraestrutura Urbana em Minas Gerais no ano 2010. Tendo como hipótese que quão melhor o acesso a Infraestrutura Urbana, melhor será o Índice Gini. Demostrando-se, assim, o papel da infraestrutura urbana na desiguldade social.
Para se alcançar este objetivo foram aplicados o Índice de Moran e o Índice de Moran Local nas variáveis selecionadas – Índice de Gini, Proporção da População em Domicílios com Energia Elétrica e Proporção da População em Domicílios com Coleta de Lixo nos dados obtidos no IpeaGeo para Minas Gerais no ano de 2010. Posteriormente, realizou-se regressão linear múltipla com estas variáveis e caso os resíduos desta apresentassem autocorrelação espacial modelos de regressão espaciais seriam aplicados – Spatial Autoregressive (SAR) e Spatial Error Model (SEM).
A partir da aplicação dos métodos foram Índice de Moran e o Índice de Moran Local e Regressão Linear Múltipla encontradas evidências de correlação espacial para as variáveis selecionadas como também a existência de correlação espacial no processo de modelagem. Justificando-se, assim, a aplicação de modelos espaciais (SAR e SEM) para a compreensão do fenômeno estudado.
Sendo o Índice de Gini a variável resposta e a Proporção da População em Domicílios com Energia Elétrica e a Proporção da População em Domicílios com Coleta de Lixo as variáveis explicativas.
Verificando-se, assim, que o Índice de Gini se torna melhor conforme o acesso a esses serviços de infraestrutura se tornam universais no estado de Minas Gerais.