Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Nicácio, Mariana Fehr |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://repositorio.unb.br/handle/10482/51816
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Resumo: |
Utilizando os dados de ocorrências aeronáuticas da Aviação Civil no Brasil nos anos de 2013 a 2022, o trabalho aplica a estatística de varredura espacial (estatística Scan), proposta por Kulldorff (1997), para identificar clusters significativos dessas ocorrências. A análise envolve a construção de matrizes de distâncias entre cidades e a definição de zonas candidatas a clusters, utilizando janelas circulares através da ferramenta SatScan. Foram aplicados os modelos binomial, multinomial e ordinal, e por meio de simulações de Monte Carlo foram obtidos os p-valores, permitindo a avaliação da significância dos clusters detectados por cada modelo. Os resultados de cada modelo foram comparados, destacando a localização e a extensão dos clusters de acidentes, incidentes graves e incidentes, proporcionando insights valiosos para a prevenção e a investigação de acidentes aeronáuticos. Os resultados mostraram que o modelo binomial, que é o mais amplamente utilizado, nem sempre é o mais adequado para dados com mais de duas categorias. |
