Análise de técnicas de distribuição espacial com padrões pontuais e aplicação a dados de acidentes de trânsito e a dados da dengue de Rio Claro-SP

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Kawamoto, Marcia Tiemi [UNESP]
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/87495
Resumo: As análises estatíticas aplicadas a quaisquer fenômenos espaciais procuram compreender como ocorrem a distribuição espacial destes, além de tentar interpretar seus padrões. A análise de padrões pontuais, foco deste trabalho, vai mostrar algumas técnicas que exploram o padrão pontual, em particular no estudo do estimador Kernel. O estimador de intensidade kernel e um dos métodos mais utilizados para uma rápida análise do padrão de distribuição espacial de uma variável, concentrando-se na localização de possíveis aglomerados. Para tanto, aplicou-se esse método a dois conjuntos de dados referentes a cidade de Rio Claro-SP: um os acidentes de trânsito que ocorreram na cidade e o outro sobre casos positivos de dengue. Uma comparação do desempenho do estimador com o ajuste de superfícies de tendências, para pequenos conjuntos de dados hipotéticos foi feita. Esta comparação não definiu exatamente uma melhor técnica, mas sugeriu que mais estudo sejam feitos. A técnica estimador Kernel foi satisfatória na obtenção de uma visão tridimensional da variação dos fenômenos, fornecendo aglomerados e focos mais precisos das ocorrências. Com isso, tem-se uma melhor visualização de locais para ações de prevenção, no caso de acidentes de trânsito e possíveis eliminações de criadouros do mosquito transmissor de dengue, no caso dos positivos para dengue