Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Naizer, Cláudia Cristina Baptista Ramos |
| 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: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-31052018-192234/
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Resumo: |
Entre as técnicas de análise exploratória de dados espaciais encontram-se os indicadores de associação espacial, que mensuram o grau de dependência espacial dos dados analisados e são aplicáveis apenas a dados quantitativos. Outro procedimento disponível é a geoestatística, a qual se baseia no variograma, descrevendo quantitativa e qualitativamente a estrutura espacial de determinada variável. Neste trabalho, utilizam-se conceitos do variograma para desenvolver um indicador de associação espacial global (SIVAR-G) e um indicador de associação espacial local (SIVAR-L). São utilizados dois bancos de dados: dados binários de escolha modal de uma Cidade Fictícia e dados de média de viagens por modo automóvel por domicílio para um recorte da região central da cidade de São Paulo (Pesquisa de Mobilidade 2012). Em ambos os casos, o indicador global, para diferentes vizinhanças, foi calculado com base em valores padronizados, provenientes do variograma experimental e teórico. Em seguida, aplicou-se um teste de hipótese baseado em pseudo-significância para avaliar a significância do indicador proposto previamente. Por fim, os resultados do indicador proposto foram comparados ao índice de Moran, calculado com os mesmos parâmetros. Para o indicador local, foi elaborado um procedimento similar, porém os cálculos foram feitos pontualmente. Cada observação do banco de dados teve um variograma experimental calculado e um variograma teórico modelado para uma análise omniderecional. Um teste de hipótese similar ao do indicador global foi desenvolvido e aplicado. Assim obtiveram-se indicadores de associação espacial local ponto a ponto. Conclui-se que o indicador SIVAR-G possui desempenho satisfatório na estimação de associação espacial para dados contínuos e binários, mostrando-se sensível a anisotropia dos dados. O indicador SIVAR-L é capaz de identificar \"bolsões\" de associação espacial. É aplicável a dados contínuos e binários. Os indicadores propostos permitem a modelagem de variogramas teóricos globais e locais, fornecendo uma maior riqueza de detalhes da estrutura espacial dos dados. Os indicadores SIVAR baseiam-se na dissimilaridade espacial, enquanto o índice de Moran e LISA baseiam-se na similaridade espacial. |
