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Escrever metodologia sobre Analise exploratório de dados especiais Método usado será usado vai ser I de Moran certeza que será usado OBS Esse trabalho se trata de uma análise da indústria da região centro oeste Todo paragrafo precisa ter citação indireta Não pode usar citações diretas no texto Deve conter o referencial teórico no texto de tudo o que foi usado como referência 1 METODOLOGIA A Análise Exploratória de Dados Espaciais AEDE representa um conjunto de técnicas e métodos destinados à investigação de padrões espaciais associações e correlações em dados georreferenciados Esta abordagem é fundamental na compreensão de fenômenos que exibem variação espacial significativa e tem sido cada vez mais adotada em diversas áreas como geografia epidemiologia economia e planejamento urbano ANSELIN 1995 Sullivan e Unwin 2010 destaca a diferença entre o AEDE e a análise estatística tradicional em vários aspectos Em primeiro lugar a premissa básica da independência das observações fundamental na estatística clássica é frequentemente violada em dados espaciais devido ao fenômeno da autocorrelação espacial Esta última referese à tendência de observações próximas no espaço apresentarem valores semelhantes Anselin 1988 ressalta a importância da autocorrelação espacial na AEDE enfatizando que ignorála pode levar a interpretações errôneas dos dados Além disso a heterogeneidade espacial que se refere às variações locais nas relações estatísticas é outro aspecto crítico que a AEDE busca explorar e entender Uma ferramenta fundamental na AEDE é o I de Moran uma medida de autocorrelação espacial global que fornece uma indicação de quão agrupados ou dispersos estão os dados em um espaço geográfico Este índice é empregado para avaliar se um padrão espacial observado é agrupado disperso ou aleatório A importância deste índice reside na sua capacidade de quantificar a intensidade da autocorrelação espacial fornecendo uma base para inferências estatísticas sobre a distribuição espacial dos dados MORAN 1950 A autocorrelação espacial conceito central na análise espacial referese à correlação de uma variável com ela mesma através do espaço Em termos simples indica se as observações próximas no espaço tendem a ser mais semelhantes autocorrelação positiva ou mais diferentes autocorrelação negativa do que as observações mais distantes De acordo com Cliff e Ord 1981 a fórmula incorpora a média dos valores da variável e uma matriz de pesos espaciais que define a relação espacial entre as observações Essa matriz pode ser estruturada com base em vários critérios como a proximidade geográfica ou a contiguidade a fórmula do I de Moran é dada por I n i1 n j1 n wij x i1 n j1 n wij xix x jx i1 n xix 2 1 Onde n é o número total de observações xi e x j são os valores da variável de interesse nas localizações i e j respectivamente x é a média da variável x em todas as localizações wij são os pesos espaciais entre as localizações i e j MORAN 1950 Os pesos espaciais wij são componentes essenciais na fórmula determinando a estrutura espacial da análise Estes pesos podem ser baseados na distância na contiguidade ou em outros critérios que definam a relação espacial entre as observações Eles são normalizados de modo que a soma dos pesos de cada localização seja 1 MORAN 1950 O valor do I de Moran varia de 1 a 1 Um valor próximo de 1 indica uma forte autocorrelação positiva significando que valores semelhantes estão agrupados espacialmente Um valor próximo de 1 sugere uma autocorrelação negativa indicando que valores semelhantes estão dispersos Um valor próximo de 0 indica um padrão espacial aleatório sem autocorrelação significativa MORAN 1950 Para interpretar o I de Moran de maneira estatisticamente significativa é necessário realizar um teste de hipótese A hipótese nula H0 é de que os dados são distribuídos aleatoriamente no espaço não há autocorrelação espacial A significância estatística do índice pode ser avaliada por meio da comparação com uma distribuição teórica como a normal ou através de métodos de simulação como a permutação aleatória dos valores da variável entre as localizações GOODCHILD 1987 REFERÊNCIAS ANSELIN Luc Local indicators of spatial associationLISA Geographical analysis v 27 n 2 p 93115 1995 ANSELIN Luc Spatial econometrics methods and models Springer Science Business Media 1988 CLIFF Andrew David ORD J Keith Spatial processes models applications No Title 1981 GOODCHILD Michael F A spatial analytical perspective on geographical information systems International journal of geographical information system v 1 n 4 p 327334 1987 MORAN Patrick AP Notes on continuous stochastic phenomena Biometrika v 37 n 12 p 1723 1950 OSULLIVAN David UNWIN David J FundamentalsMapping It Out Geographic Information Analysis p 5592 2010
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Escrever metodologia sobre Analise exploratório de dados especiais Método usado será usado vai ser I de Moran certeza que será usado OBS Esse trabalho se trata de uma análise da indústria da região centro oeste Todo paragrafo precisa ter citação indireta Não pode usar citações diretas no texto Deve conter o referencial teórico no texto de tudo o que foi usado como referência 1 METODOLOGIA A Análise Exploratória de Dados Espaciais AEDE representa um conjunto de técnicas e métodos destinados à investigação de padrões espaciais associações e correlações em dados georreferenciados Esta abordagem é fundamental na compreensão de fenômenos que exibem variação espacial significativa e tem sido cada vez mais adotada em diversas áreas como geografia epidemiologia economia e planejamento urbano ANSELIN 1995 Sullivan e Unwin 2010 destaca a diferença entre o AEDE e a análise estatística tradicional em vários aspectos Em primeiro lugar a premissa básica da independência das observações fundamental na estatística clássica é frequentemente violada em dados espaciais devido ao fenômeno da autocorrelação espacial Esta última referese à tendência de observações próximas no espaço apresentarem valores semelhantes Anselin 1988 ressalta a importância da autocorrelação espacial na AEDE enfatizando que ignorála pode levar a interpretações errôneas dos dados Além disso a heterogeneidade espacial que se refere às variações locais nas relações estatísticas é outro aspecto crítico que a AEDE busca explorar e entender Uma ferramenta fundamental na AEDE é o I de Moran uma medida de autocorrelação espacial global que fornece uma indicação de quão agrupados ou dispersos estão os dados em um espaço geográfico Este índice é empregado para avaliar se um padrão espacial observado é agrupado disperso ou aleatório A importância deste índice reside na sua capacidade de quantificar a intensidade da autocorrelação espacial fornecendo uma base para inferências estatísticas sobre a distribuição espacial dos dados MORAN 1950 A autocorrelação espacial conceito central na análise espacial referese à correlação de uma variável com ela mesma através do espaço Em termos simples indica se as observações próximas no espaço tendem a ser mais semelhantes autocorrelação positiva ou mais diferentes autocorrelação negativa do que as observações mais distantes De acordo com Cliff e Ord 1981 a fórmula incorpora a média dos valores da variável e uma matriz de pesos espaciais que define a relação espacial entre as observações Essa matriz pode ser estruturada com base em vários critérios como a proximidade geográfica ou a contiguidade a fórmula do I de Moran é dada por I n i1 n j1 n wij x i1 n j1 n wij xix x jx i1 n xix 2 1 Onde n é o número total de observações xi e x j são os valores da variável de interesse nas localizações i e j respectivamente x é a média da variável x em todas as localizações wij são os pesos espaciais entre as localizações i e j MORAN 1950 Os pesos espaciais wij são componentes essenciais na fórmula determinando a estrutura espacial da análise Estes pesos podem ser baseados na distância na contiguidade ou em outros critérios que definam a relação espacial entre as observações Eles são normalizados de modo que a soma dos pesos de cada localização seja 1 MORAN 1950 O valor do I de Moran varia de 1 a 1 Um valor próximo de 1 indica uma forte autocorrelação positiva significando que valores semelhantes estão agrupados espacialmente Um valor próximo de 1 sugere uma autocorrelação negativa indicando que valores semelhantes estão dispersos Um valor próximo de 0 indica um padrão espacial aleatório sem autocorrelação significativa MORAN 1950 Para interpretar o I de Moran de maneira estatisticamente significativa é necessário realizar um teste de hipótese A hipótese nula H0 é de que os dados são distribuídos aleatoriamente no espaço não há autocorrelação espacial A significância estatística do índice pode ser avaliada por meio da comparação com uma distribuição teórica como a normal ou através de métodos de simulação como a permutação aleatória dos valores da variável entre as localizações GOODCHILD 1987 REFERÊNCIAS ANSELIN Luc Local indicators of spatial associationLISA Geographical analysis v 27 n 2 p 93115 1995 ANSELIN Luc Spatial econometrics methods and models Springer Science Business Media 1988 CLIFF Andrew David ORD J Keith Spatial processes models applications No Title 1981 GOODCHILD Michael F A spatial analytical perspective on geographical information systems International journal of geographical information system v 1 n 4 p 327334 1987 MORAN Patrick AP Notes on continuous stochastic phenomena Biometrika v 37 n 12 p 1723 1950 OSULLIVAN David UNWIN David J FundamentalsMapping It Out Geographic Information Analysis p 5592 2010