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Estatística (espacial) Básica

Estatística (espacial) Básica

Paulo Justiniano Ribeiro Jr e Simone Bönish (LEG/UFPR)

Este curso visa discutir ideias gerais sobre aplicações de métodos estatísticos relacionados a Geoprocessamento e Sistemas de Informação Geográfica. A ênfase é na apresentação de exemplos que servirão de base para discussão das metodologias, procurando enfatizar a interpretação intuitiva dos conceitos e resultados e não os detalhes técnicos.

Este curso é complementar ao programa de disciplinas do curso e portanto será conduzido de maneira informal, com prioridade para discussão de temas de interesse e compatíveis levantados pelos participantes.

Recursos computacionais

Este curso não pretende propiciar treinamento detalhado em nenhum aplicativo computacional. Entretanto utilizaremos alguns recursos para ilustrar as discussões do curso e como as análises podem ser feitas. Todos os recursos utilizados são gratuitos, de código aberto, multiplataforma e podem ser instalados e distribuídos livremente

  1. O projeto aRT (API R-Terralib)

Arquivos das apresentações

Exercícios TerraView

Os exercícios a seguir tem como objetivo motivar as discussões e a compreensões de métodos de análise de dados espaciais implementados na TerraView.
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Exercício 1: Casos de AIDS no RJ

  • Criar o banco Rio
  • Importar os municípios do estado do Rio de Janeiro (projeção: LatLon/SAD69, identificador: GEOCODIGO)

rj_mun_region_pol.shp rj_mun_region_pol.shx rj_mun_region_pol.dbf

  • Importar tabela estática dos casos de aids (chave primária: GEOCODIGO_STRING)

casosaids.txt

  • Tornar a tabela visível
  • Modificar as colunas da população e casos de aids do formato STRING para INTEIRO
  • Calcular a taxa de casos de aids em 2001
  • criar visualizações das taxas com diferentes tipos de fatiamento
  • Calcular a Taxa Bayesiana Global para os casos de aids em 2001
  • Construir matriz de proximidade de espacial pelo critério de contiguidade
  • Calcular a Taxa Bayesiana Local para os casos de aids em 2001
  • Comparar os resultados

Exercício 2: Infra estrutura urbana em Curitiba

  • Criar banco Curitiba
  • Importar os bairros de Curitiba (sem projeção / identificador: NOME)

bairros.shp bairros.shx bairros.dbf

  • Importar tabela estática de atributos dos bairros de Curitiba (chave primária: NOME)

tabe.csv

  • Tornar a tabela visível
  • Visualizar o atributo "Habitação" com 5 classes definidas por "Passos Iguais" e "Quantis"
  • Gerar Matriz de Proximidade Espacial pelo critério de contiguidade
  • Calcular a Média Local e Índice de Moran Local para "Habitação"
  • Contruir o gráfico Z x WZ
  • Visualizar BoxMap, LisaMap e MoranMap
  • Aplicar o método Skater para agrupar os bairros segundo o atributo "Habitação"
  • Analisar o gráfico de "Diminuição de Variância" e ajustar o agrupamento
  • Fazer um agrupamento usando dois atributos

Exercício 3: Leptospirose no RJ

  • Conectar o banco Rio
  • Importar os bairros do Rio de Janeiro (projeção: UTM/SAD69/zona23, identificador: BAIRRO)

riobai96_pol.shp riobai96_pol.shx riobai96_pol.dbf

  • Importar tabela de pontos de casos de leptospirose (projeção: UTM/SAD/zona23)

casoslepto.txt

  • Gerar Mapa de Kernel para: grade sobre eventos, grade sobre área, sem grade

Exercício 4: Variogramas

Usar o TerraView para fazer variogramas dos seguintes dados:

  1. Fazer variogrma usando centroides como coordenadas no exemplo acima da Leptospirose
  2. Precipitaçõa histórica média Maio-Junho no PR

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