Análise exploratória de dados de área utilizando o R

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorLima, Renato Ribeiro de-
Autor(es): dc.contributorOliveira, Marcelo Silva de-
Autor(es): dc.contributorScalon, João Domingos-
Autor(es): dc.contributorNogueira, Denismar Alves-
Autor(es): dc.creatorAlmeida, Pablo Lourenço Ribeiro de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T11:22:47Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T11:22:47Z-
Data de envio: dc.date.issued2019-09-27-
Data de envio: dc.date.issued2019-09-27-
Data de envio: dc.date.issued2019-09-27-
Data de envio: dc.date.issued2018-06-19-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/36979-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1139640-
Descrição: dc.descriptionThe present work aims to produce a material describing in detail the spatial data analysis on lattices by considering global autocorrelation indices, local autocorrelation and clusters detection tests. The methods studied in this work were applied in a dataset of classical dengue fever from of the city of Campina Grande, PB, Brazil, obtained from the Municipal Health Office. The statistical analyzes were performed using the statistical softwares R and SaTScan. It was observed that there were global and local spatial autocorrelation for the incidence of the dengue fever. Furthermore, it was compared the power of detecting risk areas by using maps with the information about the local indication of spatial association (LISA) and spatial scan statistics. It was concluded the LISA presented smaller power than the scan statistics to detect the districts with highest risk of dengue fever transmission.-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionO presente trabalho tem como objetivo produzir um material descrevendo detalhadamente a análise de dados de área usando índices de autocorrelação global, autocorrelação local e teste para detecção de clusters. A aplicação do estudo foi feita usando um banco de dados dos casos de dengue proveniente da Secretária de Saúde da cidade de Campina Grande-PB. As análises estatísticas foram realizadas com uso do programa estatístico R e do programa SaTScan. Pôde-se observar no estudo que houve presença de autocorrelação espacial global e local para a variável taxa de incidência de dengue nos bairros da cidade. Foi comparado o poder de detecção de áreas de risco do método estatística Scan com o método índice local de autocorrelação espacial (LISA), por meio de mapas temáticos. Dessa comparação, pôde-se concluir que para esse estudo o índice local de autocorrelação espacial (LISA) obteve um menor poder de detecção dos bairros com potencial risco de infecção por dengue.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal de Lavras-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária-
Publicador: dc.publisherUFLA-
Publicador: dc.publisherbrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento de Estatística-
Direitos: dc.rightsacesso aberto-
Palavras-chave: dc.subjectEstatística espacial-
Palavras-chave: dc.subjectAutocorrelação espacial-
Palavras-chave: dc.subjectDetecção de clusters-
Palavras-chave: dc.subjectSpatial statistics-
Palavras-chave: dc.subjectSpatial autocorrelation-
Palavras-chave: dc.subjectCluster detection-
Palavras-chave: dc.subjectEstatística-
Título: dc.titleAnálise exploratória de dados de área utilizando o R-
Título: dc.titleExploratory spatial data analysis on lattices using R-
Tipo de arquivo: dc.typedissertação-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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