Análise do Problema da Unidade de Área Modificável pela Regressão Geograficamente Ponderada

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Silva, Alisson Carlos da Costa
Orientador(a): Silva, Alan Ricardo da
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: http://repositorio.unb.br/handle/10482/34740
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2018.
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Como uma fonte do MAUP está relacionada a heterogeneidade espacial, e a RGP pode modelar a variabilidade local, acredita-se que ela seja menos sensível aos efeitos do MAUP. No entanto, a RGP apresenta a limitação de não incorporar mecanismo de agregação de dados em sua estrutura. Murakami and Tsutsumi (2015) propuseram uma adaptação da RGP, a Regressão Geograficamente Ponderada Área Para Ponto (RGP-APP) que incorpora em sua estrutura mecanismos de agregação que permitem a estimação de parâmetros a nível dos dados desagregados, a partir de dados agregados. Neste trabalho, a RGP-APP foi aplicada a dados simulados e reais e os resultados mostraram uma capacidade limitada para a eliminação dos efeitos do MAUP. No entanto, a RGP-APP apresenta capacidade de mitigar os efeitos da agregação, e tem resultados satisfatórios quando comparados com resultados produzidos por modelos OLS e RGP aplicados a dados agregados.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).The Modifiable Areal Unit Problem(MAUP) is characterized by situations in which the spatial aggregation of data units influences the final results. Older studies on Maup date from 1934 with Gehlke and Biehl (1934), but there is still no definitive solution. With the introduction of the Geographically Weighted Regression(GWR), developed by Brunsdon et al. (1996), a new approach was given to the problem. As a source of MAUP is related to the spacial heterogeneity, and GWR can model local variability, it is believed that this method is less sensible to the effects of MAUP. However, GWR introduces the limitation of not incorporating the data aggregation mechanism into its structure. Murakami and Tsutsumi (2015) proposed an adaptation of GWR, called Area-to-Point Geographically Weighted Regression(ATP-GWR), that incorporates in its structure aggregation mechanisms that allow the estimation of parameters at disaggregated level of the data, from aggregated data. In this work, ATP-GWR was applied to simulated and real data. The results showed a limited capacity to eliminate the effects of MAUP. However, ATP-GWR has the ability to mitigate the effects of aggregation, and has satisfactory results when compared to the results produced by OLS and GWR models applied to aggregated data.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Estatística (IE EST)Programa de Pós-Graduação em EstatísticaA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessAnálise do Problema da Unidade de Área Modificável pela Regressão Geograficamente Ponderadainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisProblema da Unidade de Área ModificávelRegressão geograficamente ponderadaporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBORIGINAL2018_AlissonCarlosdaCostaSilva.pdf2018_AlissonCarlosdaCostaSilva.pdfapplication/pdf11304062http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/34740/1/2018_AlissonCarlosdaCostaSilva.pdf461f791439f81f0d66daec7b1c1b1d88MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain671http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/34740/2/license.txtbacfee268cc5d4f6aaa2e6e0066d38f5MD52open access10482/347402024-03-01 13:22:38.142open accessoai:repositorio2.unb.br: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Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestopendoar:2024-03-01T16:22:38Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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