Análise do Problema da Unidade de Área Modificável pela Regressão Geograficamente Ponderada
Autor(a)
Silva, Alisson Carlos da Costa
Orientador(a) Coorientador(a)
Silva, Alan Ricardo da
Data de aceite
2019-06-06
Data de disponibilizacao
2019-06-06
Data de publicacao
2019-06-06
Data de defesa submissao
2019-01-19
Citacao
SILVA, Alisson Carlos da Costa. Análise do Problema da Unidade de Área Modificável pela Regressão Geograficamente Ponderada. 2018. 113 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2018.
Resumo Portugues
O Problema da Unidade de Área Modificável, ou do inglês MAUP (Modifiable Areal Unit Problem)
é caracterizado por situações em que a agregação espacial de unidades de dados influencia os
resultados finais. Os estudos mais antigos sobre o MAUP datam de 1934 com Gehlke and Biehl
(1934), porém ainda não há solução definitiva. Com a introdução da Regressão Geograficamente
Ponderada (RGP) criada por Brunsdon et al. (1996), uma nova abordagem foi dada ao problema.
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.
Resumo Ingles
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.
Unidade academica
Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento
Departamento de Estatística (IE EST)
Programa de Pos-Graduacao
Programa de Pós-Graduação em Estatística
Agencia financiadora
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).
Idioma
Português
Tipo de documento
Dissertação
Formato
application/pdf
Direitos de acesso
Acesso Aberto
Termo de licenca
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Palavras-chave
Problema da Unidade de Área Modificável||Regressão geograficamente ponderada
