ANÁLISE DO COMPORTAMENTO SUBJACENTE AO ENCADEAMENTO DE
VIAGENS ATRAVÉS DO USO DE MINERADOR DE DADOS
Cira Souza Pitombo
Dissertação apresentada à Escola de Engenharia de São Carlos da Universidade de São Paulo, como parte dos requisitos para obtenção do título de Mestre em Engenharia Civil com ênfase em Transportes.
Orientador: Prof. Dr. Eiji Kawamoto
São Carlos Janeiro
2003
“O conhecimento é como luz. Leve e intangível,
ele pode viajar facilmente pelo mundo, iluminando
a vida das pessoas em todos os lugares”.
Extraído do World Development
Report 1998/1999 Banco Mundial
Aos meus pais, Nilton e Iacina, e ao meu irmão, Marcelo, pela amizade,
amor e apoio de sempre.
Agradecimentos Ao professor Eiji Kawamoto pelo incentivo e dedicação sempre presentes no desenvolvimento deste trabalho. À Coordenadoria de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – CAPES, pela bolsa de estudos concedida. À Companhia do Metropolitano de São Paulo pela cessão dos dados das pesquisas de origem e destino de 1987. Aos professores e funcionários do Departamento de Transportes da EESC-USP por toda colaboração. A todos os meus amigos do Departamento de Transportes da EESC-USP pelo companheirismo e ajuda. Aos colegas Sandra e Pastor pelo auxílio constante. À amiga especial Karênina pelos conselhos e amizade diária. Ao Adriano pelo carinho, paciência e cumplicidade. Aos meus amigos de muitos anos, pela força. À minha família, dedico um especial agradecimento por toda torcida.
SUMÁRIO
LISTA DE FIGURAS........................................................................................ i LISTA DE TABELAS ..................................................................................... iii RESUMO..........................................................................................................v ABSTRACT..................................................................................................... vi
CAPÍTULO 1 - INRODUÇÃO .....................................................................1 1.1 Considerações iniciais ................................................................................1 1.2 Objetivos ....................................................................................................2 1.3 Justificativa.................................................................................................3 1.4 Método........................................................................................................4 1.5 Estrutura do trabalho ..................................................................................5
CAPÍTULO 2 - ANÁLISE DE VIAGENS BASEADA
EM ATIVIDADES .........................................................................................6 2.1 Definições e características principais .......................................................6 2.2 Um breve histórico .....................................................................................9 2.3 Viagens encadeadas ..................................................................................12 2.4 Influência das variáveis no encadeamento de viagens..............................15 2.4.1 Status social .................................................................................17 2.4.2 Papéis sociais e domiciliares........................................................18 2.4.3 Estágio no ciclo de vida ...............................................................20
CAPÍTULO 3 – MINERADORES DE DADOS ..........................................22 3.1 Mineradores de dados (Data Mining-DM): Definições e Aplicações........22 3.2 Árvores de Decisão: Definições e Propriedades Gerais .............................25 3.3 S-Pus e CART ............................................................................................27
CAPÍTULO 4 - DADOS.................................................................................31 4.1 Informações gerais .....................................................................................31 4.2 Características dos deslocamentos .............................................................36 4.2.1 Motivo de viagem..........................................................................36 4.2.2 Divisão modal................................................................................37 4.2.3 Flutuação horária...........................................................................38 4.2.4 Duração das viagens......................................................................39 4.3 Filtragem dos dados....................................................................................39 4.3.1 1ª Etapa..........................................................................................40 4.3.2 2ª Etapa..........................................................................................41
CAPÍTULO 5 – CARACTERIZAÇÃO DOS PADRÕES DE VIAGENS
ENCADEADAS ..............................................................................................44 5.1 Etapa 1: motivo, número de viagens e modo de transporte........................44 5.2 Etapa 2: período do dia...............................................................................48 5.3 Etapa 3 : tempo de viagem .........................................................................51 5.4 Padrão Final: combinação entre modo, motivo, período do dia e tempo de viagem............................................................................................55
CAPÍTULO 6 – PROCESSAMENTO DA ÁRVORE DE CLASSIFICAÇÃO E RESULTADOS ...........................................................................................59 6.1 Processamento da árvore de classificação – S-Plus 2000 ..........................60 6.1.1 Desvio mínimo 0,05 ...................................................................61 6.1.2 Desvio mínimo 0,02 ...................................................................65 6.2 Resultados do relatório...............................................................................68
CAPÍTULO 7 – ANÁLISE DOS RESULTADOS OBTIDOS ...................82 7.1 Ocupação do indivíduo: Estudo e Trabalho ...............................................83 7.1.1 Indivíduos que não trabalham e não estudam .............................84 7.1.2 Indivíduos que somente estudam ................................................85 7.1.3 Indivíduos que somente trabalham..............................................87 7.1.4 Indivíduos que trabalham e estudam...........................................89 7.2 Tamanho da família....................................................................................90 7.3 Idade ...........................................................................................................93 7.4 Sexo............................................................................................................95 7.5 Situação familiar.........................................................................................97
7.6 Número de automóveis no domicílio ........................................................100 7.7 Salário médio.............................................................................................101
CAPÍTULO 8 – CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES .......................104 8.1 Principais conclusões ................................................................................104 8.2 Recomendações para trabalhos futuros .....................................................107
ANEXOS..........................................................................................................109 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS.............................................................143
i
LISTA DE FIGURAS CAPÍTULO 1 Figura 1.1 Esquema simplificado das etapas preliminares e proposta do trabalho atual ............................................................................. 2 CAPÍTULO 2 Figura 2.1 Estrutura de decisões de viagens e atividades ................................ 8 Figura 2.2 Viagens encadeadas ........................................................................ 13 Figura 2.3 Exemplos de encadeamento de viagens.......................................... 14 Figura 2.4 Mapa hipotético de uma rede de viagens pessoais ......................... 15 Figura 2.5 Estrutura geral do modelo desenvolvido por Lu e Pas (1998) ......................................................................................... 16 CAPÍTULO 3 Figura 3.1 Diagrama sintético das principais características da Árvore de Classificação............................................................................... 26 CAPÍTULO 4 Figura 4.1 Região Metropolitana de São Paulo................................................ 32 Figura 4.2 Flutuação horária segundo motivo.................................................. 38 Figura 4.3 Agrupamento dos horários de viagens em cinco períodos ............................................................................................................ 42 CAPÍTULO 5 Figura 5.1 Representação do procedimento utilizado para caracterização dos padrões de viagens ............................................................. 44 Figura 5.2 Exemplos de padrões de viagens encontrados................................ 46 Figura 5.3 Seis padrões mais freqüentes segundo atividades e modo de viagem ............................................................................................... 46 Figura 5.4 Exemplos de padrões de viagem segundo período do dia e número de viagens realizadas................................................ 49 Figura 5.5 Padrões mais freqüentes segundo período do dia e número de viagens realizadas........................................................................ 50 Figura 5.6 Distribuição das viagens segundo modo e duração das viagens na RMSP ...................................................................... 52 Figura 5.7 Exemplos de padrões de viagem segundo duração e número de viagens realizadas........................................................................ 53 Figura 5.8 Padrões mais freqüentes segundo duração e número de viagens realizadas........................................................................ 53 Figura 5.9 Desenho esquemático e exemplo da obtenção do padrão final através da combinação dos códigos atribuídos nas três primeiras etapas ........ 55 Figura 5.10 Quatro padrões mais freqüentes segundo atividades, modo de viagem, período do dia e tempo de viagem....................................... 58
ii
CAPÍTULO 6 Figura 6.1 Esquema com as quatro classes principais formadas pela árvore do S-Plus........................................................................................ 62 Figura 6.2 Resultado da árvore com padrões finais como variável resposta e desvio mínimo adotado de 0,05..................................................................... 63 Figura 6.3 Segmento da árvore para auxílio na interpretação dos resultados ................................................................................................... 64 Figura 6.4 Resultado da árvore com padrões finais como variável resposta e desvio mínimo adotado de 0,02..................................................................... 67 CAPÍTULO 7 Figura 7.1 Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 32 e 33)........................ 91 Figura 7.2 Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 1804 e 1805)................ 92 Figura 7.3 Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 88 e 89)........................ 93 Figura 7.4 Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 134 e 135).................... 94 Figura 7.5 Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 68 e 69)........................ 95 Figura 7.6 Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 396 e 397).................... 96 Figura 7.7 Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 226 e 227).................... 97 Figura 7.8 Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 90 e 91)........................ 100 Figura 7.9 Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 96 e 97)........................ 101
iii
LISTA DE TABELAS CAPÍTULO 3 Tabela 3.1 Características gerais do S-Plus 2000 ............................................ 30 CAPÍTULO 4 Tabela 4.1 Distribuição das viagens diárias segundo motivo .......................... 36 Tabela 4.2 Divisão modal na RMSP ................................................................ 37 Tabela 4.3 Duração das viagens segundo renda média familiar mensal na RMSP .............................................................................................. 39 Tabela 4.4 Agrupamento dos motivos de viagens............................................ 41 Tabela 4.5 Agrupamento dos modos de viagens.............................................. 41 Tabela 4.6 Amostra Final – Quantidade de indivíduos / n° de viagens ........... 43 Tabela 4.7 Amostras x N° de Padrões encontrados ......................................... 43 CAPÍTULO 5 Tabela 5.1 Agrupamentos dos motivos e modos de viagem............................ 45 Tabela 5.2 Padrões segundo modo e motivo, sua freqüência e seus respectivos códigos................................................................................ 47 Tabela 5.3 Agrupamento dos períodos do dia.................................................. 48 Tabela 5.4 Padrões segundo período do dia com seus respectivos códigos e freqüências .................................................................... 50 Tabela 5.5 Agrupamento dos tempos de viagem ............................................. 51 Tabela 5.6 Padrões segundo tempo de viagem com seus respectivos códigos e freqüências calculadas................................................... 54 Tabela 5.7 Exemplos de padrões segundo motivo, modo, período do dia e tempo de viagem................................................................................. 56 Tabela 5.8 Freqüência dos padrões finais analisados....................................... 57 CAPÍTULO 6 Tabela 6.1 Padrões predominantes encontrados nas classes finais de indivíduos formadas pela árvore (desvio 0,05) ................................. 62 Tabela 6.2 Padrões predominantes encontrados nas classes finais de indivíduos formadas pela árvore (desvio 0,02) ................................. 66 CAPÍTULO 7 Tabela 7.1 Padrões de Viagem x Situação Familiar (amostra não estuda e não trabalha) ................................................................ 84 Tabela 7.2 Tabela Legenda – Padrões de viagens contidos na tabela 7.1........ 85 Tabela 7.3 Padrões de Viagem x Grau de Instrução (amostra só estuda) ........ 86 Tabela 7.4 Tabela Legenda – Padrões de viagens contidos na Tabela 7.3 ...... 87 Tabela 7.5 Padrões de Viagem x Número de auto (amostra só trabalha) ........ 87 Tabela 7.6 Tabela Legenda – Padrões de viagens contidos na Tabela 7.5 ...... 88 Tabela 7.7 Ocupação Principal x Número de auto (amostra só trabalha) ........ 88
iv
Tabela 7.8 Padrões de Viagem x Grau de Instrução (amostra trabalha e estuda).............................................................................. 90 Tabela 7.9 Tabela Legenda – Padrões de viagens contidos na tabela 7.8........ 90 Tabela 7.10 Total de pessoas na família x Padrão 010101 (Nó 33)................. 92 Tabela 7.11 Padrões de Viagens e suas respectivas freqüências nos nós 88 e 89 ................................................................................................. 94 Tabela 7.12 Padrões de Viagens e suas respectivas freqüências nos nós 68 e 69 ................................................................................................. 96 Tabela 7.13 Padrões de Viagens e suas respectivas freqüências nos nós 396 e 397 ............................................................................................. 97 Tabela 7.14 Ocupação principal – nós 226 e 227 ............................................ 98 Tabela 7.15 Nó 15 – Padrões Finais x “Estudantes” e “N Estudantes” ........... 99 Tabela 7.16 Padrões de Viagens e suas respectivas freqüências nos nós 90 e 91 ................................................................................................. 100 Tabela 7.17 Padrões de Viagens e suas respectivas freqüências nos nós 96 e 97 ................................................................................................. 102 Tabela 7.18 Principais Ocupações e suas freqüências no nó 96 ...................... 102
v
RESUMO
PITOMBO, C.S. (2003) Análise do Comportamento Subjacente ao Encadeamento de
Viagens através do Uso de Minerador de Dados. São Carlos, 2003. (149 p.) Dissertação
(Mestrado) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo.
O objetivo principal deste trabalho é analisar o comportamento de grupos homogêneos
de indivíduos com relação às viagens encadeadas, usando um minerador de dados.
Vários aspectos das viagens encadeadas foram representados através da extensão do
processo de codificação inicialmente proposto por Ichikawa (2002). Foram codificados
os aspectos como seqüência de atividades realizadas por cada individuo, modo de
viagem, período do dia em que cada viagem foi realizada e tempo de viagem. O
minerador de dados usado neste trabalho foi Árvore de Decisão e Classificação, uma
ferramenta de análise disponível no software S-Plus 2000. A análise baseou-se na
pesquisa origem-destino realizada pelo METRÔ-SP na Região Metropolitana de São
Paulo, por meio de entrevistas domiciliares, em 1987. Concluiu-se que variáveis
socioeconômicas podem explicar o comportamento relacionado a viagens encadeadas,
indicando que minerador de dados pode ter um papel importante na análise do
comportamento relacionado às viagens encadeadas.
Palavras-chave: análise de demanda; viagens encadeadas; mineração de dados; padrões
de viagem.
vi
ABSTRACT
PITOMBO, C.S. (2003) Analysis of Behavior Underlying Chained Trips by Using Data
Miner. São Carlos, 2003. (149 p.) Dissertação (Mestrado) - Escola de Engenharia de São
Carlos, Universidade de São Paulo.
The main aim of this work is to analyze the behavior of homogeneous groups of
individuals regarding the chained trips by using a data miner. Several aspects of chained
trips were represented through the extension of the coding process initially proposed by
Ichikawa (2002). Aspects such as sequence of activities performed by each individual,
travel mode, period of the day in which each trip occurs, and travel time were coded. The
data miner used in this work was Decision and Classification Tree, an analysis tool
available in S-Plus 2000 software package. The analysis was based on the origin-
destination home-interview survey carried out by METRÔ-SP in São Paulo Metropolitan
Área, in 1987. The main finding is that the socioeconomic variables can explain the
behavior related to the chained trips, indicating that data miner can play an important role
in the analysis of the behavior related to the chained trips.
Keywords: demand analysis; trip-chaining ; data-mining; travel patterns.
Capítulo 1 Introdução 1
Capítulo 1 Introdução
1.1 Considerações iniciais
A partir dos anos 70, houve um certo redirecionamento nas pesquisas da área de
previsão de viagens. Várias teorias comportamentais, estruturas conceituais, análises
metodológicas e estudos empíricos de comportamentos de viagens começaram a ganhar
corpo. Surgiram então novos estudos do comportamento do viajante que, segundo Jones
et. al (1990), analisam viagens através de padrões de comportamentos diários derivados
dos estilos de vida e das atividades desempenhadas pelas pessoas.
O princípio desta nova abordagem é que os indivíduos se movimentam entre diferentes
localidades para exercer atividades dispersas no espaço urbano. Viagem é a
conseqüência do deslocamento necessário entre atividades (Oi e Schuldiner, 1962). As
relações entre tais atividades, assim como as limitações para suas realizações, como por
exemplo, restrições espaciais e temporais também fazem parte do estudo.
A análise de viagens baseada em atividades considera onde e quando as atividades são
realizadas e como podem ser programadas, dadas as características dos indivíduos e do
domicílio, as oportunidades potenciais, as características da rede de transporte e as
várias restrições institucionais.
Capítulo 1 Introdução 2
Reconhece-se que indivíduos geram padrões de viagens extremamente complexos
devido à sua participação nas diversas atividades diárias em diferentes horários e
localizações. Uma das suposições principais da análise de viagens baseada em atividades
é a de que características contextuais e particulares dos indivíduos estão
sistematicamente relacionadas aos seus padrões de viagens (Strathman e Dueker, 1995).
Para explorar essas relações, a similaridade entre padrões observados tem formado as
bases para classificações individuais. Padrões de viagens representativos estão
tipicamente correlacionados com características individuais socioeconômicas e atributos
de viagem.
1.2 Objetivos
O presente trabalho, como mostrado no esquema seguinte, dá seguimento à proposta de
Ichikawa (2002) – Etapas 1 e 2 - que tem como principal objetivo analisar relações
entre características socioeconômicas e padrões de viagens encadeadas.
Etapa 1 Etapa 2 Trabalho Proposto
Figura 1.1: Esquema simplificado das etapas preliminares e proposta do trabalho atual.
Desta forma, este trabalho pretende estudar o comportamento individual referente ao
encadeamento de viagens urbanas, utilizando um minerador de dados como uma
ferramenta na obtenção de relações entre atributos de viagens e as características
socioeconômicas associadas aos indivíduos.
Codificação dos padrões de viagem considerando as atividades realizadas e a ordem cronológica em que estas aconteciam.
Análise da viabilidade de utilização de minerador de dados para encontrar relações entre os padrões de viagens e as características socioeconômicas.
Extensão da codificação dos padrões de viagens proposta na etapa 1, incluindo outros atributos de viagem na análise, a fim de estudar o comportamento do indivíduo relacionado a viagens em cadeia.
Capítulo 1 Introdução 3
Utilizando uma codificação alfa-numérica para representar padrões de viagens
encadeadas, tenta-se encontrar, através de minerador de dados, estas relações.
Os atributos de viagem considerados para caracterização dos padrões de viagens em
cadeia foram os modos de viagens utilizados, a seqüência de atividades desempenhadas,
o período do dia e o tempo de viagem.
O estudo tem como finalidade analisar o comportamento de viagem de grupos de
indivíduos supostamente “homogêneos” em relação ao padrão de viagem realizado.
Similaridades e diferenças contidas em cada grupo encontrado não foram analisadas
profundamente. Desta forma, o principal objetivo do trabalho focalizou-se em uma
análise geral do comportamento referente ao encadeamento de viagens na Região
Metropolitana de São Paulo.
1.3 Justificativa
Na maioria das vezes, as atividades que os indivíduos desempenham durante o dia não
são realizadas no mesmo local, levando a uma seqüência de deslocamentos no espaço
urbano ao longo do dia, ou seja, o encadeamento de viagens.
A análise dos deslocamentos como resultado da seqüência de atividades exercidas em
diferentes localidades implica uma expansão no âmbito analítico, pois seu tópico não é
limitado apenas a viagens independentes. Este fato leva a maiores requerimentos em
termos de dados e complexidade de análise. As vantagens oferecidas, em particular a
habilidade de superar as limitações dos modelos convencionais, são de grande
importância para o planejamento de transportes, prevalecendo sobre as desvantagens
(Ichikawa et al, 2002).
O estudo de viagens encadeadas possibilita uma boa compreensão do comportamento do
viajante e fornece uma estrutura apropriada para examinar políticas de transporte, pois
Capítulo 1 Introdução 4
assume a interdependência espacial e temporal existente entre as viagens realizadas por
indivíduos em determinado período de tempo.
Qualquer política de transporte apresenta impactos diferentes em relação a distintos
segmentos da população. A maioria dos planejadores preocupa-se com a necessidade de
se prever impactos de uma política proposta em diferentes grupos de indivíduos. O
auxílio adequado em tal previsão requer um melhor conhecimento de relações entre
características individuais e domiciliares e aspectos específicos relacionados à viagem
que podem ser afetados por implementações de políticas de transporte.
Além disso, o estabelecimento de correlações existentes entre padrões de deslocamento
da população metropolitana e sua situação socioeconômica alimenta programas de
planejamento de transporte da região em estudo.
Aliado a este fato, a compreensão das variáveis que influenciam o comportamento de
viagens em cadeia pode ser útil em diversas aplicações, incluindo micro-simulação de
demanda de viagens e previsão de impactos em programas de gerenciamento de
demanda.
1.4 Método
Para se alcançar as finalidades propostas, serão seguidos os passos indicados:
Caracterização dos padrões de viagens encadeadas: Inicialmente deve-se
procurar formas adequadas de representar os atributos de viagens propostos no estudo
(motivo, modo de transporte, período do dia e tempo de viagem), considerando as
limitações do software escolhido;
Filtragem dos dados: Nesta etapa procura-se separar a amostra final, eliminando
dados incompletos ou aqueles que não fazem parte dos objetivos da análise. Foram
estudados os dados da Pesquisa O/D de 1987 da Região Metropolitana de São Paulo
Capítulo 1 Introdução 5
(RMSP). Apesar de não serem os dados mais atuais da região, estavam disponibilizados
para utilização pela Companhia do Metropolitano de São Paulo;
Aplicação de minerador de dados: Processamento da Árvore de Decisão, uma
ferramenta de análise disponível no software S-Plus, único minerador de dados
atualmente à disposição da Escola;
Análise dos resultados e conclusões a respeito do comportamento referente a
viagens encadeadas.
1.5 Estrutura do trabalho
O presente trabalho é constituído de sete capítulos, além dessa introdução, conforme
descrição abaixo:
i. No Capítulo 2, faz-se uma revisão da literatura sobre a análise de viagens baseada em
atividades e o encadeamento de viagens.
ii.O Capítulo 3 traz uma síntese sobre mineradores de dados e definições e conceitos de
Árvore de Decisão, ferramenta de análise utilizada neste trabalho.
iii.O Capítulo 4 apresenta uma breve descrição da RMSP e dos dados utilizados neste
trabalho desde a sua filtragem até a obtenção da amostra final.
iv. No Capítulo 5 os padrões de viagens encadeadas serão caracterizados e codificados
através de uma representação alfa-numérica, caracterizando as atividades realizadas, a
sua ordem cronológica, modos de viagem escolhidos pelos indivíduos, período do dia
em que as viagens ocorrem e tempo de viagem.
v. No Capítulo 6 apresentam-se o processamento da árvore e os resultados obtidos na
forma gráfica e tabular.
vi. No Capítulo 7 encontram-se todas as análises realizadas.
vii. O Capítulo 8 contém as principais conclusões e direções para a realização de novos
trabalhos.
Capítulo 2 Análise de viagens baseada em atividades 6
Capítulo 2 Análise de viagens baseada em atividades
2.1 Definições e características principais
Um dos princípios fundamentais mais conhecidos e largamente aceitos é o de que
demanda de viagens é derivada de demanda por atividades. Essa é a principal motivação
para o estudo de demanda por transportes baseado em atividades. A análise das viagens
baseada em atividades relaciona a viagem com a necessidade de realização de atividades
específicas, considerando quando, onde e por quanto tempo tal atividade é
desempenhada.
Modelos baseados em atividades consideram as necessidades dos indivíduos e os limites
físicos, temporais, econômicos e sociais (Arentze e Timmermans, 2000). Também
devem representar as escolhas que as pessoas fazem entre viajar ou não para realizar
suas atividades, pois muitas pessoas trabalham em casa, ou resolvem problemas
bancários pela internet e usam o telefone para realizar negócios e compras, por exemplo.
Outro princípio importante é o reconhecimento de que as viagens não podem ser
analisadas uma por uma independentemente, porque as atividades nas quais as pessoas
se engajam em um período de tempo estão ligadas umas com as outras, e
conseqüentemente as viagens também estão inter-relacionadas.
Capítulo 2 Análise de viagens baseada em atividades 7
As principais características da teoria do comportamento do viajante baseada em
atividades podem ser sintetizadas da seguinte forma:
• Demanda por viagem é derivada da demanda por atividades (Jones, 1977);
• Restrições espaciais, temporais e interpessoais afetam a realização das atividades
(Hagerstrand, 1970);
• O domicílio afeta as atividades do indivíduo e sua decisão de viagem (Chapin, 1974;
Jones et al., 1983). Família ou outras estruturas sociais influenciam o comportamento
dos indivíduos;
• As decisões acerca das viagens e atividades são dinâmicas (Goodwin et al., 1990).
Baseando-se nessas idéias, Kurani e Lee-Gosselin (1997) definiram um conjunto de
problemas relacionados ao estudo da análise de viagens baseadas em atividades: a
maneira como as pessoas do domicílio programam as suas atividades, a localização
destas no tempo e no espaço, a interferência de tais pessoas no processo de decisão dos
outros membros da família de acordo com seu papel no domicílio, e como resultado
desse processo, o exame dos movimentos físicos das pessoas, a escolha modal e das
rotas.
Um progresso substancial tem sido obtido ao longo dos anos considerando estudos
relacionados ao comportamento individual referente à demanda de viagens, dentre eles,
a análise de viagens baseadas em atividades (com ênfase na análise descritiva e
compreensão). O considerável avanço no desenvolvimento de modelos de viagens
baseadas em atividades é atribuído a fatores técnicos, institucionais, avanços
tecnológicos e novos métodos de coleta de dados.
A figura a seguir mostra como as atividades e, conseqüentemente, as decisões de viagens
são tomadas no contexto de uma estrutura proposta por Bowman e Ben-Akiva (1997)
englobando desenvolvimento urbano, decisões individuais e desempenho do sistema de
transporte.
Capítulo 2 Análise de viagens baseada em atividades 8
O desenvolvimento Urbano – melhorias e implementações do transporte público,
mudanças nas localizações de oportunidades de emprego ou novos centros urbanos -
influencia diretamente as decisões de viagens individuais e domiciliares (decisões sobre
mobilidade e estilo de vida, atividades e programação das viagens, implementação e
reprogramação).
As decisões relacionadas à mobilidade e estilo de vida ocorrem em intervalos de tempo
irregulares. São incluídos nesse conjunto a composição do domicílio, participação na
força de trabalho, localização residencial, posse de automóveis, etc.
Atividades e programação das viagens ocorrem em intervalos regulares e englobam um
conjunto de atividades e suas prioridades, alocação de atividades a membros da família,
seqüência de realização e horários de tais viagens, etc. Implementações e reprogramação
Figura 2.1: Estrutura de decisões de viagens e atividades – Baseado em Bowman e Ben-Akiva
(1997)
Desenvolvimento Urbano
Decisões de mobilidade e estilo de
vida
Atividades e programação das
viagens
Implementação e Reprogramação
Desempenho do Sistema de Transporte
Capítulo 2 Análise de viagens baseada em atividades 9
de atividades ocorrem em um curto intervalo de tempo, acontecendo em função de
atividades não programadas (Bowman e Ben-Akiva ,1997).
As decisões individuais, juntamente com o desenvolvimento urbano, afetam o
desempenho do sistema de transporte. Isto se manifesta de várias maneiras, inclusive
volumes de viagens, velocidades, congestionamentos e impactos ambientais. Estas
manifestações dos sistemas de transporte afetam simultaneamente o desenvolvimento
urbano e as decisões individuais.
2.2 Um breve histórico
A abordagem baseada em atividades para análise de demanda de transportes é
fundamentada no conceito amplamente aceito de que uma viagem geralmente não é
realizada sem um objetivo determinado, mas sim para participar de atividades
localizadas em lugares distintos. A idéia de que viagem é uma demanda derivada tem
sido aceita por planejadores e pesquisadores da área de transportes desde que foi
inicialmente concebida por Oi e Shuldiner (1962) em seus trabalhos originais de
demanda de viagens urbanas.
A análise baseada em atividades foi iniciada a partir de trabalhos prévios realizados pelo
sociólogo e planejador F. Stuart Chapin e pelo geógrafo Torsten Hägerstran. Os estudos
de Chapin (1974) contribuíram para identificar os padrões de comportamento através do
tempo e espaço, enquanto os trabalhos de Hägerstrand (1970) delimitaram sistemas de
restrições espaciais e temporais de participação em atividades (prisma espaço-tempo).
Nota-se a clara influência de outras áreas na formação das raízes da análise das viagens
baseada nas atividades realizadas pelas pessoas.
Hägerstrand (1970) introduziu três tipos de restrições ou limites: “Limites de
capacidade” são limites biológicos relacionados a, por exemplo, necessidade de comer e
dormir dos indivíduos; “Limites de dependência” refletem que certas atividades, como
Capítulo 2 Análise de viagens baseada em atividades 10
reuniões, por exemplo, requerem que as pessoas estejam em um mesmo local num
determinado horário; e “Limites de autoridade” são restrições previamente estabelecidas
como horários de abertura de Shoppings Centers e horários de entrada e saída dos
trabalhos. Isto, em combinação com a localização das diferentes atividades, e
considerando a velocidade que os indivíduos se movimentam a depender do modo
escolhido, determinam o prisma do espaço-tempo, dentro do qual o indivíduo age.
Uma variedade de temas contidos na análise de atividades têm sido estudados e
pesquisados ao longo dos anos. Pas (1985) descreveu tais temas como a seguir:
Análise de demanda para participação em atividades (e análise de viagem como
demanda derivada);
Programação de atividades no tempo e no espaço;
As restrições espaço-temporais e interpessoais de atividades e escolha de
viagens;
As interações entre atividades e escolhas referentes a viagens ao longo do dia ou
outro período e interações entre indivíduos;
A estrutura domiciliar e o papel dos membros da família na escolha de viagens.
Uso do tempo e sua relação com modelagem de demanda de viagem (Pas e
Harvey, 1991)
Entre os recentes modelos baseados em atividades, três principais classes foram
identificadas por Algers et al. (2001): modelos baseados na Teoria da Utilidade (“The
Portland model” desenvolvido por Bowman e Ben-Akiva, 2000), processos
computacionais (PCATS, desenvolvido por Kitamura e Fujii, 1998, e AMOS,
desenvolvido por Pendyala et al., 1998) e análises baseadas em regras (ALBATROSS,
desenvolvido por Arentze e Timmermans, 2000).
O modelo de programação de atividades diárias para Portland, que foi inicialmente
aplicado em Boston, é o modelo, entre todos os mencionados acima, que está mais
Capítulo 2 Análise de viagens baseada em atividades 11
relacionado com os modelos de demanda de viagem convencionais. Um importante
progresso é que tal análise é baseada em “tours”, ao invés de viagens isoladas. Isto
significa que toda viagem é vista como ciclos, começando e terminando no domicílio e
que as conexões temporais e espaciais entre as atividades dentro de um ciclo são
consideradas. A estrutura teórica é baseada na maximização da utilidade, através do
modelo logit aninhado.
O modelo PCATS (“Prism-Constrained Activity-Travel Simulator”) tenta representar os
conceitos de Hägerstrand do prisma espaço-tempo em um sistema de engajamento em
atividades e simulação de viagens. As atividades são consideradas flexíveis ou fixas. As
atividades flexíveis podem ser realizadas entre os intervalos das atividades fixas. A
velocidade de viagem, localizações e horários das atividades fixas definem os primas.
O AMOS (“Activity-Mobility Simulator”), tem um propósito diferente. É um sistema de
ajuste de comportamentos em resposta a uma política de gerenciamento de demanda,
como por exemplo, intervenções para trazer facilidades para pedestres e ciclistas ou
aumento na tarifa de estacionamentos. A idéia é começar com um padrão de atividades
de um indivíduo. Um padrão modificado é gerado como adaptação a alguma mudança
ou a condições externas. Depois há uma avaliação, baseada em regras, para concluir se o
padrão modificado é adequado ou não. Se o padrão não for aceito, o processo de procura
continua até que um outro padrão aceitável seja encontrado.
ALBATROSS (“A Learning Based Transportation Oriented Simulation System”) é
derivado de teorias de escolhas heurísticas que consumidores aplicam quando tomam
decisões em cenários complexos. Combina toda a experiência que tem sido acumulada
na pesquisa de análise baseada em atividades durante os últimos anos. O modelo prevê
quais atividades serão desenvolvidas, quando, onde, a duração e os modos de transportes
envolvidos. Além disso, várias restrições institucionais, temporais e espaciais são
consideradas.
Capítulo 2 Análise de viagens baseada em atividades 12
O desenvolvimento da abordagem baseada em atividades para análise de demanda de
viagens é caracterizado pelo desejo de compreensão do fenômeno “viagens urbanas”,
através do comportamento de viagem e necessidades humanas e não meramente para
desenvolver modelos que produzem previsões aceitáveis. Essencialmente, Heggie
(1978) argumenta que enquanto estruturas de modelos de escolha discreta fornecem boas
previsões de escolha de uma alternativa levando-se em conta um conjunto finito de
alternativas, o fator comportamental não é representado adequadamente. Além disso, tais
modelos não consideram dependência entre viagens e pessoas, nem restrições temporais
e espaciais e participação das pessoas em diferentes atividades.
2.3 Viagens Encadeadas
A análise de viagens baseada em atividades engloba o estudo das viagens encadeadas,
pois estas são derivadas daquelas e estão diretamente relacionadas com uma organização
espacial e temporal de um conjunto de atividades.
As pessoas tendem a organizar e agrupar as suas atividades diárias e conseqüentemente
os seus itinerários de viagens de acordo com horários individuais mais convenientes e
necessidades de realizar tais atividades.
A ordem das atividades e a duração delas estão inter-relacionadas. As atividades são
ordenadas em seqüência através do tempo, o término da atividade passada está
relacionado com as expectativas para realização das próximas atividades.
O encadeamento de viagens é um caminho relativamente novo para analisar as séries de
viagens realizadas pelas pessoas ao longo do dia, ajudando a esclarecer possíveis razões
para escolhas modais e de períodos do dia para realização das viagens.
Golob (1999) define viagens encadeadas como sendo maneiras que as pessoas
encontram de realizar várias atividades no período de um dia organizando suas viagens.
Capítulo 2 Análise de viagens baseada em atividades 13
Para Bhat e Koppelman (1991) viagens encadeadas podem ser definidas como uma
apropriada seqüência de viagens, realizadas com o objetivo de desempenhar diversas
atividades, relacionadas a um programa de atividades de cada indivíduo.
Embora ainda não exista uma definição formal de viagens encadeadas, pois o assunto
está sujeito a uma série de abordagens e conceitos variados, diferentes termos existem a
respeito de quais tipos de viagens podem ser considerados como parte de uma cadeia ou
ciclo. McGuckin e Murakami (1995) apresentam o seguinte exemplo de viagens
encadeadas e diferentes configurações que podem ser consideradas.
Pode-se considerar o exemplo acima como:
• Quatro viagens separadas;
• Duas viagens encadeadas (uma de casa para o trabalho e outra do trabalho para
o domicílio);
• Uma viagem encadeada com origem e destino final no domicílio.
No presente trabalho são adotados os seguintes termos:
• “trip” corresponde a uma viagem isolada (viagem com origem e destino final
distintos, ex: casa – compras, compras – trabalho, etc).
• “cadeia” (viagem encadeada) é definida como uma viagem que tem início em
determinado local para um ou mais lugares de atividades e retorno ao ponto
inicial ( casa – compras – trabalho – dentista – casa ). Strathman e Dueker (1995)
Figura 2.2: Viagens encadeadas. A seqüência das viagens é indicada pelos números – Exemplo Adaptado de McGuckin e Murakami (1995)
CASA
1
4
COMPRAS
TRABALHO
DENTISTA
3
2
Capítulo 2 Análise de viagens baseada em atividades 14
classificaram as viagens encadeadas como simples (jornadas simples envolvendo
viagens de casa para um destino e viagens de volta para casa) e complexas
(envolvendo uma seqüência de mais de duas viagens que começa e termina em
casa).
• O termo padrão de viagens é usado para se referir a um conjunto de viagens
realizadas pelo indivíduo dentro de um dado período de tempo, considerando
atributos de viagem como modo de transporte, tempo de viagem, etc.
A Figura 2.3 representa exemplos de padrões de viagens diárias realizados por
indivíduos. Observam-se cadeias complexas em ambos os padrões. Os números romanos
indicam a seqüência de realização das viagens.
CASA
i
iii
ii
TRABALHO
COMPRAS
autoauto
auto
iiv
ii
iii
CASA
TRABALHO
ALMOÇO
ônibus
a pé
ônibus
a pé
Figura 2.3: Exemplos de encadeamento de viagens. (Fonte: Ichikawa, 2002)
Estudos do “The Nationwide Personal Transportation Survey” (NPTS, 1990), revelam
que as pessoas geralmente agrupam viagens relacionadas a atividades diversas (banco,
compras, médico) a viagens relacionadas ao trabalho, resultando em uma rede de
viagens pessoais com motivos diversos ancoradas a viagens principais (trabalho, escola,
obrigações). A Figura 2.4 representa um exemplo hipotético de uma rede de viagens
pessoais.
Capítulo 2 Análise de viagens baseada em atividades 15
2.4 Influência das variáveis no encadeamento de viagens
Características socioeconômicas estão fortemente relacionadas ao comportamento
humano de maneira geral. Alguns atributos (como renda, por exemplo) fornecem uma
base apropriada para segmentação da população e compreensão de comportamentos
individuais, em particular em relação às viagens (Hanson e Hanson, 1981).
Na literatura existente que avalia relações entre viagens e características individuais e
domiciliares predomina a afirmação de que características dos deslocamentos das
pessoas podem ser impostas pelo seu poder econômico, papel no domicílio e estrutura
familiar, diferentes localizações das atividades e pelo sistema de transporte.
(Adaptado de Strathman e Dueker)
Lavanderia
17 Km
14 Km
Mapa hipotético bidimensional de uma rede de viagens pessoais
6 K
m
6 K
m
Casa
Armazén
4 Km
3 Km
5 Km
Escola
10 Km
Trabalho
15 Km
Figura 2.4: Mapa Hipotético de uma rede de viagens pessoais
Adaptado – Strathman e Dueker (1995)
Capítulo 2 Análise de viagens baseada em atividades 16
Apenas poucos modelos atualmente capturam as relações entre características
socioeconômicas, participação em atividades e comportamento de viagem.
A Figura 2.5 mostra uma visão geral do modelo desenvolvido e estimado por Lu e Pas
(1998). Esta figura mostra que participação em atividades (que é descrita como a
quantidade de tempo dedicado a diferentes atividades) e comportamento de viagem (que
é descrito pelas medidas comuns de viagem, tais como número de viagens e cadeias,
tempo de viagem, etc) são variáveis endógenas, enquanto características sócio-
demográficas são exógenas. A Figura 2.5 também ilustra como as variáveis sócio-
demográficas influem no comportamento de viagem, bem como os efeitos indiretos da
participação em atividades. (da mesma maneira que as variáveis sócio-demográficas
afetam a participação em atividades, estas também afetam o comportamento do
viajante).
Figura 2.5: Estrutura geral do modelo desenvolvido por Lu e Pas (1998), associando
características sócio-demográficas e participação em atividades ao comportamento do
viajante.
Características sócio-demográficas
Comportamento de Viagem
Participação em atividade no domicílio
Participação em atividade fora do domicílio
Capítulo 2 Análise de viagens baseada em atividades 17
Algumas análises estatísticas realizadas em 1991 relacionadas ao banco de dados da área
residencial de Boston revelaram a complexidade e variedade de padrões de viagens e
programação das atividades diárias das pessoas de acordo com suas características
individuais. As estatísticas revelam que os padrões de viagens encadeadas variam muito
dentro de uma população, como por exemplo, a quantidade de cadeias realizadas durante
o dia, o modo utilizado nas viagens e os horários das viagens com motivo trabalho ou
não.
A escolha do padrão de viagem está fortemente relacionada ao status social, tradicionais
divisões de papéis sociais e domiciliares e estágio no ciclo de vida. Esses grupos de
variáveis citados são discutidos um pouco mais detalhadamente a seguir:
2.4.1 Status social
Hanson e Hanson, (1981) consideram o tipo de ocupação do indivíduo, assim como o
seu grau de instrução, renda e posse de automóveis as variáveis padrões que
caracterizam o status socioeconômico.
Esse grupo de variáveis afeta o comportamento de viagem, particularmente em relação a
escolhas modais, freqüência e distância de viagem.
Mitchell e Town (1977) utilizaram a variável ocupação como medida de status social e
concluíram que melhores empregos estão associados a um aumento na proporção das
viagens realizadas por automóvel e uma redução percentual naquelas realizadas por
transporte coletivo ou a pé.
O tipo de ocupação claramente afeta o número de viagens com motivo trabalho e
também influencia a quantidade de tempo disponível para atividades relacionadas a
outros motivos. Estudos comparativos de padrões de viagens realizados por pessoas que
trabalham em tempo integral, meio expediente e donas-de-casa mostraram freqüência de
Capítulo 2 Análise de viagens baseada em atividades 18
viagens mais reduzidas nas duas últimas categorias de indivíduos, assim como maior
número proporcional de viagens não relacionadas ao trabalho (Hanson, 1977).
Posse de automóveis afeta claramente o comportamento de viagens. Indivíduos que
possuem automóveis no domicílio realizam maior quantidade de viagens com motivo
compras e um maior número total de viagens (Doubleday, 1977)
Aqueles indivíduos com maior renda familiar realizam maior número de viagens
veiculares por dia, mais viagens sociais e viajam maiores distância para fazer compras
(Douglas, 1973).
2.4.2 Papéis sociais e domiciliares
As necessidades individuais ou familiares definem as funções desempenhadas pelas
pessoas com a finalidade de cumprir seu papel social. Allaman et. al (1982) agrupam as
funções em quatro classes principais:
• Domiciliar;
• Trabalho;
• Interpessoal;
• Lazer.
A partir do final da década de 70, iniciaram-se estudos destacando a importância dos
papéis sociais para escolhas de padrões de viagens e atividades. O papel do indivíduo no
domicílio e na sociedade não está definido apenas pela sua participação no mercado de
trabalho, mas também está relacionado ao sexo, estado civil, situação familiar e etc.
Os papéis que tradicionalmente têm sido alocados a homens e mulheres na sociedade são
refletidos no comportamento de viagem de cada sexo. Mulheres viajam menos
freqüentemente do que homens, geralmente realizam viagens com menores distâncias,
Capítulo 2 Análise de viagens baseada em atividades 19
compram mais, realizam mais viagens a pé e utilizam mais freqüentemente transporte
coletivo (Hanson e Hanson, 1980).
Estudos realizados por McGuckin e Murakami (1995) mostram que as mulheres
realizam mais viagens para efetuar obrigações domésticas tais como compras ou
encargos familiares numa maior extensão do que os homens. Mulheres, especialmente
com crianças em seus domicílios, costumam encadear viagens ao trabalho com aquelas
relacionadas a responsabilidades domésticas.
Além disso, as mulheres geralmente trabalham por menos horas e mais próximas ao
domicílio, considerando a sua necessidade em equilibrar tarefas do trabalho e
responsabilidades domésticas. As mulheres também realizam um maior número de
viagens não relacionadas ao trabalho e possuem uma maior tendência a encadear viagens
indo ou voltando do trabalho (Sarmiento, 1996).
O domicílio ou tamanho da família também influencia na programação de viagens.
Viagem faz parte de uma grande estrutura de atividades domiciliares. É necessário fazer
viagens para ir a lavanderia, levar crianças à escola ou fazer compras, por exemplo.
Domicílios com apenas uma pessoa têm uma maior probabilidade de formar complexas
viagens em cadeia. Famílias com crianças têm uma maior probabilidade de formar
viagens encadeadas não necessariamente ligadas ao trabalho, mas relacionadas a
atividades específicas com as crianças.
A divisão de tarefas domiciliares, influenciada principalmente pela situação familiar do
indivíduo (chefe, cônjuge, etc) é fundamental considerando diferenças encontradas nos
padrões de viagens realizados pelos membros da família.
Mulheres classificadas como não cônjuges e não chefes efetuam um maior número de
viagens diárias. Provavelmente por exercerem atividades de trabalho com maior
regularidade e também por não serem diretamente responsáveis pelas tarefas de
Capítulo 2 Análise de viagens baseada em atividades 20
manutenção do domicílio ou atendimento a possíveis crianças existentes. Já as mulheres
classificadas como cônjuges ou chefes apresentam uma diminuição na taxa de viagens
com motivo trabalho com a presença de crianças (Strambi e van de Bilt, 1998).
2.4.3 Estágio no ciclo de vida
As variáveis mais importantes que podem ser consideradas neste grupo são a presença
de crianças, em distintas faixas etárias, juntamente com a idade e estado civil dos
adultos.
Ocorrem diversas mudanças na família ao longo dos anos, e, de acordo com os estágios
que as pessoas passam, acontecem marcantes transformações no seu comportamento de
viagem em resposta a tais mudanças e novas necessidades. Van de Bilt (2002) aponta
importantes mudanças no contexto familiar que afetam elementos referentes às viagens:
• Nascimento de crianças;
• Chegada das crianças à idade escolar;
• Saída do jovem da casa dos pais;
• Adultos atingindo idade para aposentadoria.
A compreensão das variáveis que influenciam o comportamento de viagens em cadeia
pode ser útil em diversas aplicações, principalmente em programas de gerenciamento de
demanda de viagens. Características individuais, como sexo e ocupação, usadas
juntamente com características domiciliares, tal como renda, número de crianças no
domicílio podem ser fundamentais para a efetiva compreensão de futuras demandas de
viagens.
Deve-se atentar, no entanto, às mudanças sociais, econômicas e demográficas que
acontecem ao longo dos anos, mostrando tendências de desenvolvimento populacional e
conseqüentes transformações comportamentais, inclusive relacionadas às características
Capítulo 2 Análise de viagens baseada em atividades 21
de viagens. Observa-se no Brasil, por exemplo, queda na taxa de fertilidade nacional,
assim como aumento do número de famílias chefiadas por mulheres, redução no
tamanho médio das famílias, maior nível de escolaridade e participação no mercado de
trabalho das mulheres, causando novos padrões de viagem.
Capítulo 3 Mineradores de Dados 22
Capítulo 3 Mineradores de Dados
3.1 Mineradores de dados (Data Mining – DM): Definições e Aplicações
Atualmente, muitas empresas dedicam enormes esforços para coletar e armazenar dados,
acumulando cada vez mais informações em seus bancos de dados. O resultado é um
grande volume de informações que, para sua análise, interpretação e obtenção de síntese
de conhecimento útil para um determinado fim, geralmente requerem auxílio de técnicos
especializados.
Mineração de dados (Data Minig – DM) é o processo de extrair informação válida,
previamente desconhecida, a partir de grandes bases de dados, a qual pode ser usada
como um elemento auxiliar na tomada de decisões importantes. O principal objetivo da
DM é descobrir padrões ocultos em complexas fontes de informação, razão pela qual
nos dias de hoje é utilizada crescentemente em diversas áreas.
Bispo (1998) afirma que a partir de dados armazenados, a DM procura primeiramente
identificar padrões e relações existentes até então desconhecidas. Portanto, DM atende
ao principal objetivo deste trabalho: identificar os padrões de viagens codificados e
relacioná-los às características socioeconômicas individuais e domiciliares, buscando a
compreensão do comportamento de viagem.
Capítulo 3 Mineradores de Dados 23
Com base em estudos realizados por Bispo (1998), pode-se dizer que as principais
técnicas usadas na Data Mining são:
Lógica Nebulosa
Redes neurais artificiais
Árvores de decisão
Algoritmos genéticos
Regras de indução
Nearest neighbor
Visualização
Por ser uma tecnologia usada para revelar informação estratégica, a DM é aplicada em
diferentes campos, como análise de riscos, marketing direcionado, controle de
qualidade, análise de dados específicos, etc.
Estruturas teóricas baseadas na maximização da utilidade, em particular o modelo logit,
ainda são utilizadas preponderadamente em modelos de previsão de demanda de
transportes. As técnicas de DM, no entanto, podem ser utilizadas como uma nova
abordagem potencialmente capaz de lidar com a complexidade dos modelos de viagens
baseados nas atividades. Observa-se, deste modo, um número cada vez mais freqüente
de aplicações de técnicas de DM na área de transportes.
Com o objetivo de explorar o potencial de técnicas de “data mining” para análise de
viagens, Keuleers e Wets (2001) utilizaram regras de associação em um amplo conjunto
de dados com o propósito de descobrir associações significativas entre padrões de
atividades diárias e atributos individuais, domiciliares e relacionados ao meio. O
interesse na utilização de regras de associação em tal trabalho foi motivado pela
suposição fundamental da análise baseada nas atividades de que indivíduos e familiares
aplicam regras de decisão quando programam suas atividades no tempo e no espaço,
considerando algumas condições.
Capítulo 3 Mineradores de Dados 24
Yamamoto et. al (2001) desenvolveram um trabalho de aplicação de DM para
investigação do comportamento de escolha de rotas por motoristas, concluindo que os
métodos de mineração de dados possuem estruturas mais flexíveis do que os modelos
convencionais de escolha discreta para representar relações entre os atributos das
alternativas e as escolhas.
Ichikawa (2002) estudou relações entre características socioeconômicas individuais e
padrões de viagens, considerando motivo e número de viagens realizadas, com aplicação
de minerador de dados.
Arentze et al. (2000) propuseram um método que utiliza árvores de decisão para
desenvolver modelos baseados em regras para programação de atividades. O modelo
(ALBATROSS) assume que a escolha do encadeamento de viagens é parte da
programação de atividades individuais. As pessoas devem escolher entre combinar
diferentes atividades em viagens encadeadas com múltiplos propósitos ou realizar
viagens separadas para cada atividade.
AMOS, modelo de previsão de viagens baseado nas atividades das pessoas (Pendyala et
al., 1997), utiliza redes neurais para modelar comportamentos individuais adaptados a
mudanças em determinadas condições. O modelo tenta simular a maneira como
indivíduos adaptam decisões (escolha modal, por exemplo) em resposta a hipotéticas
implementações em medidas de controle de transportes (aumento de tarifas de pedágios
em horários de pico, por exemplo).
Na literatura também são encontrados trabalhos que utilizam CHAID – (Chi-squared
Automatic Interaction Detection) para análises de taxas de produção de viagens, estudos
da mobilidade feminina, considerando um conjunto de fatores e diferenças de
mobilidade entre homens e mulheres na Região Metropolitana de São Paulo (Strambi et
al, 1995; Strambi e van de Bilt,1998).
Capítulo 3 Mineradores de Dados 25
3.2 Árvores de Decisão: Definições e Propriedades Gerais
A técnica utilizada neste trabalho foi Árvore de Decisão, considerada uma forma simples
de representação de relações existentes em um conjunto de dados. Possui este nome
porque a sua estrutura, fácil de entender e assimilar, se assemelha a uma árvore. Os
dados são divididos em subgrupos, com base nos valores das variáveis. O resultado é
uma hierarquia de declarações tipo "Se ... então ..." que são utilizadas, principalmente,
para classificar dados.
Os modelos de árvores fornecem uma alternativa a problemas de regressão e
classificação. Esses modelos são ajustados por sucessivas divisões dos dados, com a
finalidade de obter subconjuntos cada vez mais homogêneos. O resultado é uma árvore
hierárquica de regras de decisão utilizadas para prever ou classificar.
Muitas pessoas na indústria de DM consideram Ross Quinlan, da Universidade de
Sydney, Austrália, como o “pai das árvores de decisão”. A contribuição de Quinlan foi
um novo algoritmo chamado ID3, desenvolvido em 1983. O ID3 e suas evoluções (ID4,
ID6, C 4.5) são muito bem adaptadas para serem usados em conjunto com as árvores de
decisão, na medida em que eles produzem regras ordenadas pela importância. Essas
regras são, então, usadas para produzir um modelo de árvore de decisão dos fatos que
afetam as variáveis resposta.
A variável resposta, ou dependente é aquela característica que se deseja prever ou
classificar de acordo com as variáveis preditoras ou independentes que estão
potencialmente relacionadas à primeira.
O algoritmo usado para dividir os dados nos modelos de árvore procura encontrar
aquelas variáveis preditoras mais importantes, ou seja, aquelas que fornecem máxima
segregação nos dados (Westphal e Blaxton, 1998).
Capítulo 3 Mineradores de Dados 26
Uma árvore de decisão pode ser definida como um gráfico acíclico e direto que satisfaz
as seguintes propriedades (Safavian e Landgrebe, 1991):
• A hierarquia é denominada árvore e cada segmento é denominado nó;
• Há um nó, chamado raiz, que contém todo o banco de dados;
• Este nó contém dados que podem ser subdivididos dentro de outros sub-nós,
chamados de nós filhos;
• Existe um único caminho entre o nó raiz e cada nó;
• Quando os dados do nó não podem ser mais subdivididos dentro de um outro
subconjunto ele é considerado um nó terminal ou folha.
A Figura 3.1 abaixo mostra um exemplo esquemático de Árvore de Decisão,
representando o nó raiz, exemplos de nós filhos e folhas, as variáveis respostas e
preditoras.
Figura 3.1: Diagrama sintético das principais características da Árvore de Classificação
para um problema com dois valores de variável resposta (I e II) e quatro preditoras
(A,B,C e D).
Capítulo 3 Mineradores de Dados 27
As vantagens principais das árvores de decisão são: elas consideram as variáveis de
maior relevância para segmentação dos dados e são compreensíveis para a maioria das
pessoas. Ao escolher e apresentar as variáveis em ordem de importância, as árvores de
decisão permitem aos usuários visualizar imediatamente quais fatores mais influenciam
as suas classificações ou previsões. Oferecendo, assim uma estrutura clara e maior
facilidade de compreensão dos resultados.
Além disso, vale destacar a sua habilidade em representar relações não compensatórias
entre atributos, difícil em funções algébricas – equações da Teoria da Utilidade, por
exemplo – (van der Smagt e Lucardie, 1991).
Alguns dos algoritmos que produzem tipos similares de árvores de decisão são C4.5
(Quinlan, 1993), CHAID (Kass, 1980) e CART (Breiman et al., 1984).
3. 3 S-Plus e CART
Neste trabalho utilizou-se o Software S-Plus 2000 que era o único minerador de dados
oficialmente disponível no Departamento de Transporte da EESC. As principais razões
para sua escolha foram primeiramente a sua disponibilidade e a natureza probabilística
dos relatórios emitidos pelo programa.
A árvore contida no S-Plus é uma variante do algoritmo do CART (do inglês,
Classification And Regression Tree), que estabelece uma relação entre variáveis
preditoras (ou explicativas) e variável resposta. O algoritmo é ajustado mediante
sucessivas divisões binárias no conjunto de dados, de modo a tornar os subconjuntos
resultantes cada vez mais homogêneos, em relação à variável resposta. Essas divisões
são representadas por estrutura de árvore binária, sendo que cada nó corresponde a uma
divisão (Breiman et al., 1984).
Capítulo 3 Mineradores de Dados 28
Tanto as variáveis resposta, quanto as preditoras podem assumir valores contínuos ou
categóricos. Se a variável resposta for numérica, o modelo é conhecido como árvore de
regressão e o modelo assume uma distribuição normal (gaussiana), caso seja categórica,
o modelo é denominado árvore de classificação e segue uma distribuição multinomial.
As componentes básicas de uma CART são os nós e as regras de divisão. Os nós estão
associados aos subconjuntos resultantes da aplicação de uma regra de divisão a
determinado conjunto de dados
Em exemplo proposto por Ferreira et al (2001), as regras de divisão podem ser do tipo:
Idade < 14.5, no caso variável explicativa numérica, ou;
X∈{A,B}, para variável explicativa categórica.
As respostas às regras de divisão podem ser positivas ou negativas, dividindo-se nos
ramos da árvore.
A função contida no S-Plus permite até 128 valores de variáveis resposta categóricas e
32 para variáveis preditoras, pois se há K níveis de variáveis preditoras, então ocorrerão
“2(k – 1 ) – 1” divisões, que serão examinadas, impondo alta demanda de processamento
computacional.
Para o término das divisões, S-Plus utiliza dois critérios:
I. Se a homogeneidade é menor do que um dado índice; e,
II. O número de observações no nó é menor do que um valor mínimo absoluto.
Neste trabalho foram adotados para o caso I, “0,05 e 0,02” (denominado desvio mínimo
no capítulo 6) e para o caso II, 25 observações.
Capítulo 3 Mineradores de Dados 29
O S-Plus trata a árvore como modelo de probabilidade, empregando o desvio como
critério de divisão. Para as árvores de classificação, a heterogeneidade é medida pelo
desvio global (D):
(1)
Em que: n(j|t) é o número de casos no nó t com a resposta categórica j;
p(j|t) denota a proporção dos casos na categoria j do nó t.
Significa que na árvore do S-Plus o desvio foi definido como recíproco da função
verossimilhança elevada ao quadrado. Portanto, o desvio é utilizado como uma medida
da heterogeneidade dos grupos resultantes.
Um dos principais motivos que levaram à escolha da árvore de decisão contida no S-
Plus é a sua capacidade de representar a natureza probabilística do objeto analisado, que
no caso é o comportamento dos viajantes relacionado às viagens encadeadas. Ela é um
modelo que reconhece que “Indivíduos homogêneos” podem tomar diferentes decisões,
e associa probabilidade às diferentes respostas possíveis.
Na Tabela 3.1 apresenta-se um resumo das principais características da CART contida
no S-Plus 2000.
∑∑∈
−=tjt
)t|j(plog)t|j(nD 2
Capítulo 3 Mineradores de Dados 30
Tabela 3.1: Características Gerais do S-Plus 2000 Tipo de variáveis de entrada Categóricas ou Contínuas
Tipo de variáveis Explicativas Categóricas ou Contínuas Tipo de Resposta Variável Categórica (árvores de classificação)
Variável Numérica (árvores de regressão) Capacidade para controlar grande número de casos Sim
Capacidade para controlar falta de dados Não Segmentação Binária
Regras de Divisão Árvores de Classificação- desvio Árvores de Regressão - Mínimo Quadrado
Fornecimento de Árvore ótima Não Limitação Variáveis Resposta Até 128 valores
Limitação Variáveis Explicativas Até 32 variáveis Apresentação dos Resultados Gráfico / Relatório
Natureza dos Resultados Gráfico - Determinístico Relatório - Probabilístico
Fonte: baseada em Mesa et. al. (2000)
Capítulo 4 Dados 31
Capítulo 4 Dados
4.1 Informações gerais
Este estudo foi baseado nos dados da Pesquisa Origem-Destino (O-D) da Região
Metropolitana de São Paulo (RMSP), realizada em 1987, por meio de entrevista
domiciliar, pela Companhia do Metropolitano de São Paulo (METRÔ-SP). Segundo o
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), a RMSP contava à época com
uma população de 16 milhões de habitantes, distribuídos em 38 municípios.
Para efeito da pesquisa O-D, a Região foi subdividida em 254 zonas e a entrevista
domiciliar foi conduzida em 204 zonas, uma vez que as 50 zonas restantes compõem-se
de 42 zonas com ocupação rarefeita e 8 zonas de grandes equipamentos urbanos, sem
um número significativo de residentes, mas com grande poder de atração de viagem, tais
como Cidade Universitária e aeroportos. A pesquisa domiciliar, aplicada a todos os
residentes nos domicílios amostrados, levantou dados socioeconômicos, características
das viagens realizadas, localização do emprego e da escola de cada indivíduo residente e
dados gerais do domicílio tais como condição de ocupação e número de veículos
(METRÔ, 1990).
Capítulo 4 Dados 32
Figura 4.1 –Região Metropolitana de São Paulo – Fonte: Metrô-SP
O questionário aplicado foi dividido em três partes:
Primeira parte:
a) Informações relativas ao domicílio:
- tipo de domicílio
- condição de moradia
- valor de aluguel/prestação
b) Informações relativas à família:
- tempo de residência no bairro
- tamanho da família
- itens de conforto familiar (automóvel, televisão, rádio, geladeira e outros)
Capítulo 4 Dados 33
c) Informações relativas às características socioeconômicas de cada pessoa da
família
- posição na família
- idade
- sexo
- nível de instrução
- ocupação profissional
- classe de atividade da empresa em que trabalha
- faixa de renda mensal
Segunda parte:
Informações sobre local de trabalho e/ou estudo (endereço de trabalho e/ou estudo)
Terceira parte:
Informações relativas às viagens realizadas no dia anterior à entrevista pelas pessoas
do domicílio:
- origem
- destino
- motivo
- modo
- duração
As variáveis de interesse, ou seja, aquelas utilizadas no trabalho em questão e a
descrição realizada pelo Metrô (1987) encontram-se a seguir.
Capítulo 4 Dados 34
DADOS UTILIZADOS - METRÔ 1987 Características socioeconômicas
A) Domiciliares Descrição Nº de pessoas na família 1 a 22
Nº de automóveis no domicílio 0 a 9 variável/Salários Renda familiar mínimos 1987
B) Individuais Descrição Idade 4 a 99 anos
1 - Homem Sexo 2 - Mulher 1 - Chefe 2 - Cônjuge 3 - Filho 4 - Parente 5 - Agregado 6 – Empregada doméstica residente
Situação familiar
7 - Visita variável/Salários Renda individual mínimos 1987 1 - Analfabeto / 4ª série incompleta 2 - 1º grau inc / 4ª série completa 3 - 1º grau completo 4 - 2º grau completo
Grau de instrução
5 - Superior 1 - Sim Trabalha 0 - Não 1 - Sim Estuda 0 - Não
Capítulo 4 Dados 35
Características de viagem Descrição
Número de viagens por dia Tempo de viagem variável ( min)
1 - Trabalho na indústria 2 - Trabalho no comércio 3 - Serviços 4 - Escola ou educação 5 - Compras 6 - Negócios 7 - Saúde 8 - Recreação / visitas
Motivo
9 - Residência 1 - Ônibus diesel 2 - Troleibus 3 - Ônibus fretado 4 - Escolar 5 - Dirigindo automóvel 6 - Passageiro de automóvel 7 - Táxi 8 - Lotação 9 - Metrô 10 - Trem 11 - Moto 12 - Bicicleta 13 - A pé 14 - Caminhão
Modo de Transporte
15 - Outros Horário de Saída horário de saída da origem
Horário de Chegada horário de chegada ao destino
A pesquisa O/D de 1987 foi a terceira de uma série de quatro pesquisas realizadas na
RMSP. A primeira pesquisa de 1967 foi realizada em 15 municípios, com o objetivo de
subsidiar os estudos de planejamento da rede básica de linhas de Metrô. Em 1977
ocorreu a segunda pesquisa, que abrangeu 27 municípios. A terceira pesquisa, em 1987,
Capítulo 4 Dados 36
envolveu um total de 38 municípios, enquanto que na quarta pesquisa, em 1997, foram
pesquisados 39 municípios da metrópole (UPP, 2002).
O principal motivo para a utilização dos dados da pesquisa de 1987 e não aqueles da
última pesquisa realizada (1997) foi a disponibilidade, pois os dados mais atuais não se
encontravam à disposição da EESC-USP para realização do trabalho.
4.2 Características dos deslocamentos
Este item descreve sucintamente os atributos de viagens considerados neste trabalho
para caracterização dos padrões de deslocamentos na RMSP: motivo de viagem, modo
de transporte, período do dia e tempo de viagem. Todas as informações das
características de viagens foram extraídas da pesquisa OD de 1987.
4.2.1 Motivo de viagem
A distribuição das viagens motorizadas por motivos não foi alterada significativamente
entre as décadas de 70 e 80. É relevante, no entanto, a diminuição relativa das viagens
por motivo trabalho e aumento no número de viagens por motivo educação, compras e
saúde. A Tabela 4.1 mostra a distribuição das viagens segundo motivo na RMSP nos
anos de 1977 e 1987.
Tabela 4.1: Distribuição das viagens diárias segundo motivo (1977 / 1987) – fonte:
Metrô-SP 1977 1987
Motivo (%) (%) Trabalho 51,52 49,60 Educação 13,96 17,82
Lazer 12,22 12,00 Negócios 14,43 11,05 Compras 4,04 4,93
Saúde 3,83 4,61 Outros 3,04 - Total 100,00
Capítulo 4 Dados 37
4.2.2 Divisão modal
A participação do transporte individual vem aumentando desde 1967, quando era de
quase um terço (32%), passando para quase metade em 1987 (45%). Já as viagens por
transporte coletivo, apesar de terem duplicado entre as décadas de 60 e 80, diminuíram a
sua participação no total dos modos motorizados de 68% em 1967 para 55% em 1987.
A proporção de viagens a pé elevou-se sensivelmente, passando de um quarto em 1977
para pouco mais de um terço do total de viagens em 1987.
A Tabela 4.2 mostra os modos principais considerados na pesquisa e a porcentagem de
utilização de cada um deles na RMSP em 1987.
Tabela 4.2: Divisão modal na RMSP (1987) – fonte: Metrô-SP
Modo Principal (%) Metrô 7,64 Trem 4,38
Ônibus 42,83 Auto* 42,63 Outros 2,52 Total 100
* Inclui táxi e lotação As participações das viagens por trem, ônibus, tróleibus e a pé diminuem com o
aumento da faixa de renda média familiar, ocorrendo o inverso com as viagens de
automóvel e táxi. As viagens por metrô são uniformemente distribuídas entre as diversas
faixas de renda.
Capítulo 4 Dados 38
4.2.3 Flutuação horária
O cálculo da flutuação horária das viagens baseou-se no número de viagens e duração.
Assim, em cada hora, o número de viagens apontado significa o total de viagens que
estão ocorrendo naquele momento.
Entre as décadas de 70 e 80, o padrão de flutuação horária permaneceu praticamente
inalterado, ocorrendo um aumento no volume de viagens no pico da manhã. As viagens
com motivo residência sofreram um razoável aumento de duração no pico da tarde e
diminuição no período de almoço. As viagens com motivo escola aumentaram de
volume no pico da manhã.
Flutuação horária das viagens segundo motivo (1987)
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
0,00 4,00 5,00 6,30 10,00 12,30 14,00 17,30 21,00
Faixas de horário
viag
ens
(mill
hare
s)
Total Trabalho Escola Residência
Figura 4.2 –Flutuação horária segundo motivo –RMSP - gráfico construído baseado nos dados da Pesquisa O/D – SP (1987).
Capítulo 4 Dados 39
4.2.4 Duração das viagens A influência da renda na duração das viagens é relativamente forte na RMSP: as viagens
motorizadas realizadas pelas pessoas de faixa de renda inferior têm duração média duas
vezes maior que as de faixa de renda mais alta. Os tempos de viagens a pé são similares
para todas as faixas de renda, com a média em torno dos 15 minutos. A Tabela 4.3
apresenta a duração das viagens motorizadas e a pé segundo a renda média familiar na
RMSP no ano de 1987.
Tabela 4.3: Duração das viagens segundo renda média familiar mensal na RMSP (1987) – fonte: Metrô-SP
Renda Média Duração das viagens (min) Familiar mensal Modo Coletivo + A pé (Sal Min 1987) Individual
Até 4 58 17 De 4 a 8 53 15 De 8 a 15 45 15
De 15 a 30 37 14 Acima de 30 29 12
Média 43 15
As viagens feitas por transporte coletivo, mesmo sem realização de transferência, têm
geralmente o dobro de duração daquelas viagens realizadas por automóvel na RMSP. O
tempo médio de viagem é de 48 minutos para ônibus, 36 minutos para metrô, sem
nenhuma transferência, e 23 minutos para automóvel.
4.3 Filtragem dos dados
A filtragem dos dados até o estabelecimento da amostra final utilizada neste trabalho
ocorreu em duas etapas distintas:
i. 1ª Etapa – Procedimento realizado por Ichikawa (2002), com uma amostra
resultante de 85.477 indivíduos;
Capítulo 4 Dados 40
ii. 2ª Etapa - Eliminação de parte da amostra com 85.477 indivíduos, resultando a
amostra final de 63.786 indivíduos utilizada para processamento da Árvore de
Decisão. A redução da amostra se deu para diminuir o número de padrões de
viagem, tendo-se em vista a capacidade do software S-Plus em relação ao
número de variáveis resposta admissível.
4.3.1 1ª Etapa
O banco de dados inicial é composto de 110.629 entrevistas, dentre as quais 101.411
(91,67%) apresentam dados completos, ou seja, entrevistados responderam a todas as
perguntas do questionário, e os restantes 9.218 apresentam dados incompletos e,
portanto, não foram considerados.
Indivíduos que realizaram viagens foram subdivididos em grupos pelo número total de
viagens realizadas no dia. Foram utilizados os dados dos indivíduos que realizaram duas
(47,05%), três (4,49%) e quatro viagens (9,39%), além daqueles que não realizaram
viagens (34,10%), o que corresponde a 95,03% do total dos entrevistados que
responderam a todo o questionário.
Indivíduos que realizam uma viagem (0,67%) ou mais de quatro viagens (5 a 22 viagens
- 4,30%) ao dia correspondem a uma porcentagem relativamente pequena, ou
aproximadamente 5.040 pessoas no total. Para a determinação dos padrões a serem
analisados, levou-se em consideração a necessidade de limitar o número total de grupos,
eliminando certos padrões cuja amostra poderia apresentar pouca representatividade.
A partir dos 96.371 (95,03%) indivíduos que não viajaram ou realizaram duas, três ou
quatro viagens durante o dia foram selecionados aqueles que: a) a primeira e última
viagem do dia tiveram como motivo a residência; e b) indivíduos com idade maior que
três anos. Dessa seleção, resultaram 85.477 dados desagregados de indivíduos para
análise.
Capítulo 4 Dados 41
Os motivos de viagem considerados para a caracterização dos padrões foram agrupados
em quatro categorias principais: Residência (H), Trabalho (W), Escola (S), e outras
atividades (A). A Tabela 4.4 apresenta os motivos contidos na Pesquisa O/D e o
agrupamento proposto no trabalho.
Tabela 4.4: Agrupamento dos motivos de viagens – Fonte: Ichikawa (2002)
Residência (H) Trabalho (W) Escola (S) Outras Atividades (A) Residência (9) Indústria (1) Escola ou Compras (5)
Comércio (2) Educação (4) Negócios (6) Serviços (3) Médico/ Dentista Saúde (7) Recreação ou Visitas (8)
1 a 9 – codificação adotada pelo METRO-SP/87 4.3.2 2ª Etapa A partir da amostra de 85.477 indivíduos selecionada inicialmente, os modos de
transporte contidos na Pesquisa O/D foram agrupados em três categorias: (1) Modo
individual motorizado, (2) Modo Coletivo, (3) Modo não motorizado. A Tabela 4.5
mostra os modos de viagens considerados na pesquisa e seu agrupamento.
Tabela 4.5: Agrupamento dos modos de viagem
Modo Individual Motorizado - 1
Modo Coletivo, incluindo Semi-Público - 2
Modo Individual não Motorizado – 3
Dirigindo Automóvel (5) Ônibus (1) /Ônibus Fretado (3) Bicicleta (12) Passageiro de Automóvel (6) Troleibus (2)/ Trem/ Metrô (9) A pé (13)
Moto (11) Escolar (4) Caminhão (14) Táxi (7)
Lotação (8) 1 a 14– codificação adotada pelo METRO-SP/87
Primeiramente foram eliminados os padrões segundo motivo e modo de viagem com
freqüência menor do que 0,02%, o que significa menos de 17 indivíduos com aquele
padrão, e aqueles em que os indivíduos utilizaram o modo de viagem identificado como
“Outros (15)” pela Pesquisa O/D em pelo menos uma das viagens realizadas, reduzindo
Capítulo 4 Dados 42
em 2,19% dos 85.477 dados, totalizando 83.600 indivíduos (82,43% da amostra/ Dados
completos).
Para a adição do período do dia na análise, as faixas de horário e os números atribuídos
aos respectivos períodos foram agrupados como mostrado na figura abaixo.
Figura 4.3: Agrupamento dos horários de viagens em cinco períodos
Os tempos de viagens considerados para caracterização dos padrões foram os seguintes:
• Grupo 1 duração de 0 a 20 min
• Grupo 2 duração de 20 a 40 min
• Grupo 3 Acima de 40 min
Combinando-se período do dia e tempo de viagem ao modo e motivo na caracterização
dos padrões finais de viagens encadeadas, houve um grande número de padrões na
análise (6.340 padrões) e, conseqüentemente, exclusão daqueles padrões que tinham
freqüência de observações menor que 0,08%, totalizando uma amostra final de 63.786
indivíduos. A porcentagem acima (0,08%) foi definida de maneira a adaptar os dados à
capacidade do S-plus. A Tabela 4.6 a seguir mostra a quantidade de indivíduos de
acordo com o número de viagens realizadas.
1 2 3 4 5
Pico da manhã Entre-pico
Almoço Entre-pico
Pico da tarde
0:00 8:00 11:30 14:30 17:30 24:00
Capítulo 4 Dados 43
Tabela 4.6: Amostra Final – Quantidade de indivíduos / n° de viagens
N0 Amostra Final = 63.786 Viagens N0 de Pessoas
0 27.708 2 34.571 3 156 4 1.348
Conforme comentado acima, a principal justificativa para redução do número de padrões
é a limitação do S-Plus que permite até 128 valores de variáveis resposta, ou seja,
padrões de viagens. Como a adição de determinado atributo de viagem na caracterização
dos padrões implica um aumento significativo no número de padrões possíveis, ocorre a
necessidade de eliminação daqueles menos freqüentes com a finalidade de diminuir a
quantidade final de valores de variáveis resposta analisadas.
Na Tabela 4.7 encontram-se o número de padrões de viagens para diferentes amostras
até a finalmente obtida (freqüência dos padrões > 0,08% e 118 valores de variáveis
resposta).
Tabela 4.7: Amostras x N° de Padrões encontrados Número de Padrões
N0 VGS ZERO VGS 2 VGS 3 VGS 4 VGS TOTAL AMOSTRA TOTAL 1 1486 1758 3095 6340
Padrões com freq > 0.05% 1 164 2 14 181 Padrões com freq > 0.06% 1 136 2 10 149 Padrões com freq > 0.07% 1 122 2 9 134 Padrões com freq > 0.08% 1 107 2 8 118
Capítulo 5 Caracterização dos Padrões de Viagens 44
Capítulo 5 Caracterização dos Padrões de Viagens Encadeadas
Para que os padrões de viagens representassem os atributos propostos no trabalho -
motivo, modo, período e tempo de viagem – foram seguidas as seguintes etapas para
caracterização dos padrões, como mostrado no esquema abaixo:
Figura 5.1 –Representação do procedimento utilizado para caracterização dos padrões de viagens.
5.1 Etapa 1: Motivo, número de viagens e modo de transporte
Inicialmente, os padrões de viagens considerados levaram em conta o motivo, número
de viagens realizadas e modo de transporte utilizado.
ETAPA 1
ETAPA 3
Padrões Finais
ETAPA 2
Representação de motivo, n° de viagens e modo de transporte
Caracterização do período do dia
Tempo de viagem
Combinação das etapas anteriores
Capítulo 5 Caracterização dos Padrões de Viagens 45
Utilizou-se uma representação alfa-numérica para a caracterização dos padrões de
viagens. As letras indicam as atividades desempenhadas pelos indivíduos no dia anterior
à entrevista e a seqüência das letras significa a ordem cronológica em que as atividades
eram desenvolvidas. Os números entre as letras indicam os modos de transporte
utilizados para realizar as respectivas atividades. O agrupamento das atividades e dos
modos de transporte segue de acordo com a tabela 5.1.
Tabela 5.1: Agrupamentos dos motivos e modos de viagem
LETRAS Motivo de Viagem NÚMEROS Modo de Viagem H Residência 1 Modo Individual Motorizado W Trabalho 2 Modo Coletivo(+ semi-público) S Escola 3 Modo Individual Não Motorizado A Outras Atividades
1 – Automóvel (dirigindo, passageiro), Moto, Caminhão; 2 – Ônibus, Ônibus Fretado, Troleibus,
Trem, Metrô, Escolar, Táxi, Lotação; 3 – Bicicleta, A pé.
Entre as 1.324 combinações de letras e números possíveis na amostra, obteve-se um total
de 123 padrões analisados, pois como já comentado anteriormente, foram eliminados
nesta etapa os padrões com freqüência menor do que 0,02%, obtendo-se uma amostra de
83.600 indivíduos, devido principalmente à limitação do Software que analisa o máximo
de 128 valores de variáveis resposta.
H1S1H, H2W2H, H3A3H são exemplos de padrões de viagens indicando que
indivíduos realizaram duas viagens e não trocaram o modo de transporte, utilizando o
automóvel no primeiro caso para ida e volta da escola, transporte coletivo no caso
seguinte para ida e volta do trabalho, e modo a pé no terceiro caso para viagens
relacionadas a uma outra atividade, por exemplo.
A Figura 5.2 apresenta exemplos de padrões de viagens: os algarismos romanos indicam
a seqüência de realização das viagens e os algarismos arábicos representam os modos de
viagens utilizados.
Capítulo 5 Caracterização dos Padrões de Viagens 46
O aumento do número de viagens realizadas leva a um acréscimo significativo de
combinações possíveis, aumentando conseqüentemente o número de padrões
representados. Para padrões com cinco viagens, por exemplo, encontram-se 91.854
combinações.
Duas viagens Três viagens Quatro viagens
1,2,3
H
W S Ai
1,2,3ii
H
W, S, A1,2,3
1,2,3
1,2,3
i ii
iiiW S A
H
WS A
W, S, A
1,2,3
1,2,31,2,3
1,2,3
iii
iviii H
W, S, A1,2,3
1,2,3 1,2,3
1,2,3
iiiii
iiv
W, S, A
H
1,2,3
1,2,3
1,2,31,2,3
W S A W, S, A
W S A
iii
iii
iv
27 combinações 243 combinações 3645 combinações
Figura 5.2 – Exemplos de padrões de viagens encontrados Os padrões de viagens mais freqüentes encontrados na análise estão representados na
Figura 5.3. Os números indicam os modos de viagem de acordo com o agrupamento da
Tabela 5.1.
Padrões de Viagens mais freqüentes segundo
atividade e modo de transporte
H
3
3H
S
2
2H
W 1
1H
W
3
3H
W
2
2H
A
33,14% 14,65% 14,46% 4,93% 4,67% 4,07% Figura 5.3: Seis padrões mais freqüentes segundo atividades e modo de viagem
Foram atribuídos, em seguida códigos para os padrões de acordo com a freqüência de
observações de cada um deles. A Tabela 5.2 apresenta, a partir da amostra de 83.600
indivíduos, os padrões segundo motivo e modo de viagem, sua freqüência e também
seus respectivos códigos.
Capítulo 5 Caracterização dos Padrões de Viagens 47
Tabela 5.2 Padrões segundo modo e motivo, sua freqüência e seus respectivos códigos.
Cod Padrões Freq (%) Cod Padrões Freq (%) Cod Padrões Freq (%)01 H 33,14 42 H2W2H2A2H 0,12 83 H3A2H 0,05 02 H3S3H 14,65 43 H2W2W2H 0,12 84 H1W1H3S3H 0,05 03 H2W2H 14,46 44 H3W3H2S2H 0,12 85 H2A2H1A1H 0,05 04 H1W1H 4,93 45 H2W3H 0,11 86 H3W3A3H 0,05 05 H3W3H 4,67 46 H1W1A1W1H 0,11 87 H3S2H 0,05 06 H2A2H 4,07 47 H2S2H2S2H 0,11 88 H3S3H2W2H 0,05 07 H2S2H 3,05 48 H2W2H1S1H 0,11 89 H1A1H1S1H 0,04 08 H1A1H 2,13 49 H3S3H1A1H 0,10 90 H2A3A3A2H 0,04 09 H3A3H 2,13 50 H1A1A1A1H 0,10 91 H2W1A1H 0,04 10 H1S1H 1,95 51 H2A2H3S3H 0,10 92 H3W3H1A1H 0,04 11 H3W3H3W3H 1,20 52 H2W3S2H 0,10 93 H2S2H2W2H 0,04 12 H3S3H3S3H 0,97 53 H1S1A1H 0,10 94 H3A3H2A2H 0,04 13 H2W2H3S3H 0,68 54 H2W3A2H 0,10 95 H1W1H2S2H 0,04 14 H2W2S2H 0,60 55 H3S3H2A2H 0,10 96 H2A2H2S2H 0,04 15 H1W1H1W1H 0,58 56 H3S1H 0,09 97 H2S2H3S3H 0,04 16 H1S2H 0,39 57 H2W2A3H 0,09 98 H1S1S1H 0,04 17 H2W2A2H 0,37 58 H2W2S3H 0,09 99 H1A1H1W1H 0,04 18 H2A2A2H 0,36 59 H2A2H2A2H 0,09 100 H3S3S3H 0,04 19 H2W2H2S2H 0,36 60 H1A1W1H 0,09 101 H2W2S1H 0,03 20 H1A1A1H 0,36 61 H1W1W1W1H 0,09 102 H3W3S3H 0,03 21 H1W1H1A1H 0,31 62 H2S1H 0,08 103 H2S2H2A2H 0,03 22 H3W3H3S3H 0,31 63 H3W3H3A3H 0,08 104 H3A1H 0,03 23 H1W1A1H 0,28 64 H1A2H 0,08 105 H1A1S1H 0,03 24 H2W1H 0,28 65 H3A3H3S3H 0,08 106 H2S2H3A3H 0,03 25 H1S3H 0,27 66 H2S3H 0,08 107 H3A3H1A1H 0,03 26 H1A1H1A1H 0,24 67 H2A2H3A3H 0,08 108 H1W2S2H 0,03 27 H1S1H1S1H 0,22 68 H2A3H 0,08 109 H2A2H2W2H 0,03 28 H1W2H 0,20 69 H2A2A2A2H 0,07 110 H3A2A2H 0,03 29 H3S3H3A3H 0,18 70 H3W3H2A2H 0,07 111 H1A3H 0,03 30 H1W1W1H 0,17 71 H3S3H3W3H 0,07 112 H2W2A1H 0,03 31 H2A3A2H 0,17 72 H2S2W2H 0,06 113 H3W2S2H 0,03 32 H1S1W1H 0,16 73 H3W2H 0,06 114 H2S2H3W3H 0,03 33 H2W2H1A1H 0,16 74 H2S2H1A1H 0,06 115 H2S2A2H 0,03 34 H1W1H1S1H 0,15 75 H1W1A1A1H 0,06 116 H2W2A2A2H 0,03 35 H3A3H3A3H 0,15 76 H2A2A3H 0,06 117 H3W2A2H 0,03 36 H1S1H1A1H 0,14 77 H2A2W2H 0,06 118 H2W2W2W2H 0,03 37 H2W2H2W2H 0,14 78 H3S3A3H 0,06 119 H2W3A3W2H 0,02 38 H1W1S1H 0,14 79 H1W3H 0,06 120 H2W1A2H 0,02 39 H2W2H3A3H 0,13 80 H3W1H 0,05 121 H3S3H2S2H 0,02 40 H3A3A3H 0,13 81 H1S1H1W1H 0,05 122 H3W3H1S1H 0,02 41 H2A1H 0,13 82 H2W2A2W2H 0,05 123 H2A2A1H 0,02
BASE DE DADOS = 83.600 INDIVÍDUOS PADROES COM FREQUENCIA > 0,02%
Capítulo 5 Caracterização dos Padrões de Viagens 48
Dos padrões de viagens possíveis para análise, observa-se que os padrões mais
freqüentes correspondem aos indivíduos que não viajam (H) e aqueles que realizam duas
viagens. O código 01 corresponde então ao padrão mais freqüente “H” (zero viagens),
02 corresponde ao “H3S3H”, 03 representa “H2W2H” e assim sucessivamente.
5.2 Etapa 2 : Período do dia
Para a adição do período do dia na caracterização dos padrões de viagens,
primeiramente, agrupou-se os horários de realização das viagens – horários que as
pessoas saíam da origem - de acordo com a Tabela 5.3 considerando-se os períodos de
pico e entre-picos.
Tabela 5.3: Agrupamento dos períodos do dia Período Horário
1 0:00 - 8:00 2 8:00 - 11:30 3 11:30 - 14:304 14:30 - 17:305 17:30 - 24:00
Apesar de terem sido considerados neste trabalho os horários de saída da origem e não
os horários de chegada ao destino para caracterização dos padrões de viagens segundo o
período do dia, incluindo desta forma o tempo de viagem na duração da atividade, uma
análise realizada mostrou que em aproximadamente 88% das viagens realizadas, o
período não variou considerando os horários de saída ou chegada.
Os padrões de viagens referentes aos períodos do dia foram representados por números e
possuíam a quantidade de algarismos de acordo com o número de viagens realizadas em
um dia pelos indivíduos. Por exemplo, o padrão 1335 representa aqueles indivíduos que
tinham realizado quatro viagens: a primeira no 1º período (0:00 – 8:00), a segunda e a
terceira no 3º período (almoço/ 11:30 – 14:30) e a última viagem de retorno ao domicílio
no 5º período (17:30 – 24:00).
Capítulo 5 Caracterização dos Padrões de Viagens 49
A Figura 5.4 ilustra exemplos de padrões de viagens segundo período do dia e número
de viagens realizadas. Os algarismos romanos indicam a seqüência das viagens,
enquanto os arábicos representam o período do dia de acordo com agrupamento
proposto na Tabela 5.3.
1
33
5
iii
iii
iv
1
4i
ii
1
3i ii
iii5
Figura 5.4: Exemplos de padrões de viagem segundo período do dia e número de viagens realizadas. A escolha de apenas cinco períodos para representar os horários deve-se ao fato de que o
aumento no número de períodos representados levaria conseqüentemente a um
acréscimo no número de combinações e padrões resultantes, indo de encontro à
limitação do Software disponível de apenas 128 padrões finais.
De acordo com as combinações possíveis considerando os cinco períodos e o número de
viagens realizadas (zero, duas, três e quatro), obteve-se um total de 121 padrões na
análise. Calculou-se então a freqüência dos 121 padrões considerados, e, em ordem
decrescente de freqüência, estes padrões receberam um código que os representam.
A amostra final considerada para cálculo da freqüência dos padrões segundo período do
dia e número de viagens também foi a de 83.600 indivíduos.
A Figura 5.5 ilustra os quatro padrões de viagens mais freqüentes nesta análise.
Observa-se maiores freqüências para indivíduos que não viajaram (H) ou aqueles
padrões com duas viagens e horário de saída no início da manhã (0:00 – 8:00).
Capítulo 5 Caracterização dos Padrões de Viagens 50
Padrões de Viagens mais freqüentes segundo período do dia
H 1
5i
ii
1
4i
ii
1
3i
ii
33,14% 10,00% 9,75% 6,39% Figura 5.5: Padrões mais freqüentes segundo período do dia e número de viagens
realizadas. Os padrões mais freqüentes considerando-se três e quatro viagens foram os “155”
(0,80%) e “1455” (1,34%) respectivamente.
A Tabela 5.4, a seguir, mostra todos padrões considerados, a sua freqüência e os seus
respectivos códigos. O código 01 corresponde então ao padrão H (zero viagens), 02
corresponde ao “15”, 03 representa “14” e assim sucessivamente.
Tabela 5.4: Padrões segundo período do dia com seus respectivos códigos e freqüências
Cod Padrões Freq Cod Padrões Freq Cod Padrões Freq Período (%) Período (%) Período (%)
01 H 33,14 41 144 0,12 81 1123 0,04 02 15 10,00 42 1255 0,12 82 1224 0,04 03 14 9,75 43 2244 0,12 83 4555 0,04 04 13 6,39 44 2555 0,12 84 113 0,04 05 34 5,77 45 234 0,11 85 1225 0,04 06 12 5,09 46 223 0,11 86 1155 0,04 07 24 3,18 47 2345 0,11 87 1144 0,03 08 35 3,12 48 334 0,11 88 1145 0,03 09 45 2,38 49 245 0,10 89 224 0,03 10 55 1,98 50 233 0,10 90 2445 0,03 11 25 1,97 51 125 0,10 91 244 0,03 12 23 1,50 52 4455 0,09 92 335 0,03 13 1455 1,34 53 1233 0,09 93 1222 0,03 14 22 1,21 54 1133 0,09 94 1444 0,03 15 44 0,90 55 2334 0,08 95 1333 0,03 16 1335 0,86 56 124 0,08 96 225 0,03 17 155 0,80 57 122 0,08 97 3444 0,02 18 145 0,69 58 2235 0,08 98 2223 0,02 19 33 0,67 59 355 0,08 99 333 0,02 20 1555 0,63 60 2344 0,07 100 2222 0,02 21 1334 0,49 61 222 0,07 101 3335 0,02 22 1234 0,41 62 1445 0,07 102 112 0,02
Capítulo 5 Caracterização dos Padrões de Viagens 51
Cod Padrões Freq Cod Padrões Freq Cod Padrões Freq
Período (%) Período (%) Período (%)
23 3344 0,35 63 1244 0,07 103 1124 0,02 24 1345 0,34 64 123 0,07 104 1134 0,02 25 1235 0,34 65 2255 0,06 105 2333 0,02 26 1355 0,29 66 3555 0,06 106 5555 0,02 27 11 0,27 67 455 0,06 107 1125 0,01 28 1122 0,21 68 444 0,06 108 2444 0,01 29 3455 0,20 69 2233 0,06 109 4444 0,01 30 255 0,19 70 3345 0,06 110 4445 0,01 31 2335 0,18 71 114 0,06 111 1135 0,01 32 2455 0,18 72 133 0,06 112 3334 0,01 33 2234 0,17 73 3355 0,06 113 1114 0,01 34 134 0,16 74 2355 0,06 114 2224 0,01 35 135 0,15 75 555 0,06 115 1115 0,01 36 344 0,14 76 235 0,05 116 111 0,005 37 345 0,14 77 445 0,05 117 1113 0,005 38 115 0,14 78 2245 0,05 118 2225 0,005 39 1245 0,14 79 3445 0,05 119 1112 0,004 40 1344 0,13 80 1223 0,05 120 131 0,001 121 3333 0,001
BASE DE DADOS = 83.600 INDIVÍDUOS Total 100
5.3 Etapa 3 : Tempo de viagem
Nesta etapa foram caracterizadas as durações das viagens realizadas pelos indivíduos.
Os tempos de viagens foram separados em três diferentes grupos como mostrado a
seguir na Tabela 5.5.
Tabela 5.5: Agrupamento dos tempos de viagem.
Grupo Tempo de Viagem1 0 - 20 min 2 20 - 40 min 3 acima de 40 min
A escolha de apenas três grupos para caracterização dos tempos de viagem pode ser
justificada principalmente pela limitação da quantidade de padrões finais do Software
utilizado. Além disso, as três faixas de duração de viagem representadas neste trabalho,
caracterizam de certa forma o modo de transporte utilizado. A maioria das viagens
Capítulo 5 Caracterização dos Padrões de Viagens 52
realizadas a pé concentra-se no grupo 1, sendo a média de duração de 15 minutos. Já as
viagens realizadas por automóvel situam-se na maioria das vezes nos grupos 1 e 2,
observando uma média de duração de 23 minutos na RMSP. A maior parte das viagens
realizadas por transporte coletivo tem duração média em torno de 40 minutos, chegando
a atingir mais de 100 minutos quando realizadas transferências. A Figura 5.6 ilustra a
distribuição das viagens na RMSP segundo modo de transporte e duração.
Distribuição das viagens segundo modo e duração na RMSP
0
5
10
15
20
25
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
110
120
130
140
150
tempo de percurso (min)
Viag
ens
(%)
A pé Individual Motorizado Coletivo
Figura 5.6 – Distribuição das viagens segundo modo e duração das viagens na RMSP - gráfico construído baseado nos dados da Pesquisa O/D – SP (1987).
Os padrões de viagens referentes aos tempos de viagem foram representados da seguinte
maneira: os números caracterizam a duração de cada uma das viagens realizadas e a
quantidade de algarismos presentes nos padrões indica o número de viagens realizadas
durante o dia.
Desta forma, o padrão “3311” por exemplo, representa aquelas pessoas que realizaram
quatro viagens durante o dia. Sendo que a duração das duas primeiras foi acima de 40
minutos e as duas últimas viagens tiveram duração menor ou igual a 20 minutos.
Capítulo 5 Caracterização dos Padrões de Viagens 53
A Figura 5.7 mostra exemplos de padrões de viagens segundo tempo de viagem para
indivíduos que realizaram 2, 3 e 4 viagens respectivamente.
1
1a Viagem
2a Viagem
2
1a Viagem
2a Viagem1
1
2
3a Viagem
1a Viagem
1
3
2
2
2a Viagem
3a Viagem
4a Viagem
Padrão “12” Padrão “112” Padrão “1322” Figura 5.7: Exemplos de padrões de viagem segundo duração e número de viagens
realizadas.
Considerado os três grupos de duração de viagens e o número de viagens realizadas
igual a zero, dois, três e quatro, obteve-se 117 combinações possíveis, ou seja, padrões
referentes ao tempo de viagem.
A partir de uma amostra de 83.600 indivíduos, calculou-se a freqüência dos 117 padrões
considerados. Como nas etapas anteriores, foram atribuídos códigos aos padrões
conforme ordem decrescente das freqüências calculadas.
A Figura 5.8 ilustra os quatro padrões mais freqüentes considerando o tempo de viagem.
Foram observadas maiores freqüências novamente para indivíduos que não viajaram e
aqueles que realizaram duas viagens e tiveram a mesma duração em ambas.
Padrões de Viagens mais freqüentes segundo tempo de viagem
H
1
1a Viagem
2a Viagem
1
3
1a Viagem
2a Viagem
3
2
1a Viagem
2a Viagem
2 33,14% 23,24% 14,27% 7,37%
Figura 5.8: Padrões mais freqüentes segundo duração e número de viagens realizadas
Capítulo 5 Caracterização dos Padrões de Viagens 54
A Tabela 5.6 mostra todos os padrões considerados, sua freqüência e os seus respectivos
códigos. O código 01 corresponde ao padrão H, 02 ao padrão “11” (duas viagens com
duração menor ou igual a 20 minutos), 03 representa o padrão “33” (duas viagens com
duração maior que 40 minutos), e assim sucessivamente.
Tabela 5.6 Padrões segundo tempo de viagem com seus respectivos códigos e freqüências calculadas.
Cod Padrões Freq (%) Cod Padrões Freq (%) Cod Padrões Freq (%) 01 H 33,14 40 121 0,10 79 3233 0,03 02 11 23,24 41 3312 0,10 80 2113 0,02 03 33 14,27 42 213 0,09 81 1223 0,02 04 22 7,37 43 3211 0,09 82 1233 0,02 05 1111 3,74 44 2212 0,08 83 1131 0,02 06 23 2,95 45 2233 0,08 84 3313 0,02 07 12 2,83 46 232 0,08 85 2121 0,02 08 32 1,30 47 1222 0,07 86 2213 0,02 09 21 1,20 48 3323 0,07 87 3213 0,02 10 13 0,74 49 2223 0,06 88 1331 0,02 11 3311 0,70 50 1123 0,06 89 2133 0,01 12 333 0,61 51 123 0,06 90 2231 0,01 13 111 0,56 52 231 0,06 91 1322 0,01 14 2211 0,40 53 321 0,05 92 2321 0,01 15 2222 0,32 54 2112 0,05 93 3133 0,01 16 323 0,32 55 2322 0,05 94 3212 0,01 17 31 0,29 56 312 0,05 95 1231 0,01 18 1122 0,28 57 113 0,05 96 3232 0,01 19 332 0,28 58 132 0,05 97 3123 0,01 20 1211 0,20 59 3321 0,05 98 1232 0,01 21 331 0,20 60 2232 0,04 99 1332 0,01 22 3333 0,20 61 3332 0,04 100 1333 0,01 23 313 0,19 62 1113 0,04 101 2123 0,01 24 1112 0,19 63 3222 0,04 102 3122 0,01 25 3322 0,18 64 1311 0,04 103 2331 0,01 26 233 0,17 65 2323 0,04 104 3132 0,01 27 2311 0,16 66 1132 0,04 105 1213 0,01 28 212 0,16 67 1212 0,04 106 1321 0,01 29 222 0,16 68 1221 0,04 107 2132 0,01 30 112 0,15 69 311 0,03 108 3112 0,01 31 1133 0,14 70 3223 0,03 109 1312 0,005 32 122 0,13 71 2221 0,03 110 2313 0,005 33 133 0,12 72 2312 0,03 111 3221 0,005 34 211 0,12 73 2332 0,03 112 3331 0,005 35 221 0,12 74 131 0,03 113 1323 0,004 36 223 0,12 75 2122 0,03 114 3121 0,004 37 2111 0,12 76 2333 0,03 115 3231 0,004 38 322 0,11 77 3111 0,03 116 1313 0,002 39 1121 0,10 78 3113 0,03 117 3131 0,001
Base de Dados = 83.600 indivíduos
Capítulo 5 Caracterização dos Padrões de Viagens 55
5.4 Padrão final: combinação entre modo, motivo, período do dia e tempo de
viagem.
A partir da codificação atribuída aos padrões de viagens na primeira etapa (motivo e
modo), na segunda etapa (período do dia) e na terceira etapa (tempo de viagem) foi feita
a combinação das etapas iniciais para obtenção dos padrões finais. Os padrões finais
representam o número de viagens realizadas, motivo, modo de transporte, período do dia
e tempo de viagem.
Os padrões foram representados por seis algarismos: os dois primeiros referentes aos
códigos atribuídos para os padrões segundo modo e motivo, os dois seguintes referentes
aos códigos que representam os padrões de viagens segundo período do dia e,
finalmente, os dois últimos referentes à codificação utilizada para representação do
tempo de viagem. A Figura 5.9 ilustra um exemplo do procedimento proposto, sendo
feita a combinação de códigos atribuídos nas etapas anteriores para obtenção dos
padrões finais.
Figura 5.9: Desenho esquemático e exemplo da obtenção do padrão final através da
combinação dos códigos atribuídos nas três primeiras etapas.
O padrão “050202” corresponde então àqueles indivíduos que realizaram os padrões
“H3W3H” (cod 05), “15” (cod 02) e “11” (cod 02), ou seja, fizeram apenas duas viagens
no período de um dia: a primeira do domicílio para a trabalho, a pé, no período 1 (0:00 –
Cod Atribuído Ex: cod “02”
Etapa 1
Etapa 2
Etapa 3
Cod Atribuído Ex: cod “05”
Cod Atribuído Ex: cod “02”
Padrão Final Combinação dos Códigos
Padrão 050202
Capítulo 5 Caracterização dos Padrões de Viagens 56
8:00) com duração menor ou igual a 20 minutos; e, a segunda de retorno ao domicílio, a
pé, no período 5 (17:30 – 24:00) com mesma duração da primeira viagem.
“141812” representa aquelas pessoas que realizaram três viagens no dia: padrões
“H2W2S2H” (Código 14), “145” (Código 18) e “333” (Código 12).
A Tabela 5.7 ilustra exemplos de padrões finais, considerando aqueles indivíduos que
realizaram nenhuma ou duas viagens apenas.
Tabela 5.7 Exemplos de padrões segundo motivo, modo de transporte, período do dia e tempo de viagem.
Padrão 1a Viagem 2a Viagem Final Motivo Modo Período Duração Motivo Modo Período Duração
010101 Não Viajou 020602 casa-escola a pé 0:00 - 8:00 0-20 min escola-casa a pé 8:00 - 11:30 0-20 min 020502 casa-escola a pé 11:30 - 14:30 0-20 min escola-casa a pé 14:30 - 17:30 0-20 min 020402 casa-escola a pé 0:00 - 8:00 0-20 min escola-casa a pé 11:30 - 14:30 0-20 min 020702 casa-escola a pé 8:00 - 11:30 0-20 min escola-casa a pé 14:30 - 17:30 0-20 min 020902 casa-escola a pé 14:30 - 17:30 0-20 min escola-casa a pé 17:30 - 24:00 0-20 min 021002 casa-escola a pé 17:30 - 24:00 0-20 min escola-casa a pé 17:30 - 24:00 0-20 min 030204 casa-trabalho coletivo 0:00 - 8:00 20-40 min trabalho-casa coletivo 17:30 - 24:00 20-40 min060503 casa-atividade coletivo 11:30 - 14:30 > 40 min atividade-casa coletivo 14:30 - 17:30 > 40 min
040202 casa-trabalho auto 0:00 - 8:00 0-20 min trabalho-casa auto 17:30 - 24:00 0-20 min
Fazendo a combinação dos códigos atribuídos nas três etapas anteriores houve um
grande número de padrões realizados pelas pessoas (6340 padrões). Foram eliminados
aqueles padrões com freqüências de ocorrência menores que 0,08%, resultando uma
amostra final de 63.786 indivíduos e 118 padrões finais.
A eliminação de padrões pouco freqüentes não seria a maneira ideal de proceder, pois a
inclusão de um atributo de viagem na caracterização dos padrões leva a uma redução na
amostra final, porém o número restrito de valores de variáveis resposta na Árvore de
Classificação do S-Plus, nos obriga a trabalhar com um pequeno número de padrões de
viagens.
Capítulo 5 Caracterização dos Padrões de Viagens 57
Os 118 padrões finais utilizados para processamento da árvore de classificação, assim
como a sua freqüência e os padrões correspondentes referentes às três etapas anteriores
estão representados na Tabela 5.8.
Tabela 5.8: Freqüência dos padrões finais analisados Padr Padr Padr Padr Freq Padr Padr Padr Padr Freq
Finais modo_ativ período TVG (%) Finais modo_ativ periodo TVG (%) 010101 H H H 43,44 070404 H2S2H 13 22 0,32 030303 H2W2H 14 33 5,31 050402 H3W3H 13 11 0,32 030203 H2W2H 15 33 4,97 081002 H1A1H 55 11 0,30 020602 H3S3H 12 11 3,90 131311 H2W2H3S3H 1455 3311 0,30 020502 H3S3H 34 11 3,10 091502 H3A3H 44 11 0,29 020402 H3S3H 13 11 2,76 021202 H3S3H 23 11 0,27 020702 H3S3H 24 11 2,19 112105 H3W3H3W3H 1334 1111 0,27 020902 H3S3H 45 11 1,72 040206 H1W1H 15 23 0,27 050202 H3W3H 15 11 1,55 051102 H3W3H 25 11 0,26 050302 H3W3H 14 11 1,29 040207 H1W1H 15 12 0,26 020802 H3S3H 35 11 1,12 041102 H1W1H 25 11 0,26 040202 H1W1H 15 11 1,02 151605 H1W1H1W1H 1335 1111 0,24 030403 H2W2H 13 33 0,87 122305 H3S3H3S3H 3344 1111 0,24 030304 H2W2H 14 22 0,85 020604 H3S3H 12 22 0,24 021002 H3S3H 55 11 0,79 060703 H2A2H 24 33 0,24 030306 H2W2H 14 23 0,75 070403 H2S2H 13 33 0,24 030204 H2W2H 15 22 0,74 050802 H3W3H 35 11 0,23 031103 H2W2H 25 33 0,67 060504 H2A2H 34 22 0,23 040204 H1W1H 15 22 0,65 090502 H3A3H 34 11 0,22 100402 H1S1H 13 11 0,59 030308 H2W2H 14 32 0,22 030206 H3S3H 15 23 0,58 070504 H2S2H 34 22 0,21 060503 H2A2H 34 33 0,57 112205 H3W3H3W3H 1234 1111 0,21 040203 H1W1H 15 33 0,56 030404 H2W2H 13 22 0,21 030803 H2W2H 35 33 0,55 080502 H1A1H 34 11 0,20 050304 H3W3H 14 22 0,54 030406 H2W2H 13 23 0,20 111605 H3W3H3W3H 1335 1111 0,52 020404 H3S3H 13 22 0,20 100502 H1S1H 34 11 0,50 060403 H2A2H 13 33 0,20 040302 H1W1H 14 11 0,48 020504 H3S3H 34 22 0,19 061203 H2A2H 23 33 0,44 030804 H2W2H 35 22 0,19 050204 H3W3H 15 22 0,37 061403 H2A2H 22 33 0,19 060603 H2A2H 12 33 0,35 091002 H3A3H 55 11 0,19 091402 H3A3H 22 11 0,34 070502 H2S2H 34 11 0,19 040304 H1W1H 14 22 0,34 030208 H2W2H 15 32 0,19 040303 H1W1H 14 33 0,33 122805 H3S3H3S3H 1122 1111 0,19
Capítulo 5 Caracterização dos Padrões de Viagens 58
Padr Padr Padr Padr Freq Padr Padr Padr Padr Freq Finais modo_ativ período TVG (%) Finais modo_ativ periodo TVG (%)
020302 H3S3H 14 11 0,18 070503 H2S2H 34 33 0,14 030703 H2W2H 24 33 0,18 081402 H1A1H 22 11 0,14 081502 H1A1H 44 11 0,18 091902 H3A3H 33 11 0,14 100602 H1S1H 12 11 0,18 090902 H3A3H 45 11 0,14 030302 H2W2H 14 11 0,18 141812 H2W2S2H 145 333 0,14 020607 H3S3H 12 12 0,17 031106 H2W2H 25 23 0,14 040307 H1W1H 14 12 0,17 050303 H3W3H 14 33 0,14 030202 H2W2H 15 11 0,17 030207 H2W2H 15 12 0,14 041104 H1W1H 25 22 0,17 030307 H2W2H 14 12 0,14 070402 H2S2H 13 11 0,17 021402 H3S3H 22 11 0,13 061204 H2A2H 23 22 0,16 021902 H3S3H 33 11 0,13 020704 H3S3H 24 22 0,16 160407 H1S2H 13 12 0,13 040402 H1W1H 13 11 0,16 040802 H1W1H 35 11 0,13 020804 H3S3H 35 22 0,16 070603 H2S2H 12 33 0,13 031104 H2W2H 25 22 0,16 071004 H2S2H 55 22 0,12 070604 H2S2H 12 22 0,16 081202 H1A1H 23 11 0,12 040306 H1W1H 14 23 0,15 061404 H2A2H 22 22 0,12 060903 H2A2H 45 33 0,15 021502 H3S3H 44 11 0,12 020507 H3S3H 34 12 0,15 022702 H3S3H 11 11 0,12 050307 H3W3H 14 12 0,15 100802 H1S1H 35 11 0,11 070303 H2S2H 14 33 0,15 040208 H1W1H 15 32 0,11 080902 H1A1H 45 11 0,15 050207 H3W3H 15 12 0,11 091202 H3A3H 23 11 0,15 070406 H2S2H 13 23 0,11 112505 H3W3H3W3H 1235 1111 0,15 100404 H1S1H 13 22 0,11 060303 H2A2H 14 33 0,15 141712 H2W2S2H 155 333 0,11
Amostra = 63.786 indivíduos Padrões com Freq > 0,08%
Padr TVG (padrão segundo tempo de viagem)
A Figura 5.10 a seguir ilustra os quatro padrões finais mais freqüentes na análise.
Padrões Finais mais Freqüentes
H
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
8:00 - 11:30
0 - 20 min
0 - 20 min
43,44% 5,31% 4,97% 3,90%
Figura 5.10: Quatro padrões mais freqüentes segundo atividades, modo de viagem, período do dia e tempo de viagem.(col – modo coletivo)
Capítulo 6 Processamento da Árvore de Classificação e Resultados 59
Capítulo 6 Processamento da Árvore de Classificação e Resultados
Para o processamento da árvore contida no S-Plus 2000, foi utilizada como variável
dependente o “Padrão Final” (padrões de viagens segundo motivo de viagem, modo de
transporte, período do dia e tempo de viagem). As variáveis dependentes são as
chamadas variáveis resposta no S-Plus, ou seja, cada padrão de viagem corresponde a
um valor de variável resposta.
Como variáveis independentes, denominadas variáveis preditoras no programa S-Plus,
foram utilizadas as seguintes características socioeconômicas: renda familiar, salário
médio, número de automóveis no domicílio, situação familiar, total de pessoas na
família, grau de instrução, idade do indivíduo, sexo. Neste trabalho a variável ocupação
principal se resumiu apenas em trabalho ou estudo (se o indivíduo estuda ou não e se ele
trabalha ou não). O tipo de profissão exercida pelo indivíduo foi utilizado apenas para
detalhamento da análise e esclarecimento de resultados.
As variáveis independentes consideradas para processamento da árvore são descritas
como:
Capítulo 6 Processamento da Árvore de Classificação e Resultados 60
• SF – Situação Familiar: (1) Chefe; (2) Cônjuge; (3) Filho; (4) Parente; (5)
Agregado (6) Empregada Doméstica Residente; (7) Visita.
• GI – Grau de Instrução: (1) Analfabeto/4º Série Incompleta; (2) 1º Grau
incompleto/4º Série Completa; (3) 1º Grau completo; (4) 2º Grau completo; (5)
Superior.
• SMED – Salário médio individual (salários mínimos)/1987.
• SEXO – (1) – Homem; (2) – Mulher.
• AUT – Número de automóveis.
• TPESF – Total de pessoas na família.
• RF – Renda Familiar (salários mínimos) / 1987.
• IDADE – 4 a 99 anos.
O S-Plus gera os resultados de forma gráfica (Árvore de Classificação e Regressão) e
tabular. A forma tabular consiste num relatório que apresenta detalhadamente os
resultados da árvore: número do nó, total de observações no nó, desvio, padrão
predominante e as probabilidades de ocorrência de todos os padrões da análise.
6.1 Processamento da Árvore de Classificação – S-Plus 2000
A árvore foi gerada a partir dos dados filtrados e codificados da pesquisa O/D realizada
pelo Metrô-SP, em 1987. Os valores apresentados nos nós terminais (folhas) do gráfico
correspondem ao padrão predominante encontrado em cada classe de indivíduo.
Para a geração da árvore no S-Plus, os critérios adotados para a sua classificação foram
o mínimo de 25 observações por nó terminal e desvios mínimos de 0,05 e 0,02 em
relação ao nó principal.
Foram geradas desta forma duas árvores com diferença no desvio mínimo adotado.
Quanto menor o desvio, maior o número de classes e características distintas formadas,
e, conseqüentemente, mais detalhada e complexa a classificação.
Capítulo 6 Processamento da Árvore de Classificação e Resultados 61
6.1.1 Desvio mínimo 0,05
A árvore gerada com desvio mínimo de 0,05 apresentou como resultado final 25 classes
distintas de indivíduos e seus respectivos padrões de viagem predominantes, ou seja, 25
nós terminais a partir do conjunto de dados correspondente à amostra final estudada.
A variável de maior importância é TRABALHA. A partir da raiz, a árvore se ramifica
em dois grupos principais: NÃO TRABALHA ou TRABALHA.
O ramo esquerdo da árvore, que corresponde àqueles indivíduos que não trabalham se
subdivide então considerando a segunda variável mais relevante: ESTUDA. A árvore
novamente se ramifica, formando mais dois grupos: NÃO ESTUDA ou ESTUDA.
Forma-se desta maneira duas classes de indivíduos que não trabalham:
• Pessoas que não trabalham e estudam e;
• Pessoas que não trabalham e também não estudam.
Já aqueles indivíduos que trabalham são subdivididos primeiramente de acordo com o
número de automóveis no domicílio, formando então duas novas classes:
• Pessoas que trabalham e não possuem automóvel no domicílio e;
• Indivíduos que trabalham e possuem pelo menos um automóvel no domicílio.
A participação das pessoas nas duas atividades principais identificadas (estudo e
trabalho) e a posse de automóveis foram as variáveis mais importantes para a construção
da árvore. Um esquema com as quatro classes inicialmente formadas é mostrado na
Figura 6.1 a seguir.
Capítulo 6 Processamento da Árvore de Classificação e Resultados 62
TRABALHATRABALHANÃO
ESTUDANÃO ESTU AD 0 AUT 1 OU + AUT
Outras variaveisOutras variaveis Outras variaveisOutras variaveis Figura 6.1 – Esquema com as quatro classes principais formadas pela árvore do S-Plus.
A partir das classes principais os grupos foram formados e subdivididos sucessivamente
levando em consideração as outras variáveis socioeconômicas citadas anteriormente. Ao
final da segregação dos dados foram encontradas então 25 folhas.
Dos 118 padrões totais contidos na análise, observa-se a predominância de apenas 8
deles. A Tabela 6.1 mostra os padrões finais predominantes encontrados na árvore com
desvio mínimo de 0,05.
Tabela 6.1: Padrões predominantes encontrados nas classes finais de indivíduos formadas pela árvore (desvio 0,05).
010101 Não Viajou 020502 1ª Viagem casa-escola a pé 11:30 - 14:30 0-20 min
2ª Viagem escola-casa a pé 14:30 - 17:30 0-20 min 020602 1ª Viagem casa-escola a pé 0:00 - 8:00 0-20 min
2ª Viagem escola-casa a pé 8:00 - 11:30 0-20 min 100402 1ª Viagem casa-escola auto 0:00 - 8:00 0-20 min
2ª Viagem escola-casa auto 11:30 - 14:30 0-20 min 020902 1ª Viagem casa-escola a pé 14:30 - 17:30 0-20 min
2ª Viagem escola-casa a pé 17:30 - 24:00 0-20 min 030203 1ª Viagem casa-trabalho coletivo 0:00 - 8:00 + 40 min
2ª Viagem trabalho-casa coletivo 17:30 - 24:00 + 40 min 030303 1ª Viagem casa-trabalho coletivo 0:00 - 8:00 + 40 min
2ª Viagem trabalho-casa coletivo 14:30 - 17:30 + 40 min 131311 1ª Viagem casa-trabalho coletivo 0:00 - 8:00 + 40 min
2ª Viagem trabalho-casa coletivo 14:30 - 17:30 + 40 min 3ª Viagem casa-escola a pé 17:30 - 24:00 0-20 min
Padr
ões P
redo
min
ante
s
4ª Viagem escola-casa a pé 17:30 - 24:00 0-20 min
A Figura 6.2 a seguir representa a árvore completa gerada pelo S-Plus com desvio
mínimo de 0,05. Observam-se 25 folhas, ou seja, 25 classes finais de indivíduos com
características distintas e seus respectivos padrões de viagens predominantes.
Figura 6.2: Resultado da árvore com padrões finais como variável resposta e desvio mínimo adotado de 0,05.
| TRABALHA N TRABALHA
N ESTUDA ESTUDA AUT < 0.5
N ESTUDA ESTUDA SF < 5.5SF < 2.5 GI < 1.5
AUT < 0.5 AUT < 0.5 IDADE < 14.5 SMED < 2.35 N ESTUDA ESTUDA
IDADE < 6.5 AUT < 1.5 IDADE < 24.5 GI < 2.5
SMED < 1.25IDADE < 9.5 SEXO < 1.5 SEXO < 1.5
SMED < 9.35
SMED < 4.15 SMED < 0.2
SMED < 4.6
010101 010101
010101
010101
010101
010101
010101
010101131311
131311010101
020502
020602 020602
020902
100402 030203
030303
030303
030203
030303
030203 030203
020602
030303
Capítulo 6 Processam
ento da Árvore de C
lassificação e Resultados 63
Capítulo 6 Processamento da Árvore de Classificação e Resultados 64
A árvore é construída através de regras hierárquicas, no caso em questão perguntas e
respostas. O “ramo” esquerdo da árvore corresponde sempre a respostas positivas,
enquanto o “ramo” direito, àquelas negativas.
Por exemplo, a primeira pergunta para início das divisões é se o indivíduo trabalha ou
não. O algoritmo então pergunta: “TRABALHA < 0.5?”, ou seja, “O indivíduo NÃO
trabalha?”.
• Sim, essas pessoas não trabalham: ramo esquerdo.
• Não, essas pessoas trabalham: ramo direito.
A Figura 6.3 mostra um segmento da árvore com o caminho do nó raiz até um dos nós
terminais. A partir da ilustração indicada há maior facilidade em interpretar os resultados
gráficos do programa.
Figura 6.3 – Segmento da árvore para auxílio na interpretação dos resultados.
A árvore faz sucessivas divisões até chegar à folha indicada. Este nó corresponde então
ao grupo de indivíduos que não trabalham, não estudam, com SF < 2.5 ( isto é, SF=1-
chefe ou SF = 2 – cônjuge ) e AUT < 0.5 (sem automóveis no domicílio).
N Trabalha Trabalha
N Estuda Estuda
SF < 2.5
AUT < 0.5
G.I < 1.5
AUT < 0.5
N Estuda Estuda
010101
Capítulo 6 Processamento da Árvore de Classificação e Resultados 64
Vale lembrar que nem todos os indivíduos pertencentes a este grupo fazem o padrão
“010101”, ou seja, não viajam. A árvore apresenta apenas o padrão predominante. As
probabilidades de ocorrência de todos os outros padrões são emitidas pelo relatório.
6.1.2 Desvio mínimo 0,02
Os critérios adotados para a segunda análise foram os mesmos, porém desta vez,
atribuiu-se um desvio mínimo correspondente a 0,02.
Como comentado anteriormente, conforme se reduz o desvio adotado, a árvore gerada
passa a possuir maior número de nós terminais e subdivisões de classes. Foram
observados então 59 nós terminais.
As quatro classes principais de indivíduos com base na sua ocupação (trabalho e estudo)
e posse de automóveis permaneceram, porém observou-se maior número de
características nas folhas, tornando a análise mais detalhada.
As classes aqui encontradas assemelham-se, de maneira geral, àquelas encontradas na
árvore gerada com desvio 0,05, porém apresentam características adicionais.
A classe de maior freqüência (8,62%) foi a de indivíduos que não estudam e não
trabalham, apresentaram Situação Familiar >2.5, ou seja, filho ou outros, com idade
superior a 12 anos.
Pode-se notar que tal grupo de indivíduos possui as mesmas características encontradas
no grupo mais freqüente na árvore de desvio 0.05, com a adição, no entanto, da
característica idade.
Observou-se também a predominância de 10 dos 118 padrões analisados.Os padrões
predominantes que apareceram na árvore são mostrados na Tabela 6.2.
65
Capítulo 6 Processamento da Árvore de Classificação e Resultados 64
Tabela 6.2: Padrões predominantes encontrados nas classes finais de indivíduos
formadas pela árvore (desvio 0,02).
010101 Não Viajou 020502 1ª Viagem casa-escola a pé 11:30 - 14:30 0-20 min
2ª Viagem escola-casa a pé 14:30 - 17:30 0-20 min 020602 1ª Viagem casa-escola a pé 0:00 - 8:00 0-20 min
2ª Viagem escola-casa a pé 8:00 - 11:30 0-20 min 100402 1ª Viagem casa-escola auto 0:00 - 8:00 0-20 min
2ª Viagem escola-casa auto 11:30 - 14:30 0-20 min 020902 1ª Viagem casa-escola a pé 14:30 - 17:30 0-20 min
2ª Viagem escola-casa a pé 17:30 - 24:00 0-20 min 020402 1ª Viagem casa-escola a pé 0:00 - 8:00 0-20 min
2ª Viagem escola-casa a pé 11:30 - 14:30 0-20 min 021002 1ª Viagem casa-escola a pé 17:30 - 24:00 0-20 min
2ª Viagem escola-casa a pé 17:30 - 24:00 0-20 min 030203 1ª Viagem casa-trabalho coletivo 0:00 - 8:00 + 40 min
2ª Viagem trabalho-casa coletivo 17:30 - 24:00 + 40 min 030303 1ª Viagem casa-trabalho coletivo 0:00 - 8:00 + 40 min
2ª Viagem trabalho-casa coletivo 14:30 - 17:30 + 40 min 131311 1ª Viagem casa-trabalho coletivo 0:00 - 8:00 + 40 min
2ª Viagem trabalho-casa coletivo 14:30 - 17:30 + 40 min 3ª Viagem casa-escola a pé 17:30 - 24:00 0-20 min
Padr
ões P
redo
min
ante
s
4ª Viagem escola-casa a pé 17:30 - 24:00 0-20 min
A Figura 6.4 representa a árvore gerada pelo S-Plus com desvio mínimo de 0,02.
Observa-se uma árvore mais complexa com 59 nós terminais e o número correspondente
a cada um deles. As características socioeconômicas utilizadas pela árvore para
sucessivas divisões dos dados seguem a mesma descrição citada no início do capítulo.
66
Figura 6.4: Resultado da árvore com padrões finais como variável resposta e desvio mínimo adotado de 0,02.
|
SF<1.5 SEXO<1.5 IDADE<9.5
IDADE<13.5
IDADE<6.5
IDADE<10.5
TTPESF<5.5
IDADE<44.5
SEXO<1.5
SEXO<1.5
IDADE<36.5 GI<3.5
SEXO<1.5
IDADE<43.5
TTPESF<3.5
SF<2.5
AUT<1.5
SEXO<1.5
GI<3.5
N TRABALHA TRABALHA
N ESTUDA ESTUDA
SF<2.5 G.I < 1.5 N ESTUDA ESTUDA
AUT < 0.5
SF < 5.5
AUT < 0.5 AUT < 0.5IDADE<12.5 IDADE<14.5 SMED<2.35 N ESTUDA ESTUDA
TPESF<2.5 IDADE<51.5 IDADE<6.5 AUT<1.5 AUT<0.5 G.I<2.5 IDADE<24.5 G.I<2.5 SMED<9.35
IDADE<11.5AUT<1.5
SMED<1.25SMED<1.25 SMED<11.85
IDADE<45.5 RF<13.3 RF<8.05 SMED<4.15 SMED<3.3 SMED<0.2
RF<4.45 RF<6.85 RF<23.9 G.I<1.5 SMED<4.6
IDADE<24.5
010101
010101
010101 010101010101
010101
010101
010101
010101010101
020502
020602020602
020602
020602020602
010101
020602 020602
010101
020502
020602
100402
020602
021002
020402100402
010101
010101030203
010101
010101
030203030303
030303030303
030303030303
030303
030203
030203030203
131311
030303
010101
030203010101
030303030203
010101
010101030203
010101 030303
010101
010101
131311
010101
Nó 32
Nó 66
Nó 134 Nó 135
Nó 138
Nó 139
Nó 68
Nó 35 Nó 40
Nó 18
Nó 19
Nó 328
Nó 329
Nó 165
Nó 332
Nó 333
Nó 167
Nó 84
Nó 680 Nó 681
Nó 341
Nó 171
Nó 88020902Nó 89
Nó 90
Nó 91
Nó 43 Nó 46
Nó 47
Nó 96
Nó 97
Nó 98
Nó 396
Nó 397
Nó 400
Nó 401
Nó 402
Nó 403
Nó 199
Nó 101
Nó 204
Nó 410
Nó 411
Nó 103
Nó 224
Nó 900
Nó 901
Nó 1804
Nó 1805
Nó 903
Nó 226
Nó 227
Nó 456 Nó 457
Nó 229
Nó 115
Nó 29
Nó 15Nó 13
Capítulo 6 Processam
ento da Árvore de C
lassificação e Resultados 67
Capítulo 6 Processamento da Árvore de Classificação e Resultados 68
O nó 32, por exemplo, corresponde ao grupo de pessoas que não trabalham, não
estudam, SF < 2.5 (Cônjuge ou Chefe), com AUT < 0.5 (sem automóveis no domicílio)
e com TPESF < 2.5 (uma ou duas pessoas na família).
As pessoas que compõem o nó 96 trabalham, não possuem automóvel, não estudam,
possuem salário médio inferior a 1.25 SM (SM-salários mínimos de 1987) ) e idade
inferior a 24 anos.
Todas as 59 classes finais encontradas, com suas diferentes características e
probabilidade de ocorrência dos 118 padrões para cada classe são mostradas no relatório.
6.1 Resultados do relatório
No relatório constam todas as classes de indivíduos, com as suas características
particulares, apresentadas através da árvore, seguidas de todos os padrões contidos na
análise e a probabilidade de ocorrência de cada um deles. Além disso, o relatório
também fornece o número de pessoas contidas em cada classe, assim como os desvios
dos nós.
Algumas classes distinguiram-se entre si apenas através de uma variável (Grau de
Instrução, Idade, Sexo ou Número de automóveis no domicílio), mostrando a
importância delas na escolha de determinado padrão de viagem.
Considerando a ocupação do indivíduo (trabalho ou estudo), as 59 folhas encontradas no
processamento da árvore com desvio mínimo 0,02 dividem-se da seguinte maneira:
• 10 classes de indivíduos que não trabalham e também não estudam;
• 19 classes de pessoas que não trabalham, mas estudam;
• 27 grupos de pessoas que trabalham e não estudam;
• 2 grupos de pessoas que trabalham e estudam;
Capítulo 6 Processamento da Árvore de Classificação e Resultados 69
• 1 classe de indivíduos que trabalham e podem estudar ou não estudar.
Uma síntese do relatório, contendo todos os nós terminais encontrados, os quatro
padrões predominantes para cada folha de forma ilustrada, assim como a freqüência de
ocorrência de cada nó em relação à amostra total é mostrada nas tabelas seguintes.
A primeira coluna indica o número do nó. A segunda as características socioeconômicas
e a freqüência de cada nó em relação à amostra total. As quatro colunas seguintes
apresentam, na ordem decrescente, os padrões mais freqüentes para a população da
RMSP caracterizada pelas condições socioeconômicas indicadas na segunda coluna.
Leitor interessado em conhecer a probabilidade de ocorrência de um dado padrão em um
determinado nó, pode encontrá-la no relatório para a árvore de desvio mínimo 0,02, que
se encontra no ANEXO A, na forma como foi emitido pelo Software S-Plus.
Características Padrões predominantes segundo modo Socioeconômicas atividade , período do dia e tempo de viagem
Nó Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3 Padrão 4
32
N Trabalha N Estuda
Cônjuge ou Chefe 0 AUT
TPESF = 1 ou 2
H
a pé
HA
8:00 - 11:30 a pé
8:00 - 11:30 0 - 20 min
0 - 20 min
col
HA
8:00 - 11:30 col
11:30 - 14:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HA
11:30 - 14:30 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min (1,96%) 71,31% 3,37% 2,89% 2,32%
66
N Trabalha N Estuda
Chefe 0 AUT
TPESF > 3 H
col
HA
8:00 - 11:30 col
11:30 - 14:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HA
0:00 - 8:00 col
8:00 - 11:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HA
11:30 - 14:30 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min (2,67%) 84,61% 2,00% 1,76% 1,35%
134
N Trabalha N Estuda Cônjuge 0 AUT
TPESF > 3 Idade < 45
H
col
HA
11:30 - 14:30 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
H
a pé
a pé
a pé
a pé
SH
S11:30 - 14:30
11:30 - 14:30
0 -20 min 14:30 - 17:30
14:30 - 17:30
0 -20 min
0 -20
min
0 -20 min
H
a pé
a pé
a pé
a pé
SH
S0:00 - 8:00
0:00 - 8:00
0 -20 min8:00 - 11:30
8:00 - 11:30
0 -20 min
0 -20 min
0 -20 min (6,27%) 85,03% 1,60% 1,23% 1,18%
135
N Trabalha N Estuda Cônjuge 0 AUT
TPESF > 3 Idade > 45
H
col
HA
11:30 - 14:30 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HA
8:00 - 11:30 col
11:30 - 14:30acima de 40 min
acima de 40 min
a pé
HA
8:00 - 11:30 a pé
8:00 - 11:30 0 - 20 min
0 - 20 min
(1,94%) 89,57% 0,97% 0,89% 0,81%
68
N Trabalha N Estuda
Cônjuge ou Chefe 1 ou + AUT Idade < 51 Homens
H
auto
HA
11:30 - 14:30 auto
14:30 - 17:30 0 - 20 min
0 - 20 min
auto
HA
17:30 - 24:00 auto
17:30 - 24:00 0 - 20 min
0 - 20 min
auto
HA
8:00 - 11:30 auto
8:00 - 11:30 0 - 20 min
0 - 20 min
(0,34%) 75,23% 3,27% 2,34% 1,87%
Capítulo 6 Processam
ento da Árvore de C
lassificação e Resultados 70
Características Padrões predominantes segundo modo Socioeconômicas atividade , período do dia e tempo de viagem
Nó Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3 Padrão 4
138
N Trabalha N Estuda
Cônjuge ou Chefe 1 ou + AUT
RF < 13.3 SM Idade < 51 Mulheres
H
col
HA
11:30 - 14:30 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
H
a pé
a pé
a pé
a pé
SH
S0:00 - 8:00
0:00 - 8:00
0 -20 min8:00 - 11:30
8:00 - 11:30
0 -20 min
0 -20 min
0 -20 min
auto
HA
17:30 - 24:00 auto
17:30 - 24:00 0 - 20 min
0 - 20 min
(3,98%) 83,18% 1,54% 1,46% 1,42%
139
N Trabalha N Estuda
Cônjuge ou Chefe 1 ou + AUT
RF > 13.3 SM Idade < 51 Mulheres
H
auto
HA
17:30 - 24:00 auto
17:30 - 24:00 0 - 20 min
0 - 20 min
H
a pé
a pé
a pé
a pé
SH
S11:30 - 14:30
11:30 - 14:30
0 -20 min 14:30 - 17:30
14:30 - 17:30
0 -20 min
0 -20
min
0 -20 min
auto
HA
14:30 -17:30 auto
14:30 - 17:30 0 - 20 min
0 - 20 min
(2,07%) 82,59% 2,73% 1,82% 1,21%
35
N Trabalha N Estuda
Cônjuge ou Chefe 1 ou + AUT Idade >51
H
auto
HA
14:30 -17:30 auto
14:30 - 17:30 0 - 20 min
0 - 20 min
auto
HA
8:00 - 11:30 auto
8:00 - 11:30 0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HA
8:00 - 11:30 a pé
8:00 - 11:30 0 - 20 min
0 - 20 min
(3,72%) 80,08% 1,65% 1,65% 1,60%
18
N Trabalha N Estuda
Filho / outros1 Idade < 12 H
auto
HA
17:30 - 24:00 auto
17:30 - 24:00 0 - 20 min
0 - 20 min
col
HA
0:00 - 8:00 col
8:00 - 11:30acima de 40 min
acima de 40 min
a pé
HA
14:30 - 17:30 a pé
14:30 - 17:30 0 - 20 min
0 - 20 min
(7,57%) 97,29% 0,23% 0,21% 0,17%
19
N Trabalha N Estuda
Filho / outros1 Idade > 12 H
col
HA
11:30 - 14:30 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HA
8:00 - 11:30 col
11:30 - 14:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HA
0:00 - 8:00 col
8:00 - 11:30acima de 40 min
acima de 40 min (8,62%) 91,25% 0,80% 0,56% 0,53%
Capítulo 6 Processam
ento da Árvore de C
lassificação e Resultados 71
Características Padrões predominantes segundo modo Socioeconômicas atividade , período do dia e tempo de viagem
Nó Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3 Padrão 4
40
N Trabalha Estuda 0 AUT
4ª série incompleta Idade < 6
a pé
HS
11:30 - 14:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
H
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
8:00 - 11:30
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
8:00 - 11:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min (1,68%) 18,88% 17,66% 15,98% 0,89%
328
N Trabalha Estuda 0 AUT
4ª série incompleta Idade > 6 < 9 RF < 4.45 SM
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
8:00 - 11:30
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
8:00 - 11:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
11:30 - 14:30
0 - 20 min
0 - 20 min
H
(1,93%) 23,62% 17,29% 15,75% 12,99%
329
N Trabalha Estuda 0 AUT
4ª série incompleta Idade > 6 < 9
RF > 4.45 SM < 8.05 SM
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
8:00 - 11:30
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
8:00 - 11:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
11:30 - 14:30
0 - 20 min
0 - 20 min
H
(1,53%) 25,03% 17,77% 15,93% 15,42%
165
N Trabalha Estuda 0 AUT
4ª série incompleta Idade > 6 < 9 RF > 8.05 SM
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
8:00 - 11:30
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
11:30 - 14:30
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
8:00 - 11:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
H
(1,15%) 25,17% 16,60% 14,42% 11,97%
332
N Trabalha Estuda 0 AUT
4ª série incompleta Idade > 9 < 13 RF < 6,85 SM
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
8:00 - 11:30
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
8:00 - 11:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
H
a pé
HS
11:30 - 14:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min (2,35%) 25,30% 15,78% 13,85% 12,25%
Capítulo 6 Processam
ento da Árvore de C
lassificação e Resultados 72
Características Padrões predominantes segundo modo Socioeconômicas atividade , período do dia e tempo de viagem
Nó Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3 Padrão 4
333
N Trabalha Estuda 0 AUT
RF > 6.85 SM 4ª série incompleta
Idade > 9 < 13
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
8:00 - 11:30
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
11:30 - 14:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
H
a pé
HS
8:00 - 11:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min (1,05%) 23,51% 17,41% 13,39% 11,46%
167
N Trabalha Estuda 0 AUT
4ª série incompleta Idade > 13
H
a pé
HS
14:30 - 17:30 a pé
17:30 - 24:00
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
8:00 - 11:30
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
17:30 - 24:00 a pé
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min
(0,39%) 15,54% 13,94% 13,15% 12,75%
84
N Trabalha Estuda 1 AUT
4ª série incompleta Idade < 6
a pé
HS
11:30 - 14:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
H
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
8:00 - 11:30
0 - 20 min
0 - 20 min
auto
HS
11:30 - 14:30 auto
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
(1,19%) 22,16% 17,41% 10,69% 8,71%
680
N Trabalha Estuda 1 AUT
4ª série incompleta Idade > 6 < 10 RF < 23.9 SM
TPESF < 5
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
8:00 - 11:30
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
11:30 - 14:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
11:30 - 14:30
0 - 20 min
0 - 20 min
H
(1,77%) 20,44% 13,63% 13,19% 13,01%
681
N Trabalha Estuda 1 AUT
4ª série incompleta Idade > 6 < 10 RF < 23.9 SM
TPESF > 5
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
8:00 - 11:30
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
11:30 - 14:30
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
11:30 - 14:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
H
(0,88%) 24,51% 15,81% 15,81% 15,28%
Capítulo 6 Processam
ento da Árvore de C
lassificação e Resultados 73
Características Padrões predominantes segundo modo Socioeconômicas atividade , período do dia e tempo de viagem
Nó Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3 Padrão 4
341
N Trabalha Estuda 1 AUT
4ª série incompleta Idade > 6 < 10 RF > 23.9 SM
H
auto
HS
11:30 - 14:30 auto
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
11:30 - 14:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
8:00 - 11:30
0 - 20 min
0 - 20 min (0,25%) 16,05% 11,73% 11,10% 10,49%
171
N Trabalha Estuda 1 AUT
4ª série incompleta Idade > 10
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
8:00 - 11:30
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
11:30 - 14:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
H
a pé
HS
8:00 - 11:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
(0,79%) 18,58% 15,22% 11,46% 9,88%
43
N Trabalha Estuda
2 ou + AUT 4ª série incompleta auto
HS
0:00 - 8:00 auto
11:30 - 14:300 - 20 min
0 - 20 min
auto
HS
11:30 - 14:30 auto
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
11:30 - 14:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
H
(1,18%) 15,76% 15,63% 12,98% 12,45%
88
N Trabalha Estuda 0 AUT
Pelo menos 4ª série Idade < 11
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
8:00 - 11:30
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
14:30 - 17:30 a pé
17:30 - 24:00
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
11:30 - 14:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
11:30 - 14:30
0 - 20 min
0 - 20 min
(0,70%) 17,49% 14,80% 13,00% 11,21%
89
N Trabalha Estuda 0 AUT
Pelo menos 4ª série Idade > 11 < 14
a pé
HS
14:30 - 17:30 a pé
17:30 - 24:00
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
11:30 - 14:30 a pé
17:30 - 24:00
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
11:30 - 14:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
H
(2,01%) 25,21% 12,30% 11,98% 11,75%
Capítulo 6 Processam
ento da Árvore de C
lassificação e Resultados 74
Características Padrões predominantes segundo modo Socioeconômicas atividade , período do dia e tempo de viagem
Nó Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3 Padrão 4
90
N Trabalha Estuda 1 AUT
Pelo menos 4ª série Idade < 14
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
11:30 - 14:30
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
14:30 - 17:30 a pé
17:30 - 24:00
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
11:30 - 14:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
H
(2,01%) 14,84% 14,69% 13,91% 12,50%
91
N Trabalha Estuda
2 ou + AUT Pelo menos 4ª série
Idade < 14 auto
HS
0:00 - 8:00 auto
11:30 - 14:300 - 20 min
0 - 20 min
H
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
11:30 - 14:30
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
11:30 - 14:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min (0,64%) 20,19% 13,14% 12,41% 7,79%
46
N Trabalha Estuda
4ª série completa Idade > 14 a pé
HS
17:30 - 24:00 a pé
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min
H
a pé
HS
14:30 - 17:30 a pé
17:30 - 24:00
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
11:30 - 14:30
0 - 20 min
0 - 20 min (1,24%) 21,42% 14,70% 14,20% 8,75%
47
N Trabalha Estuda
Pelo menos 1° grau Idade > 14 H
a pé
HS
17:30 - 24:00 a pé
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
11:30 - 14:30
0 - 20 min
0 - 20 min
col
HS
0:00 - 8:00 col
11:30 - 14:30acima de 40 min
acima de 40 min (1,65%) 18,84% 10,94% 10,09% 6,95%
96
Trabalha N Estuda 0 AUT
SMED < 1.25 SM Idade < 24 H
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
a pé
HW
0:00 - 8:00 a pé
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min (0,92%) 20,89% 13,70% 12,67% 8,22%
Capítulo 6 Processam
ento da Árvore de C
lassificação e Resultados 75
Características Padrões predominantes segundo modo Socioeconômicas atividade , período do dia e tempo de viagem
Nó Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3 Padrão 4
97
Trabalha N Estuda 0 AUT
SMED > 1.25 SM Idade < 24
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
H a pé
HW
0:00 - 8:00 a pé
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min (1,92%) 18,66% 18,25% 8,51% 6,30%
98
Trabalha N Estuda 0 AUT
SMED < 1.25 SM Idade > 24 H
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
a pé
HW
0:00 - 8:00 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min (1,98%) 28,72% 14,72% 8,78% 5,78%
396
Trabalha N Estuda 0 AUT
SMED > 1.25 < 2.35 SM Idade > 24 < 44
Homens col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
H a pé
HW
0:00 - 8:00 a pé
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min (0,92%) 16,38% 15,36% 12,63% 8,19%
397
Trabalha N Estuda 0 AUT
SMED > 1.25 < 2.35 SM Idade > 24 < 44
Mulheres
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
H
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
a pé
HW
0:00 - 8:00 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min (1,26%) 20,17% 18,93% 10,83% 6,35%
199
Trabalha N Estuda 0 AUT
SMED > 1.25 < 2.35 SM Idade > 44
H
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
a pé
HW
0:00 - 8:00 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
(0,86%) 20,36% 18,18% 10,55% 8,55%
Capítulo 6 Processam
ento da Árvore de C
lassificação e Resultados 76
Características Padrões predominantes segundo modo Socioeconômicas atividade , período do dia e tempo de viagem
Nó Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3 Padrão 4
400
Trabalha N Estuda 0 AUT
SMED > 2.35 < 4.15 SM 4ª série incompleta
Homens
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
H a pé
HW
0:00 - 8:00 a pé
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min (1,69%) 22, 60 % 17,95% 9,49% 5,86%
401
Trabalha N Estuda 0 AUT
SMED > 2.35 < 4.15 SM 4ª série completa
Homens col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
H
a pé
HW
0:00 - 8:00 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min (1,57%) 20,82% 19,62% 9,61% 4,61%
402
Trabalha N Estuda 0 AUT
SMED > 4.15 SM Até 4ª série completa
Homens Idade < 36
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
H a pé
HW
0:00 - 8:00 a pé
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min (1,72%) 21,88% 21,24% 6,75% 4,56%
403
Trabalha N Estuda 0 AUT
SMED > 4.15 SM Até 4ª série completa
Homens Idade >36
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
H a pé
HW
0:00 - 8:00 a pé
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min (1,81%) 21,53% 19,18% 11,37% 4,77%
101
Trabalha N Estuda 0 AUT
SMED > 2.35 SM Até 4ª série completa
Mulheres
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
H
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
a pé
HW
0:00 - 8:00 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min (1,90%) 20,46% 16,58% 13,12% 4,54%
Capítulo 6 Processam
ento da Árvore de C
lassificação e Resultados 77
Características Padrões predominantes segundo modo Socioeconômicas atividade , período do dia e tempo de viagem
Nó Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3 Padrão 4
204
Trabalha N Estuda 0 AUT
SMED > 2.35 < 3.3 SM Pelo menos 1° grau
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
H
col
HW
0:00 - 8:00 col
11:30 - 14:30
acima de 40 min
acima de 40 min
(0,74%) 22,93% 15,92% 10,19% 5,10%
410
Trabalha N Estuda 0 AUT
SMED > 3.3 < 11.85 SM 1° grau completo
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
H
col
HW
0:00 - 8:00 col
11:30 - 14:30
acima de 40 min
acima de 40 min (1,50%) 22,55% 17,95% 9,60% 3,65%
411
Trabalha N Estuda 0 AUT
SMED > 3.3 < 11.85 SM Pelo menos 2° grau
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
H
col
HW
8:00 - 11:30 col
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 min (1,28%) 23,53% 16,05% 7,48% 5,39%
103
Trabalha N Estuda 0 AUT
SMED > 11.85 SM Pelo menos 1° grau
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
H
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:3020 - 40 min
acima de 40 min (0,39%) 18,40% 16,80% 8,80% 4,80%
13
Trabalha Estuda 0 AUT
H
col
col
a pé
a pé
WH
S0:00 - 8:00
14:30 - 17:30
acima de 40 min 17:30 - 24:00
17:30 - 24:00
acima de 40 min
0 -20 min
0 -20 min
H
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
S0:00 - 8:00
acima de 40 min
acima de 40 min
col
colcol
W
H
acima de 40 min
14:30 - 17:30
17:30 - 24:00
(0,90%) 23,17% 9,06% 8,89% 7,67%
Capítulo 6 Processam
ento da Árvore de C
lassificação e Resultados 78
Características Padrões predominantes segundo modo Socioeconômicas atividade , período do dia e tempo de viagem
Nó Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3 Padrão 4
224
Trabalha N Estuda
Conj / Chefe / Filho / outros2
1 ou + AUT SMED < 0.2 SM
Homens H
auto
HW
0:00 - 8:00 auto
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
(1,16%) 14,07% 11,23% 7,58% 6,77%
900
Trabalha N Estuda
Conj / Chefe / Filho / outros2
1 ou + AUT SMED > 0.2 < 4.6 SM
Homens Idade < 24
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
H a pé
HW
0:00 - 8:00 a pé
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min (0,68%) 16,32% 13,33% 8,74% 6,67%
901
Trabalha N Estuda
Conj / Chefe / Filho / outros2
1 ou + AUT SMED > 0.2 < 4.6 SM
Homens Idade > 24
H
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
auto
HW
0:00 - 8:00 auto
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min (1,37%) 15,15% 12,40% 12,17% 4,94%
1804
Trabalha N Estuda
Conj / Chefe / Filho / outros2
1 ou + AUT SMED > 4.6 < 9.35 SM
Homens Idade < 43 TPEF < 3
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
auto
HW
0:00 - 8:00 auto
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min
auto
HW
0:00 - 8:00 auto
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min (0,47%) 12,42% 11,74% 8,05% 5,71%
1805
Trabalha N Estuda
Conj / Chefe / Filho / outros2
1 ou + AUT SMED > 4.6 < 9.35 SM
Homens Idade < 43 TPEF > 3
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
H
auto
HW
0:00 - 8:00 auto
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min
(1,32%) 14,49% 12,47% 9,50% 6,89%
Capítulo 6 Processam
ento da Árvore de C
lassificação e Resultados 79
Características Padrões predominantes segundo modo Socioeconômicas atividade , período do dia e tempo de viagem
Nó Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3 Padrão 4
903
Trabalha N Estuda
Conj / Chefe / Filho / outros2
1 ou + AUT SMED > 4.6 < 9.35 SM
Homens Idade > 43
H
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
auto
HW
0:00 - 8:00 auto
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min
(0,79%) 15,97% 10,58% 10,18% 8,38%
226
Trabalha N Estuda
Cônjuge ou Chefe 1 ou + AUT
SMED < 9.35 SM Mulheres
H
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
a pé
HW
0:00 - 8:00 a pé
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min (1,74%) 31,18% 8,18% 6,56% 3,86%
227
Trabalha N Estuda
Filho/ outros2
1 ou + AUT SMED < 9.35 SM
Mulheres
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
H
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
a pé
HW
0:00 - 8:00 a pé
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min (1,66%) 16,54% 14,56% 10,49% 4,16%
456
Trabalha N Estuda
Conj / Chefe / Filho / outros2
1 AUT SMED > 9.35 SM
Homens Até o 1° grau
H
auto
HW
0:00 - 8:00 auto
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
(1,00%) 11,42% 10,64% 9,23% 7,20%
457
Trabalha N Estuda
Conj / Chefe / Filho / outros2
1 AUT SMED > 9.35 SM
Homens Pelo menos 2° grau
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
auto
HW
0:00 - 8:00 auto
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 min
auto
HW
0:00 - 8:00 auto
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min
(1,24%) 12,72% 11,08% 8,06% 7,81%
Capítulo 6 Processam
ento da Árvore de C
lassificação e Resultados 80
Características Padrões predominantes segundo modo Socioeconômicas atividade , período do dia e tempo de viagem
Nó Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3 Padrão 4
229
Trabalha N Estuda
Conj / Chefe / Filho / outros2
1 AUT SMED > 9.35 SM
Mulheres
H
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
a pé
HW
0:00 - 8:00 a pé
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min (0,39%) 18,22% 8,10% 7,29% 5,67%
115
Trabalha N Estuda
Conj / Chefe / Filho / outros2
2 ou + AUT SMED > 9.35 SM H
auto
HW
0:00 - 8:00 auto
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min
auto
HW
0:00 - 8:00 auto
17:30 - 24:0020 - 40 min
20 - 40 min
auto
HW
0:00 - 8:00 auto
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 min (1,52%) 13,21% 10,01% 9,29% 6,40%
29
Trabalha Estuda
Conj / Chefe / Filho / outros2
1 ou + AUT H
col
col
a pé
a pé
WH
S0:00 - 8:00
14:30 - 17:30
acima de 40 min 17:30 - 24:00
17:30 - 24:00
acima de 40 min
0 -20 min
0 -20 min
H S0:00 - 8:00
acima de 40 min
acima de 40 min
col
colcol
W
H
acima de 40 min
14:30 - 17:30
17:30 - 24:00
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
(0,70%) 12,25% 10,91% 9,80% 8,24%
15
Trabalha Empregada / Visita
1 ou + AUT
H
a pé
HS
17:30 - 24:00 a pé
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HA
8:00 - 11:30 a pé
8:00 - 11:30 0 - 20 min
0 - 20 min
H
a pé
a pé
a pé
a pé
SH
S11:30 - 14:30
11:30 - 14:30
0 -20 min 14:30 - 17:30
14:30 - 17:30
0 -20 min
0 -20
min
0 -20 min (1,07%) 87,83% 1,76% 1,17% 1,03% Onde: SMED = Salário
Médio (Salários mínimos) RF – Renda Familiar Outros1 = parente, agregado,
empregada doméstica e visita Outros2= parente e agregado
Capítulo 6 Processam
ento da Árvore de C
lassificação e Resultados 81
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 82
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos
Foram identificados 59 grupos de indivíduos caracterizados de forma “homogênea”
em relação ao padrão de viagem escolhido. Muitos dos grupos encontrados possuíam
características semelhantes entre si e se diferenciavam apenas por uma das variáveis
(Idade, Sexo, Renda Familiar, Tamanho da família, etc).
Desta forma, encontra-se uma certa variação de comportamento expressa em
diferentes escolhas de padrões de viagens ou probabilidade de ocorrência destes
devido à influência de determinadas características.
O principal objetivo deste capítulo é comparar alguns dos grupos para identificar as
variáveis que possivelmente influenciam o comportamento de viagem e analisar mais
detalhadamente alguns nós para esclarecimento de resultados e enriquecimento da
análise.
É importante destacar que apesar de os nós serem homogêneos em relação à variável
resposta (padrão de viagem no caso em questão), existe uma heterogeneidade dentro
de cada nó que deve ser considerada. Por exemplo, dentro do grupo das pessoas que
não trabalham e também não estudam, e, portanto, não viajam na maioria das vezes,
há certamente um grande número de crianças e idosos, existindo uma
heterogeneidade neste grupo principalmente em relação à idade.
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 83
Algumas variáveis identificadas através da análise que provavelmente exercem
influência na escolha do padrão de viagem a ser realizado e, desta forma, afetam a
maneira como as pessoas se deslocam são descritas a seguir.
7.1 Ocupação do indivíduo: Estudo e Trabalho
O exercício de certas atividades diárias está diretamente relacionado com a ocupação
do indivíduo, ou seja, se ele estuda ou trabalha e que tipo de profissão exerce. É
possível pelo menos analisar os padrões de viagem predominantes a serem
realizados, considerando a necessidade que geralmente as pessoas têm em exercer
atividades compulsórias (estudo e trabalho).
Através dos resultados obtidos por Ichikawa (2002) espera-se que indivíduos que
trabalham, realizem predominantemente viagens ao trabalho em dias úteis (padrão
HWH), assim como aqueles que somente estudam realizem na maioria das vezes
viagens à escola (padrão HSH) etc. A escolha do modo, do período do dia e a
duração da viagem dependem de outros fatores além da ocupação individual.
Separando a amostra em quatro classes principais, considerando o estudo e trabalho,
pode-se identificar qual a variável mais relevante, em cada um dos casos, para
escolha do padrão de viagem.
Os quatro grupos distintos separados foram os seguintes:
• Indivíduos que não trabalham e não estudam;
• Indivíduos que somente estudam;
• Pessoas que somente trabalham;
• Pessoas que exercem as duas atividades.
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 84
7.1.1 Indivíduos que não trabalham e não estudam
O grupo de pessoas que não trabalham e também não estudam compõe-se de 24.959
indivíduos. Separando-o da amostra total, é possível identificar qual a variável mais
relevante para escolha do padrão de viagem.
A característica dominante neste caso foi a situação familiar, ocorrendo diferentes
comportamentos de viagem a depender do membro da família, caracterizando bem os
papéis domiciliares e sua influência no estudo do comportamento do viajante.
O padrão “010101” (zero viagens), como esperado, foi o predominante para todos do
domicílio, havendo diferentes freqüências de ocorrência de acordo com o papel
familiar. A Tabela 7.1 mostra a situação familiar e a freqüência dos padrões de
viagem predominantes, mostrando a variação comportamental dentro da família.
Tabela 7.1: Padrões de Viagem x Situação Familiar (amostra não estuda e não trabalha)
SF Padrões Finais mais Freqüentes Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3 Padrão 4
Chefe 010101 061203 091402 060503 14,69% 77,23% 2,13% 1,85% 1,85% Cônjuge 010101 060503 122305 091502 43,93% 84,54% 1,31% 0,95% 0,84% Filho 010101 060603 060503 061203
26,80% 94,60% 0,45% 0,43% 0,34% Parente 010101 060503 061203 122305 12,95% 93,16% 0,59% 0,40% 0,37%
Agregado 010101 061203 091502 122805 0,80% 91,46% 1,01% 1,01% 1,01%
Emp doméstica/Visita 010101 091402 060603 122305 0,83% 93,69% 0,97% 0,97% 0,49%
A Tabela 7.2 em seguida ilustra todos os padrões de viagem contidos na Tabela 7.1.
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 85
Tabela 7.2: Tabela Legenda – Padrões de viagens contidos na tabela 7.1. Padrões Ilustrados
010101 060503 060603 061203
H col
HA
11:30 - 14:30 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HA
0:00 - 8:00 col
8:00 - 11:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HA
8:00 - 11:30 col
11:30 - 14:30acima de 40 min
acima de 40 min
091402 091502 122305 122805
a pé
HA
8:00 - 11:30 a pé
8:00 - 11:30 0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HA
14:30 - 17:30 a pé
14:30 - 17:30 0 - 20 min
0 - 20 min
H
a pé
a pé
a pé
a pé
SH
S11:30 - 14:30
11:30 - 14:30
0 -20 min 14:30 - 17:30
14:30 - 17:30
0 -20 min
0 -20
min
0 -20 min
H
a pé
a pé
a pé
a pé
SH
S0:00 - 8:00
0:00 - 8:00
0 -20 min8:00 - 11:30
8:00 - 11:30
0 -20 min
0 -20 min
0 -20 min
O chefe permanece menos no domicílio do que os outros membros da família.
Realiza viagens, para exercer uma outra atividade qualquer, a pé (duração menor ou
igual a 20 minutos) ou utilizando transporte coletivo (duração superior a 40 minutos)
no período do almoço ou pela manhã. Possivelmente, o chefe pode estar realizando
viagens para procura de emprego ou para subsistência do domicílio.
Os filhos são os que viajam menos, principalmente por não terem responsabilidades
domiciliares diretas como os cônjuges ou chefes. Como não exercem nenhuma das
duas atividades compulsórias, 94,60% do grupo realizam o padrão “010101”.
Encontram-se os padrões “122305” ou “122805” nos outros casos. A realização de
tais padrões ocorre provavelmente para levar ou buscar crianças na escola, realizadas
basicamente pelos cônjuges e empregadas domésticas, confirmando assim
responsabilidades femininas relacionadas à família.
7.1.2 Indivíduos que somente estudam
Analisando o grupo de pessoas que só estudam (15.577 indivíduos), o grau de
instrução apareceu como a característica predominante em relação à escolha do
padrão de viagem.
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 86
Observou-se nessa amostra, um aumento na ocorrência do padrão “010101” em
grupos com maiores níveis de escolaridade. Este resultado de certa forma não é
esperado, pois o número de viagens realizadas e complexidade de padrões de viagens
aumenta de acordo com o grau de instrução. Como neste trabalho o número de
viagens foi restrito (no máximo 4 viagens), foram eliminados 10,67% dos indivíduos
com nível superior, por exemplo. É possível que a análise tenha sido um pouco
prejudicada considerando a escolaridade do indivíduo.
Outra possível explicação seria que essas pessoas que declararam ter pelo menos o 2°
grau completo não estejam estudando na faculdade e sim fazendo cursos como
computação, inglês, etc, cujas aulas não ocorrem diariamente. No entanto, os dados
do metrô não apresentam informações a respeito.
Observou-se também padrões onde ocorriam viagens à escola através de transporte
coletivo para o caso do grupo com pelo menos 2° grau completo. A maioria das
pessoas pertencentes a esta última classe é composta de universitários, justificando
provavelmente a escolha de transporte coletivo para as viagens à escola, pois
geralmente as universidades não estão necessariamente situadas nas proximidades
dos locais de domicílio. Já aqueles com menor grau de instrução podem encontrar
escolas mais próximas à sua residência, por serem de 1o ou 2o graus, fazendo viagens
a pé para tais destinos. A Tabela 7.3 mostra os padrões mais freqüentes de acordo
com o grau de instrução na amostra de indivíduos que somente estudam.
Tabela 7.3: Padrões de Viagem x Grau de Instrução (amostra só estuda)
GI Padrões Finais mais Freqüentes Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3
Analfabeto/Até a 4a sr 020602 010101 020502 66,22% 20,15% 14,23% 14,07%
10 gr incomp/4a sr completa 020902 010101 020502 26,19% 17,48% 12,48% 11,50%
10 gr completo 010101 021002 020402 5,66% 16,55% 12,24% 11,79%
Pelo menos 20 gr 010101 070403 070303 1,93% 24,25% 9,30% 8,31%
A Tabela 7.4 ilustra todos os padrões de viagem contidos na Tabela 7.3.
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 87
Tabela 7.4: Tabela Legenda – Padrões de viagens contidos na Tabela 7.3 Padrões Ilustrados
010101 020402 020502 020602
H
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
11:30 - 14:30
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
11:30 - 14:30 a pé
14:30 - 17:300 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
8:00 - 11:30
0 - 20 min
0 - 20 min 020902 021002 070303 070403
a pé
HS
14:30 - 17:30 a pé
17:30 - 24:00
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
17:30 - 24:00 a pé
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min
col
HS
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
col
HS
0:00 - 8:00 col
11:30 - 14:30acima de 40 min
acima de 40 min
7.1.3 Indivíduos que somente trabalham
No caso das pessoas que somente trabalham (22.196 indivíduos) a variável de maior
relevância foi a posse de automóveis no domicílio. A Tabela 7.5 mostra os padrões
de viagem predominantes em função da variável número de automóveis. A Tabela
7.6 logo em seguida ilustra os padrões de viagem contidos na primeira.
Tabela 7.5: Padrões de Viagem x Número de auto (amostra só trabalha) Número Padrões mais Freqüentes de Aut Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3
0 030303 030203 010101 58,74% (18,75%) (16,94%) (13,45%)
1 010101 030203 030303 30,02% (16,66%) (11,57%) (10,85%)
2 010101 040202 040204 8,65% (26,61%) (7,60%) (5,68%) 3 ou + 010101 040202 040204 2,59% (36,76%) (9,58%) (6,27%)
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 88
Tabela 7.6: Tabela Legenda – Padrões de viagens contidos na Tabela 7.5 030203 030303
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
040202 040404
auto
HW
0:00 - 8:00 auto
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min
auto
HW
0:00 - 8:00 auto
17:30 - 24:0020 - 40 min
20 - 40 min
Quanto maior o número de automóveis, maior a freqüência observada do padrão
“010101” (zero viagens).
Analisando detalhadamente o grupo das pessoas que possuem 3 ou mais automóveis
no domicílio, observou-se que esta classe de indivíduos possui muito freqüentemente
ocupação mais flexíveis como, sócios de pequenas, médias e grandes empresas ou
profissionais autônomos, que têm a opção de não viajar diariamente ao trabalho. A
Tabela 7.7 mostra a ocupação principal dos indivíduos pertencentes ao grupo
daqueles que só trabalham e possuem três ou mais automóveis.
Tabela 7.7: Ocupação Principal x Número de auto (amostra só trabalha – 3 ou +
Auto) 3 ou + AUT
Ocupação principal Freq(%)Prendas Domésticas
Aposentado 23,39 Em Licença
Empregado, Firma 33,06 Operário, trabalhador 6,45
Rural Profissional Autônomo 9,27 Funcionário Público 5,65 Sócio ou Proprietário 22,18
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 89
7.1.4: Indivíduos que trabalham e estudam
Considerando a classe de pessoas que exercem ambas as atividades principais
utilizadas neste estudo (1.054 indivíduos), observou-se maior importância da variável
grau de instrução na influência de escolha do padrão de viagem.
Verificou-se que aquelas pessoas com baixo nível de escolaridade (Analfabeto/ até a
4ª série) e aquelas com o superior completo realizavam predominantemente o padrão
“010101”, ou seja, não viajavam. A explicação para o último caso, já discutida
anteriormente, poderia ser a eliminação de 10,67% das pessoas de nível superior, por
estas realizarem mais do que cinco viagens diárias, excluindo assim padrões mais
complexos e comprometendo a análise.
O grupo das pessoas que têm 1° grau incompleto e a classe de indivíduos com 1°
grau completo realizavam preponderadamente o padrão “131311”, que corresponde a
quatro viagens diárias, sendo as duas primeiras de ida ao trabalho e retorno ao
domicílio, através de transporte coletivo e as duas últimas de ida e volta da escola a
pé ( o período do dia e duração das viagens são mostrados na ilustração a seguir –
Tabela 7.9). Uma provável explicação para esse tipo de comportamento é a política
da Secretaria de Educação do estado de São Paulo que recomendava que os
estudantes de escola pública fossem matriculados em escolas próximas às suas
residências, razão pela qual a maioria do grupo faz viagens à escola a pé.
Já a classe das pessoas que declararam ter pelo menos o 2° grau completo, compõe-
se de universitários na sua maioria, portanto preferem ir do trabalho direto para a
escola utilizando transporte coletivo, considerando que normalmente as
universidades não encontram-se próximas aos domicílios, realizando assim apenas
três viagens diárias na maioria das vezes: casa-trabalho-escola-casa.
A Tabela 7.8 apresenta os três padrões de viagens mais freqüentes para cada grau de
instrução. Já a Tabela 7.9 ilustra os padrões de viagens contidos na Tabela 7.8.
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 90
Tabela 7.8: Padrões de Viagem x Grau de Instrução (amostra trabalha e estuda) GI Padrões mais Freqüentes Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3
Analfabeto/Até a 4a sr 010101 020602 021002 8,44% 21,35% 12,36% 12,36%
10 gr incomp/4a sr completa 131311 010101 030303 31,12% 31,71% 8,23% 8,23%
10 gr completo 131311 030303 010101 30,93% 20,55% 10,43% 7,36%
20 gr completo 141812 141712 010101 23,53% 20,56% 12,10% 12,10%
Superior Completo 010101 030203 141812 5,98% 14,29% 9,52% 7,94%
Tabela 7.9: Tabela Legenda – Padrões de viagens contidos na tabela 7.8 Padrões Ilustrados
010101 020602 021002 030203
H a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
8:00 - 11:30
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
17:30 - 24:00 a pé
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
030303 131311 141712 141812
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
H
col
col
a pé
a pé
WH
S0:00 - 8:00
14:30 - 17:30
acima de 40 min 17:30 - 24:00
17:30 - 24:00
acima de 40 min
0 -20 min
0 -20 min
S0:00 - 8:00
acima de 40 minacima de 40 min
col
colcol W
H
acima de 40 min
17:30 - 24:00
17:30 - 24:00
S0:00 - 8:00
acima de 40 min
acima de 40 min
col
colcol
W
H
acima de 40 min
14:30 - 17:30
17:30 - 24:00
Na análise seguinte, foi feita a comparação de alguns nós encontrados na árvore
gerada com desvio mínimo 0,02 que se distinguiam apenas por uma das variáveis,
mostrando a importância de certas características socioeconômicas no estudo do
comportamento relacionado ao encadeamento de viagens.
7.2 Tamanho da família
Família ou outras estruturas sociais influenciam o comportamento dos indivíduos,
inclusive em relação a viagens. O tamanho da família pode alterar a escolha de
determinado padrão de viagem a ser realizado.
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 91
Através de resultados obtidos por Ichikawa (2002), espera-se que em famílias
menores, as pessoas realizem mais viagens durante o dia, ou pelo menos
permaneçam menos tempo em seus domicílios. Já nas famílias maiores, as pessoas
possuem maior tendência a viajar menos, principalmente devido a possível presença
de crianças, que pode muitas vezes restringir a realização de viagens.
Comparando os nós 32 e 33 (folhas 66 + 134 + 135), pode-se observar diferentes
freqüências para o padrão “010101” (zero viagem). As características
correspondentes a ambos os grupos são mostradas na Figura 7.1.
Figura 7.1: Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 32 e 33)
As pessoas com as características indicadas na figura e pertencentes a famílias com
apenas uma ou duas pessoas (Nó 32) tendem a permanecer menos no seu domicílio
(71,31%), mesmo sem exercer nenhuma das atividades principais (trabalho e estudo),
em relação a famílias com três ou mais pessoas e características similares (85,73%).
A Tabela 7.10 mostra a freqüência do padrão “010101” de acordo com o número de
pessoas na família no grupo de indivíduos que compõem o nó 33. Apesar da pequena
variação de freqüências observadas, verifica-se um acréscimo significativo na
ocorrência do padrão com o aumento de pessoas na família.
N Trabalha
N Estuda
0 AUT
Conj/Chefe
1 ou 2 pessoas na Família + 3 pessoas na Família
Nó 32 Nó 33 – Folhas 66 + 134 + 135
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 92
Tabela 7.10: Total de pessoas na família x Padrão 010101 (Nó 33) TPESF Padrão 010101
Freq (%) (%) do Total 3 85,20% 21,33% 4 85,35% 23,67% 5 84,47% 17,55% 6 86,22% 10,55% 7 88,86% 5,63% 8 87,98% 3,27% 9 91,30% 2,12%
10 87,50% 0,81% 11 90,91% 0,43% 12 91,30% 0,30%
Mesmo em grupo de indivíduos que trabalham, pode-se observar que em famílias
maiores, as pessoas viajam menos em comparação àquelas que fazem parte de
famílias menores. A Figura 7.2 mostra um segmento da árvore final gerada,
identificando os nós 1804 e 1805 e suas características.
Figura 7.2: Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 1804 e 1805)
Em famílias com três ou menos pessoas (nó 1804) a freqüência observada do padrão
010101 foi de 4,70% enquanto que no grupo com idênticas características e mais de
três pessoas na família (nó 1805), observou-se aproximadamente o dobro de
ocorrência deste padrão (9,50%).
Trabalha
N Estuda Conj/Chefe/Filho
> 1 AUT 4.6 < SMED < 9.35
Idade < 43
Homens
< 3 pessoas na família > 3 pessoas na família Nó 1804 Nó 1805
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 93
7.3 Idade
A idade também mostrou-se ser uma variável importante principalmente
considerando o período do dia de realização das viagens. Crianças mais novas, em
idade escolar, realizam viagens à escola durante o dia. Já as mais velhas e com o
mesmo grau de instrução das mais novas preferem estudar no período da noite. É
comum, principalmente em colégios públicos encontrar crianças mais novas
matriculadas no turno matutino, enquanto as mais velhas, que fazem a mesma série,
muitas vezes preferem ser matriculadas no período noturno.
Encontra-se um exemplo do comentado acima através das classes de indivíduos que
compõem os nós 88 e 89. A Figura 7.3 descreve as características encontradas em
cada uma das classes.
Figura 7.3: Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 88 e 89)
Ambos os grupos realizam duas viagens diárias: de ida e retorno da escola, a pé e
com duração menor ou igual a 20 minutos. No entanto, considerando o período do
dia, 17, 49% das crianças com idade inferior ou igual a 11 anos (Nó 88) realizam
tais viagens no período da manhã comparado a apenas 7,70% do grupo das crianças
entre 11 e 14 anos (Nó 89). À tarde, observa-se 25,21% das crianças mais velhas e
apenas 14,80% das mais novas. A Tabela 7.11 mostra as freqüências e os respectivos
padrões descritos para ambos os nós.
Nó 88
N Trabalha
Estuda
0 AUT
Pelo menos 4ª sr
Idade < 11 11< Idade < 14
Nó 89
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 94
Tabela 7.11: Padrões de Viagens e suas respectivas freqüências nos nós 88 e 89 Nó 88 - 14,80% Nó 89 – 25,21% Nó 88 – 17,49% Nó 89 – 7,70%
a pé
HS
14:30 - 17:30 a pé
17:30 - 24:00
0 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
8:00 - 11:30
0 - 20 min
0 - 20 min
Considerando somente os adultos, as pessoas mais velhas possuem em geral maior
tendência a permanecer nos domicílios em relação àquelas mais novas, embora a
diferença não seja muito acentuada. Pode-se justificar tal afirmação através da
comparação entre os nós 134 e 135 que se distinguem apenas pela idade. O segmento
da árvore com os dois nós e suas características são mostrados na Figura 7.4.
Figura 7.4: Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 134 e 135) Observa-se 85,03% e 89,57% de ocorrência do padrão “010101” no grupo de
indivíduos com idade inferior a 45 anos (Nó 134) e idade superior a 45 anos (Nó
135), respectivamente.
Além disso, analisando mais detalhadamente o nó 134 que engloba cônjuges com
idade inferior ou igual a 45 anos, observa-se que 68,34% das pessoas têm idade entre
22 e 37 anos e 99,80% do grupo é composto por mulheres. Espera-se intuitivamente
que tais mulheres ainda possuam filhos na idade escolar, encontrando-se neste grupo
os padrões 122305 (1,23%) e 122805 (1,18%), ou seja, realizam quatro viagens
diárias, todas a pé, de ida a escola, retorno ao domicílio, nova ida a escola e retorno
N Trabalha
N Estuda
Cônjuge
0 AUT
3 ou + pessoas na família
Idade < 45 Idade > 45
Nó 134 Nó 135
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 95
ao domicílio no período da tarde ou pela manhã. Provavelmente essas viagens
acontecem para que essas mulheres possam levar e buscar seus filhos na escola.
7.4 Sexo
Apesar de as mulheres estarem com uma participação no mercado de trabalho cada
vez mais forte, os papéis que tradicionalmente são alocados a homens e mulheres
permanecem. Mesmo que em diferentes proporções, as mulheres ainda continuam
exercendo um papel de maior responsabilidade em relação a tarefas domésticas e
afazeres relacionados ao domicílio, refletindo diferentes comportamentos de viagem
em cada sexo.
Pode-se observar, através do exemplo seguinte que contém os nós 68 e 69, que as
mulheres além de viajarem menos, utilizam com menor freqüência o automóvel em
relação aos homens. A Figura 7.5 mostra as características dos grupos analisados.
Figura 7.5: Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 68 e 69)
A possível presença de crianças, assim como a maior responsabilidade feminina de
tradicionalmente cuidar dos filhos são fatores que provavelmente restringem a
realização de viagens pelas mulheres. Observa-se que 82,98% das mulheres
pertencentes ao nó 69 permanecem em seus domicílios e 75,23% dos homens que
fazem parte do nó 68 não viajam. Além disso, neste caso os homens utilizam com
N Trabalha
N Estuda
Cônj/Chefe
1 ou + AUT
Idade < 51
Homens Mulheres
Nó 68 Nó 69 – Folhas 138+139
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 96
maior freqüência o automóvel para realizar uma atividade qualquer. A Tabela 7.12
mostra diferentes freqüências de padrões com utilização de automóvel.
Tabela 7.12: Padrões de Viagens e suas respectivas freqüências nos nós 68 e 69 Nó 68 – 3,27% Nó 69 – 0,91% Nó 68 – 2,34% Nó 69 – 1,98%
auto
HA
11:30 - 14:30 auto
14:30 - 17:30 0 - 20 min
0 - 20 min
auto
HA
17:30 - 24:00 auto
17:30 - 24:00 0 - 20 min
0 - 20 min
Analisando grupo de mulheres que trabalham, pode-se observar que além destas
viajarem menos do que os homens, retornam mais cedo ao domicílio. Muitas vezes
as mulheres trabalham por menos horas fora de sua residência, provavelmente por
causa da necessidade de equilibrar tarefas do trabalho e responsabilidades
domésticas.
Estas afirmações podem ser comprovadas através dos nós 396 e 397 e as diferenças
de comportamento observadas. A Figura 7.6 mostra os nós e suas características,
enquanto a Tabela 7.13 representa os padrões e as diferentes freqüências encontradas
entre os dois grupos de indivíduos. Observa-se com esses resultados que a maioria
das mulheres pertencentes ao nó 397 (20,17%) retornam ao domicílio pela tarde
(período 14:30 – 17:30).
Figura 7.6: Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 396 e 397)
Trabalha
N Estuda 0 AUT
1.25 < SMED < 2.35
24< Idade< 44
Homens Mulheres Nó 396 Nó 397
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 97
Tabela 7.13: Padrões de Viagens e suas respectivas freqüências nos nós 396 e 397 Nó 396 – 16,38% Nó 397 – 10,83% Nó 396 – 15,36% Nó 397 – 20,17%
col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
Nó 396 – Padrão 010101 – 12,63%
Nó 397 – Padrão 010101 – 18,93%
7.5 Situação Familiar
Como comentado anteriormente, existe uma variação de comportamento de viagem
dentro da família, principalmente considerando as diferentes tarefas diárias que
geralmente são alocadas a cada membro.
O exemplo seguinte que mostra os grupos de indivíduos pertencentes aos nós 226 e
227 representa diferenças de comportamento de viagem entre chefes/cônjuges e
filhos com determinadas características. A Figura 7.7 mostra o segmento da árvore
que compõe os nós terminais 226 e 227.
Figura 7.7: Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 226 e 227)
Trabalha
1 ou + AUT
N Estuda
SMED < 9.35
Mulheres
Cônj/Chefe Filho/Outros Nó 226 Nó 227
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 98
Observa-se que as mulheres cônjuges ou chefes (Nó 226) possuem uma tendência
muito maior a permanecer no domicílio (Padrão “010101”- 31,18%) se comparadas
àquelas que são filhas ou parentes / agregadas (Nó 227), (Padrão “010101” -
14,46%).
É provável que as mulheres classificadas na categoria “Filho / outros” realizem mais
viagens possivelmente por exercerem atividades de trabalho mais regularmente,
considerando o fato de não serem diretamente responsáveis por tarefas de
manutenção do domicílio e atendimento a crianças presentes na família.
Fazendo uma filtragem nos nós 226 e 227, observa-se que no primeiro grupo 85,35%
são cônjuges, enquanto que no último 73,63% são filhas. Analisando a ocupação
principal dos grupos e fazendo uma comparação entre eles, verifica-se que existe
maior ocorrência de empregos flexíveis no nó 226, ou seja, filhas exercem atividades
de trabalho mais regulares do que cônjuges. A Tabela 7.14 mostra as ocupações
principais e suas freqüências para ambas as folhas.
Tabela 7.14: Ocupação principal – nós 226 e 227 Nó 226 Nó 227
Ocup Principal Freq(%) Ocup Principal Freq(%) Prendas Domésticas Prendas Domésticas
Aposentado 8,89 Aposentado 4,25 Em Licença Em Licença
Empregado Firma/Empresa 33,69 Empregado Firma/Empresa 65,12
Operário/Trabalhador Rural 5,21 Operário/Trabalhador Rural 8,88
Autônomo 22,55 Autônomo 8,13
Fincionário Público 17,34 Fincionário Público 8,79
Sócio ou proprietário 12,31 Sócio ou proprietário 3,59
Pode-se observar que 65,12% das filhas estão empregadas em firmas, enquanto que
apenas 33,69% de cônjuges estão nesta situação. Além disso, somando o grupo de
profissões correspondentes a prendas domésticas, aposentadas e em licença a
profissionais autônomos e sócios, verifica-se 43,76% de cônjuges e apenas 15,97%
de filhas.
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 99
Analisando o grupo de indivíduos correspondentes ao nó 15 encontram-se neste caso
as pessoas que declararam na entrevista que exercem a profissão de empregada
doméstica (Situação Familiar > 5.5), e dormem no domicílio no qual trabalham.
Além de trabalharem podem ou não estudar e o domicílio no qual trabalham possui
um ou mais automóveis. Este grupo corresponde a 1,07% da amostra total.
Observando tal grupo, verificou-se predominância do padrão “010101” (87,83% do
grupo) e foram observados, como esperado, padrões para realização de outras
atividades ou para levar ou buscar crianças na escola.
Foi feita uma análise mais detalhada neste nó, considerando aquelas pessoas que
estudavam e as que não estudavam. Nota-se que no grupo das empregadas
domésticas “não estudantes” há realização do padrão “010101” em 82,22% dos
casos, enquanto no grupo das “estudantes” verificou-se a freqüência de 24,32% para
este padrão.
Examinando as freqüências de padrões de viagem com motivo escola, foi observado
32,43% e 0% de ocorrência do padrão “021002” (casa-escola-casa, a pé, 17:30 às
24:00h, 0-20min) para os grupos das “estudantes” e “não estudantes”,
respectivamente. Neste caso, a maioria das viagens à escola são realizadas no
período noturno pelas empregadas domésticas que trabalham nos domicílios durante
o dia. A Tabela 7.15 mostra os padrões de viagens mais freqüentes nos grupos das
“estudantes” e “não estudantes”.
Tabela 7.15: Nó 15 – Padrões Finais x “Estudantes” e “N Estudantes” N Estuda Estuda Total Pdr Finais Freq(%) (%) do Total Freq(%) (%) do Total
010101 82,22% 78,34% 24,32% 1,15% 79,49% 021002 0,00% 0,00% 32,43% 1,53% 1,53% 071004 0,00% 0,00% 8,11% 0,38% 0,38% 020602 0,00% 0,00% 8,11% 0,38% 0,38%
010101 – zero viagens; 021002 – 1ª vg: casa-escola, a pé, 17:30 – 24:00, 0-20min e 2ª vg :
escola-casa, a pé, 17:30 – 24:00, 0-20 min; 071004 – 1ª vg : casa-escola, coletivo, 17:30 –
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 100
24:00, 20 a 40 min e 2ª vg: escola-casa, coletivo, 17:30 – 24:00, 20-40min ; 020602 – 1ª vg :
casa-escola, a pé, 0:00 – 8:00, 0-20min e 2ª vg : escola-casa, a pé, 8:00 – 11:30, 0-20min.
7.6 Número de automóveis no domicílio
A presença de automóvel no domicílio influencia o padrão de viagem a ser realizado.
Os seguintes grupos de estudantes com idade menor ou igual a 14 anos e que se
diferenciam pelo número de automóveis nos seus domicílios exemplificam a
diferença do comportamento do viajante em relação à posse de automóveis. As
classes de pessoas correspondentes aos nós 90 e 91, suas características e as
freqüências de padrões de viagem observados nos dois grupos, expressando os
diferentes comportamentos, são indicados na Figura 7.8 e Tabela 7.16,
respectivamente.
Figura 7.8: Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 90 e 91)
Tabela 7.16: Padrões de Viagens e suas respectivas freqüências nos nós 90 e 91 Nó 90 – 3,67% Nó 91 – 20,19% Nó 90 – 14,84% Nó 91 – 12,41%
auto
HS
0:00 - 8:00 auto
11:30 - 14:300 - 20 min
0 - 20 min
a pé
HS
0:00 - 8:00 a pé
11:30 - 14:30
0 - 20 min
0 - 20 min
As pessoas pertencentes ao nó 90 realizam com maior freqüência viagens à escola a
pé, enquanto que o grupo das que possuem dois ou mais automóveis no domicílio
N Trabalha
Estuda
Pelo menos 4ª sr
Idade < 14
1 AUT 2 ou + AUT
Nó 90 Nó 91
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 101
(Nó 91) realizam o mesmo tipo de viagem utilizando automóvel, provavelmente
como passageiros.
7.7 Salário Médio
Na RMSP, cerca de 53,7% das pessoas que possuem menores rendas realizam
viagens a pé e 46,3% fazem viagens motorizadas. Das viagens motorizadas, 80,6%
delas são por transporte coletivo. Considerando os nós 96 e 97 que possuem
características similares e se diferenciam pelo salário médio, observam-se diferenças
nos padrões de viagem realizados, principalmente considerando o modo utilizado nas
viagens.
A Figura 7.9 mostra o segmento da árvore final que envolve os nós 96 e 97 e suas
características e a Tabela 7.17 representa a freqüência de observação de diferentes
padrões em ambos os nós.
Figura 7.9: Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 96 e 97)
Trabalha
0 AUT
N Estuda
Idade < 24
SMED < 1.25 1.25 < SMED < 2.35
Nó 96 Nó 97
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 102
Tabela 7.17: Padrões de Viagens e suas respectivas freqüências nos nós 96 e 97 Nó 96 – 20,89% Nó 97 – 8,51% Nó 96 – 13,70% Nó 97 – 18,66%
Padrão 010101 col
HW
0:00 - 8:00
17:30 - 24:00acima de 40 min
acima de 40 mincol
Nó 96 – 12,67% Nó 97 – 18,25% Nó 96 – 8,22% Nó 97 – 6,30%
col
HW
0:00 - 8:00 col
14:30 - 17:30acima de 40 min
acima de 40 min
a pé
HW
0:00 - 8:00 a pé
17:30 - 24:000 - 20 min
0 - 20 min
Considerando o salário médio, as pessoas com maior salário médio permanecem
menos no domicílio e utilizam com maior freqüência o transporte coletivo. No
entanto, os indivíduos com menores salários viajam menos e utilizam com maior
freqüência o modo a pé para realizar viagens ao trabalho quando comparadas àquelas
de rendas mais altas.
Observando com maior detalhe o nó 96, verifica-se alta ocorrência do padrão
“010101” (20,89% do grupo), mesmo considerando que indivíduos pertencentes a
este grupo trabalham. O fato de estes apresentarem salários muito baixos permite
concluir que essas pessoas exerçam profissões mais “alternativas”, como diaristas,
faxineiros, e portanto não trabalham todos os dias da semana. A Tabela 7.18
apresenta as principais ocupações e suas respectivas freqüências no grupo.
Tabela 7.18:Principais Ocupações e suas freqüências no nó 96
Ocupação Principal Freq(%)
Office Boy, Faxineiro 21,23 Prendas Domésticas 18,15
autônomo/vendedor,engraxate 9,25 comércio:vendedor,corretor 8,39
Zelador, Telefonista 7,71 Escriturário 7,19
Operários sem epsecialização 5,82 autônomo/serviços semi especializado 4,97
Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 103
As análises realizadas neste capítulo compararam grupos específicos com
determinadas características similares e com apenas uma variável de diferenciação. A
partir disso, foi possível observar diferenças no comportamento de viagem
relacionadas a algumas variáveis socioeconômicas.
Deve-se destacar, no entanto, que as análises foram realizadas em termos de grupos,
e que as comparações se referem ao comportamento médio dos grupos. Nem todos os
membros pertencentes ao grupo se comportam como a média. Por exemplo, não são
em todos os casos que cônjuges viajam menos que filhas, ou crianças mais velhas
estudantes realizam viagens à escola à noite.
Capítulo 8 Conclusões e Recomendações 104
Capítulo 8 Conclusões e Recomendações
8.1 Principais Conclusões
A partir das conclusões de Ichikawa (2002), que verificou a aplicabilidade de
minerador de dados na obtenção de relações entre padrões de viagens encadeadas e
características socioeconômicas, foi possível então dar continuidade a análise,
envolvendo um maior número de atributos de viagem com o intuito de estudar o
comportamento de viagens encadeadas urbanas.
Com o objetivo de analisar o comportamento de grupos “homogêneos” relacionado a
viagens encadeadas, foram incluídos outros atributos na codificação proposta
inicialmente por Ichikawa (2002) para utilização do minerador de dados. A nova
codificação tornou possível representar múltiplos aspectos das viagens encadeadas
através de um único código. Neste trabalho considerou-se a seqüência de atividades
nas quais os indivíduos se engajam, o modo de transporte, o período do dia em que
as viagens foram realizadas e o tempo de viagem.
O motivo de se incluir o tempo de viagem e não a distância é que esses dados não
foram coletados pelo Metrô-SP. O uso das distâncias entre centróides introduziria
imprecisões ao trabalho.
Capítulo 8 Conclusões e Recomendações 105
A partir da codificação dos padrões de viagens e filtragem e tratamento dos dados da
RMSP utilizados no trabalho, tornou-se viável a utilização da árvore de classificação
para encontrar grupos de indivíduos com características específicas que realizavam
predominantemente determinado tipo de viagem.
Foram processadas árvores com diferentes desvios – 0,05 e 0,02 – e encontradas 25 e
59 folhas respectivamente. A árvore com desvio mínimo de 0,02 é mais complexa,
com um maior número de características socioeconômicas relacionadas a cada nó
terminal. Através da sua análise, verificou-se o comportamento de viagem de
determinados grupos que não apareciam quando adotados maiores desvios mínimos.
Identificados os 59 grupos de indivíduos caracterizados de forma homogênea em
relação ao padrão de viagem escolhido e comparando alguns dos grupos encontrados,
observou-se uma variação de comportamento expressa em diferentes escolhas de
padrões de viagens ou probabilidade de ocorrência destes devido à influência de
determinadas características.
A partir do que foi realizado no presente trabalho, pode-se afirmar que mineradores
de dados em geral podem contribuir no estudo do comportamento dos indivíduos em
relação às viagens encadeadas, pois permitem correlacionar características
socioeconômicas e de viagens. Como vantagens, o minerador de dados adotado neste
trabalho possui uma estrutura lógico-teórica simples, sendo adaptável à
disponibilidade e quantidade de dados.
Na análise das relações entre padrões de viagens e variáveis socioeconômicas deve-
se destacar a importância da árvore contida no S-Plus, pois esta não é um modelo
determinístico como muitos mineradores de dados. Ela está programada para
representar a natureza probabilística do objeto analisado. No caso de comportamento
em relação às viagens encadeadas, ela assume que um “grupo homogêneo”, definido
segundo relatório da árvore, pode apresentar várias respostas associando
probabilidade à ocorrência de cada uma delas.
Capítulo 8 Conclusões e Recomendações 106
Muitas das relações encontradas pelo minerador de dados concordam com aquelas
esperadas. Desta forma, indivíduos que trabalham, normalmente realizam duas
viagens diárias de ida ao trabalho e retorno ao domicílio, utilizam transporte
coletivo, saem de casa pela manhã e retornam no período noturno e demoram cerca
de 40 minutos em cada viagem. Assim como os estudantes realizam viagens à escola
pela manhã, no caso dos mais novos, ou pela tarde ou à noite no caso dos mais
velhos e etc.
As variáveis utilizadas nas análises mostram ter influência no comportamento dos
indivíduos em relação às suas necessidades de deslocamentos. O número de
automóveis no domicílio, por exemplo, é uma variável relevante quando se
consideram os modos de viagens escolhidos. Assim como a idade, considerando-se o
período do dia para realização de viagens. As principais variáveis identificadas que
influenciam o padrão de viagem escolhido foram: trabalho, estudo, tamanho da
família, idade, sexo, situação familiar, número de automóveis no domicílio e salário
médio individual.
Através da análise de alguns grupos encontrados na árvore, foi possível perceber
diferenças no comportamento de viagem entre homens e mulheres, cônjuges e filhos,
famílias maiores e menores, pessoas com rendas distintas, etc e também observar
peculiaridades contidas nestes grupos filtrando os nós separadamente.
Vale destacar que a proposta do trabalho é analisar o comportamento do viajante na
RMSP de uma maneira geral através de grupos homogêneos formados segundo
faixas de características socioeconômicas e padrões de viagem. Embora alguns
grupos de indivíduos tenham sido analisados um pouco mais detalhadamente, o
objetivo deste trabalho não foi o de estudar a “heterogeneidade” que existe dentro de
cada um dos grupos específicos e sim o de tirar conclusões gerais através da árvore
de classificação gerada pelo S-Plus 2000.
Capítulo 8 Conclusões e Recomendações 107
A análise de viagens encadeadas possibilita uma boa compreensão do
comportamento do viajante e fornece uma estrutura apropriada para examinar
algumas políticas de transporte.
A árvore de classificação mostrou relações entre diversas características individuais e
domiciliares e padrões de viagem, fornecendo diferentes grupos com determinadas
características e aspectos específicos de viagem, possibilitando de certa forma
auxiliar na análise de impactos de implementações de políticas de transportes sobre
diferentes grupos de indivíduos.
A análise de viagens baseada em atividades aplicada ao estudo de previsão de
demanda por transportes é um caminho relativamente novo na busca de modelos
mais complexos que representem de maneira adequada a forma que os indivíduos
programam as suas atividades e conseqüentemente seus itinerários de viagem.
8.2 Recomendações para futuros trabalhos
Como sugestões para pesquisas futuras pode-se citar:
• Análise de outros pacotes estatísticos na busca de um que permita trabalhar
com maior número de valores de variáveis resposta e que, portanto,
possibilite o uso de grande quantidade de padrões de viagem sem eliminação
de parte da amostra. Além disso, o uso de outros softwares pode fornecer
parâmetros para comparação dos resultados;
• Incluir outras variáveis domiciliares que possam auxiliar no adequado
entendimento de alguns resultados como número de crianças e trabalhadores
no domicílio;
• Analisar a transferibilidade temporal dos resultados aqui obtidos, aplicando-
os às características socioeconômicas e demográficas da população da RMSP
Capítulo 8 Conclusões e Recomendações 108
de 1997 e comparando os resultados de projeção com os resultados a serem
gerados pelo S-Plus aplicado aos dados da pesquisa O/D de 1997 da RMSP;
• Analisar a transferibilidade espacial dos resultados, aplicando-os às outras
áreas urbanas que possuam dados de pesquisa O/D realizada nos moldes da
que é feita na RMSP;
• Avaliar as vantagens de se aplicar a metodologia adotada neste trabalho aos
dados que consideram as localizações exatas de residência e de atividades.
109
ANEXO A – RELATÓRIO DA ÁRVORE DO S-PLUS 2000 COM DESVIO 0,02 *** Tree Model *** Classification tree: tree(formula = PDR.FINAIS ~ AUT + RF.SM. + TTPESF + SEXO + SF + IDADE + GI + SMED.SM. + ESTUDA + TRABALHA, data = amostrafinal, na.action = na.exclude, mincut = 25, minsize = 50, mindev = 0.02) Number of terminal nodes: 59 Residual mean deviance: 4.046 = 257800 / 63730 Misclassification error rate: 0.527 = 33617 / 63786 node), split, n, deviance, yval, (yprob) * denotes terminal node 1) root 63786 378100.0 010101 ( 0 0 0.43440 0.00181900 0.0275900 0.001975 0.0310100 0.00194400 0.00150500 0.0390400 0.00235200 0.00170900 0.02193000 0.0016300 0.0111500 0.001615 0.01723000 0.0078700 0.00272800 0.00131700 0.0011910 0.0013170 0.0011910 0.00167700 0.0497100 0.00744700 0.00575400 0.00138000 0.00185000 0.00175600 0.0531300 0.00846600 0.00752500 0.00138000 0.00219500 0.00874800 0.00210100 0.00199100 0.00181900 0.00551800 0.00194400 0.00672600 0.0016150 0.00139500 0.0102100 0.0055650 0.00650600 0.0026650 0.00263400 0.00111300 0.00479700 0.00330800 0.00340200 0.00153600 0.0017090 0.00163000 0.00127000 0.00260200 0.00167700 0.01552000 0.003669 0.0011130 0.0129000 0.0013950 0.005362 0.00150500 0.00321400 0.002336 0.002649 0.0014580 0.0019750 0.0057220 0.0023050 0.0035430 0.0023520 0.0015360 0.0044370 0.0016460 0.0019280 0.00120700 0.0015050 0.001662 0.00235200 0.00324500 0.0010660 0.0018660 0.00142700 0.00214800 0.00127000 0.00159900 0.00123900 0.00203800 0.0015050 0.0029790 0.00123900 0.00142700 0.0018030 0.0022110 0.0014110 0.0018970 0.0014740 0.0034330 0.0029160 0.0014270 0.0059420 0.00105000 0.00504800 0.00177200 0.00112900 0.005221 0.00272800 0.002116 0.0014740 0.00236700 0.0018500 0.0029790 0.00105000 0.0014110 0.0024140 0.001286 ) 2) TRABALHA<0.5 40536 166500.0 010101 ( 0 0 0.59240 0.00283700 0.0432200 0.003108 0.0485500 0.00298500 0.00236800 0.0607400 0.00367600 0.00266400 0.03436000 0.0025660 0.0174400 0.002541 0.02687000 0.0113200 0.00424300 0.00202300 0.0016530 0.0018750 0.0017270 0.00007401 0.0006661 0.00007401 0.00009868 0.00004934 0.00002467 0.00002467 0.0007154 0.00004934 0.00007401 0.00002467 0.00002467 0.00004934 0.00007401 0.00004934 0.00002467 0.00007401 0.00007401 0.00004934 0.0000000 0.00002467 0.0001727 0.0001233 0.00004934 0.0000000 0.00002467 0.00002467 0.00004934 0.00002467 0.00002467 0.00002467 0.0000000 0.00004934 0.00002467 0.00002467 0.00002467 0.00009868 0.000000 0.0000000 0.0001727 0.0000000 0.000000 0.00004934 0.00009868 0.000000 0.000000 0.0014310 0.0022450 0.0070060 0.0027630 0.0042680 0.0028370 0.0017020 0.0054770 0.0019740 0.0025660 0.00140600 0.0020970 0.002615 0.00355200 0.00510700 0.0016780 0.0029360 0.00224500 0.00333000 0.00192400 0.00244200 0.00150500 0.00266400 0.0018260 0.0037990 0.00140600 0.00170200 0.0022200 0.0030840 0.0019240 0.0021710 0.0020720 0.0046380 0.0039960 0.0016280 0.0092760 0.00160400 0.00787000 0.00278800 0.00177600 0.000000 0.00002467 0.000000 0.0000000 0.00318200 0.0026400 0.0000000 0.00004934 0.0000000 0.0000000 0.002023 ) 4) ESTUDA<0.5 24959 41070.0 010101 ( 0 0 0.87410 0.00000000 0.0002003 0.000000 0.0008814 0.00008013 0.00004007 0.0007612 0.00016030 0.00000000 0.00012020 0.0000000 0.0000000 0.000000 0.00020030 0.0003205 0.00040070 0.00164300 0.0010820 0.0019230 0.0019630 0.00012020 0.0010820 0.00008013 0.00016030 0.00008013 0.00000000 0.00004007 0.0010020 0.00008013 0.00012020 0.00004007 0.00004007 0.00008013 0.00012020 0.00004007 0.00000000 0.00008013 0.00008013 0.00008013 0.0000000 0.00004007 0.0002805 0.0002003 0.00000000 0.0000000 0.00004007 0.00004007 0.00008013 0.00004007 0.00000000 0.00004007 0.0000000 0.00008013 0.00004007 0.00004007 0.00004007 0.00012020 0.000000 0.0000000 0.0002805 0.0000000 0.000000 0.00004007 0.00000000 0.000000 0.000000 0.0022440 0.0034460 0.0104600 0.0040470 0.0064910 0.0040870 0.0026040 0.0083740 0.0031250 0.0038860 0.00216400 0.0000000 0.000000 0.00000000 0.00008013 0.0000000
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0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00404900 0.00000000 0.00000000 0.00404900 0.0000000 0.0040490 0.00000000 0.00404900 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0040490 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.036440 0.00809700 0.008097 0.0000000 0.00404900 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.0000000 0.0000000 0.000000 ) * 115) AUT>1.5 969 6172.0 010101 ( 0 0 0.13210 0.00000000 0.0000000 0.000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.0000000 0.000000 0.00000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.00206400 0.0319900 0.00412800 0.01135000 0.00000000 0.00309600 0.00000000 0.0371500 0.01032000 0.00206400 0.00000000 0.00206400 0.00000000 0.00000000 0.00103200 0.00000000 0.00103200 0.00309600 0.00619200 0.0051600 0.00516000 0.1001000 0.0639800 0.09288000 0.0361200 0.02786000 0.01238000 0.05160000 0.04334000 0.04231000 0.02683000 0.0206400 0.01342000 0.01548000 0.04747000 0.03715000 0.01548000 0.000000 0.0000000 0.0072240 0.0000000 0.001032 0.00000000 0.00103200 0.001032 0.007224 0.0010320 0.0010320 0.0030960 0.0000000 0.0000000 0.0010320 0.0000000 0.0010320 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.0000000 0.000000 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.0020640 0.00000000 0.00619200 0.0041280 0.0000000 0.0000000 0.0010320 0.0000000 0.0010320 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.00103200 0.00000000 0.00000000 0.011350 0.00206400 0.000000 0.0020640 0.00103200 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.0000000 0.0381800 0.000000 ) * 29) ESTUDA>0.5 449 3107.0 131311 ( 0 0 0.10910 0.00000000 0.0022270 0.000000 0.0022270 0.00445400 0.00000000 0.0089090 0.00000000 0.00000000 0.00668200 0.0000000 0.0044540 0.000000 0.00668200 0.0289500 0.00222700 0.00000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.00222700 0.0579100 0.02004000 0.00890900 0.00222700 0.00668200 0.00890900 0.0824100 0.01782000 0.01336000 0.00222700 0.00000000 0.01559000 0.00000000 0.00222700 0.00668200 0.00222700 0.00445400 0.01336000 0.0066820 0.00668200 0.0178200 0.0155900 0.01114000 0.0066820 0.00222700 0.00445400 0.01559000 0.01336000 0.00668200 0.00222700 0.0000000 0.00222700 0.00000000 0.00222700 0.00668200 0.01559000 0.002227 0.0000000 0.0178200 0.0000000 0.000000 0.00445400 0.00668200 0.011140 0.006682 0.0022270 0.0000000 0.0044540 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0022270 0.0000000 0.0022270 0.00000000 0.0089090 0.000000 0.00668200 0.00000000 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00222700 0.02227000 0.00000000 0.0022270 0.0022270 0.00222700 0.00222700 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0022270 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0044540 0.00222700 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.013360 0.00222700 0.004454 0.0000000 0.00000000 0.0000000 0.1225000 0.05122000 0.0980000 0.0111400 0.000000 ) * 15) SF>5.5 682 1023.0 010101 ( 0 0 0.87830 0.00000000 0.0014660 0.000000 0.0058650 0.00000000 0.00000000 0.0043990 0.00146600 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.0000000 0.000000 0.00146600 0.0176000 0.00000000 0.00146600 0.0043990 0.0058650 0.0000000 0.00000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.0014660 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.00000000 0.0014660 0.0000000 0.00000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00146600 0.000000 0.0000000 0.0014660 0.0000000 0.000000 0.00000000 0.00000000 0.001466 0.000000 0.0014660 0.0000000 0.0043990 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0043990 0.0014660 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.0000000 0.000000 0.00146600 0.00000000 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00439900 0.00000000 0.0014660 0.0014660 0.00146600 0.00000000 0.0014660 0.0014660 0.0014660 0.0102600 0.0014660 0.0117300 0.0043990 0.0014660 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.000000 0.00000000 0.000000 0.0000000 0.01026000 0.0043990 0.0000000 0.00000000 0.0000000 0.0000000 0.000000 ) *
141
ANEXO B – VARIÁVEIS SOCIOECONÔMICAS E CODIFICAÇÃO ADOTADA PELO METRÔ – SP / 1987
DADOS DA FAMILIA 1 automoveis numero de automóveis
(4) se possui mais que 3 automóveis 2 renda familiar (SM * 10) renda familiar (SM) (SM= Cz$ 2062, salario minimo set/87) 3 tot. pessoas familia total de pessoas da familia
DADOS DA PESSOA 1 sexo (1) masculino, (2) feminino 2 situacao familiar (1) chefe, (2) conjuge
(3) filho, (4) outro 3 idade idade da pessoa 4 grau de instrucao (1) analfabeto/ 1o. grau ate 4a.serie
(2) 1o. grau ate 4a. serie concluido (3) 1o. grau concluido (4) colegial concluido (5) superior concluido
5 salario medio salario individual (SM) (SM= Cz$ 2062, salario minimo set/87) 6 classe de (01) agricola
atividade da (02) construcao civil empresa na (03) industrial qual trabalha (04) comercial (05) funcionalismo publico (06) servicos de transporte (07) empresa de servicos (08) servicos autonomos (09) outros (10) nao se aplica
7 ocupacao CARTAO A principal (01) estudante (02) prendas domesticas (03) aposentado (04) sem ocupacao, nunca trabalhou (05) desempregado temporariamente (06) em licenca, afastado CARTAO B: EMPREGADO FIRMA, EMPRESA (11) servicos nao especializados: office_boy, faixineiro etc (12) servicos semi-especializados: zelador, telefonista, motorista (13) escriturario (14) comercio: vendedor, corretor etc (15) chefe de servicos especializados (16) nivel supervisor em escritorio (17) empregado com nivel de gerencia (18) empregado de nivel universitario CARTAO C: OPERARIO, TRABALHADOR RURAL (21) operarios sem especializacao (22) operarios semi-especializados (23) operarios especializados de oficinas: tecnicos, artesaos etc (24) operario especializado (fabrica) (25) chefe de operarios especializados (26) trabalhadores rurais (27) trabalhador rural nivel capataz CARTAO D: PROFISSIONAL AUTONOMO (31) servicos: vendedor, engraxate etc (32) servicos semi especializados (33) nivel de operario especializado (34) trabalho intelectual, mental (35) tecnico altamente especializado
142
(36) nivel universitario CARTAO E: FUNCIONARIO PUBLICO (41) servico nao especializado (42) servico semi especializado (43) escriturario, aux. de escritorio (44) nivel universitario, professores (45) nivel de diretor (46) altos cargos publicos (47) militares CARTAO F: SOCIO OU PROPRIETARIO DE (51) pequeno comercio (52) firma pequena de servicos (53) micro_empresa industria/comercio (54) firma grande/ media de servicos (55) empresa media industria/comercio (56) grande empresa industria/comercio (57) agricultor arrendatario de terra (58) agricultor proprietario de terra (59) grande fazendeiro
143
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