1. Apresentao do Curso (MTI) BH1350 Mtodos e Tcnicas de Anlise
da Informao para o Planejamento Vitor Vieira Vasconcelos Flvia da
Fonseca Feitosa Maio de 2017
3. Qual minha formao? Ps-doutorado em Meio Ambiente Doutorado
em Cincias Naturais Concentrao em Geologia Ambiental e Conservao de
Recursos Naturais Doutorado-sanduche em Engenharia de Recursos
Hdricos Mestrado em Geografia / Tratamento da Informao Espacial
Especializao em Solos e Meio Ambiente Bacharelado em Filosofia
Tcnico em Meio Ambiente Tcnico em Informtica Industrial
4. Quem so vocs? Nome Bacharelado que est cursando Expectativa
com a disciplina Trabalho de concluso do curso Bacharelado Quem j
cursou as disciplinas de: Introduo Probabilidade e Estatstica?
Inferncia Estatstica? Cartografia e Geoprocessamento? Informtica
Aplicada ao Planejamento Territorial?
5. Anlise da Informao: Etapa fundamental em pesquisas que
busquem um aumento da compreenso de problemas e questes no nosso
campo de interesse Mtodos e Tcnicas de Anlise da Informao para o
Planejamento.
6. Descobrindo Coisas Novas: O Processo de Pesquisa Dados
Observao Inicial (Perguntas: Ser que?) Formulao de Teoria/Hipteses
Identificao de Variveis Coleta de Dados para Testar Hipteses
Formulao de Teoria/Hipteses Anlise exploratria/grfica/ espacial
Construo de Modelos Anlise dos Dados Corrobora/Refuta Hipteses
(Re)formula Teoria
7. Descobrindo Coisas Novas: O Processo de Pesquisa Dados
Observao Inicial (Perguntas: Ser que?) Formulao de Teoria/Hipteses
Identificao de Variveis Coleta de Dados para Testar Hipteses
Formulao de Teoria/Hipteses Anlise exploratria/grfica/ espacial
Construo de Modelos Anlise dos Dados Envolve observao de dados,
senso comum, conhecimento prvio Corrobora/Refuta Hipteses
(Re)formula Teoria
8. Uma pesquisa costuma partir de ideias que temos da
realidade, ou seja, de hipteses. As hipteses so frequentemente
expressas em uma afirmao da relao entre duas ou mais variveis, no
mnimo, uma varivel independente e uma varivel dependente. Por
exemplo: Famlias pobres so mais expostas violncia. Hipteses
9. Descobrindo Coisas Novas: O Processo de Pesquisa Dados
Observao Inicial (Perguntas: Ser que?) Formulao de Teoria/Hipteses
Identificao de Variveis Coleta de Dados para Testar Hipteses
Formulao de Teoria/Hipteses Anlise exploratria/grfica/ espacial
Construo de Modelos Anlise dos Dados Definir variveis e coletar
dados Caracterstica de interesse que medida em cada elemento da
amostra ou populao. Seus valores variam de elemento para elemento.
Influncia do nosso MTODO DE PESQUISA
10. A pesquisa social pode assumir muitas formas. Entre os
mtodos de pesquisa, podemos citar: Experimento Pesquisa tipo survey
Anlise de contedo Observao Participativa Anlise Secundria Mtodos de
Pesquisa Social
11. Possui um nvel de controle Pesquisadores manipulam variveis
(independentes) s quais seus indivduos esto expostos. O pesquisador
designa a varivel independente a um grupo de pessoas (chamado grupo
experimental), mas retira de outro grupo de pessoas (chamado grupo
de controle) Idealmente, todas as outras diferenas iniciais entre
grupos experimentais e de controle so eliminadas, atribuindo-se
sujeitos aleatoriamente s condies experimentais e de controle.
Experimento
12. Pesquisa de levantamento retrospectiva os efeitos das
variveis independentes sobre as variveis dependentes so registrados
depois de terem ocorridos. No possuem controles rgidos dos
experimentos: as variveis no so manipuladas e indivduos no so
designados para grupos de maneira aleatria. Assim, muito mais
difcil estabelecer CAUSA e EFEITO Pesquisa do tipo Survey
13. Exemplo: Uma pesquisa que avalie a percepo de (in)segurana.
O pesquisador quer investigar se entrevistados de bairros com menor
investimento em segurana tendem a ser mais temerosos. Como a
varivel investimentos em segurana no foi manipulada, no podemos
chegar concluso de que os investimentos em segurana alteram a
percepo de segurana. Uma explicao alternativa de que a condio de
vizinhana (pobreza, nmero de ocorrncias, etc.) altera a percepo
quanto criminalidade nas ruas igualmente plausvel. Pesquisa do tipo
Survey
14. Vantagens Em comparao com experimentos, essas pesquisas
podem investigar um nmero muito maior de variveis independentes
importantes em relao varivel dependente. Como no esto confinadas a
um ambiente de laboratrio no qual uma varivel independente pode ser
manipulada, tambm podem ser mais representativas seus resultados
podem ser generalizados a um nmero maior de pessoas Pesquisa do
tipo Survey
15. Mtodo de pesquisa por meio do qual um pesquisador busca
descrever de forma objetiva o contedo de mensagens produzidas
anteriormente No precisam observar, de forma direta, comportamentos
ou questionar uma amostra de entrevistados Normalmente estudam o
contedo de livros, revistas e jornais, filmes, transmisses de
rdios, etc. comum a anlise numrica da frequncia de ocorrncia de
determinados termos, construes e referncias em uma dada
comunicao/texto. Anlise de Contedo
16. Grficos revelam como estavam as redes sociais durante a
votao do impeachment na Cmara
(http://www.hypeness.com.br/2016/04/graficos-revelam-como-estavam-as-redes-sociais-durante-a-votacao-do-impeachment-na-camara/
) Anlise de Contedo Azul: Pr-impeachmen Vermelho: Contra impeachman
Laranja: neutro Atores polticos mencionados durante o perodo
17. O pesquisador participa da vida cotidiana das pessoas sendo
estudadas, seja abertamente no papel de pesquisador, seja
veladamente em algum papel disfarado, observando o que ocorre,
ouvindo o que dito e questionando-as por um perodo de tempo.
Riscos: Subjetividade do pesquisador, devido ao seu envolvimento
pessoal com o objeto Possibilidade de que sua presena perturbe o
normal decurso da interao social Observao Participativa
18. possvel que o pesquisador no colete os prprios dados, mas
utilize conjuntos de dados previamente coletados ou reunidos por
outros pesquisadores. Em relao coleta de dados em primeira mo, a
anlise secundria tem a vantagem de ser mais rpida e fcil, mas mesmo
assim explora dados que podem ter sido reunidos de maneira
cientificamente sofisticada. Por outro lado, o pesquisador limitado
ao que est disponvel e no tem voz ativa sobre como as variveis so
definidas e medidas. Anlise Secundria
19. IPEAGEO
20. Pesquisa Origem e Destino
21. Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil
22. Descobrindo Coisas Novas: O Processo de Pesquisa Dados
Observao Inicial (Perguntas: Ser que?) Formulao de Teoria/Hipteses
Identificao de Variveis Coleta de Dados para Testar Hipteses
Formulao de Teoria/Hipteses Anlise exploratria/grfica/ espacial
Construo de Modelos Anlise dos Dados FOCO DESTE CURSO!!!
Corrobora/Refuta Hipteses (Re)formula Teoria
23. Este curso trata da Anlise Exploratria de dados e da
construo/utilizao de MODELOS Mas o que so modelos? Mtodos e Tcnicas
de Anlise da Informao.
24. Modelos Representaes simplificadas de um objeto, estrutura,
ideia ou sistema. Estas representaes atendem a algum propsito!!! So
menores, menos detalhados, menos complexos, ou tudo isso junto Yi =
0 + Xi 1
25. MODELO = VISO REDUZIDA
26. Modelos nos auxiliam na representao e compreenso de alguns
aspectos do mundo real Este curso trata principalmente de Modelos
baseados em Mtodos Estatsticos Ferramentas importantes para anlises
de dados que subsidiem processos de tomada de deciso!!!
27. O Grito (1893) Edvard Munch
28. Vocs j esto acostumados a lidar com modelos! (inclusive
estatsticos) Um exemplo simples e cotidiano
29. Mdia como um modelo estatstico Mdia do nmero de habitantes
por domiclio Nos ajuda a representar simplificadamente (modelar)
este aspecto particular da realidade Digamos que eu tenha uma
amostra de 5 domiclios, cada qual com os seguintes nmeros de
habitantes: Em mdia temos 2,6 habitantes por domiclio 1 2 3 3
4
30. Censos: Residentes por Domiclio
31. Mdia como um modelo estatstico Mdia do nmero de habitantes
por domiclio Em mdia temos 3,31 habitantes por domiclio (dados do
censo de 2010) Mas impossvel ter 3,31 habitantes em um domiclio!!!
A mdia um valor hipottico, um MODELO criado para resumir nossos
dados
32. Descobrindo Coisas Novas: O Processo de Pesquisa Dados
Observao Inicial (Perguntas: Ser que?) Formulao de Teoria/Hipteses
Identificao de Variveis Coleta de Dados para Testar Hipteses
Formulao de Teoria/Hipteses Anlise exploratria/grfica/ espacial
Construo de Modelos Anlise dos Dados Envolve observao de dados,
senso comum, conhecimento prvio
33. Exemplos Trabalho de MTI 2016/2 Carmen Jocas, Letcia
Alaminos, Victor Aranha A quantidade de Unidades Bsicas de Sade em
cada municpio influencia diretamente os ndices de qualidade de
vida, como o IDH-Sade?
34. Exemplos Trabalho de MTI 2016/2 Rafael Costa e Silva A
declividade e o tipo de rocha influenciam o nmero de ocorrncias de
deslizamento de terra nos aglomerados subnormais de So Bernardo do
Campo?
35. Exemplos Trabalho de MTI 2016/2 Kaio Nogueira Anlise
estatstica da influncia dos padres construtivos no preo de
comercializao de unidades residenciais verticais em So Paulo entre
1985 e 2013 Hipteses: 1. O preo da unidade residencial aumenta com
o aumento da rea til da unidade 2. Os empreendimentos mais caros
esto segregados espacialmente dos empreendimentos mais baratos
36. Exemplos Trabalho de Geoprocessamento 2015/1 Joyane
Ferreira Silva
37. Exemplos Trabalho de Geoprocessamento 2014/1 Victor Mendes
Del Prete
38. Descobrindo Coisas Novas: O Processo de Pesquisa Dados
Observao Inicial (Perguntas: Ser que?) Formulao de Teoria/Hipteses
Identificao de Variveis Coleta de Dados para Testar Hipteses
Formulao de Teoria/Hipteses Anlise exploratria/grfica/ espacial
Construo de Modelos Anlise dos Dados Definir variveis e coletar
dados Caracterstica de interesse que medida em cada elemento da
amostra ou populao. Seus valores variam de elemento para
elemento.
39. Exemplos Trabalho de Geoprocessamento 2014/1 Victor Mendes
Del Prete Anlise Secundria (Dados do Censo Demogrfico 2010)
Identificao de Variveis
40. Exemplos Trabalho de Geoprocessamento 2014/1 Victor Mendes
Del Prete Identificao de Variveis
41. Exemplos Trabalho de Geoprocessamento 2014/1 Victor Mendes
Del Prete Identificao de Variveis
42. Descobrindo Coisas Novas: O Processo de Pesquisa Dados
Observao Inicial (Perguntas: Ser que?) Formulao de Teoria/Hipteses
Identificao de Variveis Coleta de Dados para Testar Hipteses
Formulao de Teoria/Hipteses Anlise exploratria/grfica/ espacial
Construo de Modelos Anlise dos Dados FOCO DESTE CURSO!!!
Corrobora/Refuta Hipteses (Re)formula Teoria
43. Existe uma relao entre consumo de gua e renda no pas? Como
esta relao pode ser caracterizada? O crescimento populacional no o
nico fator relacionado ao aumento do consumo de recursos naturais
novos padres de consumo
44. Consumo de gua per Capita (resposta) X Renda per capita
(preditora) CARMO, Roberto Luiz do; DAGNINO, Ricardo Sampaio;
FEITOSA, Flvia da Fonseca; JOHANSEN, Igor Cavallini; CRAICE, Carla.
Populao, Renda e Consumo Urbano de gua no Brasil: Interfaces e
Desafios. XX Simpsio Brasileiro de Recursos Hdricos. 17 a 22 de
novembro de 2013. Bento Gonalves, RS. Distribuio espacial de
consumo residencial de gua e renda da populao em 2010. Fonte: SNIS
(2010) e IBGE (2010). Anlise Exploratria
45. ConsumodeguaperCapita (m3/dia/ano) Renda per Capita (R$)
Anlise Exploratria
46. Consumo de gua per Capita (resposta) X Renda per
capita(preditora) MODELO DE REGRESSO LINEAR GLOBAL
47. Mas ser que esta relao, entre consumo de gua e renda,
ocorre da mesma maneira em todo o pas??? O ESPAO IMPORTA!!!
48. GWR Geographically Weighted Regression Consumo de gua per
Capita (resposta) X Renda per capita(preditora) GWR: CARMO, Roberto
Luiz do; DAGNINO, Ricardo Sampaio; FEITOSA, Flvia da Fonseca;
JOHANSEN, Igor Cavallini; CRAICE, Carla. Populao, Renda e Consumo
Urbano de gua no Brasil: Interfaces e Desafios. XX Simpsio
Brasileiro de Recursos Hdricos. 17 a 22 de novembro de 2013. Bento
Gonalves, RS.
49. GWR Geographically Weighted Regression Consumo de gua per
Capita (resposta) X Renda per capita(preditora) CARMO, Roberto Luiz
do; DAGNINO, Ricardo Sampaio; FEITOSA, Flvia da Fonseca; JOHANSEN,
Igor Cavallini; CRAICE, Carla. Populao, Renda e Consumo Urbano de
gu no Brasil: Interfaces e Desafios. XX Simpsio Brasileiro de
Recursos Hdricos. 17 a 22 de novembro de 2013. Bento Gonalves, RS.
Os menores coeficientes estimados para a varivel RENDA foram
observados em municpios do Estado do Rio Grande do Sul ... ....e os
maiores em Alagoas.
50. GWR Geographically Weighted Regression Consumo de gua per
Capita (resposta) X Renda per capita(preditora) CARMO, Roberto Luiz
do; DAGNINO, Ricardo Sampaio; FEITOSA, Flvia da Fonseca; JOHANSEN,
Igor Cavallini; CRAICE, Carla. Populao, Renda e Consumo Urbano de
gu no Brasil: Interfaces e Desafios. XX Simpsio Brasileiro de
Recursos Hdricos. 17 a 22 de novembro de 2013. Bento Gonalves, RS.
Regio do Municpio de Traipu (AL) maior coeficiente estimado Um
aumento de R$ 1 na renda per capita da populao est associado a um
incremento do consumo de gua de 100,3 ml/dia/hab. Regio do municpio
de Floriano Peixoto (RS) um dos menores coeficientes significativos
(t-valor > 1,96): Um aumento de R$ 1 na renda per capita da
populao est associado a um aumento do consumo de 10,22 ml/dia/hab.
Hipteses???
51. Descobrindo Coisas Novas: O Processo de Pesquisa Dados
Observao Inicial (Perguntas: Ser que?) Formulao de Teoria/Hipteses
Identificao de Variveis Coleta de Dados para Testar Hipteses
Formulao de Teoria/Hipteses Anlise exploratria/grfica/ espacial
Construo de Modelos Anlise dos Dados Corrobora/Refuta Hipteses
(Re)formula Teoria
52. CARMO, Roberto Luiz do; DAGNINO, Ricardo Sampaio; FEITOSA,
Flvia da Fonseca; JOHANSEN, Igor Cavallini; CRAICE, Carla. Populao,
Renda e Consumo Urbano de gua no Brasil: Interfaces e Desafios. XX
Simpsio Brasileiro de Recursos Hdricos. 17 a 22 de novembro de
2013. Bento Gonalves, RS. De maneira geral, as regies apresentadas
como aquelas onde a elevao da renda est relacionada a um maior
incremento do consumo (reas mais escuras) tendem a coincidir com as
reas onde o aumento do poder de consumo que acompanhou o recente
processo de estabilizao econmica, crescimento econmico e ampliao
dos programas redistributivos apresentou os maiores impactos na
reduo da pobreza e extrema pobreza do pas. Consideraes sobre os
Resultados
53. CARMO, Roberto Luiz do; DAGNINO, Ricardo Sampaio; FEITOSA,
Flvia da Fonseca; JOHANSEN, Igor Cavallini; CRAICE, Carla. Populao,
Renda e Consumo Urbano de gua no Brasil: Interfaces e Desafios. XX
Simpsio Brasileiro de Recursos Hdricos. 17 a 22 de novembro de
2013. Bento Gonalves, RS. So regies onde a reduo da pobreza ampliou
de maneira expressiva o acesso a recursos bsicos para a manuteno de
vida desta populao, entre eles a gua potvel. J em regies como a
Sul, caracterizada por nveis mais elevados de renda, um aumento na
renda tende a gerar um impacto menor no aumento do consumo de bens
essenciais como a gua e, provavelmente, maior no consumo de bens de
outra natureza. Consideraes sobre os Resultados
54. OBJETIVO DO CURSO Oferecer um panorama geral de distintas
ferramentas de anlise de dados, com nfase em tcnicas de inferncia
estatstica clssica e espacial e sua aplicabilidade em estudos que
subsidiem o processo de planejamento territorial. Atravs da
construo de experimentos, os alunos devero vivenciar diferentes
possibilidades de anlise quantitativa de dados e ser capazes nde
explorar um problema de pesquisa aplicado ao planejamento
territorial com o auxlio dos mtodos e tcnicas apresentados em sala
de aula.
57. CONTEDO CURSO 1. Inferncia Estatstica: Conceitos Bsicos 2.
Anlise Exploratria de Dados (incluindo anlise grfica e espacial)
PRTICA: Explorando dados com o SPSS
58. CONTEDO CURSO 1. Inferncia Estatstica: Conceitos Bsicos 2.
Anlise Exploratria de Dados (incluindo anlise grfica) 3. Correlao
(Clssica & Espacial) PRTICA no SPSS (correlao clssica) e no
GeoDa (correlao espacial)
59. CONTEDO CURSO 1. Inferncia Estatstica: Conceitos Bsicos 2.
Anlise Exploratria de Dados (incluindo anlise grfica) 3. Correlao
(Clssica & Espacial) 4. Anlise de Regresso (Clssica &
Espacial) PRTICA no SPSS (regresso clssica) e no GeoDa (regresso
espacial)
60. CONTEDO CURSO 1. Conceitos Bsicos de Estatstica
(Nivelamento) 2. Anlise Exploratria de Dados (incluindo anlise
grfica) 3. Correlao (Clssica & Espacial) 4. Anlise de Regresso
(Clssica & Espacial) 5. Outras Tcnicas: Anlise de Agrupamentos
(Clssica & Espacial)
61. BIBLIOGRAFIA BSICA CAPTULOS 1 a 5 CAPTULOS 1, 2, 4 e 9
62. BIBLIOGRAFIA BSICA CAPTULOS 1 e 5 VOLUME 1 - CAPTULOS 12 e
14 VOLUME 2 CAPTULO 5
64. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR CAPTULOS 1-3 e 10-16
65. AULA Contedo Leitura Prvia (30/05) T Apresentao do Curso O
Processo de Pesquisa, Mtodos de Pesquisa Social, Modelos - Viso
Geral (01/06) Q Dados Espaciais: Uma Breve Introduo Estruturas de
Dados Espaciais, Fontes de Dados Espaciais DRUCK, S.; CARVALHO,
M.S.; CMARA, G.; MONTEIRO, A.V.M. (eds) "Anlise Espacial de Dados
Geogrficos". Braslia, EMBRAPA, 2004. Captulo 1. (06/06) T Conceitos
Bsicos de Estatstica I Medidas de tendncia central, Medidas de
Variabilidade, Distribuio de Frequncia e Probabilidade, Curva
Normal e Probabilidade, Introduo ao Ambiente SPSS FIELD, A.
Descobrindo a estatstica usando o SPSS. Edio digital: ARTMED, 2009.
Captulos 1 (parcialmente, p. 31 a 44) e 2 (completo). (09/06) Q
Conceitos Bsicos de Estatstica II Amostras e Populaes, Intervalos
de Confiana, Exerccios no SPSS FIELD, A. Descobrindo a estatstica
usando o SPSS. Edio digital: ARTMED, 2009. Captulo 1 (parcialmente,
p. 44 a 59) (13/06) T Anlise Exploratria de Dados no SPSS
Estatsticas Descritivas, Grficos, Transformao de Dados. FIELD, A.
Descobrindo a estatstica usando o SPSS. Edio digital: ARTMED, 2009.
Captulo 3 (20/06) T Cartografia e Geoprocessamento Bancos de dados
espaciais, Cartografia Temtica, Exerccios no QGIS CARVALHO, E.A.;
ARAJO, P.C. Leituras Cartogrficas e Interpretaes Estatsticas. UFRN,
2011. Vol 1. Captulos 12 e 14. Vol II Captulo 5 (22/06) Q Discusso
sobre Propostas para o Trabalho Final + Apresentao dos Dados
Espaciais
66. AULA Contedo Leitura Prvia (27/06) T Semana do Planejamento
Territorial (29/06) Q Semana do Planejamento Territorial (04/07) T
Correlao Covarincia, Coeficientes de Correlao, Teste de
Significncia, Exerccios no SPSS FIELD, A. Descobrindo a estatstica
usando o SPSS. Edio digital: ARTMED, 2009. Captulo 4 (06/07) Q
Anlise de Dados Espaciais: Autocorrelao Espacial A Natureza dos
Dados Geogrficos (Proximidade, Estacionariedade e Heterogeneidade),
Autocorrelao Espacial: Conceitos, Matriz de Vizinhana, Medidas
Globais e Locais (ndice de Moran), Diagramas de Espalhamento,
Testes de Pseudo-Significncia. DRUCK, S.; CARVALHO, M.S.; CMARA,
G.; MONTEIRO, A.V.M. (eds) "Anlise Espacial de Dados Geogrficos".
Braslia, EMBRAPA, 2004. Captulo 5. (11/07) T Autocorrelao Espacial:
Prtica no GeoDa Preparao dos Dados, Anlise Exploratria de Dados
Espaciais, Construo de Matrizes de Vizinhanas, Cmputo do ndice
Global e Local de Moran. ANSELIN, L. Exploring Spatial Data with
GeoDa: A Workbook. Spatial Analysis Laboratory. Department of
Geography, University of Illinois, Urbana-Champaign, 2005. Cap. 1,
2, 7, 8, 18, 19
67. AULA Contedo Leitura Prvia (13/07) Q Regresso - Parte I
Introduo Anlise de Regresso, Mtodo dos Mnimos Quadrados, Avaliao do
Ajuste do Modelo, Interpretao do Modelo, Exerccios com o Software
SPSS FIELD, A. Descobrindo a estatstica usando o SPSS. Edio
digital: ARTMED, 2009. Captulo 5 (parcialmente, p. 156 a 168)
(18/07) T Regresso - Parte II Introduo Regresso Mltipla, Mtodos de
Regresso, Interpretao da Regresso Mltipla, Diagnsticos e
Generalizao do Modelo de Regresso, Etapas da Anlise de Regresso.
FIELD, A. Descobrindo a estatstica usando o SPSS. Edio digital:
ARTMED, 2009. Captulo 5 (parcialmente, p. 168 a 184) (20/07) Q
Regresso: Prtica no SPSS Construo de um modelo de Regresso Mltipla:
Anlise Exploratria, Seleo e Preparao das Variveis, Escolha e Ajuste
do Modelo, Diagnsticos. FIELD, A. Descobrindo a estatstica usando o
SPSS. Edio digital: ARTMED, 2009. Captulo 5 (parcialmente, p. 184 a
220) (25/07) T Assessoramento dos Trabalhos (27/07) Q Apresentao
dos Resultados Parciais do Trabalho Final / Prova Oral
68. AULA Contedo Leitura Prvia (01/08) T Regresso de Dados
Espaciais Modelos de Regresso Espacial Globais: Spatial Lag e
Spatial Error, Modelos de Regresso Espacial Locais: Regimes
Espaciais e Regresso Geograficamente Ponderada (GWR) RIGHETTO,
A.J., TACHIBANA, V.M. "Anlise de regresso linear: abordagem
tradicional e espacial em um estudo de caso." , 19 SINAPE, So
PedroSP (2010). (03/08) Q Regresso de Dados Espaciais Construo de
Modelos de Regresso Espaciais no Software GeoDa e Construo de
Modelos de Regresso Geograficamente Ponderados no Software GWR
ANSELIN, L. Exploring Spatial Data with GeoDa: A Workbook. Spatial
Analysis Laboratory. Department of Geography, University of
Illinois, Urbana-Champaign, 2005. Captulos 22, 24, 25 NAKAYA, T.
GWR4 User Manual. Ritsumeikan University. 2009. (08/08) T Anlise de
Agrupamentos Prtica com o Software SPSS HAIR, J. F.; ANDERSON, R.
E.; TATHAM, R. L.; BLACK, W. C. Anlise multivariada de dados. Porto
Alegre: Bookman, 2005. Captulo 9 (parcialmente, p. 381-389) (10/08)
Q Anlise de Agrupamentos: Regionalizao de reas Prtica com o
Software TerraView INPE. TerraView. Aula 8. Operaes de Anlise
Espacial. Seo 8.8. Regionalizao de reas: o Mtodo SKATER. (15/08) T
Assessoramento dos Trabalhos (17/08) Q Apresentao dos Trabalhos
Finais / Prova Oral (21/08) S Apresentao dos Trabalhos Finais /
Prova Oral (19/09) T Prova de Recuperao
69. AVALIAES 1. Fichamentos e participao (15%) 2. Listas de
Exerccios & Trabalhos Prticos (30%) 3. Proposta de Trabalho/
Resultados Parciais/Presena nos Assessoramentos (15%) 4. Trabalho
Final Apresentao/Prova Oral (20%) & Trabalho Escrito (20%)
Presena??? Eu cobro! No pode faltar!
70. Fichamentos Individual, para os textos do planejamento de
leitura Mnimo de 1 pgina Cabealho com nome do texto, nome do aluno
e data O fichamento deve ser encaminhado em meio digital, impresso
ou escrito a mo
71. Trabalho Final Mximo de 3 alunos por grupo Estrutura
sugerida: 1. INTRODUO Qual o tema do trabalho? Qual a relevncia do
tema ou a motivao para estudlo? Qual a pergunta/hiptese do
trabalho? Quais os objetivos do trabalho? 2. CONCEITOS ou
REFERENCIAL TERICO Explicar os conceitos que so importantes para
que se entenda o trabalho (Por exemplo: judicializao da educao,
vulnerabilidade social, programa bolsa famlia). Caso a explicao
seja sucinta, pode ser apresentada na prpria introduo.
72. Trabalho Final 3. METODOLOGIA DO TRABALHO Explicar
brevemente as etapas do trabalho de construo do(s) modelo(s).
Inclui explicaes sobre os tipos de modelos de regresso que sero
construdos, qual sua finalidade, etc. Preparao dos Dados e Anlise
Exploratria: inclui a apresentao dos dados que sero utilizados
(descrio das variveis) Anlise de Regresso Clssica Anlise de
Regresso Espacial (Global e/ou Local)
73. Trabalho Final 4. RESULTADOS E DISCUSSO Apresentao e
interpretao dos resultados Preparao dos Dados e Anlise Exploratrio
Seleo das Variveis, Estatsticas Descritivas, Mapas, Grficos, Anlise
de Correlao, Transformao de Variveis (se necessrio), autocorrelao
espacial Anlise de Regresso Clssica - Escolha e Ajuste do Modelo de
Regresso - Diagnsticos para verificar se o modelo ajustado adequado
(no esquea de incluir o diagnstico de autocorrelao espacial dos
resduos) Analisar se ser necessria uma anlise de regresso espacial:
- Os resduos da regresso esto correlacionados espacialmente? - O
Teste de Multiplicadores de Lagrange indica que uma regresso
espacial aprimoraria o modelo? - O Critrio de Informao de Akaike
indica que um modelo de regresso espacial seria mais efetiva que a
regresso convencional? Anlise de Regresso Espacial - Escolha de uma
ou mais tcnicas de anlise de regresso espacial (spatial lag,
spatial error e/ou GWR). - Explicar a(s) tcnica(s) escolhida(s),
reportar os resultados da regresso e os diagnsticos.
74. Trabalho Final 5. CONCLUSO 6. REFERNCIAS BIBLIOGRFICAS
75. Trabalho Final Dicas Comear explorando portais na internet
(dados existentes) para depois construir as hipteses Possveis bases
espaciais: municpios, setores censitrios, bacias hidrogrficas,
pases, etc. Pelo menos 3 variveis numricas vinculadas mesma base
territorial Pelo menos 30 elementos na base territorial (ex: 30
setores censitrios) para anlises estatsticas Quanto mais elementos
melhor (ex: 5.000 municpios). No tenha medo!
76. Conceito extra Comparecimento a eventos extracurriculares
(seminrios, simpsios, palestras) de ao menos 1 hora e meia de durao
Encaminhamento de relatrio at 23/08 Mnimo de 1 pgina por evento
Folha tamanho A4, Margens de 2 cm Espaamento entre linhas 1,15, sem
espao extra entre pargrafos Fonte Arial, de tamanho 11 Cabealho com
nome do aluno, nome do evento, data e local Incluir no relatrio o
contedo apresentado/discutido e uma reflexo pessoal
77. Atendimentos Alunos Prof. Vitor Vieira Vasconcelos
[email protected] Horrio Atendimento: Quintas, 19h00 s 21h00
[Marcar por e-mail]
78. Site da Disciplina Tidia: https://tidia4.ufabc.edu.br/
Procurar por MTI_2017N Contedos: Contedo Programtico Plano de
Ensino Cronograma de Leitura Regras de Avaliao Repositrio Estrutura
sugerida para o Trabalho Final Material de Leitura Aulas Slides
Atividades (com dados) Gravaes de aula WIKI Grupos para o trabalho
final Atividades Envio das atividades (at o incio da aula
seguinte)
79. Lista de Exerccios (1) 1. O que so modelos? 2. Por que uma
simples mdia estatstica pode ser considerada um modelo? D outros
exemplos de modelos. 3. Formem grupos para o trabalho final,
identifiquem um tema de pesquisa do seu interesse e descrevam um
possvel processo de pesquisa Dicas: (a) Visite os portais de dados
apresentados na aula (b) No site da disciplina, visite os artigos
disponibilizados na pasta Artigos
80. Ser que os procedimentos de cobrana do IPTU desfavorecem
imveis de menor valor no mercado?
81. Trabalhos de Alunos Camila Brito, Sabrina Nascimento e
Renan Telles