Análise exploratória de dados de área utilizando o R

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Almeida, Pablo Lourenço Ribeiro de
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFLA
Texto Completo: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/36979
Resumo: The present work aims to produce a material describing in detail the spatial data analysis on lattices by considering global autocorrelation indices, local autocorrelation and clusters detection tests. The methods studied in this work were applied in a dataset of classical dengue fever from of the city of Campina Grande, PB, Brazil, obtained from the Municipal Health Office. The statistical analyzes were performed using the statistical softwares R and SaTScan. It was observed that there were global and local spatial autocorrelation for the incidence of the dengue fever. Furthermore, it was compared the power of detecting risk areas by using maps with the information about the local indication of spatial association (LISA) and spatial scan statistics. It was concluded the LISA presented smaller power than the scan statistics to detect the districts with highest risk of dengue fever transmission.
id UFLA_ecd13ccb81cd74cb0a8956e7ff3b2b55
oai_identifier_str oai:localhost:1/36979
network_acronym_str UFLA
network_name_str Repositório Institucional da UFLA
repository_id_str
spelling Análise exploratória de dados de área utilizando o RExploratory spatial data analysis on lattices using REstatística espacialAutocorrelação espacialDetecção de clustersSpatial statisticsSpatial autocorrelationCluster detectionEstatísticaThe present work aims to produce a material describing in detail the spatial data analysis on lattices by considering global autocorrelation indices, local autocorrelation and clusters detection tests. The methods studied in this work were applied in a dataset of classical dengue fever from of the city of Campina Grande, PB, Brazil, obtained from the Municipal Health Office. The statistical analyzes were performed using the statistical softwares R and SaTScan. It was observed that there were global and local spatial autocorrelation for the incidence of the dengue fever. Furthermore, it was compared the power of detecting risk areas by using maps with the information about the local indication of spatial association (LISA) and spatial scan statistics. It was concluded the LISA presented smaller power than the scan statistics to detect the districts with highest risk of dengue fever transmission.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)O presente trabalho tem como objetivo produzir um material descrevendo detalhadamente a análise de dados de área usando índices de autocorrelação global, autocorrelação local e teste para detecção de clusters. A aplicação do estudo foi feita usando um banco de dados dos casos de dengue proveniente da Secretária de Saúde da cidade de Campina Grande-PB. As análises estatísticas foram realizadas com uso do programa estatístico R e do programa SaTScan. Pôde-se observar no estudo que houve presença de autocorrelação espacial global e local para a variável taxa de incidência de dengue nos bairros da cidade. Foi comparado o poder de detecção de áreas de risco do método estatística Scan com o método índice local de autocorrelação espacial (LISA), por meio de mapas temáticos. Dessa comparação, pôde-se concluir que para esse estudo o índice local de autocorrelação espacial (LISA) obteve um menor poder de detecção dos bairros com potencial risco de infecção por dengue.Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-graduação em Estatística e Experimentação AgropecuáriaUFLAbrasilDepartamento de EstatísticaLima, Renato Ribeiro deOliveira, Marcelo Silva deScalon, João DomingosNogueira, Denismar AlvesAlmeida, Pablo Lourenço Ribeiro de2019-09-27T19:23:21Z2019-09-27T19:23:21Z2019-09-272018-06-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfALMEIDA, P. L. R. de. Análise exploratória de dados de área utilizando o R. 2018. 87 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/36979porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLA2019-09-27T19:26:13Zoai:localhost:1/36979Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2019-09-27T19:26:13Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false
dc.title.none.fl_str_mv Análise exploratória de dados de área utilizando o R
Exploratory spatial data analysis on lattices using R
title Análise exploratória de dados de área utilizando o R
spellingShingle Análise exploratória de dados de área utilizando o R
Almeida, Pablo Lourenço Ribeiro de
Estatística espacial
Autocorrelação espacial
Detecção de clusters
Spatial statistics
Spatial autocorrelation
Cluster detection
Estatística
title_short Análise exploratória de dados de área utilizando o R
title_full Análise exploratória de dados de área utilizando o R
title_fullStr Análise exploratória de dados de área utilizando o R
title_full_unstemmed Análise exploratória de dados de área utilizando o R
title_sort Análise exploratória de dados de área utilizando o R
author Almeida, Pablo Lourenço Ribeiro de
author_facet Almeida, Pablo Lourenço Ribeiro de
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Lima, Renato Ribeiro de
Oliveira, Marcelo Silva de
Scalon, João Domingos
Nogueira, Denismar Alves
dc.contributor.author.fl_str_mv Almeida, Pablo Lourenço Ribeiro de
dc.subject.por.fl_str_mv Estatística espacial
Autocorrelação espacial
Detecção de clusters
Spatial statistics
Spatial autocorrelation
Cluster detection
Estatística
topic Estatística espacial
Autocorrelação espacial
Detecção de clusters
Spatial statistics
Spatial autocorrelation
Cluster detection
Estatística
description The present work aims to produce a material describing in detail the spatial data analysis on lattices by considering global autocorrelation indices, local autocorrelation and clusters detection tests. The methods studied in this work were applied in a dataset of classical dengue fever from of the city of Campina Grande, PB, Brazil, obtained from the Municipal Health Office. The statistical analyzes were performed using the statistical softwares R and SaTScan. It was observed that there were global and local spatial autocorrelation for the incidence of the dengue fever. Furthermore, it was compared the power of detecting risk areas by using maps with the information about the local indication of spatial association (LISA) and spatial scan statistics. It was concluded the LISA presented smaller power than the scan statistics to detect the districts with highest risk of dengue fever transmission.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-06-19
2019-09-27T19:23:21Z
2019-09-27T19:23:21Z
2019-09-27
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv ALMEIDA, P. L. R. de. Análise exploratória de dados de área utilizando o R. 2018. 87 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.
http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/36979
identifier_str_mv ALMEIDA, P. L. R. de. Análise exploratória de dados de área utilizando o R. 2018. 87 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.
url http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/36979
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Lavras
Programa de Pós-graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
UFLA
brasil
Departamento de Estatística
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Lavras
Programa de Pós-graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
UFLA
brasil
Departamento de Estatística
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFLA
instname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)
instacron:UFLA
instname_str Universidade Federal de Lavras (UFLA)
instacron_str UFLA
institution UFLA
reponame_str Repositório Institucional da UFLA
collection Repositório Institucional da UFLA
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)
repository.mail.fl_str_mv nivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.br
_version_ 1807835073118994432