Detecção e inferência de clusters por meio do fluxo de pessoas

• Autor(a) principal: Francisco da Silva Oliveira Junior
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-97XHQY
• topic: Detecção de clusters irregulares; Estatística espacial Scan Circular; Modelos gravitacionais; Cluster espacial; Interação entre regiões; Estatistica; Distribuição (Probabilidades); Analise por conglomerados; Análise espacial (Estatística)

Este trabalho propõe um método de detecção de clusters adaptando o método tradicional, Scan Circular, de forma a utilizar o fluxo de pessoas como medida de proximidade, interação entre regiões do mapa, para identificar um conjunto de regiões com risco elevado de ocorrência de um determinado evento de interesse. O fluxo de pessoas entre duas regiões é estimado através do método gravitacional, sendo diretamente proporcional aos produtos dos produtos internos brutos e inversamente proporcional ao quadrado das distâncias entre regiões. Usamos também o método linear generalizado gravitacional para estimar o fluxoatravés de um modelo logístico que usa como variáveis preditoras índices de desenvolvimento econômico, social e a distância. O desempenho dos métodos propostos foi comparado com o método tradicional Scan Circular a partir de simulações de clusters usando uma base de casos de homicídios e também analisando a situação real. Em todos os casos simulados, as técnicas propostas tiveram melhores resultados de poder, sensibilidade e valor preditivo positivo que o método tradicional, com exceção para clusters simulados com formato regular. Dentre as técnicas propostas, a técnica do modelo linear generalizado apresentou resultados ligeiramente superiores aos da técnica do modelo gravitacional. Na aplicação das técnicas à situação real de casos de homicídios o modelo linear generalizado gravitacional apresentou resultados mais coerentes com a realidade. Em conclusão consideramos que os métodos propostos são boas alternativas para detecção de clusters irregulares e ou desconexos.