Análise dos modelos de regressão espacial SAR, SEM e SAC

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rêgo, Caio Vieira
Data de Publicação: 2012
Outros Autores: Pena, Marina Garcia
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/4126
Resumo: Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Exatas, Departamento de Estatística, 2012.
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spelling Rêgo, Caio VieiraPena, Marina GarciaAlbuquerque, Pedro Henrique MeloSilva, Alan Ricardo daREGÔ, Caio Vieira; PENA, Marina Garcia. Análise dos modelos de regressão espacial SAR, SEM e SAC. 2012. 76 f., il. Monografia (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2012.http://bdm.unb.br/handle/10483/4126Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Exatas, Departamento de Estatística, 2012.A utilização de técnicas de estatística espacial é algo recorrente em pesquisas modernas. Uma parte importante dessa área é a regressão espacial. Três modelos amplamente disseminados são o Spatial Autoregressive Model - SAR, o Spatial Error Model - SEM e o General Spatial Model - SAC. Nesses modelos ha coeficientes que representam a dependência espacial ou seja, neles, as informações dos \vizinhos" é utilizada para prever ou \explicar" o que está sendo estudado. A distinção e escolha entre os modelos SAR e SEM não é simples, devido ao fato de eles possuírem uma formulação parecida. Nota-se que ao se desenvolver a estrutura do SEM, se torna um caso particular do SAR, diferindo, entretanto, na interpretação final do resultado. Foi verificado, por meio de análise empirica, que o modelo SAR, em geral, se ajusta melhor e resulta em R2 mais altos que o SEM. Como esperado, dados com baixa ou nenhuma dependência espacial não geram modelos SAR e SEM com coeficientes significativos. O modelo SAC foi aplicado a diferentes bancos de dados, o resultado obtido indica que esse modelo é significativo e tem bom ajuste apenas em modelos com alta dependência espacial. A matriz de proximidade binária gerou melhores resultados nos bancos em que o modelo SAC foi aplicado, sua estrutura, mais simples, não gerou coeficientes maiores que j1j em nenhum caso. A matriz de distâncias, nos dados com dependência espacial elevada, exige medida corretiva. Menores distâncias de corte geram índices de dependência espacial mais altos e maiores R2 porem inuem negativamente nas variáveis não espaciais do modelo. é importante se atentar aos valores do intercepto em cada configuração do modelo. Em alguns casos em que foram utilizadas matrizes iguais observou-se inversões de sinal no intercepto - tomando-se como base a regressão clássica -, problema que é recorrente nos casos de multicolinearidade. Essa inversão pode ser causada por se utilizar a mesma estrutura para se \retirar" a dependência da variável respostas e do erro. Se a matriz W1 não foi capaz de esgotar a dependência espacial do modelo é recomendado o uso de uma matriz W2 diferente para sanar essa dependência. Possíveis medidas corretivas em alguma matriz podem limitar o modelo: distâncias de corte muito curtas são inuentes nos p-valores do teste de significância dos parâmetros do modelo, que devem ser analisados com cuidado redobrado em situações como essa.Submitted by Jaqueline Ferreira de Souza (jaquefs.braz@gmail.com) on 2012-11-14T11:26:07Z No. of bitstreams: 1 2012_CaioVieiraRego_MarinaGarciaPena.pdf: 961178 bytes, checksum: 950de6bbd5724245f671fdde584b7b77 (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia(luanna@bce.unb.br) on 2012-11-28T10:42:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_CaioVieiraRego_MarinaGarciaPena.pdf: 961178 bytes, checksum: 950de6bbd5724245f671fdde584b7b77 (MD5)Made available in DSpace on 2012-11-28T10:42:43Z (GMT). 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