1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorAlmeida, Pablo Lourenço Ribeiro de-
dc.date.accessioned2019-09-27T19:23:21Z-
dc.date.available2019-09-27T19:23:21Z-
dc.date.issued2019-09-27-
dc.date.submitted2018-06-19-
dc.identifier.citationALMEIDA, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/36979-
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectEstatística espacialpt_BR
dc.subjectAutocorrelação espacialpt_BR
dc.subjectDetecção de clusterspt_BR
dc.subjectSpatial statisticspt_BR
dc.subjectSpatial autocorrelationpt_BR
dc.subjectCluster detectionpt_BR
dc.titleAnálise exploratória de dados de área utilizando o Rpt_BR
dc.title.alternativeExploratory spatial data analysis on lattices using Rpt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Estatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Lima, Renato Ribeiro de-
dc.contributor.referee1Oliveira, Marcelo Silva de-
dc.contributor.referee2Scalon, João Domingos-
dc.contributor.referee3Nogueira, Denismar Alves-
dc.description.resumoO 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.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Estatísticapt_BR
dc.subject.cnpqEstatísticapt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4361683378352580pt_BR
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