1. 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
2. 2. Apresentao Professsor: Vitor Vieira Vasconcelos Email: vitor.v.v@gmail.com Telefones: 31-99331-1593 (Tim Whatsapp) 11-96603-6153 (Claro) Skype: amfeadan / Vitor Vieira Vasconcelos (amfeadan@outlook.com) Facebook: https://www.facebook.com/vitor.vieiravasconcelos?fref=ts Linkedin: http://br.linkedin.com/pub/vitor-vieira-vasconcelos/29/338/574 Currculo Lattes: http://lattes.cnpq.br/8151243279050980 Academia: https://ufabc-br.academia.edu/VitorVasconcelos Research Gate: https://www.researchgate.net/profile/Vitor_Vasconcelos2 Scribd: http://pt.scribd.com/amfeadan Google Scholar: http://scholar.google.com.br/citations?user=k8Y-3xYAAAAJ&hl=pt-BR
3. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 19. IPEAGEO
20. 20. Pesquisa Origem e Destino
21. 21. Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil
22. 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. 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. 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. 25. MODELO = VISO REDUZIDA
26. 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. 27. O Grito (1893) Edvard Munch
28. 28. Vocs j esto acostumados a lidar com modelos! (inclusive estatsticos) Um exemplo simples e cotidiano
29. 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. 30. Censos: Residentes por Domiclio
31. 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. 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. 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. 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. 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. 36. Exemplos Trabalho de Geoprocessamento 2015/1 Joyane Ferreira Silva
37. 37. Exemplos Trabalho de Geoprocessamento 2014/1 Victor Mendes Del Prete
38. 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. 39. Exemplos Trabalho de Geoprocessamento 2014/1 Victor Mendes Del Prete Anlise Secundria (Dados do Censo Demogrfico 2010) Identificao de Variveis
40. 40. Exemplos Trabalho de Geoprocessamento 2014/1 Victor Mendes Del Prete Identificao de Variveis
41. 41. Exemplos Trabalho de Geoprocessamento 2014/1 Victor Mendes Del Prete Identificao de Variveis
42. 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. 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. 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. 45. ConsumodeguaperCapita (m3/dia/ano) Renda per Capita (R$) Anlise Exploratria
46. 46. Consumo de gua per Capita (resposta) X Renda per capita(preditora) MODELO DE REGRESSO LINEAR GLOBAL
47. 47. Mas ser que esta relao, entre consumo de gua e renda, ocorre da mesma maneira em todo o pas??? O ESPAO IMPORTA!!!
48. 48. GWR Geographically Weighted Regression Consumo de gua per Capita (resposta) X Renda per capita(preditora) GWR: CARMO, Roberto Luiz do; DAGNINO, Ricardo Sampaio; FEITOSA, Flvia da Fonseca; JOHANSEN, Igor Cavallini; CRAICE, Carla. Populao, Renda e Consumo Urbano de gua no Brasil: Interfaces e Desafios. XX Simpsio Brasileiro de Recursos Hdricos. 17 a 22 de novembro de 2013. Bento Gonalves, RS.
49. 49. GWR Geographically Weighted Regression Consumo de gua per Capita (resposta) X Renda per capita(preditora) CARMO, Roberto Luiz do; DAGNINO, Ricardo Sampaio; FEITOSA, Flvia da Fonseca; JOHANSEN, Igor Cavallini; CRAICE, Carla. Populao, Renda e Consumo Urbano de gu no Brasil: Interfaces e Desafios. XX Simpsio Brasileiro de Recursos Hdricos. 17 a 22 de novembro de 2013. Bento Gonalves, RS. Os menores coeficientes estimados para a varivel RENDA foram observados em municpios do Estado do Rio Grande do Sul ... ....e os maiores em Alagoas.
50. 50. GWR Geographically Weighted Regression Consumo de gua per Capita (resposta) X Renda per capita(preditora) CARMO, Roberto Luiz do; DAGNINO, Ricardo Sampaio; FEITOSA, Flvia da Fonseca; JOHANSEN, Igor Cavallini; CRAICE, Carla. Populao, Renda e Consumo Urbano de gu no Brasil: Interfaces e Desafios. XX Simpsio Brasileiro de Recursos Hdricos. 17 a 22 de novembro de 2013. Bento Gonalves, RS. Regio do Municpio de Traipu (AL) maior coeficiente estimado Um aumento de R$ 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. 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. 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. 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. 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.
55. 55. CONTEDO CURSO 1. Inferncia Estatstica: Conceitos Bsicos PRTICA: O Ambiente SPSS
56. 56. Ambiente SPSS
57. 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. 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. 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. 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. 61. BIBLIOGRAFIA BSICA CAPTULOS 1 a 5 CAPTULOS 1, 2, 4 e 9
62. 62. BIBLIOGRAFIA BSICA CAPTULOS 1 e 5 VOLUME 1 - CAPTULOS 12 e 14 VOLUME 2 CAPTULO 5
63. 63. BIBLIOGRAFIA BSICA CAPTULOS 1, 2, 7, 8, 18, 19, 22, 24, 25
64. 64. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR CAPTULOS 1-3 e 10-16
65. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 74. Trabalho Final 5. CONCLUSO 6. REFERNCIAS BIBLIOGRFICAS
75. 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. 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. 77. Atendimentos Alunos Prof. Vitor Vieira Vasconcelos vitor.v.v@gmail.com Horrio Atendimento: Quintas, 19h00 s 21h00 [Marcar por e-mail]
78. 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. 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. 80. Ser que os procedimentos de cobrana do IPTU desfavorecem imveis de menor valor no mercado?
81. 81. Trabalhos de Alunos Camila Brito, Sabrina Nascimento e Renan Telles
82. 82. Trabalhos de Alunos Cristiane Nagaka