dissertação
Análise exploratória de dados de área utilizando o R
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Universidade Federal de Lavras
Faculdade, Instituto ou Escola
Departamento
Departamento de Estatística
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
Agência de fomento
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extensão
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
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.
Abstract
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.
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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.