Estatística (espacial) Básica

Paulo Justiniano Ribeiro Jr e Simone Bönish (LEG/UFPR)

Este curso visa discutir ideias gerais sobre aplicações de métodos estatísticos relacionados a Geoprocessamento e Sistemas de Informação Geográfica. A ênfase é na apresentação de exemplos que servirão de base para discussão das metodologias, procurando enfatizar a interpretação intuitiva dos conceitos e resultados e não os detalhes técnicos.

Este curso é complementar ao programa de disciplinas do curso e portanto será conduzido de maneira informal, com prioridade para discussão de temas de interesse e compatíveis levantados pelos participantes.

Este curso não pretende propiciar treinamento detalhado em nenhum aplicativo computacional. Entretanto utilizaremos alguns recursos para ilustrar as discussões do curso e como as análises podem ser feitas. Todos os recursos utilizados são gratuitos, de código aberto, multiplataforma e podem ser instalados e distribuídos livremente

1. Ambiente R para análise estatística
   • veja ainda a seção de recursos de estatística espacial do R
   • e outra página ainda sobre os pacotres de estatística espacial do R
2. TerraView
3. O projeto aRT (API R-Terralib)

1. Apresentação da primeira aula
2. Arquivo de comandos (R) do primeiro dia
3. Tutorial Terra View

• Iniciando o Uso do Terra View
• Planos, Vistas e Temas
• Ferramentas de Análises Básicas
• Manipulando Tabelas
• Manipulando Dados Matriciais: Grades e Imagens
• Operações Espaciais

Os exercícios a seguir tem como objetivo motivar as discussões e a compreensões de métodos de análise de dados espaciais implementados na TerraView.

• Importar os municípios do estado do Rio de Janeiro (projeção: LatLon/SAD69, identificador: GEOCODIGO)

rj_mun_region_pol.shp rj_mun_region_pol.shx rj_mun_region_pol.dbf

• Importar tabela tstática dos casos de aids (chave primária: GEOCODIGO_STING)

casosaids.txt

• Calcular a taxa de casos de aids em 2001
• Calcular a Taxa Bayesiana Global e Local para os casos de aids em 2001
• Comparar os resultados

• Criar banco Curitiba
• Importar os bairros de Curitiba (sem projeção / identificador: NOME)

bairros.shp bairros.shx bairros.dbf

• Importar tabela estática de atributos dos bairros de Curitiba (chave primária: NOME)

tabe.csv

• Tornar a tabela visível
• Visualizar o atributo "Habitação" com 5 classes definidas por "Passos Iguais" e "Quantis"
• Gerar Matriz de Proximidade Espacial pelo critério de contiguidade
• Calcular a Média Local e Índice de Moran Local para "Habitação"
• Contruir o gráfico Z x WZ
• Visualizar BoxMap, LisaMap e MoranMap

• Aplicar o método Skater para agrupar os bairros segundo o atributo "Habitação"
• Analisar o gráfico de "Diminuição de Variância" e ajustar o agrupamento
• Fazer um agrupamento usando dois atributos

• Criar o banco Rio
• Importar os bairros do Rio de Janeiro (projeção: UTM/SAD69/zona23, identificador: BAIRRO)

riobai96_pol.shp riobai96_pol.shx riobai96_pol.dbf

• Importar tabela de pontos de casos de leptospirose (projeção: UTM/SAD/zona23)

casoslepto.txt

• Gerar Mapa de Kernel para: grade sobre eventos, grade sobre área, sem grade

1. Série: Capacitação e Atualização em Geoprocessamento em Saúde
2. Análise Espacial de Dados Geográficos
3. Lista de referências bibliográficas sobre estatística espacial
4. LEG: Laboratório de estatística e Geoinformação
5. página pessoal de PJ