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Título: Comparação entre os métodos de krigagem e regressão geograficamente ponderada para estimação de superfícies a partir de fenômenos não-contínuos
Autor(es): Almeida, Gabriela Carneiro de
Orientador(es): Silva, Alan Ricardo da
Assunto: Análise de regressão
Krigagem - técnica
Data de apresentação: 22-Mai-2024
Data de publicação: 11-Fev-2025
Referência: ALMEIDA, Gabriela Carneiro de. Comparação entre os métodos de krigagem e regressão geograficamente ponderada para estimação de superfícies a partir de fenômenos não-contínuos. 2024. 63 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024.
Resumo: O estudo conduzido teve como objetivo comparar os métodos de Krigagem e Regressão Geograficamente Ponderada para a estimação de superfícies em fenômenos não-contínuos, usando dados relacionados à demanda por transportes em uma região central da cidade de São Paulo. Na metodologia, foram analisados os procedimentos de criação de superfícies por Krigagem e Regressão Geograficamente Ponderada, levando em consideração a natureza dos dados e a distribuição espacial das amostras. Foram determinados os parâmetros necessários para cada método, como o parâmetro de suavização na Regressão Geograficamente Ponderada e a análise dos semivariogramas na Krigagem. Os resultados da análise das superfícies de renda familiar e viagens por automóvel indicaram que as duas metodologias utilizadas para a modelagem das superfícies produzem resultados semelhantes, porém, a Regressão Geograficamente Ponderada mostrou-se vantajosa no sentido do ajuste ser mais fácil, não necessitar das suposições previstas para a Krigagem e por gerar estimativas com desvios padrão menores do que a Krigagem. Em conclusão, o estudo destacou a possibilidade de geração de superfícies a partir da técnica de Regressão Geograficamente Ponderada, que são comparáveis àquelas geradas pela técnica de Krigagem, sem os pressupostos requeridos por essa última.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2024.
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