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dc.contributor.advisorCançado, André Luiz Fernandes-
dc.contributor.authorAvelar, Adler Vilela-
dc.identifier.citationAVELAR, Adler Vilela. Algoritmos evolutivos aplicados em Estatística Espacial - Heurísticas baseadas em vizinhanças para detecção de clusters espaciais com geometria arbitrária. 2014. ix, 31 f., il. Monografia (Bacharelado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2014.en
dc.descriptionMonografia (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2014.en
dc.description.abstractApresentamos aqui a descrição e implementação computacional de algumas técnicas estatísticas e computacionais para a detecção de clusters espaciais com formas arbitrárias dentre as diversas regiões de um mapa em questão. Tais clusters espaciais consistem em aglomerados populacionais que apresentam uma característica de interesse para o estudo com formas desproporcionais ao restante das regiões consideradas. As heurísticas apresentadas são oriundas da necessidade de se aperfeiçoar os métodos de detecção de clusters de formato irregular, de tal forma que sejam mais eficientes do que a metodologia já utilizada para detecção de clusters de formato circular. Neste trabalho definimos estes métodos como Algoritmos de Vizinhanças e utilizamos algumas variações deste, o Algoritmo de Vizinhança com Seleção de Vizinho Ótimo e o Algoritmo de Vizinhança com Seleção Proporcional.en
dc.rightsAcesso Abertoen
dc.subject.keywordAlgoritmosen
dc.subject.keywordAlgoritmo circularen
dc.subject.keywordAlgoritmo de vizinhançaen
dc.subject.keywordEstatística espacialen
dc.subject.keywordSeleção proporcionalen
dc.subject.keywordClusteren
dc.titleAlgoritmos evolutivos aplicados em Estatística Espacial - Heurísticas baseadas em vizinhanças para detecção de clusters espaciais com geometria arbitráriaen
dc.title.alternativeNeighborhood based heuristics applied to detect spatial clusters with arbitrary geometryen
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladoen
dc.date.accessioned2014-10-20T17:13:00Z-
dc.date.available2014-10-20T17:13:00Z-
dc.date.issued2014-10-20T17:13:00Z-
dc.date.submitted2014-07-07-
dc.identifier.urihttp://bdm.unb.br/handle/10483/8711-
dc.language.isoPortuguêsen
dc.description.abstract1We introduce in this work the description and computational implementation of some statistical and computational techniques to detect spatial clusters with arbitrary forms among several regions of a selected map. These spatial clusters consist in populational clusters, which show a unique characteristic of interest with disproportionate shapes compared to the other regions. The presented heuristics come from the need to improve the detection methods of uneven shape clusters, in order to make it more efficient than the common used methodology to detect circular shaped clusters. On this work, we define these methods as Neighborhood Algorithms and use a few variations of this method, the Neighborhood Algorithm with Best Neighbor Selection and the Neighborhood Algorithm with Proportional Selection-
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