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Tipologia: Manuais, Projetos, Pesquisas
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Paulo Justiniano Ribeiro Junior ∗
Departamento de Estat´ıstica Universidade Federal do Paran ´a
Segundo semestre de 2004
∗Enderec¸o para correspondˆencia: Departamento de Estat´ıstica, Universidade Federal do Paran ´a, E- mail: Paulo.Ribeiro@est.ufpr.br
(b) Precipitac¸ ˜ao no Estado do Paran´a
Medidas de chuva em 143 postos meteo- rol ´ogicos. M´edias hist ´oricas para o per´ıodo de Maio- Junho (estac¸ ˜ao seca). Maiores detalhes: tese de Jacinta L. Zamboti (2001).
200 300 400 500 600 700 800
0
100
200
300
400
500
600
(c) Infecc¸ ˜oes bacterianas no sul da Inglaterra
Localizac¸ ˜oes das residˆencias de 651 casos notificados num per ´ıodo de 1 ano na regi˜ao central do sul da Inglaterra.
••• •••••••••
••
••••••••
E-W (km)
N-S (km)
380 400 420 440 460
80
100
120
140
Estat´ıstica espacial e a selec´ ¸ ˜ao de m´etodos es- tat´ısticos nos quais a localizac¸ ˜ao espacial tem papel expl´ıcito na an ´alise dos dados.
Dois temas estrat´egicos
(a) Dados de chuva na Su´ıc¸ a
E-W (km)
N-S (km)
0 100 200 300
0
50
100
150
200
Localizac¸ ˜oes com tamanhos dos pontos proporcionais aos valo- res observados de precipitac¸ ˜ao
(c) Esp´ecies de l´ıquens
4000 5000 6000 7000
9000
10000
11000
12000
XCOORD
YCOORD
(d) Mal´aria em Gambia
E-W (km)
N-S (km)
300 400 500 600
1400
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1600
o o
o ooo
oo o o^ o
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o oo (^) o o o
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oo^ o o o o o oo oo oooo
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Western Eastern
300 400 500 600
1400
1500
1600
o
o o
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o ooo^ oo oo o o
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300 400 500 600
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1500
1600 Central
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300 400 500 600
1400
1500
1600
o o
o o o^ o^ oooooooooooo o
oo oooo
Exemplo b´asico: chuva no Paran´a
200 300 400 500 600 700 800
0
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400
500
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Coord X
Coord Y
100 200 300 400 500 600 700 800^150
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Coord X
Coord Y
data
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Coord X
data
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Coord Y
data
(^0 0 100 200 300 )
1000
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6000
distance
semivariance
(^0 0 100 200 300 )
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distance
semivariance
variogramas para dados originais (esquerda) e ap ´os retirada de tendˆencia, com modelo ajustado (direita).
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0
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500
600
Coord X
Coord Y
160 218 277 336 395 200 300 400 500 600 700 800
0
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Coord X
Coord Y
135 310 485 660 834
Krigagem: mapas de valores preditos (esquerda) e variˆancias de predic¸ ˜ao (direita).
Geostat´ıstica Tradicional:
Perspectiva hist ´orica - paradigmas para in- ferˆencia
(a) Modelos estat´ısticos:
(b) Gauss e Legendre
(c) Fisher e verossimilhanc¸a
(d) Inferˆencia: “Model-based” vs “design-based”
Perspectiva hist ´orica - Modelos Lineares Genera- lizados
