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http://hdl.handle.net/1843/75859| Type: | Dissertação |
| Title: | A stochastic approach to establish a metric to quantify the modifiable areal unit problem |
| Other Titles: | Uma abordagem estocástica para estabelecer uma métrica para quantificar o problema da unidade de área modificável |
| Authors: | Vinicius Ricardo RIffel |
| First Advisor: | Renato Martins Assunção |
| First Referee: | Rosângela Helena Loschi |
| Second Referee: | Paulo Justiniano Ribeiro Júnior |
| Third Referee: | Kevin A. Butler |
| Abstract: | The Modifiable Areal Unit Problem (MAUP) significantly affects spatial analysis out-comes by varying results based on the scale and zoning of the geographical units used. This thesis introduces a novel stochastic approach to quantify the MAUP effects, pre-senting an index that measures the sensitivity of spatial analyses to changes in areal unit configurations. The proposed methodology is based on the SKATER algorithm and can be used in any spatial analysis. We applied the proposed method to around 2,000 different datasets. The findings indicate that the most pronounced impacts of MAUP occur at smaller scales, where area aggregation significantly alters statistical outcomes. The study also reveals a high correlation between scale and zoning effects, suggesting the intertwined nature of these components. While the proposed indices provide a valuable tool for evaluating MAUP, computational challenges in large datasets highlight the need for further algorithmic optimizations. |
| Abstract: | O Problema da Unidade Areal Modificável (MAUP) afeta significativamente os resultados da análise espacial ao variar os resultados com base na escala e zonificação das unidades geográficas utilizadas. Esta tese introduz uma abordagem estocástica inédita para quantificar os efeitos do MAUP, apresentando um índice que mede a sensibilidade das análises espaciais às mudanças nas configurações das unidades areais. A metodologia proposta é baseada no algoritmo SKATER e pode ser utilizada em qualquer análise espacial. Aplicamos o método proposto a cerca de 2.000 diferentes conjuntos de dados. Os resultados indicam que os impactos mais pronunciados do MAUP ocorrem em escalas menores, onde a agregação das áreas altera significativamente os resultados estatísticos. O estudo também revela uma alta correlação entre os efeitos de escala e zonificação, sugerindo a natureza interligada desses componentes. Embora os índices propostos forneçam uma ferramenta valiosa para avaliar o MAUP, desafios computacionais em grandes conjuntos de dados destacam a necessidade de otimizações algorítmicas adicionais. |
| Subject: | Estatística – Teses Análise espacial (Estatística) – Teses Análise por conglomerados – Teses Análise estocástica |
| language: | eng |
| metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
| Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Publisher Initials: | UFMG |
| metadata.dc.publisher.department: | ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA |
| metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Estatística |
| Rights: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/75859 |
| Issue Date: | 27-Jun-2024 |
| Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado |
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