Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/1843/75859
Tipo: Dissertação
Título: A stochastic approach to establish a metric to quantify the modifiable areal unit problem
Título(s) alternativo(s): Uma abordagem estocástica para estabelecer uma métrica para quantificar o problema da unidade de área modificável
Autor(es): Vinicius Ricardo RIffel
Primeiro Orientador: Renato Martins Assunção
Primeiro membro da banca : Rosângela Helena Loschi
Segundo membro da banca: Paulo Justiniano Ribeiro Júnior
Terceiro membro da banca: Kevin A. Butler
Resumo: 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.
Assunto: Estatística – Teses
Análise espacial (Estatística) – Teses
Análise por conglomerados – Teses
Análise estocástica
Idioma: eng
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição: UFMG
Departamento: ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA
Curso: Programa de Pós-Graduação em Estatística
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/75859
Data do documento: 27-Jun-2024
Aparece nas coleções:Dissertações de Mestrado

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