1. Repositório Institucional da UFMG
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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/75859
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dc.contributor.advisor1Renato Martins Assunçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3575559872183767pt_BR
dc.contributor.referee1Rosângela Helena Loschipt_BR
dc.contributor.referee2Paulo Justiniano Ribeiro Júniorpt_BR
dc.contributor.referee3Kevin A. Butlerpt_BR
dc.creatorVinicius Ricardo RIffelpt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6947081049809919pt_BR
dc.date.accessioned2024-08-30T20:23:47Z-
dc.date.available2024-08-30T20:23:47Z-
dc.date.issued2024-06-27-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/75859-
dc.description.abstractO 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.pt_BR
dc.description.resumoThe 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológicopt_BR
dc.description.sponsorshipFAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Geraispt_BR
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpt_BR
dc.languageengpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICApt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatísticapt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectModifiable areal unit problempt_BR
dc.subjectAutomated zonation constructionpt_BR
dc.subjectUnsupervised learningpt_BR
dc.subjectZonation dependencept_BR
dc.subjectSpatial partitioningpt_BR
dc.subjectSpatial clusterspt_BR
dc.subject.otherEstatística – Tesespt_BR
dc.subject.otherAnálise espacial (Estatística) – Tesespt_BR
dc.subject.otherAnálise por conglomerados – Tesespt_BR
dc.subject.otherAnálise estocásticapt_BR
dc.titleA stochastic approach to establish a metric to quantify the modifiable areal unit problempt_BR
dc.title.alternativeUma abordagem estocástica para estabelecer uma métrica para quantificar o problema da unidade de área modificávelpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
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