Submitted by TIAGO BARRETO DE ANDRADE COSTA null (tiagobac@yahoo.com.br) on 2017-07-13T22:57:26Z No. of bitstreams: 1 TESE_TIAGO COSTA_VERSÃO FINAL.pdf: 23380596 bytes, checksum: 619a0746dd076316d81d596da3513a6c (MD5) / Approved for entry into archive by Monique Sasaki (sayumi_sasaki@hotmail.com) on 2017-07-14T18:38:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 costa_tba_dr_prud.pdf: 23380596 bytes, checksum: 619a0746dd076316d81d596da3513a6c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-14T18:38:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 costa_tba_dr_prud.pdf: 23380596 bytes, checksum: 619a0746dd076316d81d596da3513a6c (MD5) Previous issue date: 2017-07-06 / A mortalidade por agressão no Brasil desde pelo menos o início de 1980 vem apresentando um recrudescimento linear, em paralelo ao contexto de produção das periferias urbanas. A desagregação desse fenômeno em escalas de maior detalhe, entretanto, permite-nos perceber que esse crescimento linear é na verdade o resultado de diversas dinâmicas locais, várias delas com características epidêmicas. Isto é, crescimentos abruptos fora do padrão histórico de dada localidade, portanto, crescimentos não-lineares. De acordo com a análise proposta no presente trabalho, identificamos Belém/PA enquanto um desses contextos epidêmicos de agressões letais. Tais expressões de violência naquela cidade vêm crescendo fora de sua dinâmica costumeira desde o início dos anos 2000 e a expressão geográfica desse fenômeno tem sido a difusão das mortes pelo espaço intraurbano. Dessa forma, propomos enquanto tese que tal propagação espacial da problemática, sendo uma típica expressão de difusão sobre o espaço geográfico, não se dá de forma homogênea em todas as direções a partir de um foco. Antes, segue por caminhos que oferecem condições mais favoráveis à epidemia (corredores de difusão) e evita aqueles mais desfavoráveis (barreiras à difusão). Enfim, no presente trabalho argumentamos no sentido de demonstrar essa dinâmica espaço-temporal peculiar do crescimento dos homicídios em Belém nos últimos anos, a partir de uma abordagem dos conceitos de epidemia e difusão espacial calcada em análise de dados espaciais. Ficou demonstrado, com base nessa análise, que os homicídios nessa metrópole brasileira têm alta correlação espacial, o que aponta para a necessidade dos fundamentos teóricos e metodológicos da Geografia na análise dessa problemática no contexto brasileiro. / Since at least 1980 the homicide mortality on Brazil has increased linearly at the same time of the urban slums has being shaped. However, in a larger zoom into the fenomeno, we can to see this linear growth is a result of several local dynamics, some of which are epidemic. That is, abrupt growth outside the historical pattern of a given locality, therefore, nonlinear growth. According to the analysis proposed in the present study, we identified Belém/PA as one of those epidemic contexts of lethal violence. Such expressions of violence in that city have been growing out of their usual dynamics since the early 2000s and the geographic expression of this phenomenon has been the spread of deaths through intraurban space. In this way, we propose as thesis that such spread of the problematic, as a typical expression of the diffusion on the geographical space, does not take place homogeneously in all directions from a focus. Indeed, it follows paths that offer more favorable conditions to the epidemic (diffusion channels) and avoid the more unfavorable ones (barriers to diffusion). Therefore, using a spatial data analysis approach, in the present work we argue to demonstrating this peculiar space-time dynamics of the present-day increase in the Belém’s homicides events. We do this from an approach of the concepts of epidemic and spatial diffusion based on spatial data analysis. It was demonstrated that the homicides in this Brazilian metropolis have a high spatial correlation, which points to the need of the theoretical and methodological foundations of Geography in the analysis of this problem in the Brazilian context.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese__fabiana.pdf: 3413093 bytes, checksum: 69eef866f8ca47e7714ae83768804879 (MD5) Previous issue date: 2016-02-02 / Understanding the spatial distribution knowledge regarding georeferenced data has been essencial to various areas including agriculture. Thus, several trials have been carried out. However, most of these studies assume that the underlying stochastic process is Gaussian. When the data associated with this process do not present normality, data transformations are applied. And though the use of these transformations has presented satisfactory results, it is important to consider models which take into account the characteristics of such phenomenon. It may be more appropriate than using a normal model. So, this trial aimed at proposing a spatial model based on the Birnbaum-Saunders distribution (BS). This distribution has been shown effective to model data that take positive values and whose behavior presents positive asymmetry and unimodality. Thefore, this trial has proposed a methodology that includes the formulation of the spatial Birnbaum-Saunders model , estimation of its parameters using maximum likelihood (ML), and application of diagnostic techniques which can detect the sensitivity of the model to atypical data and evaluate the proposed model through a simulation study and studies using real data sets of agricultural engineering. These data were obtadined in a 167.35-ha commercial area for grain production, in Cascavel city, to validate the studied model. In the study with simulated data and large samples, estimation parameters and diagnostic analysis showed a good performance. According to the study with real data, calculations of AIC (Akaike s information criterion) and BIC (Bayesian information criterion) indexes, Bayes factor as well as Q-Q plots constrution have shown that the proposed model is appropriate to fit the obtained data. Influential cases were detected, and their removal from data set caused a considerable change in contour maps. It is therefore concluided that Birnbaum-Saunders spatial model is adequate to carry out studies with spatially correlated data. Is is also an alternative model to the normal model when the data set present positive asymmetrical distribution / O conhecimento da distribuição espacial de dados georrefenciados é de interesse de diversas áreas do conhecimento, incluindo a área agrícola. Neste sentido, diversos trabalhos já foram realizados; no entanto, a maioria destes trabalhos assumem que o processo estocástico subjacente é gaussiano. Quando os dados associados com este processo não apresentam normalidade, transformações de dados são usadas. E ainda que o uso dessas transformações tenha apresentado resultados satisfatórios, considerar modelos que levem em conta as características do fenômeno pode ser mais adequado do que a utilização do modelo normal. O objetivo deste trabalho é propor um modelo espacial baseado na distribuição Birnbaum-Saunders (BS). Esta distribuição tem se mostrado eficiente para modelar conjuntos de dados formados por valores estritamente positivos e cujo comportamento apresenta assimetria positiva e unimodalidade. A metodologia proposta neste trabalho inclui a formulação do modelo espacial Birnbaum-Saunders, a estimação de seus parâmetros utilizando o método de máxima verossimilhança (ML), a aplicação de técnicas de diagnóstico que permitem detectar a sensibilidade do modelo a dados atípicos, a avaliação do modelo proposto por um estudo de simulação e aplicação da metodologia desenvolvida em análise de dados reais da área agrícola. Os dados utilizados para validação do modelo estudado foram obtidos em uma área comercial de produção de grãos de 167,35 ha de Cascavel. No estudo com dados simulados, para amostras grandes, a estimação dos parâmetros e a análise de diagnóstico apresentaram boa performance. No estudo com dados reais, os cálculos dos índices AIC, BIC e fator Bayes bem como a construção de Q-Q plots mostraram que o modelo proposto é adequado para ajustar os dados. Casos influentes foram detectados e suas retiradas do conjunto de dados causaram uma mudança considerável nos mapas de contorno. Conclui-se portanto, que o modelo espacial Birnbaum-Saunders é adequado para realização de estudos com dados espacialmente correlacionados, e é um modelo alternativo ao modelo normal quando o conjunto de dados apresenta distribuição assimétrica positiva

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:47:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese__fabiana.pdf: 3413093 bytes, checksum: 69eef866f8ca47e7714ae83768804879 (MD5) Previous issue date: 2016-02-02 / Understanding the spatial distribution knowledge regarding georeferenced data has been essencial to various areas including agriculture. Thus, several trials have been carried out. However, most of these studies assume that the underlying stochastic process is Gaussian. When the data associated with this process do not present normality, data transformations are applied. And though the use of these transformations has presented satisfactory results, it is important to consider models which take into account the characteristics of such phenomenon. It may be more appropriate than using a normal model. So, this trial aimed at proposing a spatial model based on the Birnbaum-Saunders distribution (BS). This distribution has been shown effective to model data that take positive values and whose behavior presents positive asymmetry and unimodality. Thefore, this trial has proposed a methodology that includes the formulation of the spatial Birnbaum-Saunders model , estimation of its parameters using maximum likelihood (ML), and application of diagnostic techniques which can detect the sensitivity of the model to atypical data and evaluate the proposed model through a simulation study and studies using real data sets of agricultural engineering. These data were obtadined in a 167.35-ha commercial area for grain production, in Cascavel city, to validate the studied model. In the study with simulated data and large samples, estimation parameters and diagnostic analysis showed a good performance. According to the study with real data, calculations of AIC (Akaike s information criterion) and BIC (Bayesian information criterion) indexes, Bayes factor as well as Q-Q plots constrution have shown that the proposed model is appropriate to fit the obtained data. Influential cases were detected, and their removal from data set caused a considerable change in contour maps. It is therefore concluided that Birnbaum-Saunders spatial model is adequate to carry out studies with spatially correlated data. Is is also an alternative model to the normal model when the data set present positive asymmetrical distribution / O conhecimento da distribuição espacial de dados georrefenciados é de interesse de diversas áreas do conhecimento, incluindo a área agrícola. Neste sentido, diversos trabalhos já foram realizados; no entanto, a maioria destes trabalhos assumem que o processo estocástico subjacente é gaussiano. Quando os dados associados com este processo não apresentam normalidade, transformações de dados são usadas. E ainda que o uso dessas transformações tenha apresentado resultados satisfatórios, considerar modelos que levem em conta as características do fenômeno pode ser mais adequado do que a utilização do modelo normal. O objetivo deste trabalho é propor um modelo espacial baseado na distribuição Birnbaum-Saunders (BS). Esta distribuição tem se mostrado eficiente para modelar conjuntos de dados formados por valores estritamente positivos e cujo comportamento apresenta assimetria positiva e unimodalidade. A metodologia proposta neste trabalho inclui a formulação do modelo espacial Birnbaum-Saunders, a estimação de seus parâmetros utilizando o método de máxima verossimilhança (ML), a aplicação de técnicas de diagnóstico que permitem detectar a sensibilidade do modelo a dados atípicos, a avaliação do modelo proposto por um estudo de simulação e aplicação da metodologia desenvolvida em análise de dados reais da área agrícola. Os dados utilizados para validação do modelo estudado foram obtidos em uma área comercial de produção de grãos de 167,35 ha de Cascavel. No estudo com dados simulados, para amostras grandes, a estimação dos parâmetros e a análise de diagnóstico apresentaram boa performance. No estudo com dados reais, os cálculos dos índices AIC, BIC e fator Bayes bem como a construção de Q-Q plots mostraram que o modelo proposto é adequado para ajustar os dados. Casos influentes foram detectados e suas retiradas do conjunto de dados causaram uma mudança considerável nos mapas de contorno. Conclui-se portanto, que o modelo espacial Birnbaum-Saunders é adequado para realização de estudos com dados espacialmente correlacionados, e é um modelo alternativo ao modelo normal quando o conjunto de dados apresenta distribuição assimétrica positiva