As técnicas de análise espacial constituem-se em um importante instrumento para o entendimento dos condicionantes que compõem o processo de transmissão da dengue, contribuindo com o fornecimento de subsídios para as ações de vigilância e controle da doença. O objetivo desse trabalho foi caracterizar a distribuição espacial da dengue por meio do mapeamento dos casos no município de Osasco no período de 2007 a 2013; identificar a distribuição espacial e espaço temporal do risco de ocorrência de dengue; avaliar a relação da incidência de dengue com os índices larvários; e avaliar a relação entre dengue e os fatores socioeconômicos. Foram utilizados dados secundários obtidos na base de dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN). A incidência anual, as principais medidas de frequência da doença e a correlação dos índices de Breteau (IB) e os casos de dengues foram analisados. Os casos notificados de dengue no município foram geocodificados a partir do eixo de logradouros e agrupados de acordo com os 928 setores censitários considerados no estudo, o que permitiu a elaboração de mapas temáticos. Utilizando-se o modelo discreto de Poisson para a identificação de conglomerados de maior ou menor risco para ocorrência de dengue no espaço e no espaço-tempo. A dependência espacial dos casos de dengue foi medida pelo Índice de Moran. Por meio de técnicas de análise de regressão linear e espacial as variáveis socioeconômicas foram associadas aos casos de dengue, no sentido de buscar o melhor modelo que esclarecesse a associação dos casos de dengue com os fatores socioeconômicos. Em todos os anos ocorreram casos de dengue e a incidência foi maior nos meses de março a maio. Os mapas gerados mostraram a distribuição espacial e espaço temporal da dengue no município. Não foi observado correlação estatística entre os casos de dengue e o IB. Na análise de espaço-temporal, foram identificados um aglomerado de alto risco, localizado na zona Norte, referente ao período de fevereiro a maio de 2007, e um outro aglomerado de baixo risco. O número de casos de dengue foi maior em áreas sem rede de abastecimento de água; com serviço de coleta do lixo; moradores de cor parda e renda domiciliar per capita de 1 a 2 salários mínimos. O modelo de regressão espacial se mostrou mais eficiente na tentativa de explicar a ocorrência da dengue em relação aos modelos lineares. As taxas de incidência de dengue em períodos epidêmicos e interepidêmicos sugerem que a transmissão de dengue é endêmica no município de Osasco. A ocorrência da dengue não apresenta padrão de distribuição uniforme. As análises espacial, espaço temporal e de modelagem por regressão apontam que a dengue atingiu diferentes estratos socioeconômicos, podendo ser atribuído a heterogeneidade espacial das condições de vida da população. Os resultados levantam a necessidade de estudos específicos dos métodos que estão sendo utilizados para medir infestações de Ae. aegypti no município. O método utilizado mostrou-se adequado para identificação de áreas de risco e por consequência direcionamento de ações e recursos do poder público / The spatial analysis techniques constitute an important tool for understanding the conditions that make up the process of dengue virus transmission, contributing to the provision of subsidies for the surveillance and control of the disease. The purpose of this study was to characterize the spatial distribution of dengue cases through mapping of cases in the city of Osasco in the period from 2007 to 2013; also, identify the spatial distribution and temporal space risk of dengue; evaluate the relationship between the incidence rates of dengue cases with the larval indices; as well evaluate the relationship between dengue and socioeconomic factors. Data were obtained from Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN Information System for Notifiable Diseases). The annual incidence, the main frequency measures of the disease and the correlation of the Breteau indexes (BI) and cases of dengue cases were analysed. Dengue cases registered in the city were geocoded by street names and grouped according to 928 census tracts, thus generating thematic maps. Incidence rates were calculated for the study period, as well as the identification of higher and lower-risk areas for spaceand space-time clusters of dengue. It was used the discrete Poisson model to identified the clusters of higher or lower risk for the occurrence of dengue cases in space and space-time. The spatial dependence of dengue cases was measured by Moran index. Through linear and spatial regression analysis techniques socioeconomic variables were associated with dengue cases, in order to seek the best model to clarify the association dengue cases with socioeconomic factors. In all the years there have been cases of dengue and the incidence was higher in the months from March to May. The maps showed the spatial and temporal distribution of dengue in the city space. However, there was no statistical correlation between cases of dengue and the IB. The spatio-temporal analysis, they identified a high risk cluster, located in the northern area for the period from February to May 2007, and another low-risk cluster. The number of cases of dengue was higher in areas without water supply system, garbage collection service, brown residents and per capita domiciliary income of 1 to 2 minimum wages. The spatial regression model was more efficient in trying to explain the occurrence of dengue cases in relation to linear models. In conclusion, the dengue incidence rates at epidemic and inter-epidemic periods suggest that dengue cases transmission is endemic in the city of Osasco. The occurrence of dengue has no uniform distribution pattern. The Spatial analysis, timeline and regression modeling indicate that dengue cases reached different socioeconomic strata, as a result, is attributing to spatial heterogeneity of living conditions of the population. Therefore, the results raise the need for specific studies of the methods being used to measure infestation of Ae. aegypti in the city. The method proved to be suitable for areas of risk identification and consequently direct actions and resources of government

Submitted by Maicon Juliano Schmidt (maicons) on 2015-04-08T12:50:39Z No. of bitstreams: 1 Camila Flores Orth.pdf: 2246948 bytes, checksum: 8066e9a1d139e4e2b3ecd4e2ff6d1e61 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-08T12:50:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Camila Flores Orth.pdf: 2246948 bytes, checksum: 8066e9a1d139e4e2b3ecd4e2ff6d1e61 (MD5) Previous issue date: 2012-08-24 / Nenhuma / A análise regional dos determinantes da corrupção faz com que elementos histórico-culturais e políticos sejam mais homogêneos, tornando os fatores socioeconômicos mais importantes. Assim, esta dissertação procurou determinar e analisar os fatores socioeconômicos da corrupção em nível municipal no Brasil. Para isso, utilizaram-se dados do Programa de Fiscalização de Recursos Federais a partir de Sorteios Públicos da Controladoria Geral da União (CGU) de municípios auditados entre 2006 e 2010. Para esta análise utiliza-se a avaliação por um modelo de regressão espacial. Os resultados obtidos através do estudo apontam para uma alta dependência espacial nos dados, indicando que, neste caso, o modelo de regressão espacial é o mais correto. Além disso, as variáveis mais significativas como determinantes da corrupção foram o número de beneficiários do Programa Bolsa Família (utilizada como proxy para pobreza), a taxa de analfabetismo de pessoas entre 7 e 14 anos e o valor do PIB da agricultura municipal, que apresentaram correlação positiva com o nível de irregularidades. Ainda, outras duas variáveis socioeconômicas apresentaram significância estatística em pelo menos um dos modelos testados, as despesas de investimento, com correlação negativa, e a parcela de mulheres entre 10 e 14 anos que tiveram filhos, com sinal positivo. / Regional analysis of the determinants of corruption makes historical, cultural and political factors more homogeneous, making socioeconomic factors as the most important. This dissertation aimed to determine and analyze the socioeconomic factors of corruption at the municipal level in Brazil. For this, it was used data from a anti-corruption program based on the random auditing of municipal government’s expenditure, called in portuguese Programa de Fiscalização de Recursos Federais a partir de Sorteios Públicos, implemented by the Controladoria Geral da União (CGU) of municipalities audited between 2006 and 2010. For this analysis we use the evaluation by a spatial regression model. The results obtained from the study show a high spatial dependence in the data, indicating that in this case, the spatial regression model is more indicated. Moreover, the most significant variables as determinants of corruption is poverty (measured by the number of beneficiaries of the Program Bolsa Família), the illiteracy rate of people between 7 and 14 years and the value of GDP of agriculture, which correlated positively with the level of corruption. Still, two other socioeconomic variables showed statistical significance in at least one of the models tested, the investment expenditure, with negative correlation, and the share of women between 10 and 14 years who had children, with a positive sign.

Submitted by Fabricia Fialho Reginato (fabriciar) on 2015-07-22T22:53:48Z No. of bitstreams: 1 LuisBragaEconomia.pdf: 6108813 bytes, checksum: bf186fda5918d6000c0c2500d6ea514c (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-22T22:53:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LuisBragaEconomia.pdf: 6108813 bytes, checksum: bf186fda5918d6000c0c2500d6ea514c (MD5) Previous issue date: 2010 / Nenhuma / Este trabalho visa determinar a influência que os fatores sócio-econômicos, em conjunto com as variáveis construtivas usuais, provocam na valoração de imóveis no Estado do Rio Grande do Sul. Sendo o imóvel um bem com características distintas das demais, muitos pesquisadores buscam elementos diferentes para explicar esse comportamento distinto. Neste contexto, sobressai um dos fatores com grande relevância, a vizinhança. Os métodos inferenciais tradicionais dificultam a modelagem adequada pela multiplicidade dos fatores que influenciam o valor dos imóveis de uma determinada região. Sendo assim, os modelos de regressão espacial foram utilizados na estimação do valor unitário dos mesmos (VU). Já o modelo de regressão LAG foi utilizado para uniformizar a amostra de dados dos imóveis que se mostrou heterogênea. Não obstante, a krigagem demonstrou a estimativa do valor de um imóvel para determinada região. A aplicação dos métodos foi realizada para uma base de dados obtida junto a Caixa Econômica Federal, contendo imóveis transacionados no Estado do Rio Grande do Sul, no período de 2006 a 2008. Ademais, os métodos de regressão aplicados confirmaram índices fortemente significativos nos modelos obtidos para todos os imóveis de uma região. Com isso, a estrutura espacial dos índices estimados minimizou a autocorrelação existente nos resíduos do modelo de regressão, melhorando a confiabilidade da avaliação. / This work aims to determine the influence that the social economic factors together with the usual variable constructive cause in the valuation of property, in Rio Grande do Sul State. Property is a material good with distinct characteristics from the other goods. Many researchers seek different elements to explain this situation. In this context one factor stands out with great relevance, the neighborhood. The traditional inferential methods difficult the adequate modeling because of the multiplicity of the factors that influence the value of the properties in a given region. Spatial regression models were used to estimate their unit value (UV). The regression model LAG was used to standardize the data sample of the properties, it was heterogeneous. Kriging showed the estimated value of a property for a given region. The application of the methods was performed for a database obtained from Caixa Econômica Federal, containing properties transacted in Rio Grande do Sul State, from 2006 to 2008. The applied regression methods confirmed strongly significant indices on the obtained models for all the properties in the region. The spatial structure of the estimated indices minimized the autocorrelation existing in the residuals of the regression models, improving the reliability of assessment.

As técnicas de análise espacial constituem-se em um importante instrumento para o entendimento dos condicionantes que compõem o processo de transmissão da dengue, contribuindo com o fornecimento de subsídios para as ações de vigilância e controle da doença. O objetivo desse trabalho foi caracterizar a distribuição espacial da dengue por meio do mapeamento dos casos no município de Osasco no período de 2007 a 2013; identificar a distribuição espacial e espaço temporal do risco de ocorrência de dengue; avaliar a relação da incidência de dengue com os índices larvários; e avaliar a relação entre dengue e os fatores socioeconômicos. Foram utilizados dados secundários obtidos na base de dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN). A incidência anual, as principais medidas de frequência da doença e a correlação dos índices de Breteau (IB) e os casos de dengues foram analisados. Os casos notificados de dengue no município foram geocodificados a partir do eixo de logradouros e agrupados de acordo com os 928 setores censitários considerados no estudo, o que permitiu a elaboração de mapas temáticos. Utilizando-se o modelo discreto de Poisson para a identificação de conglomerados de maior ou menor risco para ocorrência de dengue no espaço e no espaço-tempo. A dependência espacial dos casos de dengue foi medida pelo Índice de Moran. Por meio de técnicas de análise de regressão linear e espacial as variáveis socioeconômicas foram associadas aos casos de dengue, no sentido de buscar o melhor modelo que esclarecesse a associação dos casos de dengue com os fatores socioeconômicos. Em todos os anos ocorreram casos de dengue e a incidência foi maior nos meses de março a maio. Os mapas gerados mostraram a distribuição espacial e espaço temporal da dengue no município. Não foi observado correlação estatística entre os casos de dengue e o IB. Na análise de espaço-temporal, foram identificados um aglomerado de alto risco, localizado na zona Norte, referente ao período de fevereiro a maio de 2007, e um outro aglomerado de baixo risco. O número de casos de dengue foi maior em áreas sem rede de abastecimento de água; com serviço de coleta do lixo; moradores de cor parda e renda domiciliar per capita de 1 a 2 salários mínimos. O modelo de regressão espacial se mostrou mais eficiente na tentativa de explicar a ocorrência da dengue em relação aos modelos lineares. As taxas de incidência de dengue em períodos epidêmicos e interepidêmicos sugerem que a transmissão de dengue é endêmica no município de Osasco. A ocorrência da dengue não apresenta padrão de distribuição uniforme. As análises espacial, espaço temporal e de modelagem por regressão apontam que a dengue atingiu diferentes estratos socioeconômicos, podendo ser atribuído a heterogeneidade espacial das condições de vida da população. Os resultados levantam a necessidade de estudos específicos dos métodos que estão sendo utilizados para medir infestações de Ae. aegypti no município. O método utilizado mostrou-se adequado para identificação de áreas de risco e por consequência direcionamento de ações e recursos do poder público / The spatial analysis techniques constitute an important tool for understanding the conditions that make up the process of dengue virus transmission, contributing to the provision of subsidies for the surveillance and control of the disease. The purpose of this study was to characterize the spatial distribution of dengue cases through mapping of cases in the city of Osasco in the period from 2007 to 2013; also, identify the spatial distribution and temporal space risk of dengue; evaluate the relationship between the incidence rates of dengue cases with the larval indices; as well evaluate the relationship between dengue and socioeconomic factors. Data were obtained from Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN Information System for Notifiable Diseases). The annual incidence, the main frequency measures of the disease and the correlation of the Breteau indexes (BI) and cases of dengue cases were analysed. Dengue cases registered in the city were geocoded by street names and grouped according to 928 census tracts, thus generating thematic maps. Incidence rates were calculated for the study period, as well as the identification of higher and lower-risk areas for spaceand space-time clusters of dengue. It was used the discrete Poisson model to identified the clusters of higher or lower risk for the occurrence of dengue cases in space and space-time. The spatial dependence of dengue cases was measured by Moran index. Through linear and spatial regression analysis techniques socioeconomic variables were associated with dengue cases, in order to seek the best model to clarify the association dengue cases with socioeconomic factors. In all the years there have been cases of dengue and the incidence was higher in the months from March to May. The maps showed the spatial and temporal distribution of dengue in the city space. However, there was no statistical correlation between cases of dengue and the IB. The spatio-temporal analysis, they identified a high risk cluster, located in the northern area for the period from February to May 2007, and another low-risk cluster. The number of cases of dengue was higher in areas without water supply system, garbage collection service, brown residents and per capita domiciliary income of 1 to 2 minimum wages. The spatial regression model was more efficient in trying to explain the occurrence of dengue cases in relation to linear models. In conclusion, the dengue incidence rates at epidemic and inter-epidemic periods suggest that dengue cases transmission is endemic in the city of Osasco. The occurrence of dengue has no uniform distribution pattern. The Spatial analysis, timeline and regression modeling indicate that dengue cases reached different socioeconomic strata, as a result, is attributing to spatial heterogeneity of living conditions of the population. Therefore, the results raise the need for specific studies of the methods being used to measure infestation of Ae. aegypti in the city. The method proved to be suitable for areas of risk identification and consequently direct actions and resources of government

nÃo hà / This paper aims to estimate a residential water demand function for the city of Fortaleza (CearÃ), considering the potential impact of the spatial effects on water consumption. The analysis is developed from the investigation of presence of spatial autocorrelation in residential water consumption. For this, the tools of exploratory spatial data analysis (ESDA) were utilized. Subsequently, specific tests are performed to determine the sources of spatial autocorrelation, i.e., if the autocorrelation is caused by the spatial distribution of water consumption or by effects not modeled. Identified the sources of spatial autocorrelation, four water demand functions were estimated, which had as explanatory variables the average price, the difference, income, number of residents and the number of rooms, under different specifications. At first, we estimated a model without special effects; in the second, we estimated the specification of the spatial error model (SEM), which incorporates the spatial autocorrelation in the form of autocorrelation in the error terms; in the third, we estimated the spatial autoregressive model (SAR), where the spatial autocorrelation is incorporated through the spatial lag of the dependent variable; and finally, we estimated the spatial model autoregressive moving average (SARMA), which is the union of the two previous models. The results show that spatial autocorrelation exists in two forms (error and lag), indicating that the SARMA model is the most indicated to model the residential water demand in the city of Fortaleza, in contrast to suggested by Chang et al.(2010), House-Peters et al. (2010), Franczyk e Chang (2008), Ramachandran e Johnston (2011), which used the SEM model. It is concluded that it is important to consider the possibility of spatial effects in the estimation of a residential water demand function, once that not incorporate spatial effects in the analysis underestimate the effect of the variables average price and number of residents on residential water demand, while overestimating the effect of the variables income and number of rooms. / Esta dissertaÃÃo tem como objetivo estimar uma funÃÃo de demanda residencial por Ãgua para a cidade de Fortaleza (CearÃ), considerando o provÃvel impacto do efeito espacial no consumo de Ãgua. A anÃlise se desenvolve a partir da investigaÃÃo a respeito da presenÃa de autocorrelaÃÃo espacial no consumo residencial de Ãgua. Para tal, foram utilizadas as tÃcnicas de anÃlise exploratÃria espacial de dados (ESDA). Posteriormente, sÃo realizados testes especÃficos para determinar as fontes da autocorrelaÃÃo espacial, ou seja, identificar se a autocorrelaÃÃo à causada pela distribuiÃÃo espacial do consumo de Ãgua ou pelos efeitos nÃo modelados. Identificadas as fontes de autocorrelaÃÃo espacial, foram estimadas quatro funÃÃes de demanda de Ãgua, que tinham como variÃveis explicativas o preÃo mÃdio, a diferenÃa, a renda, o nÃmero de residentes e o nÃmero de cÃmodos, sob diferentes especificaÃÃes. Na primeira, utilizou-se um modelo sem efeitos espaciais; na segunda, utilizou-se a especificaÃÃo do modelo de erros espaciais (SEM), que incorpora a autocorrelaÃÃo espacial na forma de autocorrelaÃÃo nos termos de erro; na terceira, utilizou-se o modelo espacial autorregressivo (SAR), onde a autocorrelaÃÃo espacial à incorporada atravÃs da defasagem espacial da variÃvel dependente; e por Ãltimo, utilizou-se o modelo espacial autorregressivo de mÃdias mÃveis (SARMA), que à a uniÃo dos dois modelos anteriores. Os resultados mostram que existe autocorrelaÃÃo espacial nas duas formas (erro e defasagem), indicando que o modelo SARMA à o mais adequado para modelar a demanda residencial por Ãgua na cidade de Fortaleza, ao contrÃrio do proposto por Chang et al. (2010), House-Peters et al. (2010), Franczyk e Chang (2008), Ramachandran e Johnston (2011), que utilizaram o modelo SEM. Conclui-se, portanto, que à importante levar em consideraÃÃo a possibilidade de efeitos espaciais na estimaÃÃo de uma funÃÃo de demanda residencial por Ãgua, na medida que a nÃo incorporaÃÃo dos efeitos espaciais subestima o efeito das variÃveis preÃo mÃdio e nÃmero de residentes sobre a quantidade consumida de Ãgua, enquanto superestima o efeito das variÃveis renda e nÃmero de cÃmodos.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:25:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Everton.pdf: 4714140 bytes, checksum: 519aa9b0b92961245b0d80158227dea4 (MD5) Previous issue date: 2012-12-10 / This paper aimed to present methods to be applied in the area of spatial statistics on soybean yield and agrometeorological factors in Western Paraná state. The data used, related to crop years from 2000/2001 to 2007/2008, are the following variables: soybean yield (t ha-1) and agrometeorological factors, such as rainfall (mm), average temperature (oC) and solar global radiation average (W m-2). In the first phase,it was used indices of spatial autocorrelation (Moran Global and Local) and presented multiple spatial regression models, with performance evaluations. The estimation of parameters occurred when using the Maximum Likelihood method and the performance evaluation of the models was based on the coefficient of determination (R2), the maximum value of the function of the logarithm of the maximum value of the likelihood function logarithm and the Bayesian information criterion of Schwarz. In a second step, cluster analysis was performed using spatial statistical multivariate associations, seeking to identify the same set of variables, but with a larger number of crop years. Finally, the data from one crop year were utilized in an approach based on fuzzy clustering, through the Fuzzy C-Means algorithm and the similarity measure by defining an index for this purpose. The first phase of the study showed the correlation between spatial autocorrelation and soybean yield and agrometeorological elements, through the analysis of spatial area, using techniques such as index Global Moran's I and Local univariate and bivariate and significance tests. It was possible to demonstrate, through the performance indicators used, that the SAR and CAR models offered better results than the classical multiple regression model. In the second phase, it was possible to present the formation of groups of cities using the similarities of the variables under analysis. Cluster analysis is a useful tool for better management of production activities in agriculture, since, with the grouping, it was possible to establish similarities parameters that provide better management of production processes that bring quantitative and qualitatively better, results sought by the farmer. In the final step, through the use of Fuzzy C-Means algorithm, it was possible to form groups of cities of similar soybean yield using the method of decision by the Higher Degree of Relevance (MDMGP) and Method of Decision Threshold by β (β CDM). Subsequently, identification of the adequate number of clusters was obtained using modified partition entropy. To measure the degree of similarity of each cluster, a Cluster Similarity Index (ISCl) was designed and used, which considers the degree of relevance of each city within the group to which it belongs. Within the perspective of this study, the method used was adequate, allowing to identify clusters of cities with degrees of similarities in the order of 60 to 78% / Este trabalho apresenta métodos para serem aplicados na estatística espacial de área na produtividade da soja e fatores agrometeorológicos na região oeste do estado do Paraná. Os dados utilizados estão relacionados aos anos-safra de 2000/2001 a 2007/2008, sendo as variáveis: produtividade da soja (t ha-1) e agrometeorológicas, tais como precipitação pluvial (mm), temperatura média (oC) e radiação solar global média (W m-2). Em uma primeira fase foram utilizados índices de autocorrelação espacial (Moran Global e Local) e apresentados modelos de regressão espacial múltipla, com avaliações de desempenho. A estimativa dos parâmetros dos modelos ajustados se deu pelo uso do método de Máxima Verossimilhança e a avaliação do desempenho dos modelos foi realizada com base no coeficiente de determinação (R2), no máximo valor do logaritmo da função do máximo valor do logaritmo da função verossimilhança e no critério de informação bayesiano de Schwarz. Em uma segunda etapa foram realizadas análises de agrupamento espacial por meio da estatística multivariada, buscando identificar associações no mesmo conjunto de variáveis, porém com um número maior de anos-safra. Finalmente, os dados de um ano-safra foram aplicados em uma abordagem baseada em agrupamento difuso, por meio do algoritmo Fuzzy c-Means, tendo a similaridade medida pela definição de um índice com este objetivo. O estudo da primeira fase permitiu verificar a correlação e a autocorrelação espacial entre a produtividade da soja e os elementos agrometeorológicos, por meio da análise espacial de área, usando técnicas como o índice I de Moran Global e Local uni e bivariado e os testes de significância. Foi possível demonstrar que, por meio dos indicadores de desempenho utilizados, os modelos SAR e CAR ofereceram melhores resultados em relação ao modelo de regressão múltipla clássica. Na segunda fase, foi possível apresentar a formação de grupos de municípios utilizando as similaridades das variáveis em análise. A análise de agrupamento foi um instrumento útil para uma melhor gestão das atividades de produção da agricultura, em função de que, com o agrupamento, foi possível se estabelecer similaridades que proporcionem parâmetros para uma melhor gestão dos processos de produção que traga, quantitativa e qualitativamente, resultados almejados pelo agricultor. Na etapa final, por meio do algoritmo Fuzzy c-Means, foi possível a formação de grupos de municípios similares à produtividade de soja, utilizando o Método de Decisão pelo Maior Grau de Pertinência (MDMGP) e o Método de Decisão pelo Limiar β (MDL β). Posteriormente, a identificação do número adequado de agrupamentos foi obtida utilizando a Entropia de Partição Modificada. Para mensurar o nível de similaridade de cada agrupamento, foi criado e utilizado um Índice de Similaridade de Clusters (ISCl), que considera o grau de pertinência de cada município dentro do agrupamento a que pertence. Dentro das perspectivas deste estudo, o método empregado se mostrou adequado, permitindo identificar agrupamentos de municípios com graus de similaridades da ordem de 60 a 78%

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:48:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Everton.pdf: 4714140 bytes, checksum: 519aa9b0b92961245b0d80158227dea4 (MD5) Previous issue date: 2012-12-10 / This paper aimed to present methods to be applied in the area of spatial statistics on soybean yield and agrometeorological factors in Western Paraná state. The data used, related to crop years from 2000/2001 to 2007/2008, are the following variables: soybean yield (t ha-1) and agrometeorological factors, such as rainfall (mm), average temperature (oC) and solar global radiation average (W m-2). In the first phase,it was used indices of spatial autocorrelation (Moran Global and Local) and presented multiple spatial regression models, with performance evaluations. The estimation of parameters occurred when using the Maximum Likelihood method and the performance evaluation of the models was based on the coefficient of determination (R2), the maximum value of the function of the logarithm of the maximum value of the likelihood function logarithm and the Bayesian information criterion of Schwarz. In a second step, cluster analysis was performed using spatial statistical multivariate associations, seeking to identify the same set of variables, but with a larger number of crop years. Finally, the data from one crop year were utilized in an approach based on fuzzy clustering, through the Fuzzy C-Means algorithm and the similarity measure by defining an index for this purpose. The first phase of the study showed the correlation between spatial autocorrelation and soybean yield and agrometeorological elements, through the analysis of spatial area, using techniques such as index Global Moran's I and Local univariate and bivariate and significance tests. It was possible to demonstrate, through the performance indicators used, that the SAR and CAR models offered better results than the classical multiple regression model. In the second phase, it was possible to present the formation of groups of cities using the similarities of the variables under analysis. Cluster analysis is a useful tool for better management of production activities in agriculture, since, with the grouping, it was possible to establish similarities parameters that provide better management of production processes that bring quantitative and qualitatively better, results sought by the farmer. In the final step, through the use of Fuzzy C-Means algorithm, it was possible to form groups of cities of similar soybean yield using the method of decision by the Higher Degree of Relevance (MDMGP) and Method of Decision Threshold by β (β CDM). Subsequently, identification of the adequate number of clusters was obtained using modified partition entropy. To measure the degree of similarity of each cluster, a Cluster Similarity Index (ISCl) was designed and used, which considers the degree of relevance of each city within the group to which it belongs. Within the perspective of this study, the method used was adequate, allowing to identify clusters of cities with degrees of similarities in the order of 60 to 78% / Este trabalho apresenta métodos para serem aplicados na estatística espacial de área na produtividade da soja e fatores agrometeorológicos na região oeste do estado do Paraná. Os dados utilizados estão relacionados aos anos-safra de 2000/2001 a 2007/2008, sendo as variáveis: produtividade da soja (t ha-1) e agrometeorológicas, tais como precipitação pluvial (mm), temperatura média (oC) e radiação solar global média (W m-2). Em uma primeira fase foram utilizados índices de autocorrelação espacial (Moran Global e Local) e apresentados modelos de regressão espacial múltipla, com avaliações de desempenho. A estimativa dos parâmetros dos modelos ajustados se deu pelo uso do método de Máxima Verossimilhança e a avaliação do desempenho dos modelos foi realizada com base no coeficiente de determinação (R2), no máximo valor do logaritmo da função do máximo valor do logaritmo da função verossimilhança e no critério de informação bayesiano de Schwarz. Em uma segunda etapa foram realizadas análises de agrupamento espacial por meio da estatística multivariada, buscando identificar associações no mesmo conjunto de variáveis, porém com um número maior de anos-safra. Finalmente, os dados de um ano-safra foram aplicados em uma abordagem baseada em agrupamento difuso, por meio do algoritmo Fuzzy c-Means, tendo a similaridade medida pela definição de um índice com este objetivo. O estudo da primeira fase permitiu verificar a correlação e a autocorrelação espacial entre a produtividade da soja e os elementos agrometeorológicos, por meio da análise espacial de área, usando técnicas como o índice I de Moran Global e Local uni e bivariado e os testes de significância. Foi possível demonstrar que, por meio dos indicadores de desempenho utilizados, os modelos SAR e CAR ofereceram melhores resultados em relação ao modelo de regressão múltipla clássica. Na segunda fase, foi possível apresentar a formação de grupos de municípios utilizando as similaridades das variáveis em análise. A análise de agrupamento foi um instrumento útil para uma melhor gestão das atividades de produção da agricultura, em função de que, com o agrupamento, foi possível se estabelecer similaridades que proporcionem parâmetros para uma melhor gestão dos processos de produção que traga, quantitativa e qualitativamente, resultados almejados pelo agricultor. Na etapa final, por meio do algoritmo Fuzzy c-Means, foi possível a formação de grupos de municípios similares à produtividade de soja, utilizando o Método de Decisão pelo Maior Grau de Pertinência (MDMGP) e o Método de Decisão pelo Limiar β (MDL β). Posteriormente, a identificação do número adequado de agrupamentos foi obtida utilizando a Entropia de Partição Modificada. Para mensurar o nível de similaridade de cada agrupamento, foi criado e utilizado um Índice de Similaridade de Clusters (ISCl), que considera o grau de pertinência de cada município dentro do agrupamento a que pertence. Dentro das perspectivas deste estudo, o método empregado se mostrou adequado, permitindo identificar agrupamentos de municípios com graus de similaridades da ordem de 60 a 78%

As transformações no clima urbano das cidades, bem como a excessiva poluição atmosférica e o aumento da segregação e das desigualdades sociais tornaram-se fatores determinantes das altas taxas de morbidade e mortalidade por doenças respiratórias. Desta forma, o objetivo principal desta pesquisa foi compreender como os atributos climáticos, a poluição do ar e as condições socioeconômicas estão relacionadas às internações hospitalares por doenças respiratórias em crianças com até 9 anos de idade em 14 distritos da cidade de São Paulo. Esta pesquisa foi dividida em duas etapas de trabalho, sendo a primeira a relação entre as variáveis meteorológicas, índices de conforto térmico e a poluição do ar (MP10) com as internações hospitalares no período de 2003 a 2013 a partir dos modelos estatísticos de distribuição binomial negativa e do modelo Distributed Lag Non-linear Model. A segunda etapa consistiu em analisar o padrão espacial entre a Razão Padronizada dos Internamentos Suavizada - RPIS e a privação sócio material da população na área de estudo ao longo do período de 2006 a 2013, com a utilização da autocorrelação espacial e dos modelos dos Mínimos Quadrados Ordinários e da Regressão Geograficamente Ponderada. Os resultados mostraram relações significativas de alto risco relativo entre a temperatura média do ar (17,5ºC a 21ºC, para o total analisado), umidade relativa do ar (84% a 98% para o sexo feminino), precipitação (0 mm a 2,3 mm para o total e ambos os sexos e >120mm para o sexo feminino) e do Material Particulado (MP10) (>35 g/m³ para o total e para o sexo feminino). Espacialmente foi possível identificar os setores com maior e menor privação sócio material, bem como da RPIS. Os resultados da dependência espacial da relação entre a privação e a RPIS também foram significativos e permitiram identificar os setores mais e menos vulneráveis às doenças respiratórias. Além disso, encontramos que as crianças do sexo feminino apresentaram alto risco (RR = 2,30) quando relacionados à maior privação. Esta pesquisa, portanto, permitiu concluir que determinados intervalos (valores específicos) dos atributos climáticos e a privação sócio material podem contribuir para o aumento das internações por doenças respiratórias nas crianças de 0 a 9 anos de idade na área de estudo. / The urban climate change, the excessive air pollution, the large social inequalities and segregation in the cities have become a determinant factors of high morbidity and mortality rates due to respiratory diseases. Therefore, the aims of this research was to understand how the climatic attributes, air pollution and socioeconomic conditions are related with hospital admissions for respiratory diseases in children up to 9 years of age in 14 districts of São Paulo. This research were divided into two working steps; the first step was the relationship between the meteorological variables, thermal comfort indexes and air pollution (PM10) with hospital admissions during 2003 to 2013, based on the statistical models of binomial distribution and Distributed Lag Model Non-linear Model. The second step was to analyze the spatial pattern between the Smoothed Standardized Admissions Ratio - RPIS and the deprivation index of the population in the study area over the period 2006-2013, considering the spatial autocorrelation and the spatial models, Ordinary Least Squares and Geographically Weighted Regression. The results showed significant relationship between the high relative risk with the mean air temperature (17.5ºC at 21°C, for the total), relative humidity (84% to 98% for females), rainfall (0 mm to 2.3mm for the total and both sexes and > 120 mm for the females) and PM10 (> 35g/m³ for the total and for the females). It was possible to identify the highest and lowest social deprivation material spatial pattern in the study area, and it was possible to identify the spatial pattern of the RPIS. The spatial dependence results showed a significant relationship between the deprivation index and RPIS. Therefore, these results allowed us to identify the most and least vulnerable census tracts related to respiratory diseases. In addition, we found that female children presented high risk (RR = 2.30) when they were related to greater deprivation. This research, therefore, allowed us to conclude that certain intervals (specific values) of climatic attributes and the deprivation index may contribute to increase the hospital admissions of respiratory diseases in children from 0 to 9 years of age in the study area.

Introdução: A hanseníase, doença infecciosa crônica, causada pelo bacilo Mycobacterium leprae, tem seu mecanismo de transmissão não totalmente esclarecido. A transmissão ativa pode estar associada a movimentos migratórios, condições sociais ou outras fontes de infecção (como a manutenção do bacilo no ambiente). Objetivos: Descrever o padrão espacial do risco relativo da hanseníase em menores de 15 anos no estado da Bahia; identificar possíveis agrupamentos espaciais e investigar a possível associação entre o risco relativo da hanseníase e fatores socioeconômicos e ambientais. Metodologia: Este estudo ecológico utilizou dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN) de 2005 a 2011, do Censo Demográfico do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística de 2010, da Federação das Indústrias do Estado do Rio de Janeiro, Informações Demográficas e Socioeconômicas do Departamento de Informática do SUS, bases cartográficas digitais de dados ambientais do IBGE e bases cartográficas digitais do estado da Bahia e estados vizinhos. Os riscos relativos por município foram padronizados pela covariável gênero. A análise de varredura espacial com o programa SaTScan permitiu verificar a existência de agrupamentos espaciais do tipo alto e/ou baixo. O segundo estágio da análise consistiu em verificar a possível associação entre risco relativo da hanseníase como variável dependente e variáveis socioeconômicas e ambientais como explicativas, através de análises de regressão hierárquica multivariada não espacial e espacial, de acordo com quadro conceitual definido previamente. Resultados: Durante o período de estudo foram notificados 1.674 casos, que representam 7,87% dos casos totais. As taxas em menores de 15 anos, padronizadas por gênero, diminuiu de 0,89/10.000 em 2005 para 0,57 em 2011. A estatística de varredura espacial identificou 4 agrupamentos de risco alto e 6 de risco baixo. No modelo de regressão hierárquica, o risco relativo foi associado positivamente com porcentagem de corpos dágua, Índice de Gini, porcentagem de população urbana, número médio de moradores em domicílios particulares permanentes, e negativamente com o número de residentes nascidos na Bahia. Conclusão: Este estudo mostrou que a hanseníase ainda está ativa no Nordeste do Brasil, principalmente em ambientes urbanos. Embora o risco relativo da hanseníase tenha diminuído, ele ainda permanece muito alto. Migrações de assentamentos rurais para as cidades, bem como mais pessoas vivendo em domicílios e desigualdades sociais são resultados de um processo histórico no nordeste do Brasil, que dão suporte para a continuidade do processo de transmissão da doença. A associação entre o risco relativo da hanseníase e corpos dágua na escala geográfica proposta, indica que a hipótese que associa a M. leprae e ambientes úmidos ainda não pode ser descartada. / Background: Leprosy is a chronic infectious disease caused by the bacillus Mycobacterium leprae. Its mechanism of transmission has not been completely understood. The active transmission may be associated with people migration, social conditions or other sources of infection (such as maintenance of bacilli in the environment). Objectives: To describe the spatial pattern of the relative risk of leprosy in children under 15 years old in the State of Bahia; to identify possible spatial clusters and to investigate the possible association between the relative risk of leprosy with socioeconomic and environmental factors. Methods: This ecological study used data from the Brazilian Disease Notification System (Sistema Nacional de Informação de Agravos de Notificação SINAN) for the studied period of 2005 to 2011; Instituto Brasileiro de Geografia e Estatstica (IBGE 2011), Department of Data and Information Technology (Informações Demográficas e Socioeconômicas do Departamento de Informática do SUS DATASUS, 2010) and the Federation of Industries of the State of Rio de Janeiro FIRJAN (2010), Cartographic base of municipalities in Bahia and surrounding States corresponded to the shape files from the Brazilian Demographic Census. Relative risks were calculated accounting for the respective covariate gender. The spatial scan analysis with SaTScan program allowed to verify the existence of high and/or low spatial clusters. The second stage of the analysis consisted of verifying possible associations between the relative risks of leprosy as a dependent variable, and socio-economic and environmental variables as independent. This was performed using a multivariate regression analysis according to a previously defined conceptual framework. Results: During the study period, 1,674 cases were reported, representing 7.87% of the total cases. Overall rates have decreased from 0.88/10 000 in 2005 to 0.52 in 2011. Spatial scan statistics identified 4 high-risk and 6 low-risk clusters. In the regression model, after allowing for spatial dependence, relative risks were associated with higher percentage of water bodies, higher Gini index, higher percentage of urban population, larger average number of dwellers by permanent residence and smaller percentage of residents born in Bahia. Conclusions: This study showed that leprosy is still active in the Northeast of Brazil, especially in urban environments. Although relative risks of leprosy in Bahia have been decreasing, they remain very high. Migration of rural settlements to the cities, more people living in households and social inequalities are the result of a historical process in northeastern Brazil, that support the continuity of the disease transmission process. The association between relative risks of leprosy and water bodies in the proposed geographic scale indicates that hypothesis linking M. leprae and humid environments cannot be discarded.

Introdução: O câncer de localização colorretal é o terceiro tipo de câncer mais comumente diagnosticado no mundo. As taxas de incidências do câncer colorretal não são homogêneas, apresentando diferenças entre os países. Não há estudos brasileiros que investiguem a variação geográfica da incidência de câncer colorretal conjuntamente com indicadores socioeconômicos. Esta avaliação pode revelar diferenças locais importantes na ocorrência da doença. Objetivos: Descrever as taxas de incidência e de mortalidade do câncer colorretal no Município de São Paulo, segundo sexo e faixa etária, no período de 1997 a 2009 e realizar análise da distribuição espacial segundo distrito dos casos de câncer colorretal diagnosticados em residentes no Município de São Paulo entre 1997 e 2009. Material e Métodos: Foram analisados os novos casos de câncer colorretal diagnosticados em residentes no Município de São Paulo de 1997 a 2009. Estes dados foram fornecidos pelo Registro de Câncer de Base Populacional de São Paulo (RCBP-SP). A análise dos dados foi realizada em duas etapas: na primeira, com cárater exploratório/descritivo, os dados analíticos foram utilizados para descrever a incidência e mortalidade por câncer colorretal no período pesquisado. Na segunda etapa, os casos de câncer colorretal foram geocodificados, agrupados por distrito administrativo e estudados segundo a metodologia de análise para dados de área. Toda análise foi implementada no software R. Resultados: Com 7,7 por cento e 7,3 por cento dos casos respectivamente em homens e mulheres, câncer colorretal foi o segundo tipo de câncer mais frequente, sendo a quarta (9,0 por cento dos óbitos) e a segunda (11,0 por cento dos óbitos) causa de morte respectivamente em homens e mulheres. Do total de casos incidentes (39.250), 47,50 por cento são do sexo masculino e 52,50 por cento do sexo feminino. Destes, 4.784 (37,7 por cento ) evoluíram a óbito, sendo 48,1 por cento no sexo masculino e 51,9 por cento no sexo feminino. As taxas específicas por sexo e faixa etária de incidência aumentam fortemente com a idade, na faixa etária de 80 ou mais anos chega a 377,9 e 282,9 (por 100 mil hab.) para o sexo masculino e feminino respectivamente, sendo relativamente próximas em ambos os sexos até a idade de 49 anos e maiores para homens nas faixas etárias subsequentes. As taxas específicas por sexo e faixa etária de mortalidade, apresentam comportamento análogo, aumentam fortemente com a idade, na faixa etária de 80 ou mais anos chega a 206,9 e 159,9 (por 100 mil hab.) para o sexo masculino e feminino respectivamente. A taxa anual de incidência ajustada pela população de SEGI (1960) e modificada por DOLL et al. (1966) apresenta-se em torno de 30,0 (por 100 mil hab.) nos três primeiros anos observados (1997-1999), chega a 19,0 (por 100 mil hab.) em 2002, volta a crescer nos anos seguintes (2003-2005), chegando a 31,7 (por 100 mil hab.) e matem-se estável de 2007 a 2009. A taxa anual de mortalidade de câncer colorretal ajustada pela população crescente até 2004, chegando a 15,7 (por 100 mil hab.) e decrescem nos anos seguintes, chegando a aproximadamente 3,6 mortes por 100 mil habitantes em 2009. A média anual da taxa bruta de incidência e os indicadores socioeconômicos apresentam dependência forte dependência espacial, sendo o menor Índice I de Moran observado foi para o índice de exclusão/inclusão dos anos potenciais de vida perdidos (IEX apvp = 0,29), os demais são acima de 0,6. Os indicadores apresentam forte correlação linear com a média anual da taxa bruta de incidência. Conclusões: As distribuições da incidência e da mortalidade apresentam padrões semelhantes ao identificado mundialmente. O Município de São Paulo tem taxas equivalentes às encontradas nas regiões em transição econômica. Foi identificada forte dependência espacial na distribuição da incidência de câncer colorretal no Município de São Paulo, com a formação de clusters nas áreas centrais e periféricas. As maiores taxas são encontradas nas áreas centrais e nas periferias. A distribuição espacial da incidência de câncer colorretal apresenta forte associação com a distribuição dos indicadores de status socioeconômico no Município de São Paulo, em particular apresenta associação positiva com indicadores de renda e escolaridade. / Introduction: Colorectal cancer is the third most common diagnosed cancer worldwide. Colorectal cancer incidence rates are not homogeneous, with differences between countries. No Brazilian studies investigated the geographical variation of colorectal cancer incidence with socioeconomic indicators. This study may reveal important local differences in the occurrence of the disease. Objectives: To describe colorectal cancer incidence and mortality in São Paulo, by sex and age using 1997-2009 data and perform the spatial distribution analysis according to district colorectal cancer cases diagnosed in residents at Municipality of São Paulo between 1997 and 2009. Methods: Colorectal cancer cases diagnosed from 1997 to 2009 in São Paulo residents were analyzed. These data were provided by Population Based Cancer Registry of São Paulo (RCBP-SP). Data analysis was performed in two stages. First, analytical data were used to describe the incidence and mortality from colorectal cancer. Second, colorectal cancer cases were geocoded, grouped by administrative district and studied according data area analysis methodology. All analysis was implemented in software R. Results: 7.7 per cent and 7.3 per cent of observed cases was respectively in men and women, colorectal cancer was the second most common cancer, the fourth (9.0 per cent ) cause of death in men and the second (11.0 per cent ) cause in women. It was diagnosed 39,250 colorectal cancer new cases, 47.50 per cent in men and 52.50 per cent in women. And 4,784 (37.7 per cent ) died, with 48.1 per cent in male and 51.9 per cent in female. The specific incidence rates strongly increase with age, at the 80 years or more age reaches 377.9 and 282.9 (per 100,000 inhabitants) for male and female respectively. The mortality specific rates, have similar behavior, strongly increase with age and at the 80 years or more age reaches 206.9 and 159.9 (per 100,000 inhabitants), for males and female respectively. The annual age adjusted incidence rate was around 30.0 (per 100,000 inhab.) in the first observed years (1997-1999), arrives to 19.0 (per 100,000 inhab.) in 2002, grow back reaching 31.7 (per 100,000 inhab.) and kill stable from 2007 to 2009. The annual age colorectal cancer mortality rate grow reaching 15.7 (per 100,000 inhab.) and decrease in the following years, reaching approximately 3.6 deaths per 100,000 inhabitants in 2009. The average annual the crude incidence rate and the socio-economic indicators show strong spatial dependence, the lowest Moran´s I Index was observed for the exclusion/inclusion potential years of life lost index (IEX apvp = 0.29). The indicators show strong linear correlation with the average annual crude incidence rate. Conclusions: Distributions of incidence and mortality have similar worldwide patterns. The Municipality of São Paulo has equivalent rates founded in regions in economic transition. It was identified strong spatial dependence in the distribution of the incidence of colorectal cancer, with the formation of clusters in the central and peripheral areas of Municipality of São Paulo. The highest rates were found in the central areas and lowest were found in the suburbs. The spatial distribution of colorectal cancer incidence has a strong association with the socioeconomic status indicators distribution in Municipality of São Paulo. It was identified positive association between colorectal cancer incidence with income and education indicators.