17.04.2013 Views

Modelagem da dinâmica espacial como uma ... - mtc-m12:80 - Inpe

Modelagem da dinâmica espacial como uma ... - mtc-m12:80 - Inpe

Modelagem da dinâmica espacial como uma ... - mtc-m12:80 - Inpe

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

Outros modelos estatísticos de vali<strong>da</strong>ção <strong>espacial</strong> operando sobre múltiplas resoluções<br />

foram propostos por Pontius Jr. (2000, 2002), nos quais a determinação do erro é<br />

subdividi<strong>da</strong> em erro de quantificação e erro locacional. Nos seus métodos, a proporção<br />

do ajuste é calcula<strong>da</strong> separa<strong>da</strong>mente para áreas que sofreram mu<strong>da</strong>nças de uso e áreas<br />

onde não houve transições. Devido ao fato de que o modelo de simulação utilizado<br />

nesta pesquisa contém <strong>uma</strong> rotina algorítmica que impede que as áreas de permanência<br />

de uso na reali<strong>da</strong>de sofram mu<strong>da</strong>nças na simulação, os métodos de vali<strong>da</strong>ção estatística<br />

de Pontius não puderam ser aplicados.<br />

5.2.2 O Método de Regressão Logística<br />

5.2.2.1 Introdução ao Método de Regressão Logística<br />

O método de regressão logística é aplicável nos casos onde a variável resposta ou<br />

dependente é discreta, assumindo dois ou mais possíveis valores, i.e., a variável possui<br />

um caráter qualitativo. Este método foi originalmente concebido para responder às<br />

necessi<strong>da</strong>des <strong>da</strong>s ciências biomédicas e de saúde pública, visando à modelagem de<br />

variáveis forçantes de patologias de um modo geral.<br />

Um bom exemplo que ilustra <strong>uma</strong> possível aplicação do método de regressão logística é<br />

a incidência de doença coronariana (DC). Uma pesquisa neste sentido foi conduzi<strong>da</strong> por<br />

Hosmer e Lemeshow (1989) para um grupo amostral de 100 indivíduos com diferentes<br />

i<strong>da</strong>des. Neste exemplo, a variável resposta ou de saí<strong>da</strong> é binária ou dicotômica, i.e.,<br />

apresenta dois níveis apenas, que são codificados com valor zero para indicar a ausência<br />

de DC, ou 1 para indicar se a doença está presente no indivíduo. A conversão de um<br />

simples diagrama de presença/ausência de DC em um diagrama de proporção dos<br />

indivíduos com DC versus o ponto médio de diferentes grupos etários, mostra que a<br />

curva resultante possui o formato de um “s” (FIGURA 5.6). Isto consiste na chama<strong>da</strong><br />

curva de “distribuição logística” ou “função logística”, que apresenta tendências<br />

constantes ou estacionárias nos seus extremos e um comportamento intermediário<br />

marca<strong>da</strong>mente linear. É observável que a freqüência de ocorrência de DC aumenta com<br />

a i<strong>da</strong>de.<br />

150

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!