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

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186 Dados de RS Tabul. Cruzada Matriz de Transição Cadeia Markov Regres. Linear (Dados Demogr. e Econômicos) Processam. Cálculo das Simulações Cenários Cenário 1 Dados Cartogr. em um BDG Probabilidades de Urbanos Trans. das Células Cenário 2 Regressão Logística Análise Cenário 3 Exploratória Dados de Censos Cenário n Seleção de Pesos Variáveis de Evidência Calibração Validação ENTRADA DE DADOS ANÁLISE EXPLORAT. MODELAGEM CALIBRAÇÃO E VALIDAÇÃO PROGNÓSTICOS FIGURA 5.12 – Fluxograma de síntese metodológica.
o método de regressão logística foi experimentalmente aplicado à cidade de Bauru, apenas para o período de simulação de 1979 a 1988. Ambos os métodos são baseados em logits, i.e., o logaritmo natural de odds, definido como uma razão entre a probabilidade de que um evento ocorrerá e a probabilidade de que ele não ocorrerá. O método de pesos de evidência calcula os parâmetros para cada evidência (variável explicativa) ou classe de evidência de uma forma univariada, i.e., cada variável tem o seu peso positivo de evidência (W + ) e o peso negativo de evidência (W - ) individualmente determinados. No método de regressão logística, por um outro lado, a determinação dos parâmetros de regressão (β0, βi) é feita simultaneamente para todas as variáveis integrando o modelo. De acordo com Hosmer e Lemeshow (1989), “um problema com a abordagem univariada é o de que ela ignora a possibilidade de que uma coleção de variáveis, cada uma delas fracamente associada com a variável de saída, possa tornar-se um importante preditor dessa mesma variável quando tomadas em seu conjunto.” Embora a determinação de parâmetros no método de pesos de evidência seja feita individualmente para cada variável, a fórmula de probabilidade agrega toda a informação relacionada a cada uma dessas variáveis. O pesos de evidência pode ser considerado como um método muito mais intuitivo, já que o modelador monitora todo o processo de determinação de parâmetros. De forma oposta, a estimativa de parâmetros no modelo de regressão logística, executada através de métodos continuamente iterativos, permanece uma caixa preta para os modeladores. Esses dois métodos apresentam resultados muito similares. No entanto, o método de pesos de evidência merece preferência de aplicação em vista de sua transparência e simplicidade operacional, que juntas contribuem para uma calibração do modelo mais rápida e consistente. Um aspecto metodológico que deve ser aqui salientado é o fato de que nos experimentos de simulação que fornecem saídas anuais, as variáveis de entrada deveriam ser preferivelmente atualizadas ano a ano da mesma forma, de modo a permitir resultados 187
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Batty, M.; Longley, P. Fractal citi
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Instituto Nacional de Pesquisas Esp
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Mertens, B.; Sunderlin, W. D.; Ndoy
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Ridd, M.K. Exploring a V-I-S (veget
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Torrens, P. M. Automata-based model
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