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

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
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