Estudos de Demanda Linha 4 do MetrÃ´ do Rio de Janeiro

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população e; (d) logaritmo neperiano do emprego. No modelo de regressão foram testadas constantes para as macrozonas de destino como tentativa de capturar os efeitos da escolha que não foram capturados pelas variáveis de uso do solo; Considera-se no modelo que os destinos das viagens e as variáveis de uso do solo estão localizadas nos centróides das macrozonas. Esta condição ocasiona a falácia ecológica denominado de Problema de Unidades de Área Modificáveis (PUAM) 4 . Não há como evitar este problema, uma vez que não há disponibilidade de dados em escala geográfica em nível de ruas. Na Tabela 4.9.1 são apresentadas as medidas de desempenho do modelo logit estimado para o cálculo das probabilidades. Na Tabela 4.9.2 são apresentados os valores obtidos pela análise de variância ANOVA e na Tabela 4.9.3 são apresentados os valores dos parâmetros da função de propensão, o teste estatístico de significância do parâmetro (t-test) e a probabilidade de o parâmetro ser diferente de zero para um intervalo de significância de 5% (p-value). Tabela 4.9.1 Estatística de regressão R múltiplo 0,93 R-Quadrado 0,86 R-quadrado ajustado 0,84 Erro padrão 1,49 Observações 226 Tabela 4.9.2 Anova gl SQ MQ F F de significação Regressão 14 2805,33 200,38 90,32 0,00 Resíduo 212 470,34 2,22 Total 226 3275,68 4 A falácia ecológica do Problema de Unidade de Área Modificáveis envolve a inferência não apropriada de relações em nível individual a partir de resultados agregados em unidades de área. Isto ocorre, tipicamente, quando o dado agregado é a única fonte disponível, porém o objeto de estudo são características e relacionamentos em nível do indivíduo. Devido aos efeitos de escala, zoneamento e homogeneidade, componentes do PUAM, os coeficientes de correlação tendem a ser maior em valor absoluto do que as correlações desconhecidas das variáveis a nível individual. 46
Tabela 4.9.3 Parâmetros estimados Variável Coeficientes Erro padrão Stat t p-value Distância (Logaritmo da Distância) -1,30 0,19 -6,92 0,00 Acessibilidade (Logsum) 0,60 0,55 1,08 0,28 Emprego (Logaritmo do Emprego) 0,16 0,05 3,14 0,00 Centro 0,41 0,26 1,62 0,11 Praça Mauá – Caju -0,24 0,26 -0,95 0,35 Tijuca - Vila Isabel 0,06 0,27 0,24 0,81 Zona da Central -0,12 0,26 -0,46 0,65 Jacarepaguá 0,68 0,19 3,54 0,00 Norte 0,09 0,26 0,36 0,72 Barra – Recreio 0,98 0,19 5,23 0,00 Oeste – Rio 0,23 0,23 1,02 0,31 Laranjeiras-Gloria 0,08 0,27 0,31 0,75 São Conrado-Rocinha 0,29 0,21 1,41 0,16 Leblon 0,73 0,19 3,96 0,00 4.10 Resultados Analisando a medida de desempenho do modelo de regressão logística (R 2 ), observa-se que o valor é satisfatório e superior aos valores divulgados para modelos de regressão de probabilidade (em geral 0,2 a 0,3). Com relação ao modelo de escolha do destino da viagem, foram estimados 14 parâmetros associados às variáveis independentes que são por sinal esperados: quanto maior o número de oportunidades na macrozona, maior é a propensão de o indivíduo se deslocar para esta macrozona, e; quanto maior é a dificuldade de acesso às oportunidades (por exemplo, distância, ou valor baixo do logsum), menor é a propensão de o indivíduo se deslocar para esta zona. 47
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