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Descrição
Mapa Mental por marina gomes, atualizado more than 1 year ago
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Criado por marina gomes
aproximadamente 2 anos atrás
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ANEXO C - NBR 14653-2
- C.1 Introdução
- Esta técnica é recomendada quando for constatada a
existência de autocorrelação espacial entre os dados
observados
- O procedimento tem se mostrado especialmente útil em
avaliações em massa, plantas de valores genéricos,
estudos de velocidades de vendas e de demandas
habitacionais
- Esta técnica é recomendada quando for constatada a
existência de autocorrelação espacial entre os dados
observados
- C.2 Pressupostos básicos
- Devem ser observados todos os
pressupostos da regressão linear clássica
- Caso seja verificada a existência de
autocorrelação espacial, proveniente de
interação ou dependência espacial entre os
dados, recomenda-se incorporar os efeitos
de dependência espacial ao modelo clássico
de regressão
- Devem ser observados todos os
pressupostos da regressão linear clássica
- C.3 Recomendações
- Diagnóstico da autocorrelação espacial
- deve ser precedido do georreferenciamento dos
elementos amostrais e da espacialização dos resíduos
do modelo
- pela análise do gráfico espacial dos resíduos,
que deve apresentar pontos com sinais
dispersos aleatoriamente, sem nenhum padrão
definido em termos de clusters ou
agrupamentos
- pela análise do semivariograma, que é um gráfico
da semivariância γ( h ) versus h,
- pela aplicação dos testes de Moran I, LM (erro) ou
LM (defasagem), pela definição prévia de uma
matriz de pesos espaciais, conhecida como W
- pela análise do gráfico espacial dos resíduos,
que deve apresentar pontos com sinais
dispersos aleatoriamente, sem nenhum padrão
definido em termos de clusters ou
agrupamentos
- Incorporação de efeitos de dependência espacial
- Quando os efeitos de dependência espacial forem
inferidos pelo semivariograma, podem ser
empregados métodos para determinar os pesos
necessários a uma interpolação local, como, por
exemplo, o método da Krigagem
- Quando os efeitos de dependência espacial forem
inferidos por testes estatísticos, recomenda-se
introduzir extensões convenientes no modelo
clássico de regressão, considerando-se os efeitos de
autocorrelação espacial nos erros, através do
Modelo de Erro Espacial ou os efeitos ocasionados
pelas interações entre os preços, pelo Modelo de
Defasagem Espacial
- A escolha do modelo a adotar – Modelo de Erro
Espacial ou Modelo de Defasagem Espacial - pode ser
feita com a utilização dos critérios de informação de
Akaike (AIC) e de Scwartz (SC)
- Quando os efeitos de dependência espacial forem
inferidos pelo semivariograma, podem ser
empregados métodos para determinar os pesos
necessários a uma interpolação local, como, por
exemplo, o método da Krigagem
- deve ser precedido do georreferenciamento dos
elementos amostrais e da espacialização dos resíduos
do modelo
- Diagnóstico da autocorrelação espacial
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