Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
dc.contributor.advisor | Cançado, André Luiz Fernandes | pt_BR |
dc.contributor.author | Nicácio, Mariana Fehr | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2025-03-12T17:42:24Z | - |
dc.date.available | 2025-03-12T17:42:24Z | - |
dc.date.issued | 2025-03-12 | - |
dc.date.submitted | 2024-08-28 | - |
dc.identifier.citation | NICÁCIO, Mariana Fehr. "Estatística de varredura espacial aplicada às ocorrências aeronáuticas na Aviação Civil no Território Nacional". 2024. 68 f. Dissertação (Mestrado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.unb.br/handle/10482/51816 | - |
dc.description.abstract | Utilizando os dados de ocorrências aeronáuticas da Aviação Civil no Brasil nos anos de
2013 a 2022, o trabalho aplica a estatística de varredura espacial (estatística Scan), proposta
por Kulldorff (1997), para identificar clusters significativos dessas ocorrências. A análise envolve a construção de matrizes de distâncias entre cidades e a definição de zonas candidatas a
clusters, utilizando janelas circulares através da ferramenta SatScan. Foram aplicados os modelos binomial, multinomial e ordinal, e por meio de simulações de Monte Carlo foram obtidos
os p-valores, permitindo a avaliação da significância dos clusters detectados por cada modelo.
Os resultados de cada modelo foram comparados, destacando a localização e a extensão dos
clusters de acidentes, incidentes graves e incidentes, proporcionando insights valiosos para a
prevenção e a investigação de acidentes aeronáuticos. Os resultados mostraram que o modelo
binomial, que é o mais amplamente utilizado, nem sempre é o mais adequado para dados com
mais de duas categorias. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.title | Estatística de varredura espacial aplicada às ocorrências aeronáuticas na Aviação Civil no território nacional | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.subject.keyword | Estatística scan | pt_BR |
dc.subject.keyword | Clusters espaciais | pt_BR |
dc.subject.keyword | Aviação Civil | pt_BR |
dc.subject.keyword | Ocorrência aeronáutica | pt_BR |
dc.subject.keyword | Análise geográfica | pt_BR |
dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | pt_BR |
dc.description.abstract1 | Using aviation occurrence data from Civil Aviation in Brazil from 2013 to 2022, this study
applies spatial scan statistics, proposed by Kulldorff (1997), to identify significant clusters of
these occurrences. The analysis involves constructing distance matrices between cities and
defining candidate cluster zones using circular windows through the SatScan tool. Binomial,
multinomial, and ordinal models were applied, and Monte Carlo simulations were used to obtain
p-values, allowing for the assessment of the significance of the clusters detected by each model.
The results of each model were compared, highlighting the location and extent of clusters of
accidents, serious incidents, and incidents, providing valuable insights for the prevention and
investigation of aviation accidents. The findings showed that the binomial model, while the
most widely used, is not always the most suitable for data with more than two categories. | pt_BR |
dc.description.unidade | Instituto de Ciências Exatas (IE) | pt_BR |
dc.description.unidade | Departamento de Estatística (IE EST) | pt_BR |
dc.description.ppg | Programa de Pós-Graduação em Estatística | pt_BR |
Aparece en las colecciones: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado
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