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  LIVROS TÉCNICOS >>> Estatística
 
MÉTODOS ESTATÍSTICOS PARA GEOGRAFIA: um guia para o estudante
 
MÉTODOS ESTATÍSTICOS PARA GEOGRAFIA: um guia para o estudante     
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Descrição
Este livro é uma introdução abrangente dos principais métodos e técnicas que os estudantes necessitam para aprender estatística. É a única obra sobre métodos estatísticos escrita especialmente para alunos de geografia, utilizando exemplos espaciais e geográficos. Livro atualizado, com exercícios e exemplos resolvidos.

1. Introdução aos Métodos Estatísticos para Geografia – 1
1.1. Introdução – 1
1.2. O método científico – 2
1.3. Abordagens exploratória e confirmatória na geografia – 4
1.4. Probabilidade e estatística – 4
1.4.1. Probabilidade – 4
1.4.2. Estatística – 5
1.4.3. Paradoxos da probabilidade – 6
1.4.4. Aplicações geográficas de probabilidade e estatística – 9
1.5. Métodos descritivos e inferenciais – 13
1.6. A natureza do pensamento estatístico – 15
1.7. Considerações especiais sobre dado espacial – 16
1.7.1. O problema da unidade de área modificável – 16
1.7.2. Problemas de fronteira – 17
1.7.3. Procedimentos de amostragem espacial – 17
1.7.4. Autocorrelação espacial – 18
1.8. A estrutura do livro – 18
1.9. Bancos de dados – 19
1.9.1. A força do sinal de telefone celular no condado de Erie, Nova York, EUA – 19
1.9.2. Venda de casas em Tyne and Wear – 20
1.9.3. Dados do censo de 1990 para o condado de Erie, Nova York – 23

2. Estatística Descritiva – 24
2.1. Tipos de dados – 24
2.2. Métodos descritivos visuais – 25
2.3. Medidas de tendência central – 28
2.4. Medidas de variabilidade – 30
2.5. Outras medidas numéricas para a descrição de dados – 32
2.5.1. Coeficiente de variação – 32
2.5.2. Assimetria – 32
2.5.3. Curtose – 33
2.5.4. Escores padronizados – 34
2.6. Estatística descritiva espacial – 35
2.6.1. Centro médio – 35
2.6.2. Centro mediano – 36
2.6.3. Distância padrão – 38
2.6.4. Distância relativa – 38
2.6.5. Ilustração de medidas espaciais de tendência central e de dispersão – 39
2.6.6. Dado angular – 40
2.7. Estatística descritiva no SPSS 16.0 for Windows – 43
2.7.1. Entrada de dados – 43
2.7.2. Análise descritiva – 43
Exercícios resolvidos – 44
Exercícios – 47

3. Probabilidade e Distribuições de Probabilidade Discreta – 53
3.1. Introdução – 53
3.2. Espaços amostrais, variáveis aleatórias e probabilidades – 53
3.3. Processos binomiais e a distribuição binomial – 55
3.4. A distribuição geométrica – 59
3.5. A distribuição de Poisson – 61
3.6. A distribuição hipergeométrica – 65
3.6.1. Aplicação à segregação residencial – 67
3.6.2. Aplicação ao agrupamento espaço-temporal da doença – 67
3.7. Testes binomiais no SPSS 16.0 for Windows – 69
Exercícios resolvidos – 69
Exercícios – 74

4. Distribuições de Probabilidade Contínuas e Modelos de Probabilidade – 80
4.1. Introdução – 80
4.2. A distribuição uniforme ou retangular – 80
4.3. A distribuição normal – 83
4.4. A distribuição exponencial – 89
4.5. Resumo das distribuições discretas e contínuas – 93
4.6. Modelos de probabilidade – 94
4.6.1. O modelo de oportunidades intervenientes – 95
4.6.2. Um modelo de migração – 99
4.6.3. O futuro da população humana – 101
Exercícios resolvidos – 102
Exercícios – 105

5. Estatística Inferencial: Intervalos de Confiança, Testes de Hipótese e Amostragem – 107
5.1. Introdução à estatística inferencial – 107
5.2. Intervalos de confiança – 107
5.2.1. Intervalos de confiança para a média – 107
5.2.2. Intervalos de confiança para a média quando o tamanho da amostra é pequeno – 110
5.2.3. Intervalos de confiança para a diferença entre duas médias – 111
5.2.4. Intervalos de confiança para proporções – 112
5.3. Teste de hipóteses – 113
5.3.1. Teste de hipótese e teste z da média de uma única amostra – 113
5.3.2. Testes t de uma única amostra – 117
5.3.3. Testes para proporções de uma única amostra – 119
5.3.4. Testes de duas amostras: diferenças nas médias – 121
5.3.5. Testes de duas amostras: diferenças em proporções – 125
5.4. Distribuições da variável aleatória e distribuições da estatística de teste – 126
5.5. Dados espaciais e as implicações da não independência – 127
5.6. Discussão adicional sobre os efeitos dos desvios em relação aos pressupostos – 129
5.6.1. Teste de proporções de uma única amostra: distribuição binomial – pressuposto da probabilidade constante ou igualdade das probabilidades de sucesso – 129
5.6.2. Teste de proporções de uma única amostra: distribuição binomial – pressuposto da independência – 130
5.6.3. Diferença do teste de médias de duas amostras: pressuposto de observações independentes – 132
5.6.4. Diferença do teste das médias de duas amostras: pressuposto da homogeneidade – 134
5.7. Amostragem – 134
5.7.1. Amostragem espacial – 135
5.7.2. Considerações sobre o tamanho da amostra – 136
5.8. Alguns testes para medidas espaciais de tendência central e de variabilidade – 139
5.9. Testes das médias de uma amostra no SPSS 16.0 para Windows – 141
5.9.1. Interpretação – 141
5.10. Testes t de duas amostras no SPSS 16.0 para Windows – 142
5.10.1. Entrada de dados – 142
5.10.2. Executando o teste t – 142
5.11. Testes t de duas amostras no Excel – 143
Exercícios resolvidos – 145
Exercícios – 153

6. Análise de Variância – 157
6.1. Introdução – 157
6.1.1. Uma nota sobre o uso de tabelas F – 160
6.2. Ilustrações – 160
6.2.1. Dados hipotéticos de frequência de prática de natação – 160
6.2.2. Variação diurna na precipitação – 161
6.3. Análise de variância com duas categorias – 163
6.4. Testando as hipóteses – 164
6.5. Consequências do não cumprimento dos pressupostos – 164
6.6. Implicações para testes de hipótese quando os pressupostos não são atendidos – 164
6.6.1. Normalidade – 165
6.6.2. Homocedasticidade – 165
6.6.3. Independência de observações – 166
6.7. O teste não paramétrico de Kruskal–Wallis – 167
6.7.1. Ilustração: Variação diurna de precipitação – 167
6.7.2. Mais informações sobre o teste de Kruskal-Wallis – 168
6.8. O teste não paramétrico da mediana – 169
6.8.1. Ilustração – 169
6.9. Contrastes – 170
6.9.1. Contrastes a priori – 172
6.10. ANOVA fator único no SPSS 16.0 for Windows – 172
6.10.1. Entrada de dados – 172
6.10.2. Análise de dados e interpretação – 173
6.11. ANOVA fator único no Excel – 174
Exercícios resolvidos – 175
Exercícios – 177

7. Correlação – 183
7.1. Introdução e exemplos de correlação – 183
7.2. Mais ilustrações – 186
7.2.1. Mobilidade e tamanho da coorte – 186
7.2.2. Taxas estaduais de mortalidade infantil e renda – 186
7.3. Teste de significância para r – 189
7.3.1. Ilustração – 189
7.4. O coeficiente de correlação e o tamanho da amostra – 189
7.5. Coeficiente de correlação por postos de Spearman – 191
7.6. Tópicos adicionais – 192
7.6.1. O efeito da dependência espacial em testes de significância para coeficientes de correlação – 192
7.6.2. O problema da unidade de área modificável e a agregação espacial – 194
7.7. Correlação no SPSS 16.0 for Windows – 195
7.7.1. Ilustração – 195
7.8. Correlação no Excel – 197
Exercícios resolvidos – 197
Exercícios – 198

8. Introdução à Análise de Regressão – 201
8.1. Introdução – 201
8.2. Ajuste de uma reta de regressão a um conjunto bivariado de dados – 204
8.2.1. Ilustração: níveis de renda e despesas do consumidor – 206
8.3. A regressão em termos das somas dos quadrados explicadas e não explicadas – 207
8.3.1. Ilustração – 211
8.4. Pressupostos da regressão – 211
8.5. Erro padrão da estimativa – 212
8.6. Testes de beta – 212
8.6.1. Ilustração – 212
8.7. Ilustração: subsídio estatal às escolas secundárias – 213
8.8. Modelo linear versus modelo não linear – 215
8.9. Regressão no SPSS 16.0 for Windows – 217
8.9.1. Entrada de dados – 217
8.9.2. Análise – 217
8.9.3. Opções – 217
8.9.4. Saída – 218
8.10. Regressão no Excel – 218
8.10.1. Entrada de dados – 218
8.10.2. Análise – 218
Exercícios resolvidos – 220
Exercícios – 222

9. Mais sobre Regressão – 225
9.1. Regressão múltipla – 225
9.1.1. Multicolinearidade – 226
9.1.2. Interpretação dos coeficientes na regressão múltipla – 227
9.2. Erro de especificação – 227
9.3. Variáveis dummy – 229
9.3.1. Variável dummy de regressão em um exemplo de planejamento de recreação – 231
9.4. Ilustração de regressão múltipla: espécies nas ilhas Galápagos – 233
9.4.1. Modelo 1: A abordagem kitchen-sink – 233
9.4.2. Valores faltantes – 235
9.4.3. Valores discrepantes e multicolinearidade – 237
9.4.4. Modelo 2 – 238
9.4.5. Modelo 3 – 238
9.4.6. Modelo 4 – 241
9.5. Seleção de variáveis – 241
9.6. Variável categórica dependente – 242
9.6.1. Resposta binária – 243
9.7. Um resumo de alguns problemas que podem aparecer na análise de regressão – 247
9.8. Regressão múltipla e regressão logística no SPSS 16.0 for Windows – 247
9.8.1. Regressão múltipla – 247
9.8.2. Regressão logística – 249
Exercícios – 252

10. Padrões Espaciais – 257
10.1. Introdução – 257
10.2. A análise de padrões de pontos – 258
10.2.1. Análise quadrat – 259
10.2.2. Análise do vizinho mais próximo – 263
10.3. Padrões geográficos em dados de área – 266
10.3.1. Um exemplo usando um teste qui-quadrado – 266
10.3.2. O índice de Moran – 268
10.4. Estatísticas locais – 274
10.4.1. Introdução – 274
10.4.2. Estatística de Moran local – 275
10.4.3. Estatística Gi de Getis – 275
10.5. Encontrando o índice de Moran usando o SPSS 16.0 for Windows – 276
10.6. Encontrando o índice de Moran usando o GeoDa – 277
Exercícios – 278

11. Alguns Aspectos Espaciais da Análise de Regressão – 281
11.1. Introdução – 281
11.2. Gráficos das variáveis adicionadas – 282
11.3. Regressão espacial: erros autocorrelacionados – 283
11.4. Parâmetros variáveis espacialmente – 284
11.4.1. O método de expansão – 284
11.4.2. Regressão geograficamente ponderada – 285
11.5. Ilustração – 286
11.5.1. Mínimos quadrados ordinários – 287
11.5.2. Gráficos das variáveis adicionadas – 288
11.5.3. Regressão espacial: erros autocorrelacionados – 290
11.5.4. Método de expansão – 291
11.5.5. Regressão ponderada geograficamente – 293
11.6. Regressão espacial com GeoDa 0.9.5-i – 293
Exercícios – 295

12. Redução de Dados: Análise Fatorial e Análise de Agrupamentos – 297
12.1. Introdução – 297
12.2. Análise fatorial e análise de componentes principais – 297
12.2.1. Ilustração: dados do censo de 1990 para Erie County, Nova York – 298
12.2.2. Os escores na análise de regressão – 302
12.3. Análise de agrupamentos – 303
12.3.1. Mais sobre métodos aglomerativos – 306
12.3.2. Ilustração: dados do censo de 1990 para Erie County, Nova York – 306
12.4. Métodos de redução de dados no SPSS 16.0 for Windows – 311
12.4.1. Análise fatorial – 311
12.4.2. Análise de agrupamentos – 311
Exercícios – 313

Epílogo – 317

Apêndice A – 319
Apêndice B: Convenções Matemáticas e Notações – 329
B.1 Convenções matemáticas – 329
B.2 Notação matemática – 331
Apêndice C: Revisão e Extensão da Teoria da Probabilidade – 335
C.1 Valores esperados – 335
C.2 Variância de uma variável aleatória – 337
C.3 Covariância de variáveis aleatórias – 337

Referências – 339
Índice - 343

Autor: Peter A. Rogerson
Ano: 2012
Número de Páginas: 366
Tamanho: 17,5 x 25 cm
Editora: Bookman
Acabamento: Brochura
ISBN: 978-85-7780-967-7
Prazo de entrega
Prazo de entrega: Sedex de 03 a 05 dias úteis e PAC de 05 a 15 dias úteis
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