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Análise espacial de
doenças transmissíveis
Vitor Vieira Vasconcelos
Novembro, 2020
Conteúdo
●
Padrões e processos espaciais de doenças
transmissíveis
●
Técnicas de análise espacial baseadas em:
– Pontos
– Áreas contínuas (polígonos)
●
Indicações de leitura
●
Ferramentas de análise espacial
●
Conversa sobre os projetos de pesquisa
Que tipos de dados com
localização espacial são
mais utilizados para estudo
de doenças
transmissíveis?
O que afeta a localização
desses dados?
Padrões espaciais de ocorrência de doenças
Mudanças nas características sociais e ambientais
Transmissão
Efeitos de 1ª ordem:
Padrão devido a mudança em
uma propriedade subjacente
Efeitos de 2ª ordem:
Padrão devido a interação
entre elementos
Doença A Doença BDoença A Doença C
Dados de entrada
Análise baseada em: Exemplos
Pontos Casos de doenças,
estabelecimentos de saúde
Áreas Setores censitários,
municípios
Conversão de polígonos
para pontos
Centróides, ou pontos internos
Conversão de polígonos
para pontos
Centróides, ou pontos internos
Conversão de pontos
para polígonos
Contagem de pontos em polígonos
Conversão de pontos para
polígonos
d/2
d/2
Interpolação
discreta
Polígonos de voronoi,
Polígonos de thiessen,
Vizinho mais próximo,
Alocação euclideana
Conversão de pontos para
polígonos
Interpolação
discreta
Polígonos de voronoi,
Polígonos de thiessen,
Vizinho mais próximo,
Alocação euclideana
Análise espacial de pontos
Casos de cólera em Londres - 1854
Vermelho: casos de cólera
Azul: poços
Análise espacial de pontos
Casos de cólera em Londres - 1854
Vermelho: casos de cólera
Azul: poços
Média das coordenadas
Transformando de pontos para polígonos
1º – Criar
polígonos de
voronoi para
cada poço
2º – Contar
quantos casos
caem em cada
polígono
https://blogs.sas.com/content/sgf/2019/04/08/cholera-outbreak-spatial-analysis/
Padrões de Agregação
Disperso Agrupado
Regular Aleatório Concentração normal
Teste espacial Scan
Teste estatístico se os pontos dentro do kernel são mais
agrupados lá dentro se comparado com o padrão de pontos
gerados aleatoriamente
Yiqun Xie and Shashi Shekhar. A Nondeterministic Normalization based Scan Statistic (NN-scan) towards Robust Hotspot Detection: A Sumamry of Results.
Accepted at: SIAM International Conference on Data Mining (SDM'19), Calgary, Canada, May. 2019
Kulldorff, M. (1997) A spatial scan statistic. Communications in Statistics — Theory and Methods 26, 1481–1496
Análise de agrupamento SCAN
Em que áreas podemos ter mais certeza de que o padrão é
agrupado, e não aleatório?
https://www.christianprz.xyz/epidemic
Mapas de Kernel
BERGAMASCHI, R. B. SIG Aplicado a segurança no trânsito - Estudo de Caso no município de Vitória – ES. Universidade Federal do
Espírito Santo – UFES, 2010.
Somando o kernel de cada
ponto
Mapas de Kernel
Mapa de kernel dos casos
de cólera em Londres, 1854
https://blogs.sas.com/content/sgf/2019/04/08/cholera-outbreak-spatial-analysis/
Razão de kernel
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Risco
Hess, A., Davis, J.K. and Wimberly, M.C.,
2018. Identifying environmental risk factors
and mapping the distribution of West Nile virus
in an endemic region of North America.
GeoHealth, 2(12), pp.395-409.
Casos / População = Risco
Modelagem de processos pontuais
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Modelagem do risco de dengue
por variáveis climáticas
Casos de dengue
Susceptibilidade a
dengue
Variáveis
explicativas de
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chuva
Cardoso-Leite, Ricardo, et al. "Recent and future environmental suitability to dengue fever in Brazil using species
distribution model." Transactions of the Royal Society of Tropical Medicine and Hygiene 108.2 (2014): 99-104.
Análise de áreas contínuas
(polígonos)
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Método global
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Método local
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Anselin, Luc, Nancy Lozano-Gracia, and Julia Koschinky. 2006. “Rate Transformations and Smoothing.” Technical Report. Urbana, IL: Spatial
Analysis Laboratory, Department of Geography, University of Illinois.
Clayton, David, and John Kaldor. 1987. “Empirical Bayes Estimates of Age-Standardized Relative Risks for Use in Disease Mapping.” Biometrics
43:671–81.
Casos de leshimaniose (2000-2011)
Suavização localValores observados
Martins-Melo, Francisco Rogerlândio, et al. "Mortality and case fatality due to visceral leishmaniasis in Brazil: a
nationwide analysis of epidemiology, trends and spatial patterns." PloS one 9.4 (2014): e93770.
Dependência espacial
“As coisas mais próximas se parecem mais entre si do que as mais
distantes” – Waldo Tobler (1970)
§ Auto-correlação espacial
(grau de dependência espacial)
Tobler, W. R. 1970. A computer movie simulating
urban growth in the Detroit region. Economic
Geography 46: 234–40.
https://cristianesegatto.blogosfera.uol.com.br/2019/10/02/dengue-no-brasil-11-milhoes-de-casos-em-16-anos-o-que-vi-e-ouvi-nas-ruas/
Dependência espacialDependência espacial
§ Qual dos mapas ao
lado tem maior
autocorrelação
espacial?
Autocorrelação Espacial
●
Autocorrelação Positiva (Lei de Tobler):
Feições similares em localização também são similares em
atributos
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Autocorrelação Negativa
(oposição à Lei de Tobler):
Feições similares em localização tendem a ter atributos
menos similares do que feições mais distantes
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Ausência de Autocorrelação:
Quando atributos são independentes da localização
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EXTREMA
AUTOCORRELAÇÃO
NEGATIVA
ARRANJO
DISPERSO
INDEPENDÊNCIA
ESPACIAL
AGRUPAMENTO
ESPACIAL
EXTREMA
AUTOCORRELAÇÃO
ESPACIAL POSITIVA
Índices de autocorrelação espacial
1. Índices Globais de Associação Espacial
• Apresenta uma medida única para toda a área analisada.
• Índice global de Moran (I)
2. Índices Locais de Associação Espacial (LISA)
• Decomposições dos índices globais, podem ser visualizados na
forma de mapas.
• Permite a identificação de diferentes regimes de associação
espacial
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EXTREMA AUTOCORRELAÇÃO NEGATIVA ARRANJO DISPERSO
INDEPENDÊNCIA ESPACIAL
AGRUPAMENTO ESPACIAL
EXTREMA
AUTOCORRELAÇÃO
ESPACIAL POSITIVA
Índice Global de Moran
Disperso AgrupadoAleatório
Nível de significância
(valor-p)
Valor crítico
(score Z)
(Aleatório)
SignificativoSignificativo
Teste de
significância do
Índice Global
de Moran
Disperso
Incidência de casos de dengue, zica e
chikungunya no Maranhã (2015/2016)
Índice Global de Moran: 0,117
A autocorrelação espacial é
positiva, inexistente (aleatória) ou
negativa?
Valor p = 0,01
Temos 99% de
confiança de que a
autocorrelação é
positiva (não aleatória),
embora seja pequena
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significativo?
Lisa (Índice de Moran Local)
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Diagrama de Espalhamento de Moran
ALTO-ALTO
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Valores nos polígonos
Médianospolígonosvizinhos
COSTA, Silmery da Silva Brito. Análise espacial de casos prováveis de Dengue, Chikungunya e
Zika no Maranhão, Brasil.. 2019. 119 f. Tese(Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva/
CCBS) - Universidade Federal do Maranhão, São Luis,2019.
Lisa map dos casos de
Dengue, Chikunguya e Zica
no Maranhão,
de 2015 a 2016
Yi=0+1Xi1 + 2Xi2 +…+ pXip + i
Yi é o valor da variável resposta na i-ésima observação
0, …, p são parâmetros
Xi1 ,…,Xip são os valores das variáveis preditoras na i-ésima observação
i é o termo de erro aleatório
Regressão Linear Múltipla
X1 X2 Y
9 3 54
7 1 35
5 4 42
11 8 74
8 9 65
2 1 15
● Globais:
 inclui no modelo de regressão um parâmetro
para capturar a estrutura de autocorrelação
espacial na área de estudo como um todo
● Locais:
 parâmetros variam continuamente no espaço
Regressão Espacial
PREMISSA: A variável Yi é afetada pelos valores da
variável resposta nas áreas vizinhas a i.
Y = WY + X + 
 = coeficiente espacial autoregressivo - medida de correlação
espacial ( = 0, se autocorrelação é nula - hipótese nula)
W = matriz de proximidade espacial
WY expressa a dependência espacial em Y
Regressão Global Spatial Lag
Regressão dos fatores explicativos da
incidência de Dengue, Zica e Chikungunya
no Maranhão (2015/2016)
●
Variáveis explicativas:
– Renda, Analfabetismo, Lixo acumulado no
entorno, Esgoto a céu aberto, Abastecimento de
água
●
Regressão linear múltipla: R2 = 0,09
●
Regressão spatial lag: R2 = 0,51
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Regressão Geograficamente PonderadaRegressão Geograficamente Ponderada
(GWR – Geographically Weighted Regression)(GWR – Geographically Weighted Regression)
Pontos
ponderados na
regressão
Ponto
predito
Regressão Geográfica de incidência
de lepra na fronteira entre Brasil,
Paraguai e Argentina (2003-2015)
Coeficiente
de renda
Coeficiente %
de pele escura
R2
Assis, Ivaneliza Simionato, et al. "Social determinants, their relationship with leprosy risk and temporal
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Regressão linear múltipla: R2
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Regressão geograficamente ponderada: R2
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Indicações de leitura
Introdução à Estatística
Espacial para Saúde
Pública
Ministério da Saúde,
Fundação Oswaldo Cruz;
Simone M. Santos,
Wayner V.Souza, orgs.
Brasília, 2007.
http://www.escoladesaude.pr.gov.
br/arquivos/File/TEXTOS_CURS
O_VIGILANCIA/capacitacao_e_at
ualizacao_em_geoprocessament
o_em_saude_3.pdf
Indicações de leitura
Spatial Analisys in
Epidemiology
Pfeiffer, Dirk, et al.
Oxford University
Press, 2008.
https://bmybrainfiles.files.wordpre
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pidemiology.pdf
Ferramentas de Análise Espacial
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QGIS
– Kernel, scan, autocorrelação espacial
– Layout de mapas
Ferramentas de Análise Espacial
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QGIS
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https://docs.qgis.org/3.10/pt_BR/docs/training_manual/index.html
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Ferramentas de Análise Espacial
●
Geoda
– Suavização bayesiana, autocorrelação
espacial, regressão espacial global
– Documentação:
https://geodacenter.github.io/documentation.html
Ferramentas de Análise Espacial
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R
– Algoritmos mais avançados de análise espacial
– Tudo que vimos na aula e muito mais
– Cursos de análise espacial em R
https://vitorvieiravasconcelos.wordpress.com/uso-
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Applied Spatial analysis for Public Health
https://hughst.github.io/
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Vitor Vieira Vasconcelos
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Análise espacial de doenças transmissíveis

  • 1. Análise espacial de doenças transmissíveis Vitor Vieira Vasconcelos Novembro, 2020
  • 2. Conteúdo ● Padrões e processos espaciais de doenças transmissíveis ● Técnicas de análise espacial baseadas em: – Pontos – Áreas contínuas (polígonos) ● Indicações de leitura ● Ferramentas de análise espacial ● Conversa sobre os projetos de pesquisa
  • 3. Que tipos de dados com localização espacial são mais utilizados para estudo de doenças transmissíveis?
  • 4. O que afeta a localização desses dados?
  • 5. Padrões espaciais de ocorrência de doenças Mudanças nas características sociais e ambientais Transmissão Efeitos de 1ª ordem: Padrão devido a mudança em uma propriedade subjacente Efeitos de 2ª ordem: Padrão devido a interação entre elementos Doença A Doença BDoença A Doença C
  • 6. Dados de entrada Análise baseada em: Exemplos Pontos Casos de doenças, estabelecimentos de saúde Áreas Setores censitários, municípios
  • 7. Conversão de polígonos para pontos Centróides, ou pontos internos
  • 8. Conversão de polígonos para pontos Centróides, ou pontos internos
  • 9. Conversão de pontos para polígonos Contagem de pontos em polígonos
  • 10. Conversão de pontos para polígonos d/2 d/2 Interpolação discreta Polígonos de voronoi, Polígonos de thiessen, Vizinho mais próximo, Alocação euclideana
  • 11. Conversão de pontos para polígonos Interpolação discreta Polígonos de voronoi, Polígonos de thiessen, Vizinho mais próximo, Alocação euclideana
  • 12. Análise espacial de pontos Casos de cólera em Londres - 1854 Vermelho: casos de cólera Azul: poços
  • 13. Análise espacial de pontos Casos de cólera em Londres - 1854 Vermelho: casos de cólera Azul: poços Média das coordenadas
  • 14. Transformando de pontos para polígonos 1º – Criar polígonos de voronoi para cada poço 2º – Contar quantos casos caem em cada polígono https://blogs.sas.com/content/sgf/2019/04/08/cholera-outbreak-spatial-analysis/
  • 15. Padrões de Agregação Disperso Agrupado Regular Aleatório Concentração normal
  • 16. Teste espacial Scan Teste estatístico se os pontos dentro do kernel são mais agrupados lá dentro se comparado com o padrão de pontos gerados aleatoriamente Yiqun Xie and Shashi Shekhar. A Nondeterministic Normalization based Scan Statistic (NN-scan) towards Robust Hotspot Detection: A Sumamry of Results. Accepted at: SIAM International Conference on Data Mining (SDM'19), Calgary, Canada, May. 2019 Kulldorff, M. (1997) A spatial scan statistic. Communications in Statistics — Theory and Methods 26, 1481–1496
  • 17. Análise de agrupamento SCAN Em que áreas podemos ter mais certeza de que o padrão é agrupado, e não aleatório? https://www.christianprz.xyz/epidemic
  • 18. Mapas de Kernel BERGAMASCHI, R. B. SIG Aplicado a segurança no trânsito - Estudo de Caso no município de Vitória – ES. Universidade Federal do Espírito Santo – UFES, 2010.
  • 19. Somando o kernel de cada ponto Mapas de Kernel
  • 20. Mapa de kernel dos casos de cólera em Londres, 1854 https://blogs.sas.com/content/sgf/2019/04/08/cholera-outbreak-spatial-analysis/
  • 21. Razão de kernel (risco relativo) Casos População (ou testes) Risco Hess, A., Davis, J.K. and Wimberly, M.C., 2018. Identifying environmental risk factors and mapping the distribution of West Nile virus in an endemic region of North America. GeoHealth, 2(12), pp.395-409. Casos / População = Risco
  • 22. Modelagem de processos pontuais Ocorrências pontuais Variáveis explicativas Probabilidade de ocorrência
  • 23. Modelagem do risco de dengue por variáveis climáticas Casos de dengue Susceptibilidade a dengue Variáveis explicativas de temperatura e chuva Cardoso-Leite, Ricardo, et al. "Recent and future environmental suitability to dengue fever in Brazil using species distribution model." Transactions of the Royal Society of Tropical Medicine and Hygiene 108.2 (2014): 99-104.
  • 24. Análise de áreas contínuas (polígonos) Matriz de vizinhança
  • 25. Suavização por estimadores bayesianos empíricos ● Casos de risco em locais com baixa população – Geram altas taxas de risco – Podem ser gerados por acaso ● Pode-se “redistribuir” o risco dos locais com baixa população para as demais áreas – Altera de risco observado para “previsão do risco” ● Método global – Redistribui risco para todas as demais regiões ● Método local – Redistribui riscos para os vizinhos – Usa estrutura de espacial (similaridade entre vizinhos) Anselin, Luc, Nancy Lozano-Gracia, and Julia Koschinky. 2006. “Rate Transformations and Smoothing.” Technical Report. Urbana, IL: Spatial Analysis Laboratory, Department of Geography, University of Illinois. Clayton, David, and John Kaldor. 1987. “Empirical Bayes Estimates of Age-Standardized Relative Risks for Use in Disease Mapping.” Biometrics 43:671–81.
  • 26. Casos de leshimaniose (2000-2011) Suavização localValores observados Martins-Melo, Francisco Rogerlândio, et al. "Mortality and case fatality due to visceral leishmaniasis in Brazil: a nationwide analysis of epidemiology, trends and spatial patterns." PloS one 9.4 (2014): e93770.
  • 27. Dependência espacial “As coisas mais próximas se parecem mais entre si do que as mais distantes” – Waldo Tobler (1970) § Auto-correlação espacial (grau de dependência espacial) Tobler, W. R. 1970. A computer movie simulating urban growth in the Detroit region. Economic Geography 46: 234–40. https://cristianesegatto.blogosfera.uol.com.br/2019/10/02/dengue-no-brasil-11-milhoes-de-casos-em-16-anos-o-que-vi-e-ouvi-nas-ruas/
  • 28. Dependência espacialDependência espacial § Qual dos mapas ao lado tem maior autocorrelação espacial?
  • 29. Autocorrelação Espacial ● Autocorrelação Positiva (Lei de Tobler): Feições similares em localização também são similares em atributos ● Autocorrelação Negativa (oposição à Lei de Tobler): Feições similares em localização tendem a ter atributos menos similares do que feições mais distantes ● Ausência de Autocorrelação: Quando atributos são independentes da localização (aleatórios)
  • 31. Índices de autocorrelação espacial 1. Índices Globais de Associação Espacial • Apresenta uma medida única para toda a área analisada. • Índice global de Moran (I) 2. Índices Locais de Associação Espacial (LISA) • Decomposições dos índices globais, podem ser visualizados na forma de mapas. • Permite a identificação de diferentes regimes de associação espacial • Índice local de Moran (Ii)
  • 32. EXTREMA AUTOCORRELAÇÃO NEGATIVA ARRANJO DISPERSO INDEPENDÊNCIA ESPACIAL AGRUPAMENTO ESPACIAL EXTREMA AUTOCORRELAÇÃO ESPACIAL POSITIVA Índice Global de Moran
  • 33. Disperso AgrupadoAleatório Nível de significância (valor-p) Valor crítico (score Z) (Aleatório) SignificativoSignificativo Teste de significância do Índice Global de Moran Disperso
  • 34. Incidência de casos de dengue, zica e chikungunya no Maranhã (2015/2016) Índice Global de Moran: 0,117 A autocorrelação espacial é positiva, inexistente (aleatória) ou negativa? Valor p = 0,01 Temos 99% de confiança de que a autocorrelação é positiva (não aleatória), embora seja pequena Esse valor é estatísticamente significativo?
  • 35. Lisa (Índice de Moran Local) Autocorrelação Significância (valor p)
  • 36. Diagrama de Espalhamento de Moran ALTO-ALTO BAIXO-BAIXO ALTO-BAIXO BAIXO-ALTO Valores nos polígonos Médianospolígonosvizinhos
  • 37. COSTA, Silmery da Silva Brito. Análise espacial de casos prováveis de Dengue, Chikungunya e Zika no Maranhão, Brasil.. 2019. 119 f. Tese(Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva/ CCBS) - Universidade Federal do Maranhão, São Luis,2019. Lisa map dos casos de Dengue, Chikunguya e Zica no Maranhão, de 2015 a 2016
  • 38. Yi=0+1Xi1 + 2Xi2 +…+ pXip + i Yi é o valor da variável resposta na i-ésima observação 0, …, p são parâmetros Xi1 ,…,Xip são os valores das variáveis preditoras na i-ésima observação i é o termo de erro aleatório Regressão Linear Múltipla X1 X2 Y 9 3 54 7 1 35 5 4 42 11 8 74 8 9 65 2 1 15
  • 39. ● Globais:  inclui no modelo de regressão um parâmetro para capturar a estrutura de autocorrelação espacial na área de estudo como um todo ● Locais:  parâmetros variam continuamente no espaço Regressão Espacial
  • 40. PREMISSA: A variável Yi é afetada pelos valores da variável resposta nas áreas vizinhas a i. Y = WY + X +   = coeficiente espacial autoregressivo - medida de correlação espacial ( = 0, se autocorrelação é nula - hipótese nula) W = matriz de proximidade espacial WY expressa a dependência espacial em Y Regressão Global Spatial Lag
  • 41. Regressão dos fatores explicativos da incidência de Dengue, Zica e Chikungunya no Maranhão (2015/2016) ● Variáveis explicativas: – Renda, Analfabetismo, Lixo acumulado no entorno, Esgoto a céu aberto, Abastecimento de água ● Regressão linear múltipla: R2 = 0,09 ● Regressão spatial lag: R2 = 0,51
  • 42. https://www.bristol.ac.uk/media-library/sites/cmpo/migrated/documents/gwr.pdf Regressão Geograficamente PonderadaRegressão Geograficamente Ponderada (GWR – Geographically Weighted Regression)(GWR – Geographically Weighted Regression) Pontos ponderados na regressão Ponto predito
  • 43. Regressão Geográfica de incidência de lepra na fronteira entre Brasil, Paraguai e Argentina (2003-2015) Coeficiente de renda Coeficiente % de pele escura R2 Assis, Ivaneliza Simionato, et al. "Social determinants, their relationship with leprosy risk and temporal trends in a tri-border region in Latin America." PLoS neglected tropical diseases 12.4 (2018): e0006407. ● Regressão linear múltipla: R2 = 0,09 ● Regressão geograficamente ponderada: R2 = 0,25
  • 44. Indicações de leitura Introdução à Estatística Espacial para Saúde Pública Ministério da Saúde, Fundação Oswaldo Cruz; Simone M. Santos, Wayner V.Souza, orgs. Brasília, 2007. http://www.escoladesaude.pr.gov. br/arquivos/File/TEXTOS_CURS O_VIGILANCIA/capacitacao_e_at ualizacao_em_geoprocessament o_em_saude_3.pdf
  • 45. Indicações de leitura Spatial Analisys in Epidemiology Pfeiffer, Dirk, et al. Oxford University Press, 2008. https://bmybrainfiles.files.wordpre ss.com/2014/04/spasial-analisis-e pidemiology.pdf
  • 46. Ferramentas de Análise Espacial ● QGIS – Kernel, scan, autocorrelação espacial – Layout de mapas
  • 47. Ferramentas de Análise Espacial ● QGIS – Manual de treinamento: https://docs.qgis.org/3.10/pt_BR/docs/training_manual/index.html – Livro “Introdução ao ambiente QGIS” do IBGE https://geoftp.ibge.gov.br/metodos_e_outros_documentos_de _referencia/outros_documentos_tecnicos/introducao_sig_qgis /Introducao_ao_ambiente_SIG_QGIS_2edicao.pdf
  • 48. Ferramentas de Análise Espacial ● Geoda – Suavização bayesiana, autocorrelação espacial, regressão espacial global – Documentação: https://geodacenter.github.io/documentation.html
  • 49. Ferramentas de Análise Espacial ● R – Algoritmos mais avançados de análise espacial – Tudo que vimos na aula e muito mais – Cursos de análise espacial em R https://vitorvieiravasconcelos.wordpress.com/uso- de-dados-espaciais-para-estudos-ambientais/ Applied Spatial analysis for Public Health https://hughst.github.io/