RESUMO CNU - Noções de Amostragem de dados geoespaciais - Amostragem Probabilística e Não probabilística

Prévia do material em texto

RESUMO CNU
GEOPROCESSAMENTO E ANÁLISE DE DADOS
Noções de Amostragem de dados geoespaciais: Amostragem Probabilística e Não probabilística.
Vamos explorar esses conceitos:
1. População e Amostra:
· População:
· Conjunto completo de elementos ou indivíduos que são de interesse em um estudo estatístico.
· Em dados geoespaciais, a população pode ser a totalidade de pontos, áreas ou fenômenos em uma determinada região geográfica.
· Amostra:
· Subconjunto representativo da população que é selecionado para análise.
· Em dados geoespaciais, uma amostra pode consistir em uma seleção aleatória de pontos, polígonos ou pixels de uma região maior.
2. Seleção de Amostra:
· Aleatória Simples:
· Cada elemento da população tem a mesma chance de ser selecionado.
· Pode ser implementada usando técnicas como sorteio aleatório ou seleção aleatória de coordenadas.
· Estratificada:
· Divide a população em estratos ou subgrupos homogêneos e seleciona aleatoriamente amostras de cada estrato.
· Útil quando a população apresenta variação significativa em diferentes subgrupos.
· Sistemática:
· Seleciona elementos da população em intervalos regulares após a ordenação dos dados.
· Pode ser eficiente em conjuntos de dados geoespaciais ordenados, como imagens de sensoriamento remoto ou grade de pontos.
3. Estatística e Parâmetro:
· Estatística:
· Valor calculado a partir dos dados de uma amostra, usado para descrever ou inferir características da população.
· Exemplos incluem média, desvio padrão, proporção e correlação.
· Parâmetro:
· Valor que descreve uma característica da população.
· Geralmente desconhecido e estimado com base em estatísticas calculadas a partir de amostras.
4. Distribuições Amostrais:
· Distribuição de Amostras:
· Distribuição teórica que descreve o comportamento de uma estatística calculada a partir de múltiplas amostras da mesma população.
· Exemplos incluem a distribuição da média, distribuição da proporção e distribuição do desvio padrão.
· Teorema Central do Limite:
· Afirma que, com amostras grandes o suficiente, a distribuição das médias amostrais se aproxima de uma distribuição normal, independentemente da distribuição da população original.
· Permite fazer inferências estatísticas sobre parâmetros populacionais com base em amostras.
Esses conceitos são fundamentais na inferência estatística de dados geoespaciais, permitindo que os analistas façam conclusões sobre características da população com base em informações de amostras selecionadas de forma adequada e com a aplicação correta de técnicas estatísticas.
You
Noções de Amostragem de dados geoespaciais: Amostragem Probabilística e Não probabilística.
ChatGPT
ChatGPT
A amostragem de dados geoespaciais é essencial para realizar análises e inferências sobre grandes conjuntos de dados geográficos. Existem dois principais métodos de amostragem: probabilística e não probabilística. Vamos explorar cada um deles:
1. Amostragem Probabilística:
· Definição:
· A seleção de elementos para a amostra é baseada em probabilidades conhecidas.
· Cada elemento na população tem uma chance igual ou conhecida de ser selecionado.
· Métodos:
· Amostragem Aleatória Simples:
· Cada elemento da população tem a mesma probabilidade de ser selecionado.
· Exemplos: sorteio aleatório, seleção aleatória de coordenadas geográficas.
· Amostragem Estratificada:
· A população é dividida em estratos homogêneos e, em seguida, amostras são selecionadas de cada estrato.
· Garante que os subgrupos importantes da população sejam representados na amostra.
· Amostragem Sistemática:
· Seleciona elementos da população em intervalos regulares após a ordenação dos dados.
· Pode ser eficiente para áreas geográficas uniformemente distribuídas.
2. Amostragem Não Probabilística:
· Definição:
· A seleção de elementos para a amostra não é baseada em probabilidades conhecidas.
· Os elementos são escolhidos de forma subjetiva, com base no julgamento do pesquisador ou em critérios específicos.
· Métodos:
· Amostragem por Conveniência:
· Os elementos são selecionados com base em sua acessibilidade e disponibilidade.
· Não garante representatividade da população e pode levar a viés de amostragem.
· Amostragem por Julgamento:
· O pesquisador seleciona os elementos com base em seu conhecimento e experiência.
· Útil quando a população é pequena ou quando informações especializadas são necessárias.
· Amostragem por Cotas:
· Os elementos são selecionados para atender a certos critérios ou características da população.
· Pode ser útil para garantir que certos grupos sejam representados na amostra, mas pode ser subjetiva.
Considerações Importantes:
· A amostragem probabilística geralmente é preferida, pois proporciona uma base sólida para inferências estatísticas e reduz o viés de amostragem.
· A amostragem não probabilística pode ser mais conveniente e prática em algumas situações, mas requer cuidado na interpretação dos resultados devido ao potencial de viés.
A escolha do método de amostragem depende das características da população, dos objetivos da pesquisa e das restrições logísticas. Em geral, é importante documentar e justificar o método de amostragem utilizado para garantir a validade e a confiabilidade dos resultados da pesquisa geoespacial.
Parte superior do formulário
Parte superior do formulário
Parte superior do formulário
Parte superior do formulário
Parte superior do formulário
Parte superior do formulário
Parte superior do formulário
Parte superior do formulário
Parte superior do formulário
Parte superior do formulário
Parte superior do formulário
image1.jpeg