====== Geografia Quantitativa ======

===== Geografia Quantitativa =====

  * **Estabelecendo os limites**
      * Montando o cenário
          * Decadência da geografia quantitativa nos anos 80 e 90:
              * Desilusão com a filosofia positivista que a sustentava.
              * Novos paradigmas em Geografia Humana, como o marxismo, o pós-modernismo, o estruturalismo, o humanismo.
              * Busca de novos paradigmas para a pesquisa geográfica.
              * Impacto das novas tecnologias da informação e da comunicação na pesquisa geográfica.
              * Dificuldade relativa da geografia quantitativa por sua base matemática e estatística.
          * Reabilitação da geografia quantitativa através do SIG e do Geoprocessamento.
      * O que é geografia quantitativa?
          * Consiste em:
              * Análise de dados espaciais numéricos.
              * Desenvolvimento da teoria espacial.
              * Construção e teste de modelos matemáticos de processos espaciais.
          * Geógrafos quantitativos:
              * Positivistas.
              * Naturalistas.
              * Geografia como "física": busca de leis e relações.
              * Exame de variações nos relacionamentos sobre o espaço através de formas "locais" de análise.
          * Distinção de outros métodos quantitativos pelo foco no dado espacial.
          * Divisão entre análise estatística de dados espaciais e pesquisa focada em modelagem matemática.
      * Aplicações de geografia quantitativa.
      * Desenvolvimentos recentes em geografia quantitativa.
  * **Dados espaciais**
      * Introdução.
      * Captura de dados espaciais.
      * Objetos espaciais.
      * Localização no globo; localização em um plano.
      * Distância.
      * Representando dados espaciais.
      * Modelos para dados espaciais:
          * Modelo vetorial.
          // Modelo //raster*.
      * Programando com dados espaciais:
          * Operações pontos-em-polígonos.
          * Uso de números complexos para representar dados espaciais.
      * Problemas e oportunidades.
  * **Papel dos SIGs**     * Introdução.
      * Análise espacial simples baseada em SIG:
          * Seleção de objetos espaciais:
              * Por atributos georreferenciados.
              * Por interceção geométrica.
          // //Buffers* de objetos espaciais.
          * Interseção geométrica:
              * União.
              * Interceção.
          * Proximidade.
          * Contiguidade.
          * Interpolação e campos.
          * Funções de densidade.
          * Análises sobre redes.
          * Consultas.
      * Análise espacial avançada baseada em SIG:
          * Integração de dados e gestão.
          * Exploração.
          * Visualização pós-modelagem.
      * Associando tipos de ordem superior de análise espacial ao SIG:
          * Modelagem de erros.
          * Agregação de cruzamento de áreas.
      * Um papel para o SIG?
  * **Explorando Dados Espaciais Visualmente**
      * Introdução.
      * Plotagens de ramos e folhas.
      // //Boxplots* .
      * Histogramas.
      * Estimativas de densidade.
      * Mapas.
      * Matriz de dispersão.
      * Plotagens de associação.
      * Plotagens de coordenadas paralelas.
      * RADVIZ.
      * Busca de projeção.
  * **Análise local**
      * Introdução.
      * Natureza das variações locais em relacionamentos.
      * Medindo relacionamentos locais em dados univariados:
          * Análise de padrões de pontos locais.
          * Outras medidas locais de relacionamentos espaciais univariados.
      * Medindo relacionamentos locais em dados multivariados:
          * Modelagem multinível.
          * Método de expansão espacial.
          * Regressão geograficamente ponderada (GWR).
      * Comparação empírica do método da expansão espacial e o GWR:
          * Os dados.
          * Resultados do modelo de regressão global.
          * Resultados do método de expansão espacial.
          * Resultados GWR.
      * Medindo relacionamentos locais em modelos de interação espacial.
  * **Análise de Padrões de Pontos**     * Introdução.
      * Exploração inicial:
          // Plotagens de dispersão (//scatterplots*).
          * Outras plotagens exploratórias.
          * Abordagens não-gráficas para exploração de padrões de pontos.
      * Modelagem de padrões de pontos.
      * Análise de intensidade primeira-ordem:
          // Estimativas de densidade //Kernel*.
      * Análise de intensidade de segunda-ordem.
      * Comparando distribuições:
          // Comparando densidades //Kernel*.
          * Comparando funções K.
          * Comparando um padrão de pontos com uma "população de risco".
  * **Regressão espacial e Modelos geoestatísticos**
      * Introdução.
      * Modelos autorregressivos:
          * Modelos espacialmente autorregressivos.
          * Modelos médios de movimento espacial.
      // //Kriging*:
          * A técnica estatística.
          * Um exemplo trabalhado.
          // Superfícies de tendência de resíduos //kriging*.
      * Abordagens de atenuação semi-paramétricos.
  * **Inferência estatística para Dados Espaciais**
      * Introdução.
      * Inferência informal:
          * Análise de dados exploratória (EDA) e visualização.
          // Exploração de dados (//data mining*):
              // Análise de //clusters*.
              * Redes neurais.
      * Inferência formal:
          * Inferência Bayesiana.
          * Inferência clássica.
          * Inferência computacional e experimental:
              * Inferência estatística clássica e autocorrelação espacial.
              * Distribuições experimentais e autocorrelação espacial.
              * Uma comparação empírica da inferência clássica e experimental.
          * Construção e teste de modelos.
  * **Modelagem espacial e Evolução da Teoria Espacial**
      * Introdução.
      * Interação espacial como física social (1860-1970).
      * Interação espacial como mecânica estatística (1970-1980).
      * Interação espacial como processamento de informação a-espacial (1980-1990).
      * Interação espacial como processamento de informação espacial (desde 1990).
  * **Desafios em Análise Espacial de Dados**
      * Retrospectiva.
      * Desafios correntes:
          * O problema da unidade de área modificável.
          * Não-estacionaridade espacial.
          * Quadros inferenciais alternativos (Bayes, MCMC).
          * Geometria.
          * Conceitos básicos espaciais: proximidade e acessibilidade.
          * Combinação espaço e tempo.
      * Treinando pessoas para pensar espacialmente:
          * Ensinando geografia quantitativa.
          // //Software*.

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