Modelagem Espacial de Dados Atuariais

Conteúdo programático

Slides: Apresentação da disciplina 

Trabalhos: Leo (artigo), Walef (artigo), Amanda (TCP), Renan (artigo).

Datas das avaliações

• Avaliação (30%): 09/10/26.

• Listas e questionários (30%).

• Apresentação do trabalho (40%): data a definir.

• Prova especial (para quem perdeu a avaliação): 23/11/26.

• Recuperação da aprendizagem (para melhorar a nota da avaliação): 27/11/26.

Introdução à análise espacial

Slides: Introdução à Análise Espacial

Vídeo: Introdução à Análise Espacial

Medidas (I de Moran) e pesos espaciais

Slides: I de Moran

Vídeo: I de Moran

Link para o artigo citado no vídeo

Dataframes no python

Vídeo: Dataframes no Python

Notebook: prática 1 (dataframes) (baixar o notebook, abrir o Google Colab e escolher a opção Upload)

Arquivo: populacao_argentina.csv (opcional: baixar o arquivo apenas se tiver interesse em testar o comando da aula)

AEDE (Análise Exploratória de Dados Espaciais)

Vídeo: AEDE no Python

Vídeo: I de Moran e mapa LISA no Python

Notebook: prática 2 (AEDE) ou no meu github

Dados espaciais

Slides: Dados Espaciais

MAUP (problema da unidade de área modificável)

Slides: Problemas com dados espaciais

Vídeo: Exemplificando o MAUP em MG

Notebook: MAUP em MG ou no meu github

Vídeo: MAUP em MG com nomes

Notebook: MAUP em MG com nomes ou no meu github

Recursos interessantes

Vídeo: Nomes em mapas

Notebook: Nomes em mapas ou no meu github

Vídeo: Divisão de um município em setores censitários e bairros

Notebook: Divisão em setores censitários e bairros ou no meu github

Análise espacial: municípios do Brasil

Vídeo: Análise espacial Brasil (ilhas, dissolve, buffer)

Notebook: Análise dos municípios do Brasil ou no meu github