1) Realize uma análise fatorial no banco de dados bodyfat (disponível no Moodle). a. Estime as cargas para dois fatores e gere gráficos para tais fatores. Os fatores podem ser interpretados? b. Teste a rotação Varimax nas cargas. O procedimento aprimora a interpretação? c. A inclusão de mais fatores (f>2) é aconselhada? d. Qual a comunalidade explicada para cada variável?

Disciplina de Métodos Quantitativos ara doutorado no PPGEP-UFRGS

library("leaflet") library("htmltools") library("leaflet.minicharts")

O teste de Causalidade de Granger é aplicado para examinar se uma série tempotal (TIme Series - TS) pode ser utilizada para prever outra (Cenarização). A Hipótese nula é de que o valor de input (X) não é capaz de prever o output (Y). Já a hipótese alternativa afirma que X pode sim implicar em Y.

quantMod.R

https://www.thesquirrelcensus.com/

Dados de 2015 a 2020 no município de Porto Alegre

Fonte: https://gis.ncdc.noaa.gov/maps/ncei/cdo/daily

Fonte: https://gis.ncdc.noaa.gov/maps/ncei/cdo/daily

https://r-forge.r-project.org/R/?group_id=745 https://r-forge.r-project.org/projects/travelr/ https://rdrr.io/rforge/travelr/

https://cran.r-project.org/web/packages/concaveman/index.html

This model originally generated from an anology with Newtow's gravitational law. This work is based in Introduction to Transportation Engineering, Tom V. Mathew and K V Krishna Rao: https://nptel.ac.in/courses/105101087/downloads/Lec-8.pdf

Este projeto é parte integrante do TCC do MBA em Dita Science & Big Data do IGTI - Instituto de Gestão e Tecnologia da Informação, sob orientação do professor João Paulo Nascimento

Utiliza dados da API poatransporte

Este projeto é parte integrante do TCC do MBA em Dita Science & Big Data do IGTI - Instituto de Gestão e Tecnologia da Informação, sob orientação do professor João Paulo Nasciment

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http://idg.pl/mirrors/CRAN/web/packages/apcluster/apcluster.pdf

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https://www.naturalearthdata.com/downloads/ https://earthexplorer.usgs.gov/

Classificados por atividade de Comércio ou Serviço

Classificados dentre os 113 clister comerciais na cidade

Pontos de Consulta Banco de Dados da Pesquisa Origem/Destino São Paulo 2012 http://www.metro.sp.gov.br/pesquisa-od/resultado-das-pesquisas.aspx Os resultados de todas as pesquisas Origem e Destino são públicos e estão à disposição dos interessados. Neste espaço, estão os bancos de dados das últimas pesquisas Origem e Destino, além da Pesquisa Mobilidade 2012.

http://www.metro.sp.gov.br/pesquisa-od/resultado-das-pesquisas.aspx Os resultados de todas as pesquisas Origem e Destino são públicos e estão à disposição dos interessados. Neste espaço, estão os bancos de dados das últimas pesquisas Origem e Destino, além da Pesquisa Mobilidade 2012.

Façade Todos os serviços são solicitados a um único façade, localizado no endereço http://www.poatransporte.com.br/php/facades/process.php

Foi realizada uma clusterização de alvarás por meio do método de Affinity Propagation da biblioteca 'apcluster' afim de identificar os locais com maior concentração de atividade comercial Refs: https://www.ritchievink.com/blog/2018/05/18/algorithm-breakdown-affinity-propagation/ https://medium.com/@aneesha/using-affinity-propagation-to-find-the-number-of-clusters-in-a-dataset-52f5dd3b0760 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.490.7628&rep=rep1&type=pdf

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Façade Todos os serviços são solicitados a um único façade, localizado no endereço http://www.poatransporte.com.br/php/facades/process.php Solicitações a este serviço devem ser efetuadas usando uma requisição GET, com os seguintes parâmetros: a (obrigatório) - Identificador da operação. Possíveis valores: • nc – nome e código • il - itinerários (rotas) • tp - pontos de ônibus • tx - pontos de taxi p (obrigatório) ID relacionado a operação descrita em a. Pode ser o ID da unidade de transporte ou um range latitude x longitude para extração dos pontos de taxi/ônibus t - Tipo da requisição. Obrigatório apenas se a=nc. Possíveis valores: • o - Ônibus • l - Lotação Operações Todas as operações acessadas pelo façade retornam um objeto JSON. As seguintes operações são permitidas: Listar as linhas de ônibus Listar as linhas de lotação Obter o itinerário de uma unidade de transporte Buscar por paradas de ônibus Buscar por pontos de táxi

Endpoints: endpoits das arestas dos logradouros Semáforos: pedestres, veiculares e cilistas Acidentes: 2013-2017

Foi realizada uma amostragem com 10% dos alvarás de Porto Alegre para criar os clusters e seus centróides. Após validado o modelo, o mesmo serviu para classificar a totalidade dos alvarás em um dos 117 clusters identificados. O médodo de Affinity Propagation permite identificar o numero de clusters naturalmente por critérios bastante robustos de classificação por similaridade e dissimilaridade, não exigindo ao usuário a informação prévia de quantos clusters deverão ser obtidos.

Foi realizada uma clusterização de alvaras por meio de Affinity Propagation afim de identificar os locais com maior concentração de atividade comercial

Segundo dados do DataPoA no período ocorreram 5930 acidentes com no período, sendo que 23 deles resultaram em vítimas fatais.

Segundo dados do DataPoA no período ocorreram 5930 acidentes com no período, sendo que 1328 deles resultaram em vítimas.

Dados do DataPoA apontam 19 atropelamentos fatais no período, resultando em 19 vítimas fatais.

Dados do DataPoA apontam 556 atropelamentos no período, resultando em 540 vítimas feridas.

Os dados obtidos no DataPoa apontam 221 atropelamentos fatais no período, resultando em 223 óbitos.

Dados obtidos no DataPoA demonstram 5063 atropelamentos no período, resultando em 4875 vítimas.

Dados obtidos no DataPoA. Osdados apontam 81172 acidentes, sendo 513 deles fatais, com 534 vítimas fatais.

Dados obtidos no DataPoA. Osdados apontam 81172 acidentes, sendo 25763 deles resultantes em feridos leves, feridos graves ou feridos fatais.

Fonte: Data PoA http://datapoa.com.br/group/mobilidade

Fonte Data Poa http://datapoa.com.br/group/mobilidade

Fonte de dados: http://datapoa.com.br/dataset/acidentes-de-transito

http://datapoa.com.br/dataset/acidentes-de-transito

Análise exploratória de dados com informações obtidas no DataPoA: http://datapoa.com.br/dataset/acidentes-de-transito

Baseado na apostila Verossimilhança e Máxima Verossimilhança do professor João Luiz F. Batista do Centro de Métodos Quantitativos (http://cmq.esalq.usp.br/), Departamento de Ciências Florestais, Escola Superior de Agricultura ”Luiz de Queiroz”, Universidade de São Paulo, Campus Piracicaba.

This work merge data and remove duplicates

Georreferenciamento das vagas especiais no município de Porto Alegre - RS - Brasil

Adaptado de: Plotting by hour the transit accidents at Medellin on first 10 days of January 2016 Edgar Alirio Rodridriguez 24 de febrero de 2018

Adaptado de: Plotting by hour the transit accidents at Medellin on first 10 days of January 2016 Edgar Alirio Rodridriguez 24 de febrero de 2018

Adaptado de: Plotting by hour the transit accidents at Medellin on first 10 days of January 2016 Edgar Alirio Rodridriguez 24 de febrero de 2018

Simulação

Exercise about reproducible research in Data Science Course of Coursera by Hopkins University

Since I could not reproduce the loop in the section below, I opted to transform the lists into a data frame and then merge the data for the following manipulations.

dataset da UCI https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/bike+sharing+dataset

Homework of Hopkins/Coursera of Reproducible Research course