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Dashboard de Correlação & Análise Territorial IBGE 2022 × OpenStreetMap

Avalie correlações lineares, dispersão, significância estatística (p-valor) e erro de estimativa entre indicadores socioeconômicos do Censo e a sintaxe espacial viária das cidades brasileiras.

Escala de Análise & Recorte Territorial
Atalhos:
Cidades Selecionadas: 0 Clique no × para remover uma cidade do grupo
Síntese Estatística & Leitura Territorial

Carregando análise e cálculo dos modelos territoriais...

Correlação de Pearson (r) ?
--
--
Direção e intensidade da relação linear
R² (Determinação) ?
Variância
--
% da variação explicada pelo modelo
Significância (p-valor) ?
--
--
Probabilidade de correlação por acaso
Erro Padrão (SE) ?
Dispersão
--
Desvio típico em relação à reta
Confiabilidade Amostral ?
Alta
--
N territórios observados

Dispersão Territorial & Reta de Mínimos Quadrados

Ajuste:
Banda = IC 95%
Ponto Territorial Reta de Regressão IC 95%
Clique na cor para editar · Scroll do mouse ou botões para Zoom · Arraste para mover
Legenda de Territórios Clique no círculo colorido para trocar a cor de qualquer cidade

Diagnóstico & Leitura Urbana

Equação do Modelo Linear ? y = a · x + b
Métricas de Robustez Amostral ?
Spearman (ρ): -- ? Estatística t: -- ? Graus de Liberdade: -- ?
Interpretação dos valores

Carregando síntese do modelo para o recorte territorial selecionado...

Análise de Resíduos do Modelo Linear (e = y − ŷ) ?

Inspeção de desvios e homocedasticidade
Pontos próximos ao zero representam ajuste ideal. Desvios extremos revelam casos atípicos (outliers).

Análises Estatísticas Multidimensionais

?

Matriz de correlações empíricas, dispersão por macrorregião em boxplots e curva de distribuição de densidade (KDE).

Matriz de Correlação NxN (Heatmap Pearson) ?

Clique em qualquer célula para carregar o par (X, Y)
Escala de Cores: −1.0 (Inversa Forte) · 0.0 (Neutra) · +1.0 (Direta Forte) Interativo

Distribuição Territorial em Boxplots ?

Variável Y por Macrorregião
Traço = Mediana · Caixa = Q1 a Q3 (IQR) · Hastes = Min/Max Macro-regiões do Brasil

Histograma de Frequência & Curva de Densidade (KDE) ?

Variável Analisada:
Média: -- Mediana: -- Desvio Padrão: -- Assimetria (Skewness): --

Análise de Componentes Principais (PCA) & Tipologias Urbanas (K-Means)

?

Redução de múltiplos indicadores urbanos em 2 eixos sintéticos ortogonais (PC1 e PC2) e classificação não-supervisionada do território em clusters morfo-sociais.

Variáveis no Modelo Multivariado (Mín. 3):
·
Número de Tipologias (K):

Biplot PCA 2D (Projeção Territorial & Vetores) ?

Pontos = Territórios · Cores = Tipologias K-Means · Setas = Variáveis
Eixo X: PC1 (--%) · Eixo Y: PC2 (--%) Comprimento da seta = Influência no modelo

Diagnóstico Espectral do PCA ?

Qualidade da Redução de Dimensionalidade
Variância Acumulada (PC1 + PC2): --%
■ PC1: --% ■ PC2: --% Outros Eixos: --%
Cargas Fatoriais (Correlação das Variáveis com os Eixos):
Indicador Carga PC1 Carga PC2
Interpretação: Variância acumulada acima de 60% assegura representação robusta das inter-relações espaciais em 2 dimensões.

Perfis Comparativos das Tipologias Urbanas (Centróides K-Means) ?

Características Médias e Síntese de Cada Agrupamento Territorial

Tabela Territorial das Unidades Observadas ?

0 unidades
Pesquisa instantânea · Resíduo (e = y − ŷ) positivo indica valor acima da reta prevista
Território X Y Previsto (ŷ) Resíduo (e)