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Regression modelGIS / spatial

Estimação Local de Densidade por Kernel

A Estimação Local de Densidade por Kernel (Local KDE) é um método espacial não paramétrico que estima a densidade de eventos pontuais em cada local, aplicando uma função kernel com uma largura de banda espacialmente adaptativa. Diferentemente da KDE global, que utiliza uma largura de banda fixa em toda a área de estudo, a Local KDE ajusta a janela de suavização de acordo com a densidade local dos dados, capturando agrupamentos em pequena escala onde os eventos são esparsos ou concentrados.

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Fontes

  1. Silverman, B. W. (1986). Density Estimation for Statistics and Data Analysis. Chapman and Hall, London. ISBN: 978-0412246203
  2. Diggle, P. J. (1985). A kernel method for smoothing point process data. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 34(2), 138-147. link

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Local Kernel Density Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/spatial-analysis/local-kernel-density-estimation

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Referenciado por

ScholarGateLocal Kernel Density Estimation (Local Kernel Density Estimation). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/spatial-analysis/local-kernel-density-estimation · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026