Questão de Geografia — Cartografia — CESPE / CEBRASPE 2023
Geografia›Cartografia
Código
ce160434
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
SEFIN de Fortaleza - CE
Ano
2023
Nível
Superior
Cargo
Analista Fazendário Municipal - Área de Conhecimento: Geografia
Tendo em vista a análise de dados espaciais e a densidade, julgue o seguinte item.Os mapas gerados por meio da função kernel são obtidos de uma convolução, e são considerados uma forma eficiente de estimativa da densidade, entretanto não são dependentes das medidas de distância.
CCerto
EErrado
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GabaritoE — Errado
Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.
Função kernel em mapas de densidade
❌ ERRADO. A afirmação está incorreta porque os mapas gerados por função kernel (Kernel Density Estimation – KDE) dependem sim das medidas de distância. O método utiliza uma função kernel com um parâmetro de largura de banda (bandwidth) que define o raio de influência: quanto mais distante um ponto, menor seu peso no cálculo da densidade. Portanto, a dependência de distância é intrínseca ao estimador.
É verdade que os mapas kernel são obtidos por convolução (aplicação de uma função sobre os dados) e são considerados uma forma eficiente de estimar a densidade espacial. O erro está no trecho "não são dependentes das medidas de distância". A banca troca o conceito: a negação da dependência contradiz o próprio funcionamento do método.
1Função kernel sobre cada ponto
2Largura de banda (bandwidth)
3Peso diminui com a distância
4Convolução gera o mapa de densidade
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PEGA ESSA DICA!
Ao estudar KDE, lembre-se de que o bandwidth é o principal parâmetro: ele controla o suavizamento e a influência da distância. Na prova, desconfie sempre que uma afirmação negar algo que é fundamento do método (aqui, a distância é base do cálculo).
Conclusão: o item está ERRADO conforme gabarito oficial (E).