M ´odulo MDA

A Figura 48 (p ´agina 101) apresenta a tela do m´odulo MDA e suas sub-func¸˜oes (ver Tabela 19, p ´agina 92).

O gr ´afico apresentado na Figura 48 ´e um brushplot em sua forma triangular, que exibe em sua diagonal principal os histogramas correspondentes `as vari ´aveis selecionadas na Figura 49 (p ´agina 101).

Nas outras posic¸˜oes do brushplot s˜ao apresentados scatterplots, que s˜ao gr ´aficos de correlac¸˜ao entre as vari ´aveis selecionadas.

S˜ao disponibilizadas tamb´em opc¸˜oes de configurac¸˜ao para esses gr ´aficos. Para os histogramas ´e poss´ıvel configurar o tipo e o valor dobin a ser apresentado; o tipo e a largura da linha do gr ´afico (pontilhada, tracejada, entre outras); o tipo, a largura e o tamanho da fonte; e o tipo e a largura dos eixos dos histogramas (ver Figura 50, p ´agina 102). Para osscatterplots tamb´em ´e poss´ıvel configurar o tipo e a largura

Figura 48: M ´odulo MDA.

Figura 50: Configurac¸˜ao de Histogramas no M ´odulo MDA.

Figura 51: Configurac¸˜ao de ScatterPlots no M ´odulo MDA.

dos eixos; o tipo, a largura e o tamanho da fonte; o tipo e o tamanho do s´ımbolo a ser exibido nos gr ´aficos, tais como ponto, asterisco, sinal de somar, diamante, entre outros; e o tipo da vari ´avel, na forma normal ou logaritmica (ver Figura 51).

Outra opc¸˜ao disponibilizada ´e a de an ´alise descritiva (ver Figura 52, p ´agina 105). Atrav´es dessa opc¸˜ao s˜ao exibidas v ´arias quantidades estat´ısticas para as vari ´aveis selecionadas na Figura 49 (p ´agina 101), que pertencem ao conjunto de dados da Tabela 21 (p ´agina 113). Essas quantidades s˜ao (ver Bustos & Frery 1992a):

M´edia Aritm´etica: ´E uma medida de localizac¸˜ao que informa o valor central da amos- tra e obt´em-se a partir da seguinte express˜ao: ¯x = 1

n

P_n

i=1xi, onde xi representa

M´edia Geom´etrica: ´e a raiz en´esima do produto en´esimo dos elementos de um con-

junto de dados. MG= n

pQ_n

i=1xi.

MAD: Define-se desvio m´edio absoluto (MAD) para uma s´erie de n elementos da amos-

tra como sendo a m´edia aritm´etica simples dos m ´odulos dos desvios desses n elementos. ´E dado por: M AD = 1_nPn_i=1| xi− ¯x |.

Mediana: Dado que elementos da amostra estejam ordenados, a mediana ´e o valor

(pertencente ou n˜ao `a amostra) que a divide ao meio, isto ´e, 50% dos elemen- tos da amostra s˜ao menores ou iguais `a mediana e os outros 50% s˜ao maiores ou iguais `a mediana. Dada a notac¸˜ao x1:n, x2:n, . . . , xn:n para os elementos da

amostra ordenada, tem-se a seguinte express˜ao para o c ´alculo da mediana:

mediana = ( xn+1 2 :n se n ´e ´ımpar, 1 2(xn2:n+ xn2+1:n) se n ´e par.

Primeiro Quartil: ´e o ponto que indica que 25% da amostra ´e necessariamente menor

que ele, sendo os restantes 75% necessariamente maiores.

Terceiro Quartil: ´e o menor valor entre os 25% maiores valores do conjunto de da-

dos.

M´aximo e M´ınimo: o maior e menor valor, respectivamente, do conjunto de dados. Variˆancia: ´e uma medida da variabilidade dos dados em torno da m´edia. ´E dada por:

S2 ₌ 1

n−1

P_n

i=1(xi− ¯x)2.

Desvio Padr˜ao: ´e uma medida da variabilidade ou dispers˜ao com as mesmas unidades

que os dados. ´E dada por: S = √S2_{. Quanto maior for o valor de S, mais dis-} persos s˜ao estes dados. Se S = 0, ent˜ao n˜ao existe variabilidade, isto ´e, os dados s˜ao todos iguais.

CV: O fato do desvio padr˜ao ser expresso na mesma unidade dos dados limita o

seu emprego quando se deseja comparar duas ou mais s´eries de valores, re- lativamente `a sua dispers˜ao ou variabilidade, quando expressas em unidades diferentes. Para contornar esta dificuldade, pode-se caracterizar a dispers˜ao ou variabilidade dos dados em termos relativos a seu valor m´edio. Esta medida ´e denominada de CVP (Coeficiente de Variac¸˜ao de Pearson), sendo definida pela express˜ao: CV = S_x¯.

Coeficiente de Assimetria: mede o grau de simetria entre os pontos `a esquerda e `a

direita do ponto central. ´E obtida a partir do terceiro momento central. ´E dada por: Skewness = 1

n

P_n

i=1(xiS−¯x)3.

Curtose: mede o grau de achatamento de uma distribuic¸˜ao. ´E obtida a partir do quarto momento central. Dada por: Kurtosis = _n1Pn_i=1£(xi−¯x

S )4− 3

¤ .

Matriz de correlac¸˜ao: ´e uma matriz quadrada, sim´etrica que informa dispers˜ao en-

tre dados multivariados. Em cada posic¸˜ao (i, j) da matriz, o coeficiente de correlac¸˜ao entre dados bivariados (x_k, y_k) ´e informado. O coeficiente de correlac¸˜ao entre duas amostras, denominado r, ´e dado por:

r = √ SXY SXX √ SY Y , onde SXY = P_n

i=1(xi− ¯x)(yi− ¯y). Para as posic¸˜oes localizadas na diagonal da

matriz, este valor ´e 1, visto que ser ´a um dado do tipo (x_k, x_k).

Ainda ´e disponibilizada na interface uma opc¸˜ao para salvar os brushplotsgera- dos no formato .eps. EmIDL esse procedimento ´e realizado da seguinte maneira:

thisDevice = !D.Name Set_Plot, ’PS’

Device,FileName=file,xsize=8,ysize=8,/inches,xoffset=2.25 $ ,yoffset=3.5,/ENCAPSULATED

IlustraBrushplot, Nstruct, event.id, val3,0

Device, /Close_File Set_Plot, thisDevice

A primeira linha desse procedimento armazena na vari ´avel thisDevice o nome do dispositivo ativo. !D ´e uma vari ´avel do sistema e equivale a uma estrutura que cont´em informac¸˜oes sobre os gr ´aficos correntes do dispositivo de sa´ıda. O seu campo Nameguarda uma cadeia de caracteres que representa o nome do dispositivo ativo.

O procedimento Set Plot, cuja sintaxe ´e : SET_PLOT, Device, determina o dis- positivo de sa´ıda usado pelos procedimentos gr ´aficos doIDL. Para salvar no formato .eps, o dispositivo especificado ´e o ’PS’, representando o formato PostScript. O passo seguinte ´e definir as caracter´ısticas do dispositivo’PS’especificado atrav´es do procedimento:

Device,FileName=file,xsize=8,ysize=8,/inches,xoffset=2.25 $ ,yoffset=3.5,/ENCAPSULATED+

Este procedimento define caracter´ısticas do dispositivo como o nome do arquivo onde os gr ´aficos ser˜ao salvos, o seu tamanho e o seu formato, nesse caso espec´ıfico

ENCAPSULATED, para o formato .eps. Em seguida obrushplot ´e ilustrado, mas agora

em outro dispositivo, no caso em um arquivo .eps e n˜ao mais no dispositivo de sa´ıda padr˜ao, a tela do computador.

Figura 53: Tela do M ´odulo Dendrograma.

As duas ´ultimas linhas do procedimento retornam o controle para o dispositivo de sa´ıda padr˜ao, anteriormente armazenado na vari ´avelthisDevice.

A implementac¸˜ao das opc¸˜oes detalhadas nesta sec¸˜ao s˜ao exibidas na sec¸˜ao A.1.6 (p ´agina 139).