Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER 202 Aula 01 - ANO 2013 Camilo Daleles Rennó

Apresentação em tema: "Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER 202 Aula 01 - ANO 2013 Camilo Daleles Rennó"— Transcrição da apresentação:

1 Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER 202 Aula 01 - ANO 2013 Camilo Daleles Rennó camilo@dpi.inpe.br http://www.dpi.inpe.br/~camilo/estatistica/

2 Estatística Definição: é a ciência que investiga os processos de obtenção, organização e análise de dados sobre uma população, e os métodos de tirar conclusões ou fazer predições com base nesses dados. população = universo = espaço amostral população (é conjunto de todos os resultados possíveis de um experimento, representado por U ou S)

3 Para que Estatística? Qual a cor predominante dos objetos na urna? ? ?... 1739 obj. vermelhos e 261 obj. azuis ?

4 Para que Estatística? Qual classificação foi melhor (mais próxima a realidade) ? 18/20 acertos15/20 acertos referência

5 Para que Estatística? Qual variável está melhor relacionada a Y? Y X1 Y X2

6 Estatística em SR (imagens) Uma imagem é uma grade ou matriz, onde cada número representa o valor de uma grandeza (radiância, reflectância, retroespalhamento, etc) de um elemento de resolução (pixel). A visualização é feita associando-se a cada número um nível de cinza (ou uma cor).

7 Estatística em SR (imagens) Numa imagem classificada, cada elemento de resolução está associado a uma classe de acordo com um conjunto de regras. 100 > 100 fatiamento

8 Estatística em SR (imagens) 99 174 187 162 163 16 7 156175 148 9 152 149 137 32 23 155 139 102 28 18 99 142 99 174 187 162 163 16 7 156175 148 9 152 149 137 32 23 155 139 102 28 18 99 142 139 142 Sorteio aleatório de 1 ponto...

9 Variável Aleatória S atributo qualitativa quantitativa discreta contínua Definição: variável aleatória é a função que associa cada elemento de S a um número real. v.a. nominal ordinal

10 Variável Aleatória S KK KC CK CC X : número de caras em 2 lances de moeda 012 X(CC) = 0 X(KC) = X(CK) = 1 X(KK) = 2 P(X = 0) = P(CC) P(X = 1) = P(KC CK) P(X = 2) = P(KK) X(S) (imagem) Experimento: jogar 2 moedas e observar o resultado ( K = cara e C = coroa) OBS: em P(X = x), a natureza funcional da v.a. foi suprimida. De fato, a expressão mais correta seria P(s S | X(s) = x ). por definição, os valores de uma v.a. são sempre mutuamente exclusivos

11 Variável Aleatória Discreta Definição: uma v.a. é discreta quando o conjunto de valores possíveis (imagem) for finito ou infinito numerável. P(X = x i ) 0 para todo i Função de Probabilidade Função de Distribuição Acumulada para todo j onde x j x

12 Variável Aleatória Discreta Exemplos: a)jogar um dado X : ponto obtido no dado X = {1, 2, 3, 4, 5, 6} X : = 1 se ponto for igual a 6 X: = 0 caso contrário X = {0, 1} b)jogar 5 moedas (ou uma moeda 5 vezes) X : número de caras em 5 lances X = {0, 1, 2, 3, 4, 5} c)jogar uma moeda até tirar uma cara X : número de jogadas até tirar uma cara (incluindo-se a cara) X = {1, 2, 3,...} X : número de coroas até tirar uma cara X = {0, 1, 2,...}

13 Variável Aleatória Discreta Exemplos: d)sortear um ponto de uma imagem (8bits) X : valor de nível de cinza X = {0, 1,..., 255} X : = 1 se valor de nível de cinza for menor que 100 X: = 0 caso contrário X = {0, 1} e)sortear 5 pontos em um mapa pedológico X : número de pontos correspondentes à classe Argissolo X = {0, 1, 2, 3, 4, 5} f)sortear pontos em um mapa de vegetação até que se encontre a classe Cerrado X : número de pontos sorteados (incluindo-se o ponto da classe Cerrado) X = {1, 2, 3,...} X : número de pontos sorteados (excluindo-se o ponto da classe Cerrado) X = {0, 1, 2,...}

14 Variável Aleatória Contínua Definição: uma v.a. é contínua quando o conjunto de valores possíveis (imagem) for inumerável. Se o conjunto imagem é inumerável, não há sentido em falar de valores específicos e portanto: P(X = x) = 0 Qual a probabilidade de se escolher uma pessoa qualquer com 1,7567234309... metros de altura?

15 Variável Aleatória Contínua Definição: uma v.a. é contínua quando o conjunto de valores possíveis (imagem) for inumerável. Função de Distribuição Acumulada Se o conjunto imagem é inumerável, não há sentido em falar de valores específicos e portanto: P(X = x) = 0 Função Densidade de Probabilidade (fdp) P(a < X < b) 0 x f(x)f(x) ab

16 Variável Aleatória Contínua Exemplos: a) X : distância entre dois pontos X = [0,+ [ b) X : distância vertical de um ponto, relativa a uma superfície plana pré-definida X = ]-,+ [ c) X : reflectância de um objeto X = [0,1]

17 Variável Aleatória e Probabilidade Problema: Define-se uma variável X como o número de caras em 6 lances de moeda. Qual a probabilidade de se obter mais que 4 caras nesses 6 lances? X = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6} P(X > 4) = P(X = 5) + P(X = 6) P(X = 5) = P( KKKKKC KKKKCK KKKCKK KKCKKK KCKKKK CKKKKK ) = 6/64 P(X = 6) = P( KKKKKK ) = 1/64 P(X > 4) = 7/64