análise do comportamento subjacente ao encadeamento de

ANÁLISE DO COMPORTAMENTO SUBJACENTE AO ENCADEAMENTO DE

VIAGENS ATRAVÉS DO USO DE MINERADOR DE DADOS

Cira Souza Pitombo

Dissertação apresentada à Escola de Engenharia de São Carlos da Universidade de São Paulo, como parte dos requisitos para obtenção do título de Mestre em Engenharia Civil com ênfase em Transportes.

Orientador: Prof. Dr. Eiji Kawamoto

São Carlos Janeiro

2003

“O conhecimento é como luz. Leve e intangível,

ele pode viajar facilmente pelo mundo, iluminando

a vida das pessoas em todos os lugares”.

Extraído do World Development

Report 1998/1999 Banco Mundial

Aos meus pais, Nilton e Iacina, e ao meu irmão, Marcelo, pela amizade,

amor e apoio de sempre.

Agradecimentos Ao professor Eiji Kawamoto pelo incentivo e dedicação sempre presentes no desenvolvimento deste trabalho. À Coordenadoria de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – CAPES, pela bolsa de estudos concedida. À Companhia do Metropolitano de São Paulo pela cessão dos dados das pesquisas de origem e destino de 1987. Aos professores e funcionários do Departamento de Transportes da EESC-USP por toda colaboração. A todos os meus amigos do Departamento de Transportes da EESC-USP pelo companheirismo e ajuda. Aos colegas Sandra e Pastor pelo auxílio constante. À amiga especial Karênina pelos conselhos e amizade diária. Ao Adriano pelo carinho, paciência e cumplicidade. Aos meus amigos de muitos anos, pela força. À minha família, dedico um especial agradecimento por toda torcida.

SUMÁRIO

LISTA DE FIGURAS........................................................................................ i LISTA DE TABELAS ..................................................................................... iii RESUMO..........................................................................................................v ABSTRACT..................................................................................................... vi

CAPÍTULO 1 - INRODUÇÃO .....................................................................1 1.1 Considerações iniciais ................................................................................1 1.2 Objetivos ....................................................................................................2 1.3 Justificativa.................................................................................................3 1.4 Método........................................................................................................4 1.5 Estrutura do trabalho ..................................................................................5

CAPÍTULO 2 - ANÁLISE DE VIAGENS BASEADA

EM ATIVIDADES .........................................................................................6 2.1 Definições e características principais .......................................................6 2.2 Um breve histórico .....................................................................................9 2.3 Viagens encadeadas ..................................................................................12 2.4 Influência das variáveis no encadeamento de viagens..............................15 2.4.1 Status social .................................................................................17 2.4.2 Papéis sociais e domiciliares........................................................18 2.4.3 Estágio no ciclo de vida ...............................................................20

CAPÍTULO 3 – MINERADORES DE DADOS ..........................................22 3.1 Mineradores de dados (Data Mining-DM): Definições e Aplicações........22 3.2 Árvores de Decisão: Definições e Propriedades Gerais .............................25 3.3 S-Pus e CART ............................................................................................27

CAPÍTULO 4 - DADOS.................................................................................31 4.1 Informações gerais .....................................................................................31 4.2 Características dos deslocamentos .............................................................36 4.2.1 Motivo de viagem..........................................................................36 4.2.2 Divisão modal................................................................................37 4.2.3 Flutuação horária...........................................................................38 4.2.4 Duração das viagens......................................................................39 4.3 Filtragem dos dados....................................................................................39 4.3.1 1ª Etapa..........................................................................................40 4.3.2 2ª Etapa..........................................................................................41

CAPÍTULO 5 – CARACTERIZAÇÃO DOS PADRÕES DE VIAGENS

ENCADEADAS ..............................................................................................44 5.1 Etapa 1: motivo, número de viagens e modo de transporte........................44 5.2 Etapa 2: período do dia...............................................................................48 5.3 Etapa 3 : tempo de viagem .........................................................................51 5.4 Padrão Final: combinação entre modo, motivo, período do dia e tempo de viagem............................................................................................55

CAPÍTULO 6 – PROCESSAMENTO DA ÁRVORE DE CLASSIFICAÇÃO E RESULTADOS ...........................................................................................59 6.1 Processamento da árvore de classificação – S-Plus 2000 ..........................60 6.1.1 Desvio mínimo 0,05 ...................................................................61 6.1.2 Desvio mínimo 0,02 ...................................................................65 6.2 Resultados do relatório...............................................................................68

CAPÍTULO 7 – ANÁLISE DOS RESULTADOS OBTIDOS ...................82 7.1 Ocupação do indivíduo: Estudo e Trabalho ...............................................83 7.1.1 Indivíduos que não trabalham e não estudam .............................84 7.1.2 Indivíduos que somente estudam ................................................85 7.1.3 Indivíduos que somente trabalham..............................................87 7.1.4 Indivíduos que trabalham e estudam...........................................89 7.2 Tamanho da família....................................................................................90 7.3 Idade ...........................................................................................................93 7.4 Sexo............................................................................................................95 7.5 Situação familiar.........................................................................................97

7.6 Número de automóveis no domicílio ........................................................100 7.7 Salário médio.............................................................................................101

CAPÍTULO 8 – CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES .......................104 8.1 Principais conclusões ................................................................................104 8.2 Recomendações para trabalhos futuros .....................................................107

ANEXOS..........................................................................................................109 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS.............................................................143

i

LISTA DE FIGURAS CAPÍTULO 1 Figura 1.1 Esquema simplificado das etapas preliminares e proposta do trabalho atual ............................................................................. 2 CAPÍTULO 2 Figura 2.1 Estrutura de decisões de viagens e atividades ................................ 8 Figura 2.2 Viagens encadeadas ........................................................................ 13 Figura 2.3 Exemplos de encadeamento de viagens.......................................... 14 Figura 2.4 Mapa hipotético de uma rede de viagens pessoais ......................... 15 Figura 2.5 Estrutura geral do modelo desenvolvido por Lu e Pas (1998) ......................................................................................... 16 CAPÍTULO 3 Figura 3.1 Diagrama sintético das principais características da Árvore de Classificação............................................................................... 26 CAPÍTULO 4 Figura 4.1 Região Metropolitana de São Paulo................................................ 32 Figura 4.2 Flutuação horária segundo motivo.................................................. 38 Figura 4.3 Agrupamento dos horários de viagens em cinco períodos ............................................................................................................ 42 CAPÍTULO 5 Figura 5.1 Representação do procedimento utilizado para caracterização dos padrões de viagens ............................................................. 44 Figura 5.2 Exemplos de padrões de viagens encontrados................................ 46 Figura 5.3 Seis padrões mais freqüentes segundo atividades e modo de viagem ............................................................................................... 46 Figura 5.4 Exemplos de padrões de viagem segundo período do dia e número de viagens realizadas................................................ 49 Figura 5.5 Padrões mais freqüentes segundo período do dia e número de viagens realizadas........................................................................ 50 Figura 5.6 Distribuição das viagens segundo modo e duração das viagens na RMSP ...................................................................... 52 Figura 5.7 Exemplos de padrões de viagem segundo duração e número de viagens realizadas........................................................................ 53 Figura 5.8 Padrões mais freqüentes segundo duração e número de viagens realizadas........................................................................ 53 Figura 5.9 Desenho esquemático e exemplo da obtenção do padrão final através da combinação dos códigos atribuídos nas três primeiras etapas ........ 55 Figura 5.10 Quatro padrões mais freqüentes segundo atividades, modo de viagem, período do dia e tempo de viagem....................................... 58

ii

CAPÍTULO 6 Figura 6.1 Esquema com as quatro classes principais formadas pela árvore do S-Plus........................................................................................ 62 Figura 6.2 Resultado da árvore com padrões finais como variável resposta e desvio mínimo adotado de 0,05..................................................................... 63 Figura 6.3 Segmento da árvore para auxílio na interpretação dos resultados ................................................................................................... 64 Figura 6.4 Resultado da árvore com padrões finais como variável resposta e desvio mínimo adotado de 0,02..................................................................... 67 CAPÍTULO 7 Figura 7.1 Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 32 e 33)........................ 91 Figura 7.2 Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 1804 e 1805)................ 92 Figura 7.3 Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 88 e 89)........................ 93 Figura 7.4 Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 134 e 135).................... 94 Figura 7.5 Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 68 e 69)........................ 95 Figura 7.6 Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 396 e 397).................... 96 Figura 7.7 Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 226 e 227).................... 97 Figura 7.8 Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 90 e 91)........................ 100 Figura 7.9 Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 96 e 97)........................ 101

iii

LISTA DE TABELAS CAPÍTULO 3 Tabela 3.1 Características gerais do S-Plus 2000 ............................................ 30 CAPÍTULO 4 Tabela 4.1 Distribuição das viagens diárias segundo motivo .......................... 36 Tabela 4.2 Divisão modal na RMSP ................................................................ 37 Tabela 4.3 Duração das viagens segundo renda média familiar mensal na RMSP .............................................................................................. 39 Tabela 4.4 Agrupamento dos motivos de viagens............................................ 41 Tabela 4.5 Agrupamento dos modos de viagens.............................................. 41 Tabela 4.6 Amostra Final – Quantidade de indivíduos / n° de viagens ........... 43 Tabela 4.7 Amostras x N° de Padrões encontrados ......................................... 43 CAPÍTULO 5 Tabela 5.1 Agrupamentos dos motivos e modos de viagem............................ 45 Tabela 5.2 Padrões segundo modo e motivo, sua freqüência e seus respectivos códigos................................................................................ 47 Tabela 5.3 Agrupamento dos períodos do dia.................................................. 48 Tabela 5.4 Padrões segundo período do dia com seus respectivos códigos e freqüências .................................................................... 50 Tabela 5.5 Agrupamento dos tempos de viagem ............................................. 51 Tabela 5.6 Padrões segundo tempo de viagem com seus respectivos códigos e freqüências calculadas................................................... 54 Tabela 5.7 Exemplos de padrões segundo motivo, modo, período do dia e tempo de viagem................................................................................. 56 Tabela 5.8 Freqüência dos padrões finais analisados....................................... 57 CAPÍTULO 6 Tabela 6.1 Padrões predominantes encontrados nas classes finais de indivíduos formadas pela árvore (desvio 0,05) ................................. 62 Tabela 6.2 Padrões predominantes encontrados nas classes finais de indivíduos formadas pela árvore (desvio 0,02) ................................. 66 CAPÍTULO 7 Tabela 7.1 Padrões de Viagem x Situação Familiar (amostra não estuda e não trabalha) ................................................................ 84 Tabela 7.2 Tabela Legenda – Padrões de viagens contidos na tabela 7.1........ 85 Tabela 7.3 Padrões de Viagem x Grau de Instrução (amostra só estuda) ........ 86 Tabela 7.4 Tabela Legenda – Padrões de viagens contidos na Tabela 7.3 ...... 87 Tabela 7.5 Padrões de Viagem x Número de auto (amostra só trabalha) ........ 87 Tabela 7.6 Tabela Legenda – Padrões de viagens contidos na Tabela 7.5 ...... 88 Tabela 7.7 Ocupação Principal x Número de auto (amostra só trabalha) ........ 88

iv

Tabela 7.8 Padrões de Viagem x Grau de Instrução (amostra trabalha e estuda).............................................................................. 90 Tabela 7.9 Tabela Legenda – Padrões de viagens contidos na tabela 7.8........ 90 Tabela 7.10 Total de pessoas na família x Padrão 010101 (Nó 33)................. 92 Tabela 7.11 Padrões de Viagens e suas respectivas freqüências nos nós 88 e 89 ................................................................................................. 94 Tabela 7.12 Padrões de Viagens e suas respectivas freqüências nos nós 68 e 69 ................................................................................................. 96 Tabela 7.13 Padrões de Viagens e suas respectivas freqüências nos nós 396 e 397 ............................................................................................. 97 Tabela 7.14 Ocupação principal – nós 226 e 227 ............................................ 98 Tabela 7.15 Nó 15 – Padrões Finais x “Estudantes” e “N Estudantes” ........... 99 Tabela 7.16 Padrões de Viagens e suas respectivas freqüências nos nós 90 e 91 ................................................................................................. 100 Tabela 7.17 Padrões de Viagens e suas respectivas freqüências nos nós 96 e 97 ................................................................................................. 102 Tabela 7.18 Principais Ocupações e suas freqüências no nó 96 ...................... 102

v

RESUMO

PITOMBO, C.S. (2003) Análise do Comportamento Subjacente ao Encadeamento de

Viagens através do Uso de Minerador de Dados. São Carlos, 2003. (149 p.) Dissertação

(Mestrado) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo.

O objetivo principal deste trabalho é analisar o comportamento de grupos homogêneos

de indivíduos com relação às viagens encadeadas, usando um minerador de dados.

Vários aspectos das viagens encadeadas foram representados através da extensão do

processo de codificação inicialmente proposto por Ichikawa (2002). Foram codificados

os aspectos como seqüência de atividades realizadas por cada individuo, modo de

viagem, período do dia em que cada viagem foi realizada e tempo de viagem. O

minerador de dados usado neste trabalho foi Árvore de Decisão e Classificação, uma

ferramenta de análise disponível no software S-Plus 2000. A análise baseou-se na

pesquisa origem-destino realizada pelo METRÔ-SP na Região Metropolitana de São

Paulo, por meio de entrevistas domiciliares, em 1987. Concluiu-se que variáveis

socioeconômicas podem explicar o comportamento relacionado a viagens encadeadas,

indicando que minerador de dados pode ter um papel importante na análise do

comportamento relacionado às viagens encadeadas.

Palavras-chave: análise de demanda; viagens encadeadas; mineração de dados; padrões

de viagem.

vi

ABSTRACT

PITOMBO, C.S. (2003) Analysis of Behavior Underlying Chained Trips by Using Data

Miner. São Carlos, 2003. (149 p.) Dissertação (Mestrado) - Escola de Engenharia de São

Carlos, Universidade de São Paulo.

The main aim of this work is to analyze the behavior of homogeneous groups of

individuals regarding the chained trips by using a data miner. Several aspects of chained

trips were represented through the extension of the coding process initially proposed by

Ichikawa (2002). Aspects such as sequence of activities performed by each individual,

travel mode, period of the day in which each trip occurs, and travel time were coded. The

data miner used in this work was Decision and Classification Tree, an analysis tool

available in S-Plus 2000 software package. The analysis was based on the origin-

destination home-interview survey carried out by METRÔ-SP in São Paulo Metropolitan

Área, in 1987. The main finding is that the socioeconomic variables can explain the

behavior related to the chained trips, indicating that data miner can play an important role

in the analysis of the behavior related to the chained trips.

Keywords: demand analysis; trip-chaining ; data-mining; travel patterns.

Capítulo 1 Introdução 1

Capítulo 1 Introdução

1.1 Considerações iniciais

A partir dos anos 70, houve um certo redirecionamento nas pesquisas da área de

previsão de viagens. Várias teorias comportamentais, estruturas conceituais, análises

metodológicas e estudos empíricos de comportamentos de viagens começaram a ganhar

corpo. Surgiram então novos estudos do comportamento do viajante que, segundo Jones

et. al (1990), analisam viagens através de padrões de comportamentos diários derivados

dos estilos de vida e das atividades desempenhadas pelas pessoas.

O princípio desta nova abordagem é que os indivíduos se movimentam entre diferentes

localidades para exercer atividades dispersas no espaço urbano. Viagem é a

conseqüência do deslocamento necessário entre atividades (Oi e Schuldiner, 1962). As

relações entre tais atividades, assim como as limitações para suas realizações, como por

exemplo, restrições espaciais e temporais também fazem parte do estudo.

A análise de viagens baseada em atividades considera onde e quando as atividades são

realizadas e como podem ser programadas, dadas as características dos indivíduos e do

domicílio, as oportunidades potenciais, as características da rede de transporte e as

várias restrições institucionais.


Reconhece-se que indivíduos geram padrões de viagens extremamente complexos

devido à sua participação nas diversas atividades diárias em diferentes horários e

localizações. Uma das suposições principais da análise de viagens baseada em atividades

é a de que características contextuais e particulares dos indivíduos estão

sistematicamente relacionadas aos seus padrões de viagens (Strathman e Dueker, 1995).

Para explorar essas relações, a similaridade entre padrões observados tem formado as

bases para classificações individuais. Padrões de viagens representativos estão

tipicamente correlacionados com características individuais socioeconômicas e atributos

de viagem.

1.2 Objetivos

O presente trabalho, como mostrado no esquema seguinte, dá seguimento à proposta de

Ichikawa (2002) – Etapas 1 e 2 - que tem como principal objetivo analisar relações

entre características socioeconômicas e padrões de viagens encadeadas.

Etapa 1 Etapa 2 Trabalho Proposto

Figura 1.1: Esquema simplificado das etapas preliminares e proposta do trabalho atual.

Desta forma, este trabalho pretende estudar o comportamento individual referente ao

encadeamento de viagens urbanas, utilizando um minerador de dados como uma

ferramenta na obtenção de relações entre atributos de viagens e as características

socioeconômicas associadas aos indivíduos.

Codificação dos padrões de viagem considerando as atividades realizadas e a ordem cronológica em que estas aconteciam.

Análise da viabilidade de utilização de minerador de dados para encontrar relações entre os padrões de viagens e as características socioeconômicas.

Extensão da codificação dos padrões de viagens proposta na etapa 1, incluindo outros atributos de viagem na análise, a fim de estudar o comportamento do indivíduo relacionado a viagens em cadeia.


Utilizando uma codificação alfa-numérica para representar padrões de viagens

encadeadas, tenta-se encontrar, através de minerador de dados, estas relações.

Os atributos de viagem considerados para caracterização dos padrões de viagens em

cadeia foram os modos de viagens utilizados, a seqüência de atividades desempenhadas,

o período do dia e o tempo de viagem.

O estudo tem como finalidade analisar o comportamento de viagem de grupos de

indivíduos supostamente “homogêneos” em relação ao padrão de viagem realizado.

Similaridades e diferenças contidas em cada grupo encontrado não foram analisadas

profundamente. Desta forma, o principal objetivo do trabalho focalizou-se em uma

análise geral do comportamento referente ao encadeamento de viagens na Região

Metropolitana de São Paulo.

1.3 Justificativa

Na maioria das vezes, as atividades que os indivíduos desempenham durante o dia não

são realizadas no mesmo local, levando a uma seqüência de deslocamentos no espaço

urbano ao longo do dia, ou seja, o encadeamento de viagens.

A análise dos deslocamentos como resultado da seqüência de atividades exercidas em

diferentes localidades implica uma expansão no âmbito analítico, pois seu tópico não é

limitado apenas a viagens independentes. Este fato leva a maiores requerimentos em

termos de dados e complexidade de análise. As vantagens oferecidas, em particular a

habilidade de superar as limitações dos modelos convencionais, são de grande

importância para o planejamento de transportes, prevalecendo sobre as desvantagens

(Ichikawa et al, 2002).

O estudo de viagens encadeadas possibilita uma boa compreensão do comportamento do

viajante e fornece uma estrutura apropriada para examinar políticas de transporte, pois


assume a interdependência espacial e temporal existente entre as viagens realizadas por

indivíduos em determinado período de tempo.

Qualquer política de transporte apresenta impactos diferentes em relação a distintos

segmentos da população. A maioria dos planejadores preocupa-se com a necessidade de

se prever impactos de uma política proposta em diferentes grupos de indivíduos. O

auxílio adequado em tal previsão requer um melhor conhecimento de relações entre

características individuais e domiciliares e aspectos específicos relacionados à viagem

que podem ser afetados por implementações de políticas de transporte.

Além disso, o estabelecimento de correlações existentes entre padrões de deslocamento

da população metropolitana e sua situação socioeconômica alimenta programas de

planejamento de transporte da região em estudo.

Aliado a este fato, a compreensão das variáveis que influenciam o comportamento de

viagens em cadeia pode ser útil em diversas aplicações, incluindo micro-simulação de

demanda de viagens e previsão de impactos em programas de gerenciamento de

demanda.

1.4 Método

Para se alcançar as finalidades propostas, serão seguidos os passos indicados:

Caracterização dos padrões de viagens encadeadas: Inicialmente deve-se

procurar formas adequadas de representar os atributos de viagens propostos no estudo

(motivo, modo de transporte, período do dia e tempo de viagem), considerando as

limitações do software escolhido;

Filtragem dos dados: Nesta etapa procura-se separar a amostra final, eliminando

dados incompletos ou aqueles que não fazem parte dos objetivos da análise. Foram

estudados os dados da Pesquisa O/D de 1987 da Região Metropolitana de São Paulo


(RMSP). Apesar de não serem os dados mais atuais da região, estavam disponibilizados

para utilização pela Companhia do Metropolitano de São Paulo;

Aplicação de minerador de dados: Processamento da Árvore de Decisão, uma

ferramenta de análise disponível no software S-Plus, único minerador de dados

atualmente à disposição da Escola;

Análise dos resultados e conclusões a respeito do comportamento referente a

viagens encadeadas.

1.5 Estrutura do trabalho

O presente trabalho é constituído de sete capítulos, além dessa introdução, conforme

descrição abaixo:

i. No Capítulo 2, faz-se uma revisão da literatura sobre a análise de viagens baseada em

atividades e o encadeamento de viagens.

ii.O Capítulo 3 traz uma síntese sobre mineradores de dados e definições e conceitos de

Árvore de Decisão, ferramenta de análise utilizada neste trabalho.

iii.O Capítulo 4 apresenta uma breve descrição da RMSP e dos dados utilizados neste

trabalho desde a sua filtragem até a obtenção da amostra final.

iv. No Capítulo 5 os padrões de viagens encadeadas serão caracterizados e codificados

através de uma representação alfa-numérica, caracterizando as atividades realizadas, a

sua ordem cronológica, modos de viagem escolhidos pelos indivíduos, período do dia

em que as viagens ocorrem e tempo de viagem.

v. No Capítulo 6 apresentam-se o processamento da árvore e os resultados obtidos na

forma gráfica e tabular.

vi. No Capítulo 7 encontram-se todas as análises realizadas.

vii. O Capítulo 8 contém as principais conclusões e direções para a realização de novos

trabalhos.

Capítulo 2 Análise de viagens baseada em atividades 6

Capítulo 2 Análise de viagens baseada em atividades

2.1 Definições e características principais

Um dos princípios fundamentais mais conhecidos e largamente aceitos é o de que

demanda de viagens é derivada de demanda por atividades. Essa é a principal motivação

para o estudo de demanda por transportes baseado em atividades. A análise das viagens

baseada em atividades relaciona a viagem com a necessidade de realização de atividades

específicas, considerando quando, onde e por quanto tempo tal atividade é

desempenhada.

Modelos baseados em atividades consideram as necessidades dos indivíduos e os limites

físicos, temporais, econômicos e sociais (Arentze e Timmermans, 2000). Também

devem representar as escolhas que as pessoas fazem entre viajar ou não para realizar

suas atividades, pois muitas pessoas trabalham em casa, ou resolvem problemas

bancários pela internet e usam o telefone para realizar negócios e compras, por exemplo.

Outro princípio importante é o reconhecimento de que as viagens não podem ser

analisadas uma por uma independentemente, porque as atividades nas quais as pessoas

se engajam em um período de tempo estão ligadas umas com as outras, e

conseqüentemente as viagens também estão inter-relacionadas.


As principais características da teoria do comportamento do viajante baseada em

atividades podem ser sintetizadas da seguinte forma:

• Demanda por viagem é derivada da demanda por atividades (Jones, 1977);

• Restrições espaciais, temporais e interpessoais afetam a realização das atividades

(Hagerstrand, 1970);

• O domicílio afeta as atividades do indivíduo e sua decisão de viagem (Chapin, 1974;

Jones et al., 1983). Família ou outras estruturas sociais influenciam o comportamento

dos indivíduos;

• As decisões acerca das viagens e atividades são dinâmicas (Goodwin et al., 1990).

Baseando-se nessas idéias, Kurani e Lee-Gosselin (1997) definiram um conjunto de

problemas relacionados ao estudo da análise de viagens baseadas em atividades: a

maneira como as pessoas do domicílio programam as suas atividades, a localização

destas no tempo e no espaço, a interferência de tais pessoas no processo de decisão dos

outros membros da família de acordo com seu papel no domicílio, e como resultado

desse processo, o exame dos movimentos físicos das pessoas, a escolha modal e das

rotas.

Um progresso substancial tem sido obtido ao longo dos anos considerando estudos

relacionados ao comportamento individual referente à demanda de viagens, dentre eles,

a análise de viagens baseadas em atividades (com ênfase na análise descritiva e

compreensão). O considerável avanço no desenvolvimento de modelos de viagens

baseadas em atividades é atribuído a fatores técnicos, institucionais, avanços

tecnológicos e novos métodos de coleta de dados.

A figura a seguir mostra como as atividades e, conseqüentemente, as decisões de viagens

são tomadas no contexto de uma estrutura proposta por Bowman e Ben-Akiva (1997)

englobando desenvolvimento urbano, decisões individuais e desempenho do sistema de

transporte.


O desenvolvimento Urbano – melhorias e implementações do transporte público,

mudanças nas localizações de oportunidades de emprego ou novos centros urbanos -

influencia diretamente as decisões de viagens individuais e domiciliares (decisões sobre

mobilidade e estilo de vida, atividades e programação das viagens, implementação e

reprogramação).

As decisões relacionadas à mobilidade e estilo de vida ocorrem em intervalos de tempo

irregulares. São incluídos nesse conjunto a composição do domicílio, participação na

força de trabalho, localização residencial, posse de automóveis, etc.

Atividades e programação das viagens ocorrem em intervalos regulares e englobam um

conjunto de atividades e suas prioridades, alocação de atividades a membros da família,

seqüência de realização e horários de tais viagens, etc. Implementações e reprogramação

Figura 2.1: Estrutura de decisões de viagens e atividades – Baseado em Bowman e Ben-Akiva

(1997)

Desenvolvimento Urbano

Decisões de mobilidade e estilo de

vida

Atividades e programação das

viagens

Implementação e Reprogramação

Desempenho do Sistema de Transporte


de atividades ocorrem em um curto intervalo de tempo, acontecendo em função de

atividades não programadas (Bowman e Ben-Akiva ,1997).

As decisões individuais, juntamente com o desenvolvimento urbano, afetam o

desempenho do sistema de transporte. Isto se manifesta de várias maneiras, inclusive

volumes de viagens, velocidades, congestionamentos e impactos ambientais. Estas

manifestações dos sistemas de transporte afetam simultaneamente o desenvolvimento

urbano e as decisões individuais.

2.2 Um breve histórico

A abordagem baseada em atividades para análise de demanda de transportes é

fundamentada no conceito amplamente aceito de que uma viagem geralmente não é

realizada sem um objetivo determinado, mas sim para participar de atividades

localizadas em lugares distintos. A idéia de que viagem é uma demanda derivada tem

sido aceita por planejadores e pesquisadores da área de transportes desde que foi

inicialmente concebida por Oi e Shuldiner (1962) em seus trabalhos originais de

demanda de viagens urbanas.

A análise baseada em atividades foi iniciada a partir de trabalhos prévios realizados pelo

sociólogo e planejador F. Stuart Chapin e pelo geógrafo Torsten Hägerstran. Os estudos

de Chapin (1974) contribuíram para identificar os padrões de comportamento através do

tempo e espaço, enquanto os trabalhos de Hägerstrand (1970) delimitaram sistemas de

restrições espaciais e temporais de participação em atividades (prisma espaço-tempo).

Nota-se a clara influência de outras áreas na formação das raízes da análise das viagens

baseada nas atividades realizadas pelas pessoas.

Hägerstrand (1970) introduziu três tipos de restrições ou limites: “Limites de

capacidade” são limites biológicos relacionados a, por exemplo, necessidade de comer e

dormir dos indivíduos; “Limites de dependência” refletem que certas atividades, como


reuniões, por exemplo, requerem que as pessoas estejam em um mesmo local num

determinado horário; e “Limites de autoridade” são restrições previamente estabelecidas

como horários de abertura de Shoppings Centers e horários de entrada e saída dos

trabalhos. Isto, em combinação com a localização das diferentes atividades, e

considerando a velocidade que os indivíduos se movimentam a depender do modo

escolhido, determinam o prisma do espaço-tempo, dentro do qual o indivíduo age.

Uma variedade de temas contidos na análise de atividades têm sido estudados e

pesquisados ao longo dos anos. Pas (1985) descreveu tais temas como a seguir:

Análise de demanda para participação em atividades (e análise de viagem como

demanda derivada);

Programação de atividades no tempo e no espaço;

As restrições espaço-temporais e interpessoais de atividades e escolha de

viagens;

As interações entre atividades e escolhas referentes a viagens ao longo do dia ou

outro período e interações entre indivíduos;

A estrutura domiciliar e o papel dos membros da família na escolha de viagens.

Uso do tempo e sua relação com modelagem de demanda de viagem (Pas e

Harvey, 1991)

Entre os recentes modelos baseados em atividades, três principais classes foram

identificadas por Algers et al. (2001): modelos baseados na Teoria da Utilidade (“The

Portland model” desenvolvido por Bowman e Ben-Akiva, 2000), processos

computacionais (PCATS, desenvolvido por Kitamura e Fujii, 1998, e AMOS,

desenvolvido por Pendyala et al., 1998) e análises baseadas em regras (ALBATROSS,

desenvolvido por Arentze e Timmermans, 2000).

O modelo de programação de atividades diárias para Portland, que foi inicialmente

aplicado em Boston, é o modelo, entre todos os mencionados acima, que está mais


relacionado com os modelos de demanda de viagem convencionais. Um importante

progresso é que tal análise é baseada em “tours”, ao invés de viagens isoladas. Isto

significa que toda viagem é vista como ciclos, começando e terminando no domicílio e

que as conexões temporais e espaciais entre as atividades dentro de um ciclo são

consideradas. A estrutura teórica é baseada na maximização da utilidade, através do

modelo logit aninhado.

O modelo PCATS (“Prism-Constrained Activity-Travel Simulator”) tenta representar os

conceitos de Hägerstrand do prisma espaço-tempo em um sistema de engajamento em

atividades e simulação de viagens. As atividades são consideradas flexíveis ou fixas. As

atividades flexíveis podem ser realizadas entre os intervalos das atividades fixas. A

velocidade de viagem, localizações e horários das atividades fixas definem os primas.

O AMOS (“Activity-Mobility Simulator”), tem um propósito diferente. É um sistema de

ajuste de comportamentos em resposta a uma política de gerenciamento de demanda,

como por exemplo, intervenções para trazer facilidades para pedestres e ciclistas ou

aumento na tarifa de estacionamentos. A idéia é começar com um padrão de atividades

de um indivíduo. Um padrão modificado é gerado como adaptação a alguma mudança

ou a condições externas. Depois há uma avaliação, baseada em regras, para concluir se o

padrão modificado é adequado ou não. Se o padrão não for aceito, o processo de procura

continua até que um outro padrão aceitável seja encontrado.

ALBATROSS (“A Learning Based Transportation Oriented Simulation System”) é

derivado de teorias de escolhas heurísticas que consumidores aplicam quando tomam

decisões em cenários complexos. Combina toda a experiência que tem sido acumulada

na pesquisa de análise baseada em atividades durante os últimos anos. O modelo prevê

quais atividades serão desenvolvidas, quando, onde, a duração e os modos de transportes

envolvidos. Além disso, várias restrições institucionais, temporais e espaciais são

consideradas.


O desenvolvimento da abordagem baseada em atividades para análise de demanda de

viagens é caracterizado pelo desejo de compreensão do fenômeno “viagens urbanas”,

através do comportamento de viagem e necessidades humanas e não meramente para

desenvolver modelos que produzem previsões aceitáveis. Essencialmente, Heggie

(1978) argumenta que enquanto estruturas de modelos de escolha discreta fornecem boas

previsões de escolha de uma alternativa levando-se em conta um conjunto finito de

alternativas, o fator comportamental não é representado adequadamente. Além disso, tais

modelos não consideram dependência entre viagens e pessoas, nem restrições temporais

e espaciais e participação das pessoas em diferentes atividades.

2.3 Viagens Encadeadas

A análise de viagens baseada em atividades engloba o estudo das viagens encadeadas,

pois estas são derivadas daquelas e estão diretamente relacionadas com uma organização

espacial e temporal de um conjunto de atividades.

As pessoas tendem a organizar e agrupar as suas atividades diárias e conseqüentemente

os seus itinerários de viagens de acordo com horários individuais mais convenientes e

necessidades de realizar tais atividades.

A ordem das atividades e a duração delas estão inter-relacionadas. As atividades são

ordenadas em seqüência através do tempo, o término da atividade passada está

relacionado com as expectativas para realização das próximas atividades.

O encadeamento de viagens é um caminho relativamente novo para analisar as séries de

viagens realizadas pelas pessoas ao longo do dia, ajudando a esclarecer possíveis razões

para escolhas modais e de períodos do dia para realização das viagens.

Golob (1999) define viagens encadeadas como sendo maneiras que as pessoas

encontram de realizar várias atividades no período de um dia organizando suas viagens.


Para Bhat e Koppelman (1991) viagens encadeadas podem ser definidas como uma

apropriada seqüência de viagens, realizadas com o objetivo de desempenhar diversas

atividades, relacionadas a um programa de atividades de cada indivíduo.

Embora ainda não exista uma definição formal de viagens encadeadas, pois o assunto

está sujeito a uma série de abordagens e conceitos variados, diferentes termos existem a

respeito de quais tipos de viagens podem ser considerados como parte de uma cadeia ou

ciclo. McGuckin e Murakami (1995) apresentam o seguinte exemplo de viagens

encadeadas e diferentes configurações que podem ser consideradas.

Pode-se considerar o exemplo acima como:

• Quatro viagens separadas;

• Duas viagens encadeadas (uma de casa para o trabalho e outra do trabalho para

o domicílio);

• Uma viagem encadeada com origem e destino final no domicílio.

No presente trabalho são adotados os seguintes termos:

• “trip” corresponde a uma viagem isolada (viagem com origem e destino final

distintos, ex: casa – compras, compras – trabalho, etc).

• “cadeia” (viagem encadeada) é definida como uma viagem que tem início em

determinado local para um ou mais lugares de atividades e retorno ao ponto

inicial ( casa – compras – trabalho – dentista – casa ). Strathman e Dueker (1995)

Figura 2.2: Viagens encadeadas. A seqüência das viagens é indicada pelos números – Exemplo Adaptado de McGuckin e Murakami (1995)

CASA

1

4

COMPRAS

TRABALHO

DENTISTA

3

2


classificaram as viagens encadeadas como simples (jornadas simples envolvendo

viagens de casa para um destino e viagens de volta para casa) e complexas

(envolvendo uma seqüência de mais de duas viagens que começa e termina em

casa).

• O termo padrão de viagens é usado para se referir a um conjunto de viagens

realizadas pelo indivíduo dentro de um dado período de tempo, considerando

atributos de viagem como modo de transporte, tempo de viagem, etc.

A Figura 2.3 representa exemplos de padrões de viagens diárias realizados por

indivíduos. Observam-se cadeias complexas em ambos os padrões. Os números romanos

indicam a seqüência de realização das viagens.

CASA

i

iii

ii

TRABALHO

COMPRAS

autoauto

auto

iiv

ii

iii

CASA

TRABALHO

ALMOÇO

ônibus

a pé

ônibus

a pé

Figura 2.3: Exemplos de encadeamento de viagens. (Fonte: Ichikawa, 2002)

Estudos do “The Nationwide Personal Transportation Survey” (NPTS, 1990), revelam

que as pessoas geralmente agrupam viagens relacionadas a atividades diversas (banco,

compras, médico) a viagens relacionadas ao trabalho, resultando em uma rede de

viagens pessoais com motivos diversos ancoradas a viagens principais (trabalho, escola,

obrigações). A Figura 2.4 representa um exemplo hipotético de uma rede de viagens

pessoais.


2.4 Influência das variáveis no encadeamento de viagens

Características socioeconômicas estão fortemente relacionadas ao comportamento

humano de maneira geral. Alguns atributos (como renda, por exemplo) fornecem uma

base apropriada para segmentação da população e compreensão de comportamentos

individuais, em particular em relação às viagens (Hanson e Hanson, 1981).

Na literatura existente que avalia relações entre viagens e características individuais e

domiciliares predomina a afirmação de que características dos deslocamentos das

pessoas podem ser impostas pelo seu poder econômico, papel no domicílio e estrutura

familiar, diferentes localizações das atividades e pelo sistema de transporte.

(Adaptado de Strathman e Dueker)

Lavanderia

17 Km

14 Km

Mapa hipotético bidimensional de uma rede de viagens pessoais

6 K

m

6 K

m

Casa

Armazén

4 Km

3 Km

5 Km

Escola

10 Km

Trabalho

15 Km

Figura 2.4: Mapa Hipotético de uma rede de viagens pessoais

Adaptado – Strathman e Dueker (1995)


Apenas poucos modelos atualmente capturam as relações entre características

socioeconômicas, participação em atividades e comportamento de viagem.

A Figura 2.5 mostra uma visão geral do modelo desenvolvido e estimado por Lu e Pas

(1998). Esta figura mostra que participação em atividades (que é descrita como a

quantidade de tempo dedicado a diferentes atividades) e comportamento de viagem (que

é descrito pelas medidas comuns de viagem, tais como número de viagens e cadeias,

tempo de viagem, etc) são variáveis endógenas, enquanto características sócio-

demográficas são exógenas. A Figura 2.5 também ilustra como as variáveis sócio-

demográficas influem no comportamento de viagem, bem como os efeitos indiretos da

participação em atividades. (da mesma maneira que as variáveis sócio-demográficas

afetam a participação em atividades, estas também afetam o comportamento do

viajante).

Figura 2.5: Estrutura geral do modelo desenvolvido por Lu e Pas (1998), associando

características sócio-demográficas e participação em atividades ao comportamento do

viajante.

Características sócio-demográficas

Comportamento de Viagem

Participação em atividade no domicílio

Participação em atividade fora do domicílio


Algumas análises estatísticas realizadas em 1991 relacionadas ao banco de dados da área

residencial de Boston revelaram a complexidade e variedade de padrões de viagens e

programação das atividades diárias das pessoas de acordo com suas características

individuais. As estatísticas revelam que os padrões de viagens encadeadas variam muito

dentro de uma população, como por exemplo, a quantidade de cadeias realizadas durante

o dia, o modo utilizado nas viagens e os horários das viagens com motivo trabalho ou

não.

A escolha do padrão de viagem está fortemente relacionada ao status social, tradicionais

divisões de papéis sociais e domiciliares e estágio no ciclo de vida. Esses grupos de

variáveis citados são discutidos um pouco mais detalhadamente a seguir:

2.4.1 Status social

Hanson e Hanson, (1981) consideram o tipo de ocupação do indivíduo, assim como o

seu grau de instrução, renda e posse de automóveis as variáveis padrões que

caracterizam o status socioeconômico.

Esse grupo de variáveis afeta o comportamento de viagem, particularmente em relação a

escolhas modais, freqüência e distância de viagem.

Mitchell e Town (1977) utilizaram a variável ocupação como medida de status social e

concluíram que melhores empregos estão associados a um aumento na proporção das

viagens realizadas por automóvel e uma redução percentual naquelas realizadas por

transporte coletivo ou a pé.

O tipo de ocupação claramente afeta o número de viagens com motivo trabalho e

também influencia a quantidade de tempo disponível para atividades relacionadas a

outros motivos. Estudos comparativos de padrões de viagens realizados por pessoas que

trabalham em tempo integral, meio expediente e donas-de-casa mostraram freqüência de


viagens mais reduzidas nas duas últimas categorias de indivíduos, assim como maior

número proporcional de viagens não relacionadas ao trabalho (Hanson, 1977).

Posse de automóveis afeta claramente o comportamento de viagens. Indivíduos que

possuem automóveis no domicílio realizam maior quantidade de viagens com motivo

compras e um maior número total de viagens (Doubleday, 1977)

Aqueles indivíduos com maior renda familiar realizam maior número de viagens

veiculares por dia, mais viagens sociais e viajam maiores distância para fazer compras

(Douglas, 1973).

2.4.2 Papéis sociais e domiciliares

As necessidades individuais ou familiares definem as funções desempenhadas pelas

pessoas com a finalidade de cumprir seu papel social. Allaman et. al (1982) agrupam as

funções em quatro classes principais:

• Domiciliar;

• Trabalho;

• Interpessoal;

• Lazer.

A partir do final da década de 70, iniciaram-se estudos destacando a importância dos

papéis sociais para escolhas de padrões de viagens e atividades. O papel do indivíduo no

domicílio e na sociedade não está definido apenas pela sua participação no mercado de

trabalho, mas também está relacionado ao sexo, estado civil, situação familiar e etc.

Os papéis que tradicionalmente têm sido alocados a homens e mulheres na sociedade são

refletidos no comportamento de viagem de cada sexo. Mulheres viajam menos

freqüentemente do que homens, geralmente realizam viagens com menores distâncias,


compram mais, realizam mais viagens a pé e utilizam mais freqüentemente transporte

coletivo (Hanson e Hanson, 1980).

Estudos realizados por McGuckin e Murakami (1995) mostram que as mulheres

realizam mais viagens para efetuar obrigações domésticas tais como compras ou

encargos familiares numa maior extensão do que os homens. Mulheres, especialmente

com crianças em seus domicílios, costumam encadear viagens ao trabalho com aquelas

relacionadas a responsabilidades domésticas.

Além disso, as mulheres geralmente trabalham por menos horas e mais próximas ao

domicílio, considerando a sua necessidade em equilibrar tarefas do trabalho e

responsabilidades domésticas. As mulheres também realizam um maior número de

viagens não relacionadas ao trabalho e possuem uma maior tendência a encadear viagens

indo ou voltando do trabalho (Sarmiento, 1996).

O domicílio ou tamanho da família também influencia na programação de viagens.

Viagem faz parte de uma grande estrutura de atividades domiciliares. É necessário fazer

viagens para ir a lavanderia, levar crianças à escola ou fazer compras, por exemplo.

Domicílios com apenas uma pessoa têm uma maior probabilidade de formar complexas

viagens em cadeia. Famílias com crianças têm uma maior probabilidade de formar

viagens encadeadas não necessariamente ligadas ao trabalho, mas relacionadas a

atividades específicas com as crianças.

A divisão de tarefas domiciliares, influenciada principalmente pela situação familiar do

indivíduo (chefe, cônjuge, etc) é fundamental considerando diferenças encontradas nos

padrões de viagens realizados pelos membros da família.

Mulheres classificadas como não cônjuges e não chefes efetuam um maior número de

viagens diárias. Provavelmente por exercerem atividades de trabalho com maior

regularidade e também por não serem diretamente responsáveis pelas tarefas de


manutenção do domicílio ou atendimento a possíveis crianças existentes. Já as mulheres

classificadas como cônjuges ou chefes apresentam uma diminuição na taxa de viagens

com motivo trabalho com a presença de crianças (Strambi e van de Bilt, 1998).

2.4.3 Estágio no ciclo de vida

As variáveis mais importantes que podem ser consideradas neste grupo são a presença

de crianças, em distintas faixas etárias, juntamente com a idade e estado civil dos

adultos.

Ocorrem diversas mudanças na família ao longo dos anos, e, de acordo com os estágios

que as pessoas passam, acontecem marcantes transformações no seu comportamento de

viagem em resposta a tais mudanças e novas necessidades. Van de Bilt (2002) aponta

importantes mudanças no contexto familiar que afetam elementos referentes às viagens:

• Nascimento de crianças;

• Chegada das crianças à idade escolar;

• Saída do jovem da casa dos pais;

• Adultos atingindo idade para aposentadoria.

A compreensão das variáveis que influenciam o comportamento de viagens em cadeia

pode ser útil em diversas aplicações, principalmente em programas de gerenciamento de

demanda de viagens. Características individuais, como sexo e ocupação, usadas

juntamente com características domiciliares, tal como renda, número de crianças no

domicílio podem ser fundamentais para a efetiva compreensão de futuras demandas de

viagens.

Deve-se atentar, no entanto, às mudanças sociais, econômicas e demográficas que

acontecem ao longo dos anos, mostrando tendências de desenvolvimento populacional e

conseqüentes transformações comportamentais, inclusive relacionadas às características


de viagens. Observa-se no Brasil, por exemplo, queda na taxa de fertilidade nacional,

assim como aumento do número de famílias chefiadas por mulheres, redução no

tamanho médio das famílias, maior nível de escolaridade e participação no mercado de

trabalho das mulheres, causando novos padrões de viagem.

Capítulo 3 Mineradores de Dados 22

Capítulo 3 Mineradores de Dados

3.1 Mineradores de dados (Data Mining – DM): Definições e Aplicações

Atualmente, muitas empresas dedicam enormes esforços para coletar e armazenar dados,

acumulando cada vez mais informações em seus bancos de dados. O resultado é um

grande volume de informações que, para sua análise, interpretação e obtenção de síntese

de conhecimento útil para um determinado fim, geralmente requerem auxílio de técnicos

especializados.

Mineração de dados (Data Minig – DM) é o processo de extrair informação válida,

previamente desconhecida, a partir de grandes bases de dados, a qual pode ser usada

como um elemento auxiliar na tomada de decisões importantes. O principal objetivo da

DM é descobrir padrões ocultos em complexas fontes de informação, razão pela qual

nos dias de hoje é utilizada crescentemente em diversas áreas.

Bispo (1998) afirma que a partir de dados armazenados, a DM procura primeiramente

identificar padrões e relações existentes até então desconhecidas. Portanto, DM atende

ao principal objetivo deste trabalho: identificar os padrões de viagens codificados e

relacioná-los às características socioeconômicas individuais e domiciliares, buscando a

compreensão do comportamento de viagem.


Com base em estudos realizados por Bispo (1998), pode-se dizer que as principais

técnicas usadas na Data Mining são:

Lógica Nebulosa

Redes neurais artificiais

Árvores de decisão

Algoritmos genéticos

Regras de indução

Nearest neighbor

Visualização

Por ser uma tecnologia usada para revelar informação estratégica, a DM é aplicada em

diferentes campos, como análise de riscos, marketing direcionado, controle de

qualidade, análise de dados específicos, etc.

Estruturas teóricas baseadas na maximização da utilidade, em particular o modelo logit,

ainda são utilizadas preponderadamente em modelos de previsão de demanda de

transportes. As técnicas de DM, no entanto, podem ser utilizadas como uma nova

abordagem potencialmente capaz de lidar com a complexidade dos modelos de viagens

baseados nas atividades. Observa-se, deste modo, um número cada vez mais freqüente

de aplicações de técnicas de DM na área de transportes.

Com o objetivo de explorar o potencial de técnicas de “data mining” para análise de

viagens, Keuleers e Wets (2001) utilizaram regras de associação em um amplo conjunto

de dados com o propósito de descobrir associações significativas entre padrões de

atividades diárias e atributos individuais, domiciliares e relacionados ao meio. O

interesse na utilização de regras de associação em tal trabalho foi motivado pela

suposição fundamental da análise baseada nas atividades de que indivíduos e familiares

aplicam regras de decisão quando programam suas atividades no tempo e no espaço,

considerando algumas condições.


Yamamoto et. al (2001) desenvolveram um trabalho de aplicação de DM para

investigação do comportamento de escolha de rotas por motoristas, concluindo que os

métodos de mineração de dados possuem estruturas mais flexíveis do que os modelos

convencionais de escolha discreta para representar relações entre os atributos das

alternativas e as escolhas.

Ichikawa (2002) estudou relações entre características socioeconômicas individuais e

padrões de viagens, considerando motivo e número de viagens realizadas, com aplicação

de minerador de dados.

Arentze et al. (2000) propuseram um método que utiliza árvores de decisão para

desenvolver modelos baseados em regras para programação de atividades. O modelo

(ALBATROSS) assume que a escolha do encadeamento de viagens é parte da

programação de atividades individuais. As pessoas devem escolher entre combinar

diferentes atividades em viagens encadeadas com múltiplos propósitos ou realizar

viagens separadas para cada atividade.

AMOS, modelo de previsão de viagens baseado nas atividades das pessoas (Pendyala et

al., 1997), utiliza redes neurais para modelar comportamentos individuais adaptados a

mudanças em determinadas condições. O modelo tenta simular a maneira como

indivíduos adaptam decisões (escolha modal, por exemplo) em resposta a hipotéticas

implementações em medidas de controle de transportes (aumento de tarifas de pedágios

em horários de pico, por exemplo).

Na literatura também são encontrados trabalhos que utilizam CHAID – (Chi-squared

Automatic Interaction Detection) para análises de taxas de produção de viagens, estudos

da mobilidade feminina, considerando um conjunto de fatores e diferenças de

mobilidade entre homens e mulheres na Região Metropolitana de São Paulo (Strambi et

al, 1995; Strambi e van de Bilt,1998).


3.2 Árvores de Decisão: Definições e Propriedades Gerais

A técnica utilizada neste trabalho foi Árvore de Decisão, considerada uma forma simples

de representação de relações existentes em um conjunto de dados. Possui este nome

porque a sua estrutura, fácil de entender e assimilar, se assemelha a uma árvore. Os

dados são divididos em subgrupos, com base nos valores das variáveis. O resultado é

uma hierarquia de declarações tipo "Se ... então ..." que são utilizadas, principalmente,

para classificar dados.

Os modelos de árvores fornecem uma alternativa a problemas de regressão e

classificação. Esses modelos são ajustados por sucessivas divisões dos dados, com a

finalidade de obter subconjuntos cada vez mais homogêneos. O resultado é uma árvore

hierárquica de regras de decisão utilizadas para prever ou classificar.

Muitas pessoas na indústria de DM consideram Ross Quinlan, da Universidade de

Sydney, Austrália, como o “pai das árvores de decisão”. A contribuição de Quinlan foi

um novo algoritmo chamado ID3, desenvolvido em 1983. O ID3 e suas evoluções (ID4,

ID6, C 4.5) são muito bem adaptadas para serem usados em conjunto com as árvores de

decisão, na medida em que eles produzem regras ordenadas pela importância. Essas

regras são, então, usadas para produzir um modelo de árvore de decisão dos fatos que

afetam as variáveis resposta.

A variável resposta, ou dependente é aquela característica que se deseja prever ou

classificar de acordo com as variáveis preditoras ou independentes que estão

potencialmente relacionadas à primeira.

O algoritmo usado para dividir os dados nos modelos de árvore procura encontrar

aquelas variáveis preditoras mais importantes, ou seja, aquelas que fornecem máxima

segregação nos dados (Westphal e Blaxton, 1998).


Uma árvore de decisão pode ser definida como um gráfico acíclico e direto que satisfaz

as seguintes propriedades (Safavian e Landgrebe, 1991):

• A hierarquia é denominada árvore e cada segmento é denominado nó;

• Há um nó, chamado raiz, que contém todo o banco de dados;

• Este nó contém dados que podem ser subdivididos dentro de outros sub-nós,

chamados de nós filhos;

• Existe um único caminho entre o nó raiz e cada nó;

• Quando os dados do nó não podem ser mais subdivididos dentro de um outro

subconjunto ele é considerado um nó terminal ou folha.

A Figura 3.1 abaixo mostra um exemplo esquemático de Árvore de Decisão,

representando o nó raiz, exemplos de nós filhos e folhas, as variáveis respostas e

preditoras.

Figura 3.1: Diagrama sintético das principais características da Árvore de Classificação

para um problema com dois valores de variável resposta (I e II) e quatro preditoras

(A,B,C e D).


As vantagens principais das árvores de decisão são: elas consideram as variáveis de

maior relevância para segmentação dos dados e são compreensíveis para a maioria das

pessoas. Ao escolher e apresentar as variáveis em ordem de importância, as árvores de

decisão permitem aos usuários visualizar imediatamente quais fatores mais influenciam

as suas classificações ou previsões. Oferecendo, assim uma estrutura clara e maior

facilidade de compreensão dos resultados.

Além disso, vale destacar a sua habilidade em representar relações não compensatórias

entre atributos, difícil em funções algébricas – equações da Teoria da Utilidade, por

exemplo – (van der Smagt e Lucardie, 1991).

Alguns dos algoritmos que produzem tipos similares de árvores de decisão são C4.5

(Quinlan, 1993), CHAID (Kass, 1980) e CART (Breiman et al., 1984).

3. 3 S-Plus e CART

Neste trabalho utilizou-se o Software S-Plus 2000 que era o único minerador de dados

oficialmente disponível no Departamento de Transporte da EESC. As principais razões

para sua escolha foram primeiramente a sua disponibilidade e a natureza probabilística

dos relatórios emitidos pelo programa.

A árvore contida no S-Plus é uma variante do algoritmo do CART (do inglês,

Classification And Regression Tree), que estabelece uma relação entre variáveis

preditoras (ou explicativas) e variável resposta. O algoritmo é ajustado mediante

sucessivas divisões binárias no conjunto de dados, de modo a tornar os subconjuntos

resultantes cada vez mais homogêneos, em relação à variável resposta. Essas divisões

são representadas por estrutura de árvore binária, sendo que cada nó corresponde a uma

divisão (Breiman et al., 1984).


Tanto as variáveis resposta, quanto as preditoras podem assumir valores contínuos ou

categóricos. Se a variável resposta for numérica, o modelo é conhecido como árvore de

regressão e o modelo assume uma distribuição normal (gaussiana), caso seja categórica,

o modelo é denominado árvore de classificação e segue uma distribuição multinomial.

As componentes básicas de uma CART são os nós e as regras de divisão. Os nós estão

associados aos subconjuntos resultantes da aplicação de uma regra de divisão a

determinado conjunto de dados

Em exemplo proposto por Ferreira et al (2001), as regras de divisão podem ser do tipo:

Idade < 14.5, no caso variável explicativa numérica, ou;

X∈{A,B}, para variável explicativa categórica.

As respostas às regras de divisão podem ser positivas ou negativas, dividindo-se nos

ramos da árvore.

A função contida no S-Plus permite até 128 valores de variáveis resposta categóricas e

32 para variáveis preditoras, pois se há K níveis de variáveis preditoras, então ocorrerão

“2(k – 1 ) – 1” divisões, que serão examinadas, impondo alta demanda de processamento

computacional.

Para o término das divisões, S-Plus utiliza dois critérios:

I. Se a homogeneidade é menor do que um dado índice; e,

II. O número de observações no nó é menor do que um valor mínimo absoluto.

Neste trabalho foram adotados para o caso I, “0,05 e 0,02” (denominado desvio mínimo

no capítulo 6) e para o caso II, 25 observações.


O S-Plus trata a árvore como modelo de probabilidade, empregando o desvio como

critério de divisão. Para as árvores de classificação, a heterogeneidade é medida pelo

desvio global (D):

(1)

Em que: n(j|t) é o número de casos no nó t com a resposta categórica j;

p(j|t) denota a proporção dos casos na categoria j do nó t.

Significa que na árvore do S-Plus o desvio foi definido como recíproco da função

verossimilhança elevada ao quadrado. Portanto, o desvio é utilizado como uma medida

da heterogeneidade dos grupos resultantes.

Um dos principais motivos que levaram à escolha da árvore de decisão contida no S-

Plus é a sua capacidade de representar a natureza probabilística do objeto analisado, que

no caso é o comportamento dos viajantes relacionado às viagens encadeadas. Ela é um

modelo que reconhece que “Indivíduos homogêneos” podem tomar diferentes decisões,

e associa probabilidade às diferentes respostas possíveis.

Na Tabela 3.1 apresenta-se um resumo das principais características da CART contida

no S-Plus 2000.

∑∑∈

−=tjt

)t|j(plog)t|j(nD 2


Tabela 3.1: Características Gerais do S-Plus 2000 Tipo de variáveis de entrada Categóricas ou Contínuas

Tipo de variáveis Explicativas Categóricas ou Contínuas Tipo de Resposta Variável Categórica (árvores de classificação)

Variável Numérica (árvores de regressão) Capacidade para controlar grande número de casos Sim

Capacidade para controlar falta de dados Não Segmentação Binária

Regras de Divisão Árvores de Classificação- desvio Árvores de Regressão - Mínimo Quadrado

Fornecimento de Árvore ótima Não Limitação Variáveis Resposta Até 128 valores

Limitação Variáveis Explicativas Até 32 variáveis Apresentação dos Resultados Gráfico / Relatório

Natureza dos Resultados Gráfico - Determinístico Relatório - Probabilístico

Fonte: baseada em Mesa et. al. (2000)

Capítulo 4 Dados 31

Capítulo 4 Dados

4.1 Informações gerais

Este estudo foi baseado nos dados da Pesquisa Origem-Destino (O-D) da Região

Metropolitana de São Paulo (RMSP), realizada em 1987, por meio de entrevista

domiciliar, pela Companhia do Metropolitano de São Paulo (METRÔ-SP). Segundo o

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), a RMSP contava à época com

uma população de 16 milhões de habitantes, distribuídos em 38 municípios.

Para efeito da pesquisa O-D, a Região foi subdividida em 254 zonas e a entrevista

domiciliar foi conduzida em 204 zonas, uma vez que as 50 zonas restantes compõem-se

de 42 zonas com ocupação rarefeita e 8 zonas de grandes equipamentos urbanos, sem

um número significativo de residentes, mas com grande poder de atração de viagem, tais

como Cidade Universitária e aeroportos. A pesquisa domiciliar, aplicada a todos os

residentes nos domicílios amostrados, levantou dados socioeconômicos, características

das viagens realizadas, localização do emprego e da escola de cada indivíduo residente e

dados gerais do domicílio tais como condição de ocupação e número de veículos

(METRÔ, 1990).


Figura 4.1 –Região Metropolitana de São Paulo – Fonte: Metrô-SP

O questionário aplicado foi dividido em três partes:

Primeira parte:

a) Informações relativas ao domicílio:

- tipo de domicílio

- condição de moradia

- valor de aluguel/prestação

b) Informações relativas à família:

- tempo de residência no bairro

- tamanho da família

- itens de conforto familiar (automóvel, televisão, rádio, geladeira e outros)


c) Informações relativas às características socioeconômicas de cada pessoa da

família

- posição na família

- idade

- sexo

- nível de instrução

- ocupação profissional

- classe de atividade da empresa em que trabalha

- faixa de renda mensal

Segunda parte:

Informações sobre local de trabalho e/ou estudo (endereço de trabalho e/ou estudo)

Terceira parte:

Informações relativas às viagens realizadas no dia anterior à entrevista pelas pessoas

do domicílio:

- origem

- destino

- motivo

- modo

- duração

As variáveis de interesse, ou seja, aquelas utilizadas no trabalho em questão e a

descrição realizada pelo Metrô (1987) encontram-se a seguir.


DADOS UTILIZADOS - METRÔ 1987 Características socioeconômicas

A) Domiciliares Descrição Nº de pessoas na família 1 a 22

Nº de automóveis no domicílio 0 a 9 variável/Salários Renda familiar mínimos 1987

B) Individuais Descrição Idade 4 a 99 anos

1 - Homem Sexo 2 - Mulher 1 - Chefe 2 - Cônjuge 3 - Filho 4 - Parente 5 - Agregado 6 – Empregada doméstica residente

Situação familiar

7 - Visita variável/Salários Renda individual mínimos 1987 1 - Analfabeto / 4ª série incompleta 2 - 1º grau inc / 4ª série completa 3 - 1º grau completo 4 - 2º grau completo

Grau de instrução

5 - Superior 1 - Sim Trabalha 0 - Não 1 - Sim Estuda 0 - Não


Características de viagem Descrição

Número de viagens por dia Tempo de viagem variável ( min)

1 - Trabalho na indústria 2 - Trabalho no comércio 3 - Serviços 4 - Escola ou educação 5 - Compras 6 - Negócios 7 - Saúde 8 - Recreação / visitas

Motivo

9 - Residência 1 - Ônibus diesel 2 - Troleibus 3 - Ônibus fretado 4 - Escolar 5 - Dirigindo automóvel 6 - Passageiro de automóvel 7 - Táxi 8 - Lotação 9 - Metrô 10 - Trem 11 - Moto 12 - Bicicleta 13 - A pé 14 - Caminhão

Modo de Transporte

15 - Outros Horário de Saída horário de saída da origem

Horário de Chegada horário de chegada ao destino

A pesquisa O/D de 1987 foi a terceira de uma série de quatro pesquisas realizadas na

RMSP. A primeira pesquisa de 1967 foi realizada em 15 municípios, com o objetivo de

subsidiar os estudos de planejamento da rede básica de linhas de Metrô. Em 1977

ocorreu a segunda pesquisa, que abrangeu 27 municípios. A terceira pesquisa, em 1987,


envolveu um total de 38 municípios, enquanto que na quarta pesquisa, em 1997, foram

pesquisados 39 municípios da metrópole (UPP, 2002).

O principal motivo para a utilização dos dados da pesquisa de 1987 e não aqueles da

última pesquisa realizada (1997) foi a disponibilidade, pois os dados mais atuais não se

encontravam à disposição da EESC-USP para realização do trabalho.

4.2 Características dos deslocamentos

Este item descreve sucintamente os atributos de viagens considerados neste trabalho

para caracterização dos padrões de deslocamentos na RMSP: motivo de viagem, modo

de transporte, período do dia e tempo de viagem. Todas as informações das

características de viagens foram extraídas da pesquisa OD de 1987.

4.2.1 Motivo de viagem

A distribuição das viagens motorizadas por motivos não foi alterada significativamente

entre as décadas de 70 e 80. É relevante, no entanto, a diminuição relativa das viagens

por motivo trabalho e aumento no número de viagens por motivo educação, compras e

saúde. A Tabela 4.1 mostra a distribuição das viagens segundo motivo na RMSP nos

anos de 1977 e 1987.

Tabela 4.1: Distribuição das viagens diárias segundo motivo (1977 / 1987) – fonte:

Metrô-SP 1977 1987

Motivo (%) (%) Trabalho 51,52 49,60 Educação 13,96 17,82

Lazer 12,22 12,00 Negócios 14,43 11,05 Compras 4,04 4,93

Saúde 3,83 4,61 Outros 3,04 - Total 100,00


4.2.2 Divisão modal

A participação do transporte individual vem aumentando desde 1967, quando era de

quase um terço (32%), passando para quase metade em 1987 (45%). Já as viagens por

transporte coletivo, apesar de terem duplicado entre as décadas de 60 e 80, diminuíram a

sua participação no total dos modos motorizados de 68% em 1967 para 55% em 1987.

A proporção de viagens a pé elevou-se sensivelmente, passando de um quarto em 1977

para pouco mais de um terço do total de viagens em 1987.

A Tabela 4.2 mostra os modos principais considerados na pesquisa e a porcentagem de

utilização de cada um deles na RMSP em 1987.

Tabela 4.2: Divisão modal na RMSP (1987) – fonte: Metrô-SP

Modo Principal (%) Metrô 7,64 Trem 4,38

Ônibus 42,83 Auto* 42,63 Outros 2,52 Total 100

* Inclui táxi e lotação As participações das viagens por trem, ônibus, tróleibus e a pé diminuem com o

aumento da faixa de renda média familiar, ocorrendo o inverso com as viagens de

automóvel e táxi. As viagens por metrô são uniformemente distribuídas entre as diversas

faixas de renda.


4.2.3 Flutuação horária

O cálculo da flutuação horária das viagens baseou-se no número de viagens e duração.

Assim, em cada hora, o número de viagens apontado significa o total de viagens que

estão ocorrendo naquele momento.

Entre as décadas de 70 e 80, o padrão de flutuação horária permaneceu praticamente

inalterado, ocorrendo um aumento no volume de viagens no pico da manhã. As viagens

com motivo residência sofreram um razoável aumento de duração no pico da tarde e

diminuição no período de almoço. As viagens com motivo escola aumentaram de

volume no pico da manhã.

Flutuação horária das viagens segundo motivo (1987)

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

0,00 4,00 5,00 6,30 10,00 12,30 14,00 17,30 21,00

Faixas de horário

viag

ens

(mill

hare

s)

Total Trabalho Escola Residência

Figura 4.2 –Flutuação horária segundo motivo –RMSP - gráfico construído baseado nos dados da Pesquisa O/D – SP (1987).


4.2.4 Duração das viagens A influência da renda na duração das viagens é relativamente forte na RMSP: as viagens

motorizadas realizadas pelas pessoas de faixa de renda inferior têm duração média duas

vezes maior que as de faixa de renda mais alta. Os tempos de viagens a pé são similares

para todas as faixas de renda, com a média em torno dos 15 minutos. A Tabela 4.3

apresenta a duração das viagens motorizadas e a pé segundo a renda média familiar na

RMSP no ano de 1987.

Tabela 4.3: Duração das viagens segundo renda média familiar mensal na RMSP (1987) – fonte: Metrô-SP

Renda Média Duração das viagens (min) Familiar mensal Modo Coletivo + A pé (Sal Min 1987) Individual

Até 4 58 17 De 4 a 8 53 15 De 8 a 15 45 15

De 15 a 30 37 14 Acima de 30 29 12

Média 43 15

As viagens feitas por transporte coletivo, mesmo sem realização de transferência, têm

geralmente o dobro de duração daquelas viagens realizadas por automóvel na RMSP. O

tempo médio de viagem é de 48 minutos para ônibus, 36 minutos para metrô, sem

nenhuma transferência, e 23 minutos para automóvel.

4.3 Filtragem dos dados

A filtragem dos dados até o estabelecimento da amostra final utilizada neste trabalho

ocorreu em duas etapas distintas:

i. 1ª Etapa – Procedimento realizado por Ichikawa (2002), com uma amostra

resultante de 85.477 indivíduos;


ii. 2ª Etapa - Eliminação de parte da amostra com 85.477 indivíduos, resultando a

amostra final de 63.786 indivíduos utilizada para processamento da Árvore de

Decisão. A redução da amostra se deu para diminuir o número de padrões de

viagem, tendo-se em vista a capacidade do software S-Plus em relação ao

número de variáveis resposta admissível.

4.3.1 1ª Etapa

O banco de dados inicial é composto de 110.629 entrevistas, dentre as quais 101.411

(91,67%) apresentam dados completos, ou seja, entrevistados responderam a todas as

perguntas do questionário, e os restantes 9.218 apresentam dados incompletos e,

portanto, não foram considerados.

Indivíduos que realizaram viagens foram subdivididos em grupos pelo número total de

viagens realizadas no dia. Foram utilizados os dados dos indivíduos que realizaram duas

(47,05%), três (4,49%) e quatro viagens (9,39%), além daqueles que não realizaram

viagens (34,10%), o que corresponde a 95,03% do total dos entrevistados que

responderam a todo o questionário.

Indivíduos que realizam uma viagem (0,67%) ou mais de quatro viagens (5 a 22 viagens

- 4,30%) ao dia correspondem a uma porcentagem relativamente pequena, ou

aproximadamente 5.040 pessoas no total. Para a determinação dos padrões a serem

analisados, levou-se em consideração a necessidade de limitar o número total de grupos,

eliminando certos padrões cuja amostra poderia apresentar pouca representatividade.

A partir dos 96.371 (95,03%) indivíduos que não viajaram ou realizaram duas, três ou

quatro viagens durante o dia foram selecionados aqueles que: a) a primeira e última

viagem do dia tiveram como motivo a residência; e b) indivíduos com idade maior que

três anos. Dessa seleção, resultaram 85.477 dados desagregados de indivíduos para

análise.


Os motivos de viagem considerados para a caracterização dos padrões foram agrupados

em quatro categorias principais: Residência (H), Trabalho (W), Escola (S), e outras

atividades (A). A Tabela 4.4 apresenta os motivos contidos na Pesquisa O/D e o

agrupamento proposto no trabalho.

Tabela 4.4: Agrupamento dos motivos de viagens – Fonte: Ichikawa (2002)

Residência (H) Trabalho (W) Escola (S) Outras Atividades (A) Residência (9) Indústria (1) Escola ou Compras (5)

Comércio (2) Educação (4) Negócios (6) Serviços (3) Médico/ Dentista Saúde (7) Recreação ou Visitas (8)

1 a 9 – codificação adotada pelo METRO-SP/87 4.3.2 2ª Etapa A partir da amostra de 85.477 indivíduos selecionada inicialmente, os modos de

transporte contidos na Pesquisa O/D foram agrupados em três categorias: (1) Modo

individual motorizado, (2) Modo Coletivo, (3) Modo não motorizado. A Tabela 4.5

mostra os modos de viagens considerados na pesquisa e seu agrupamento.

Tabela 4.5: Agrupamento dos modos de viagem

Modo Individual Motorizado - 1

Modo Coletivo, incluindo Semi-Público - 2

Modo Individual não Motorizado – 3

Dirigindo Automóvel (5) Ônibus (1) /Ônibus Fretado (3) Bicicleta (12) Passageiro de Automóvel (6) Troleibus (2)/ Trem/ Metrô (9) A pé (13)

Moto (11) Escolar (4) Caminhão (14) Táxi (7)

Lotação (8) 1 a 14– codificação adotada pelo METRO-SP/87

Primeiramente foram eliminados os padrões segundo motivo e modo de viagem com

freqüência menor do que 0,02%, o que significa menos de 17 indivíduos com aquele

padrão, e aqueles em que os indivíduos utilizaram o modo de viagem identificado como

“Outros (15)” pela Pesquisa O/D em pelo menos uma das viagens realizadas, reduzindo


em 2,19% dos 85.477 dados, totalizando 83.600 indivíduos (82,43% da amostra/ Dados

completos).

Para a adição do período do dia na análise, as faixas de horário e os números atribuídos

aos respectivos períodos foram agrupados como mostrado na figura abaixo.

Figura 4.3: Agrupamento dos horários de viagens em cinco períodos

Os tempos de viagens considerados para caracterização dos padrões foram os seguintes:

• Grupo 1 duração de 0 a 20 min

• Grupo 2 duração de 20 a 40 min

• Grupo 3 Acima de 40 min

Combinando-se período do dia e tempo de viagem ao modo e motivo na caracterização

dos padrões finais de viagens encadeadas, houve um grande número de padrões na

análise (6.340 padrões) e, conseqüentemente, exclusão daqueles padrões que tinham

freqüência de observações menor que 0,08%, totalizando uma amostra final de 63.786

indivíduos. A porcentagem acima (0,08%) foi definida de maneira a adaptar os dados à

capacidade do S-plus. A Tabela 4.6 a seguir mostra a quantidade de indivíduos de

acordo com o número de viagens realizadas.

1 2 3 4 5

Pico da manhã Entre-pico

Almoço Entre-pico

Pico da tarde

0:00 8:00 11:30 14:30 17:30 24:00


Tabela 4.6: Amostra Final – Quantidade de indivíduos / n° de viagens

N0 Amostra Final = 63.786 Viagens N0 de Pessoas

0 27.708 2 34.571 3 156 4 1.348

Conforme comentado acima, a principal justificativa para redução do número de padrões

é a limitação do S-Plus que permite até 128 valores de variáveis resposta, ou seja,

padrões de viagens. Como a adição de determinado atributo de viagem na caracterização

dos padrões implica um aumento significativo no número de padrões possíveis, ocorre a

necessidade de eliminação daqueles menos freqüentes com a finalidade de diminuir a

quantidade final de valores de variáveis resposta analisadas.

Na Tabela 4.7 encontram-se o número de padrões de viagens para diferentes amostras

até a finalmente obtida (freqüência dos padrões > 0,08% e 118 valores de variáveis

resposta).

Tabela 4.7: Amostras x N° de Padrões encontrados Número de Padrões

N0 VGS ZERO VGS 2 VGS 3 VGS 4 VGS TOTAL AMOSTRA TOTAL 1 1486 1758 3095 6340

Padrões com freq > 0.05% 1 164 2 14 181 Padrões com freq > 0.06% 1 136 2 10 149 Padrões com freq > 0.07% 1 122 2 9 134 Padrões com freq > 0.08% 1 107 2 8 118

Capítulo 5 Caracterização dos Padrões de Viagens 44

Capítulo 5 Caracterização dos Padrões de Viagens Encadeadas

Para que os padrões de viagens representassem os atributos propostos no trabalho -

motivo, modo, período e tempo de viagem – foram seguidas as seguintes etapas para

caracterização dos padrões, como mostrado no esquema abaixo:

Figura 5.1 –Representação do procedimento utilizado para caracterização dos padrões de viagens.

5.1 Etapa 1: Motivo, número de viagens e modo de transporte

Inicialmente, os padrões de viagens considerados levaram em conta o motivo, número

de viagens realizadas e modo de transporte utilizado.

ETAPA 1

ETAPA 3

Padrões Finais

ETAPA 2

Representação de motivo, n° de viagens e modo de transporte

Caracterização do período do dia

Tempo de viagem

Combinação das etapas anteriores


Utilizou-se uma representação alfa-numérica para a caracterização dos padrões de

viagens. As letras indicam as atividades desempenhadas pelos indivíduos no dia anterior

à entrevista e a seqüência das letras significa a ordem cronológica em que as atividades

eram desenvolvidas. Os números entre as letras indicam os modos de transporte

utilizados para realizar as respectivas atividades. O agrupamento das atividades e dos

modos de transporte segue de acordo com a tabela 5.1.

Tabela 5.1: Agrupamentos dos motivos e modos de viagem

LETRAS Motivo de Viagem NÚMEROS Modo de Viagem H Residência 1 Modo Individual Motorizado W Trabalho 2 Modo Coletivo(+ semi-público) S Escola 3 Modo Individual Não Motorizado A Outras Atividades

1 – Automóvel (dirigindo, passageiro), Moto, Caminhão; 2 – Ônibus, Ônibus Fretado, Troleibus,

Trem, Metrô, Escolar, Táxi, Lotação; 3 – Bicicleta, A pé.

Entre as 1.324 combinações de letras e números possíveis na amostra, obteve-se um total

de 123 padrões analisados, pois como já comentado anteriormente, foram eliminados

nesta etapa os padrões com freqüência menor do que 0,02%, obtendo-se uma amostra de

83.600 indivíduos, devido principalmente à limitação do Software que analisa o máximo

de 128 valores de variáveis resposta.

H1S1H, H2W2H, H3A3H são exemplos de padrões de viagens indicando que

indivíduos realizaram duas viagens e não trocaram o modo de transporte, utilizando o

automóvel no primeiro caso para ida e volta da escola, transporte coletivo no caso

seguinte para ida e volta do trabalho, e modo a pé no terceiro caso para viagens

relacionadas a uma outra atividade, por exemplo.

A Figura 5.2 apresenta exemplos de padrões de viagens: os algarismos romanos indicam

a seqüência de realização das viagens e os algarismos arábicos representam os modos de

viagens utilizados.


O aumento do número de viagens realizadas leva a um acréscimo significativo de

combinações possíveis, aumentando conseqüentemente o número de padrões

representados. Para padrões com cinco viagens, por exemplo, encontram-se 91.854

combinações.

Duas viagens Três viagens Quatro viagens

1,2,3

H

W S Ai

1,2,3ii

H

W, S, A1,2,3

1,2,3

1,2,3

i ii

iiiW S A

H

WS A

W, S, A

1,2,3

1,2,31,2,3

1,2,3

iii

iviii H

W, S, A1,2,3

1,2,3 1,2,3

1,2,3

iiiii

iiv

W, S, A

H

1,2,3

1,2,3

1,2,31,2,3

W S A W, S, A

W S A

iii

iii

iv

27 combinações 243 combinações 3645 combinações

Figura 5.2 – Exemplos de padrões de viagens encontrados Os padrões de viagens mais freqüentes encontrados na análise estão representados na

Figura 5.3. Os números indicam os modos de viagem de acordo com o agrupamento da

Tabela 5.1.

Padrões de Viagens mais freqüentes segundo

atividade e modo de transporte

H

3

3H

S

2

2H

W 1

1H

W

3

3H

W

2

2H

A

33,14% 14,65% 14,46% 4,93% 4,67% 4,07% Figura 5.3: Seis padrões mais freqüentes segundo atividades e modo de viagem

Foram atribuídos, em seguida códigos para os padrões de acordo com a freqüência de

observações de cada um deles. A Tabela 5.2 apresenta, a partir da amostra de 83.600

indivíduos, os padrões segundo motivo e modo de viagem, sua freqüência e também

seus respectivos códigos.


Tabela 5.2 Padrões segundo modo e motivo, sua freqüência e seus respectivos códigos.

Cod Padrões Freq (%) Cod Padrões Freq (%) Cod Padrões Freq (%)01 H 33,14 42 H2W2H2A2H 0,12 83 H3A2H 0,05 02 H3S3H 14,65 43 H2W2W2H 0,12 84 H1W1H3S3H 0,05 03 H2W2H 14,46 44 H3W3H2S2H 0,12 85 H2A2H1A1H 0,05 04 H1W1H 4,93 45 H2W3H 0,11 86 H3W3A3H 0,05 05 H3W3H 4,67 46 H1W1A1W1H 0,11 87 H3S2H 0,05 06 H2A2H 4,07 47 H2S2H2S2H 0,11 88 H3S3H2W2H 0,05 07 H2S2H 3,05 48 H2W2H1S1H 0,11 89 H1A1H1S1H 0,04 08 H1A1H 2,13 49 H3S3H1A1H 0,10 90 H2A3A3A2H 0,04 09 H3A3H 2,13 50 H1A1A1A1H 0,10 91 H2W1A1H 0,04 10 H1S1H 1,95 51 H2A2H3S3H 0,10 92 H3W3H1A1H 0,04 11 H3W3H3W3H 1,20 52 H2W3S2H 0,10 93 H2S2H2W2H 0,04 12 H3S3H3S3H 0,97 53 H1S1A1H 0,10 94 H3A3H2A2H 0,04 13 H2W2H3S3H 0,68 54 H2W3A2H 0,10 95 H1W1H2S2H 0,04 14 H2W2S2H 0,60 55 H3S3H2A2H 0,10 96 H2A2H2S2H 0,04 15 H1W1H1W1H 0,58 56 H3S1H 0,09 97 H2S2H3S3H 0,04 16 H1S2H 0,39 57 H2W2A3H 0,09 98 H1S1S1H 0,04 17 H2W2A2H 0,37 58 H2W2S3H 0,09 99 H1A1H1W1H 0,04 18 H2A2A2H 0,36 59 H2A2H2A2H 0,09 100 H3S3S3H 0,04 19 H2W2H2S2H 0,36 60 H1A1W1H 0,09 101 H2W2S1H 0,03 20 H1A1A1H 0,36 61 H1W1W1W1H 0,09 102 H3W3S3H 0,03 21 H1W1H1A1H 0,31 62 H2S1H 0,08 103 H2S2H2A2H 0,03 22 H3W3H3S3H 0,31 63 H3W3H3A3H 0,08 104 H3A1H 0,03 23 H1W1A1H 0,28 64 H1A2H 0,08 105 H1A1S1H 0,03 24 H2W1H 0,28 65 H3A3H3S3H 0,08 106 H2S2H3A3H 0,03 25 H1S3H 0,27 66 H2S3H 0,08 107 H3A3H1A1H 0,03 26 H1A1H1A1H 0,24 67 H2A2H3A3H 0,08 108 H1W2S2H 0,03 27 H1S1H1S1H 0,22 68 H2A3H 0,08 109 H2A2H2W2H 0,03 28 H1W2H 0,20 69 H2A2A2A2H 0,07 110 H3A2A2H 0,03 29 H3S3H3A3H 0,18 70 H3W3H2A2H 0,07 111 H1A3H 0,03 30 H1W1W1H 0,17 71 H3S3H3W3H 0,07 112 H2W2A1H 0,03 31 H2A3A2H 0,17 72 H2S2W2H 0,06 113 H3W2S2H 0,03 32 H1S1W1H 0,16 73 H3W2H 0,06 114 H2S2H3W3H 0,03 33 H2W2H1A1H 0,16 74 H2S2H1A1H 0,06 115 H2S2A2H 0,03 34 H1W1H1S1H 0,15 75 H1W1A1A1H 0,06 116 H2W2A2A2H 0,03 35 H3A3H3A3H 0,15 76 H2A2A3H 0,06 117 H3W2A2H 0,03 36 H1S1H1A1H 0,14 77 H2A2W2H 0,06 118 H2W2W2W2H 0,03 37 H2W2H2W2H 0,14 78 H3S3A3H 0,06 119 H2W3A3W2H 0,02 38 H1W1S1H 0,14 79 H1W3H 0,06 120 H2W1A2H 0,02 39 H2W2H3A3H 0,13 80 H3W1H 0,05 121 H3S3H2S2H 0,02 40 H3A3A3H 0,13 81 H1S1H1W1H 0,05 122 H3W3H1S1H 0,02 41 H2A1H 0,13 82 H2W2A2W2H 0,05 123 H2A2A1H 0,02

BASE DE DADOS = 83.600 INDIVÍDUOS PADROES COM FREQUENCIA > 0,02%


Dos padrões de viagens possíveis para análise, observa-se que os padrões mais

freqüentes correspondem aos indivíduos que não viajam (H) e aqueles que realizam duas

viagens. O código 01 corresponde então ao padrão mais freqüente “H” (zero viagens),

02 corresponde ao “H3S3H”, 03 representa “H2W2H” e assim sucessivamente.

5.2 Etapa 2 : Período do dia

Para a adição do período do dia na caracterização dos padrões de viagens,

primeiramente, agrupou-se os horários de realização das viagens – horários que as

pessoas saíam da origem - de acordo com a Tabela 5.3 considerando-se os períodos de

pico e entre-picos.

Tabela 5.3: Agrupamento dos períodos do dia Período Horário

1 0:00 - 8:00 2 8:00 - 11:30 3 11:30 - 14:304 14:30 - 17:305 17:30 - 24:00

Apesar de terem sido considerados neste trabalho os horários de saída da origem e não

os horários de chegada ao destino para caracterização dos padrões de viagens segundo o

período do dia, incluindo desta forma o tempo de viagem na duração da atividade, uma

análise realizada mostrou que em aproximadamente 88% das viagens realizadas, o

período não variou considerando os horários de saída ou chegada.

Os padrões de viagens referentes aos períodos do dia foram representados por números e

possuíam a quantidade de algarismos de acordo com o número de viagens realizadas em

um dia pelos indivíduos. Por exemplo, o padrão 1335 representa aqueles indivíduos que

tinham realizado quatro viagens: a primeira no 1º período (0:00 – 8:00), a segunda e a

terceira no 3º período (almoço/ 11:30 – 14:30) e a última viagem de retorno ao domicílio

no 5º período (17:30 – 24:00).


A Figura 5.4 ilustra exemplos de padrões de viagens segundo período do dia e número

de viagens realizadas. Os algarismos romanos indicam a seqüência das viagens,

enquanto os arábicos representam o período do dia de acordo com agrupamento

proposto na Tabela 5.3.

1

33

5

iii

iii

iv

1

4i

ii

1

3i ii

iii5

Figura 5.4: Exemplos de padrões de viagem segundo período do dia e número de viagens realizadas. A escolha de apenas cinco períodos para representar os horários deve-se ao fato de que o

aumento no número de períodos representados levaria conseqüentemente a um

acréscimo no número de combinações e padrões resultantes, indo de encontro à

limitação do Software disponível de apenas 128 padrões finais.

De acordo com as combinações possíveis considerando os cinco períodos e o número de

viagens realizadas (zero, duas, três e quatro), obteve-se um total de 121 padrões na

análise. Calculou-se então a freqüência dos 121 padrões considerados, e, em ordem

decrescente de freqüência, estes padrões receberam um código que os representam.

A amostra final considerada para cálculo da freqüência dos padrões segundo período do

dia e número de viagens também foi a de 83.600 indivíduos.

A Figura 5.5 ilustra os quatro padrões de viagens mais freqüentes nesta análise.

Observa-se maiores freqüências para indivíduos que não viajaram (H) ou aqueles

padrões com duas viagens e horário de saída no início da manhã (0:00 – 8:00).


Padrões de Viagens mais freqüentes segundo período do dia

H 1

5i

ii

1

4i

ii

1

3i

ii

33,14% 10,00% 9,75% 6,39% Figura 5.5: Padrões mais freqüentes segundo período do dia e número de viagens

realizadas. Os padrões mais freqüentes considerando-se três e quatro viagens foram os “155”

(0,80%) e “1455” (1,34%) respectivamente.

A Tabela 5.4, a seguir, mostra todos padrões considerados, a sua freqüência e os seus

respectivos códigos. O código 01 corresponde então ao padrão H (zero viagens), 02

corresponde ao “15”, 03 representa “14” e assim sucessivamente.

Tabela 5.4: Padrões segundo período do dia com seus respectivos códigos e freqüências

Cod Padrões Freq Cod Padrões Freq Cod Padrões Freq Período (%) Período (%) Período (%)

01 H 33,14 41 144 0,12 81 1123 0,04 02 15 10,00 42 1255 0,12 82 1224 0,04 03 14 9,75 43 2244 0,12 83 4555 0,04 04 13 6,39 44 2555 0,12 84 113 0,04 05 34 5,77 45 234 0,11 85 1225 0,04 06 12 5,09 46 223 0,11 86 1155 0,04 07 24 3,18 47 2345 0,11 87 1144 0,03 08 35 3,12 48 334 0,11 88 1145 0,03 09 45 2,38 49 245 0,10 89 224 0,03 10 55 1,98 50 233 0,10 90 2445 0,03 11 25 1,97 51 125 0,10 91 244 0,03 12 23 1,50 52 4455 0,09 92 335 0,03 13 1455 1,34 53 1233 0,09 93 1222 0,03 14 22 1,21 54 1133 0,09 94 1444 0,03 15 44 0,90 55 2334 0,08 95 1333 0,03 16 1335 0,86 56 124 0,08 96 225 0,03 17 155 0,80 57 122 0,08 97 3444 0,02 18 145 0,69 58 2235 0,08 98 2223 0,02 19 33 0,67 59 355 0,08 99 333 0,02 20 1555 0,63 60 2344 0,07 100 2222 0,02 21 1334 0,49 61 222 0,07 101 3335 0,02 22 1234 0,41 62 1445 0,07 102 112 0,02


Cod Padrões Freq Cod Padrões Freq Cod Padrões Freq

Período (%) Período (%) Período (%)

23 3344 0,35 63 1244 0,07 103 1124 0,02 24 1345 0,34 64 123 0,07 104 1134 0,02 25 1235 0,34 65 2255 0,06 105 2333 0,02 26 1355 0,29 66 3555 0,06 106 5555 0,02 27 11 0,27 67 455 0,06 107 1125 0,01 28 1122 0,21 68 444 0,06 108 2444 0,01 29 3455 0,20 69 2233 0,06 109 4444 0,01 30 255 0,19 70 3345 0,06 110 4445 0,01 31 2335 0,18 71 114 0,06 111 1135 0,01 32 2455 0,18 72 133 0,06 112 3334 0,01 33 2234 0,17 73 3355 0,06 113 1114 0,01 34 134 0,16 74 2355 0,06 114 2224 0,01 35 135 0,15 75 555 0,06 115 1115 0,01 36 344 0,14 76 235 0,05 116 111 0,005 37 345 0,14 77 445 0,05 117 1113 0,005 38 115 0,14 78 2245 0,05 118 2225 0,005 39 1245 0,14 79 3445 0,05 119 1112 0,004 40 1344 0,13 80 1223 0,05 120 131 0,001 121 3333 0,001

BASE DE DADOS = 83.600 INDIVÍDUOS Total 100

5.3 Etapa 3 : Tempo de viagem

Nesta etapa foram caracterizadas as durações das viagens realizadas pelos indivíduos.

Os tempos de viagens foram separados em três diferentes grupos como mostrado a

seguir na Tabela 5.5.

Tabela 5.5: Agrupamento dos tempos de viagem.

Grupo Tempo de Viagem1 0 - 20 min 2 20 - 40 min 3 acima de 40 min

A escolha de apenas três grupos para caracterização dos tempos de viagem pode ser

justificada principalmente pela limitação da quantidade de padrões finais do Software

utilizado. Além disso, as três faixas de duração de viagem representadas neste trabalho,

caracterizam de certa forma o modo de transporte utilizado. A maioria das viagens


realizadas a pé concentra-se no grupo 1, sendo a média de duração de 15 minutos. Já as

viagens realizadas por automóvel situam-se na maioria das vezes nos grupos 1 e 2,

observando uma média de duração de 23 minutos na RMSP. A maior parte das viagens

realizadas por transporte coletivo tem duração média em torno de 40 minutos, chegando

a atingir mais de 100 minutos quando realizadas transferências. A Figura 5.6 ilustra a

distribuição das viagens na RMSP segundo modo de transporte e duração.

Distribuição das viagens segundo modo e duração na RMSP

0

5

10

15

20

25

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

110

120

130

140

150

tempo de percurso (min)

Viag

ens

(%)

A pé Individual Motorizado Coletivo

Figura 5.6 – Distribuição das viagens segundo modo e duração das viagens na RMSP - gráfico construído baseado nos dados da Pesquisa O/D – SP (1987).

Os padrões de viagens referentes aos tempos de viagem foram representados da seguinte

maneira: os números caracterizam a duração de cada uma das viagens realizadas e a

quantidade de algarismos presentes nos padrões indica o número de viagens realizadas

durante o dia.

Desta forma, o padrão “3311” por exemplo, representa aquelas pessoas que realizaram

quatro viagens durante o dia. Sendo que a duração das duas primeiras foi acima de 40

minutos e as duas últimas viagens tiveram duração menor ou igual a 20 minutos.


A Figura 5.7 mostra exemplos de padrões de viagens segundo tempo de viagem para

indivíduos que realizaram 2, 3 e 4 viagens respectivamente.

1

1a Viagem

2a Viagem

2

1a Viagem

2a Viagem1

1

2

3a Viagem

1a Viagem

1

3

2

2

2a Viagem

3a Viagem

4a Viagem

Padrão “12” Padrão “112” Padrão “1322” Figura 5.7: Exemplos de padrões de viagem segundo duração e número de viagens

realizadas.

Considerado os três grupos de duração de viagens e o número de viagens realizadas

igual a zero, dois, três e quatro, obteve-se 117 combinações possíveis, ou seja, padrões

referentes ao tempo de viagem.

A partir de uma amostra de 83.600 indivíduos, calculou-se a freqüência dos 117 padrões

considerados. Como nas etapas anteriores, foram atribuídos códigos aos padrões

conforme ordem decrescente das freqüências calculadas.

A Figura 5.8 ilustra os quatro padrões mais freqüentes considerando o tempo de viagem.

Foram observadas maiores freqüências novamente para indivíduos que não viajaram e

aqueles que realizaram duas viagens e tiveram a mesma duração em ambas.

Padrões de Viagens mais freqüentes segundo tempo de viagem

H

1

1a Viagem

2a Viagem

1

3

1a Viagem

2a Viagem

3

2

1a Viagem

2a Viagem

2 33,14% 23,24% 14,27% 7,37%

Figura 5.8: Padrões mais freqüentes segundo duração e número de viagens realizadas


A Tabela 5.6 mostra todos os padrões considerados, sua freqüência e os seus respectivos

códigos. O código 01 corresponde ao padrão H, 02 ao padrão “11” (duas viagens com

duração menor ou igual a 20 minutos), 03 representa o padrão “33” (duas viagens com

duração maior que 40 minutos), e assim sucessivamente.

Tabela 5.6 Padrões segundo tempo de viagem com seus respectivos códigos e freqüências calculadas.

Cod Padrões Freq (%) Cod Padrões Freq (%) Cod Padrões Freq (%) 01 H 33,14 40 121 0,10 79 3233 0,03 02 11 23,24 41 3312 0,10 80 2113 0,02 03 33 14,27 42 213 0,09 81 1223 0,02 04 22 7,37 43 3211 0,09 82 1233 0,02 05 1111 3,74 44 2212 0,08 83 1131 0,02 06 23 2,95 45 2233 0,08 84 3313 0,02 07 12 2,83 46 232 0,08 85 2121 0,02 08 32 1,30 47 1222 0,07 86 2213 0,02 09 21 1,20 48 3323 0,07 87 3213 0,02 10 13 0,74 49 2223 0,06 88 1331 0,02 11 3311 0,70 50 1123 0,06 89 2133 0,01 12 333 0,61 51 123 0,06 90 2231 0,01 13 111 0,56 52 231 0,06 91 1322 0,01 14 2211 0,40 53 321 0,05 92 2321 0,01 15 2222 0,32 54 2112 0,05 93 3133 0,01 16 323 0,32 55 2322 0,05 94 3212 0,01 17 31 0,29 56 312 0,05 95 1231 0,01 18 1122 0,28 57 113 0,05 96 3232 0,01 19 332 0,28 58 132 0,05 97 3123 0,01 20 1211 0,20 59 3321 0,05 98 1232 0,01 21 331 0,20 60 2232 0,04 99 1332 0,01 22 3333 0,20 61 3332 0,04 100 1333 0,01 23 313 0,19 62 1113 0,04 101 2123 0,01 24 1112 0,19 63 3222 0,04 102 3122 0,01 25 3322 0,18 64 1311 0,04 103 2331 0,01 26 233 0,17 65 2323 0,04 104 3132 0,01 27 2311 0,16 66 1132 0,04 105 1213 0,01 28 212 0,16 67 1212 0,04 106 1321 0,01 29 222 0,16 68 1221 0,04 107 2132 0,01 30 112 0,15 69 311 0,03 108 3112 0,01 31 1133 0,14 70 3223 0,03 109 1312 0,005 32 122 0,13 71 2221 0,03 110 2313 0,005 33 133 0,12 72 2312 0,03 111 3221 0,005 34 211 0,12 73 2332 0,03 112 3331 0,005 35 221 0,12 74 131 0,03 113 1323 0,004 36 223 0,12 75 2122 0,03 114 3121 0,004 37 2111 0,12 76 2333 0,03 115 3231 0,004 38 322 0,11 77 3111 0,03 116 1313 0,002 39 1121 0,10 78 3113 0,03 117 3131 0,001

Base de Dados = 83.600 indivíduos


5.4 Padrão final: combinação entre modo, motivo, período do dia e tempo de

viagem.

A partir da codificação atribuída aos padrões de viagens na primeira etapa (motivo e

modo), na segunda etapa (período do dia) e na terceira etapa (tempo de viagem) foi feita

a combinação das etapas iniciais para obtenção dos padrões finais. Os padrões finais

representam o número de viagens realizadas, motivo, modo de transporte, período do dia

e tempo de viagem.

Os padrões foram representados por seis algarismos: os dois primeiros referentes aos

códigos atribuídos para os padrões segundo modo e motivo, os dois seguintes referentes

aos códigos que representam os padrões de viagens segundo período do dia e,

finalmente, os dois últimos referentes à codificação utilizada para representação do

tempo de viagem. A Figura 5.9 ilustra um exemplo do procedimento proposto, sendo

feita a combinação de códigos atribuídos nas etapas anteriores para obtenção dos

padrões finais.

Figura 5.9: Desenho esquemático e exemplo da obtenção do padrão final através da

combinação dos códigos atribuídos nas três primeiras etapas.

O padrão “050202” corresponde então àqueles indivíduos que realizaram os padrões

“H3W3H” (cod 05), “15” (cod 02) e “11” (cod 02), ou seja, fizeram apenas duas viagens

no período de um dia: a primeira do domicílio para a trabalho, a pé, no período 1 (0:00 –

Cod Atribuído Ex: cod “02”

Etapa 1

Etapa 2

Etapa 3



Padrão Final Combinação dos Códigos

Padrão 050202


8:00) com duração menor ou igual a 20 minutos; e, a segunda de retorno ao domicílio, a

pé, no período 5 (17:30 – 24:00) com mesma duração da primeira viagem.

“141812” representa aquelas pessoas que realizaram três viagens no dia: padrões

“H2W2S2H” (Código 14), “145” (Código 18) e “333” (Código 12).

A Tabela 5.7 ilustra exemplos de padrões finais, considerando aqueles indivíduos que

realizaram nenhuma ou duas viagens apenas.

Tabela 5.7 Exemplos de padrões segundo motivo, modo de transporte, período do dia e tempo de viagem.

Padrão 1a Viagem 2a Viagem Final Motivo Modo Período Duração Motivo Modo Período Duração

010101 Não Viajou 020602 casa-escola a pé 0:00 - 8:00 0-20 min escola-casa a pé 8:00 - 11:30 0-20 min 020502 casa-escola a pé 11:30 - 14:30 0-20 min escola-casa a pé 14:30 - 17:30 0-20 min 020402 casa-escola a pé 0:00 - 8:00 0-20 min escola-casa a pé 11:30 - 14:30 0-20 min 020702 casa-escola a pé 8:00 - 11:30 0-20 min escola-casa a pé 14:30 - 17:30 0-20 min 020902 casa-escola a pé 14:30 - 17:30 0-20 min escola-casa a pé 17:30 - 24:00 0-20 min 021002 casa-escola a pé 17:30 - 24:00 0-20 min escola-casa a pé 17:30 - 24:00 0-20 min 030204 casa-trabalho coletivo 0:00 - 8:00 20-40 min trabalho-casa coletivo 17:30 - 24:00 20-40 min060503 casa-atividade coletivo 11:30 - 14:30 > 40 min atividade-casa coletivo 14:30 - 17:30 > 40 min

040202 casa-trabalho auto 0:00 - 8:00 0-20 min trabalho-casa auto 17:30 - 24:00 0-20 min

Fazendo a combinação dos códigos atribuídos nas três etapas anteriores houve um

grande número de padrões realizados pelas pessoas (6340 padrões). Foram eliminados

aqueles padrões com freqüências de ocorrência menores que 0,08%, resultando uma

amostra final de 63.786 indivíduos e 118 padrões finais.

A eliminação de padrões pouco freqüentes não seria a maneira ideal de proceder, pois a

inclusão de um atributo de viagem na caracterização dos padrões leva a uma redução na

amostra final, porém o número restrito de valores de variáveis resposta na Árvore de

Classificação do S-Plus, nos obriga a trabalhar com um pequeno número de padrões de

viagens.


Os 118 padrões finais utilizados para processamento da árvore de classificação, assim

como a sua freqüência e os padrões correspondentes referentes às três etapas anteriores

estão representados na Tabela 5.8.

Tabela 5.8: Freqüência dos padrões finais analisados Padr Padr Padr Padr Freq Padr Padr Padr Padr Freq

Finais modo_ativ período TVG (%) Finais modo_ativ periodo TVG (%) 010101 H H H 43,44 070404 H2S2H 13 22 0,32 030303 H2W2H 14 33 5,31 050402 H3W3H 13 11 0,32 030203 H2W2H 15 33 4,97 081002 H1A1H 55 11 0,30 020602 H3S3H 12 11 3,90 131311 H2W2H3S3H 1455 3311 0,30 020502 H3S3H 34 11 3,10 091502 H3A3H 44 11 0,29 020402 H3S3H 13 11 2,76 021202 H3S3H 23 11 0,27 020702 H3S3H 24 11 2,19 112105 H3W3H3W3H 1334 1111 0,27 020902 H3S3H 45 11 1,72 040206 H1W1H 15 23 0,27 050202 H3W3H 15 11 1,55 051102 H3W3H 25 11 0,26 050302 H3W3H 14 11 1,29 040207 H1W1H 15 12 0,26 020802 H3S3H 35 11 1,12 041102 H1W1H 25 11 0,26 040202 H1W1H 15 11 1,02 151605 H1W1H1W1H 1335 1111 0,24 030403 H2W2H 13 33 0,87 122305 H3S3H3S3H 3344 1111 0,24 030304 H2W2H 14 22 0,85 020604 H3S3H 12 22 0,24 021002 H3S3H 55 11 0,79 060703 H2A2H 24 33 0,24 030306 H2W2H 14 23 0,75 070403 H2S2H 13 33 0,24 030204 H2W2H 15 22 0,74 050802 H3W3H 35 11 0,23 031103 H2W2H 25 33 0,67 060504 H2A2H 34 22 0,23 040204 H1W1H 15 22 0,65 090502 H3A3H 34 11 0,22 100402 H1S1H 13 11 0,59 030308 H2W2H 14 32 0,22 030206 H3S3H 15 23 0,58 070504 H2S2H 34 22 0,21 060503 H2A2H 34 33 0,57 112205 H3W3H3W3H 1234 1111 0,21 040203 H1W1H 15 33 0,56 030404 H2W2H 13 22 0,21 030803 H2W2H 35 33 0,55 080502 H1A1H 34 11 0,20 050304 H3W3H 14 22 0,54 030406 H2W2H 13 23 0,20 111605 H3W3H3W3H 1335 1111 0,52 020404 H3S3H 13 22 0,20 100502 H1S1H 34 11 0,50 060403 H2A2H 13 33 0,20 040302 H1W1H 14 11 0,48 020504 H3S3H 34 22 0,19 061203 H2A2H 23 33 0,44 030804 H2W2H 35 22 0,19 050204 H3W3H 15 22 0,37 061403 H2A2H 22 33 0,19 060603 H2A2H 12 33 0,35 091002 H3A3H 55 11 0,19 091402 H3A3H 22 11 0,34 070502 H2S2H 34 11 0,19 040304 H1W1H 14 22 0,34 030208 H2W2H 15 32 0,19 040303 H1W1H 14 33 0,33 122805 H3S3H3S3H 1122 1111 0,19


Padr Padr Padr Padr Freq Padr Padr Padr Padr Freq Finais modo_ativ período TVG (%) Finais modo_ativ periodo TVG (%)

020302 H3S3H 14 11 0,18 070503 H2S2H 34 33 0,14 030703 H2W2H 24 33 0,18 081402 H1A1H 22 11 0,14 081502 H1A1H 44 11 0,18 091902 H3A3H 33 11 0,14 100602 H1S1H 12 11 0,18 090902 H3A3H 45 11 0,14 030302 H2W2H 14 11 0,18 141812 H2W2S2H 145 333 0,14 020607 H3S3H 12 12 0,17 031106 H2W2H 25 23 0,14 040307 H1W1H 14 12 0,17 050303 H3W3H 14 33 0,14 030202 H2W2H 15 11 0,17 030207 H2W2H 15 12 0,14 041104 H1W1H 25 22 0,17 030307 H2W2H 14 12 0,14 070402 H2S2H 13 11 0,17 021402 H3S3H 22 11 0,13 061204 H2A2H 23 22 0,16 021902 H3S3H 33 11 0,13 020704 H3S3H 24 22 0,16 160407 H1S2H 13 12 0,13 040402 H1W1H 13 11 0,16 040802 H1W1H 35 11 0,13 020804 H3S3H 35 22 0,16 070603 H2S2H 12 33 0,13 031104 H2W2H 25 22 0,16 071004 H2S2H 55 22 0,12 070604 H2S2H 12 22 0,16 081202 H1A1H 23 11 0,12 040306 H1W1H 14 23 0,15 061404 H2A2H 22 22 0,12 060903 H2A2H 45 33 0,15 021502 H3S3H 44 11 0,12 020507 H3S3H 34 12 0,15 022702 H3S3H 11 11 0,12 050307 H3W3H 14 12 0,15 100802 H1S1H 35 11 0,11 070303 H2S2H 14 33 0,15 040208 H1W1H 15 32 0,11 080902 H1A1H 45 11 0,15 050207 H3W3H 15 12 0,11 091202 H3A3H 23 11 0,15 070406 H2S2H 13 23 0,11 112505 H3W3H3W3H 1235 1111 0,15 100404 H1S1H 13 22 0,11 060303 H2A2H 14 33 0,15 141712 H2W2S2H 155 333 0,11

Amostra = 63.786 indivíduos Padrões com Freq > 0,08%

Padr TVG (padrão segundo tempo de viagem)

A Figura 5.10 a seguir ilustra os quatro padrões finais mais freqüentes na análise.

Padrões Finais mais Freqüentes

H

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

8:00 - 11:30

0 - 20 min

0 - 20 min

43,44% 5,31% 4,97% 3,90%

Figura 5.10: Quatro padrões mais freqüentes segundo atividades, modo de viagem, período do dia e tempo de viagem.(col – modo coletivo)

Capítulo 6 Processamento da Árvore de Classificação e Resultados 59

Capítulo 6 Processamento da Árvore de Classificação e Resultados

Para o processamento da árvore contida no S-Plus 2000, foi utilizada como variável

dependente o “Padrão Final” (padrões de viagens segundo motivo de viagem, modo de

transporte, período do dia e tempo de viagem). As variáveis dependentes são as

chamadas variáveis resposta no S-Plus, ou seja, cada padrão de viagem corresponde a

um valor de variável resposta.

Como variáveis independentes, denominadas variáveis preditoras no programa S-Plus,

foram utilizadas as seguintes características socioeconômicas: renda familiar, salário

médio, número de automóveis no domicílio, situação familiar, total de pessoas na

família, grau de instrução, idade do indivíduo, sexo. Neste trabalho a variável ocupação

principal se resumiu apenas em trabalho ou estudo (se o indivíduo estuda ou não e se ele

trabalha ou não). O tipo de profissão exercida pelo indivíduo foi utilizado apenas para

detalhamento da análise e esclarecimento de resultados.

As variáveis independentes consideradas para processamento da árvore são descritas

como:


• SF – Situação Familiar: (1) Chefe; (2) Cônjuge; (3) Filho; (4) Parente; (5)

Agregado (6) Empregada Doméstica Residente; (7) Visita.

• GI – Grau de Instrução: (1) Analfabeto/4º Série Incompleta; (2) 1º Grau

incompleto/4º Série Completa; (3) 1º Grau completo; (4) 2º Grau completo; (5)

Superior.

• SMED – Salário médio individual (salários mínimos)/1987.

• SEXO – (1) – Homem; (2) – Mulher.

• AUT – Número de automóveis.

• TPESF – Total de pessoas na família.

• RF – Renda Familiar (salários mínimos) / 1987.

• IDADE – 4 a 99 anos.

O S-Plus gera os resultados de forma gráfica (Árvore de Classificação e Regressão) e

tabular. A forma tabular consiste num relatório que apresenta detalhadamente os

resultados da árvore: número do nó, total de observações no nó, desvio, padrão

predominante e as probabilidades de ocorrência de todos os padrões da análise.

6.1 Processamento da Árvore de Classificação – S-Plus 2000

A árvore foi gerada a partir dos dados filtrados e codificados da pesquisa O/D realizada

pelo Metrô-SP, em 1987. Os valores apresentados nos nós terminais (folhas) do gráfico

correspondem ao padrão predominante encontrado em cada classe de indivíduo.

Para a geração da árvore no S-Plus, os critérios adotados para a sua classificação foram

o mínimo de 25 observações por nó terminal e desvios mínimos de 0,05 e 0,02 em

relação ao nó principal.

Foram geradas desta forma duas árvores com diferença no desvio mínimo adotado.

Quanto menor o desvio, maior o número de classes e características distintas formadas,

e, conseqüentemente, mais detalhada e complexa a classificação.


6.1.1 Desvio mínimo 0,05

A árvore gerada com desvio mínimo de 0,05 apresentou como resultado final 25 classes

distintas de indivíduos e seus respectivos padrões de viagem predominantes, ou seja, 25

nós terminais a partir do conjunto de dados correspondente à amostra final estudada.

A variável de maior importância é TRABALHA. A partir da raiz, a árvore se ramifica

em dois grupos principais: NÃO TRABALHA ou TRABALHA.

O ramo esquerdo da árvore, que corresponde àqueles indivíduos que não trabalham se

subdivide então considerando a segunda variável mais relevante: ESTUDA. A árvore

novamente se ramifica, formando mais dois grupos: NÃO ESTUDA ou ESTUDA.

Forma-se desta maneira duas classes de indivíduos que não trabalham:

• Pessoas que não trabalham e estudam e;

• Pessoas que não trabalham e também não estudam.

Já aqueles indivíduos que trabalham são subdivididos primeiramente de acordo com o

número de automóveis no domicílio, formando então duas novas classes:

• Pessoas que trabalham e não possuem automóvel no domicílio e;

• Indivíduos que trabalham e possuem pelo menos um automóvel no domicílio.

A participação das pessoas nas duas atividades principais identificadas (estudo e

trabalho) e a posse de automóveis foram as variáveis mais importantes para a construção

da árvore. Um esquema com as quatro classes inicialmente formadas é mostrado na

Figura 6.1 a seguir.


TRABALHATRABALHANÃO

ESTUDANÃO ESTU AD 0 AUT 1 OU + AUT

Outras variaveisOutras variaveis Outras variaveisOutras variaveis Figura 6.1 – Esquema com as quatro classes principais formadas pela árvore do S-Plus.

A partir das classes principais os grupos foram formados e subdivididos sucessivamente

levando em consideração as outras variáveis socioeconômicas citadas anteriormente. Ao

final da segregação dos dados foram encontradas então 25 folhas.

Dos 118 padrões totais contidos na análise, observa-se a predominância de apenas 8

deles. A Tabela 6.1 mostra os padrões finais predominantes encontrados na árvore com

desvio mínimo de 0,05.

Tabela 6.1: Padrões predominantes encontrados nas classes finais de indivíduos formadas pela árvore (desvio 0,05).

010101 Não Viajou 020502 1ª Viagem casa-escola a pé 11:30 - 14:30 0-20 min

2ª Viagem escola-casa a pé 14:30 - 17:30 0-20 min 020602 1ª Viagem casa-escola a pé 0:00 - 8:00 0-20 min

2ª Viagem escola-casa a pé 8:00 - 11:30 0-20 min 100402 1ª Viagem casa-escola auto 0:00 - 8:00 0-20 min

2ª Viagem escola-casa auto 11:30 - 14:30 0-20 min 020902 1ª Viagem casa-escola a pé 14:30 - 17:30 0-20 min

2ª Viagem escola-casa a pé 17:30 - 24:00 0-20 min 030203 1ª Viagem casa-trabalho coletivo 0:00 - 8:00 + 40 min

2ª Viagem trabalho-casa coletivo 17:30 - 24:00 + 40 min 030303 1ª Viagem casa-trabalho coletivo 0:00 - 8:00 + 40 min


2ª Viagem trabalho-casa coletivo 14:30 - 17:30 + 40 min 3ª Viagem casa-escola a pé 17:30 - 24:00 0-20 min

Padr

ões P

redo

min

ante

s

4ª Viagem escola-casa a pé 17:30 - 24:00 0-20 min

A Figura 6.2 a seguir representa a árvore completa gerada pelo S-Plus com desvio

mínimo de 0,05. Observam-se 25 folhas, ou seja, 25 classes finais de indivíduos com

características distintas e seus respectivos padrões de viagens predominantes.

Figura 6.2: Resultado da árvore com padrões finais como variável resposta e desvio mínimo adotado de 0,05.

| TRABALHA N TRABALHA

N ESTUDA ESTUDA AUT < 0.5

N ESTUDA ESTUDA SF < 5.5SF < 2.5 GI < 1.5

AUT < 0.5 AUT < 0.5 IDADE < 14.5 SMED < 2.35 N ESTUDA ESTUDA

IDADE < 6.5 AUT < 1.5 IDADE < 24.5 GI < 2.5

SMED < 1.25IDADE < 9.5 SEXO < 1.5 SEXO < 1.5

SMED < 9.35

SMED < 4.15 SMED < 0.2

SMED < 4.6

010101 010101

010101

010101

010101

010101

010101

010101131311

131311010101

020502

020602 020602

020902

100402 030203

030303

030303

030203

030303

030203 030203

020602

030303

Capítulo 6 Processam

ento da Árvore de C

lassificação e Resultados 63


A árvore é construída através de regras hierárquicas, no caso em questão perguntas e

respostas. O “ramo” esquerdo da árvore corresponde sempre a respostas positivas,

enquanto o “ramo” direito, àquelas negativas.

Por exemplo, a primeira pergunta para início das divisões é se o indivíduo trabalha ou

não. O algoritmo então pergunta: “TRABALHA < 0.5?”, ou seja, “O indivíduo NÃO

trabalha?”.

• Sim, essas pessoas não trabalham: ramo esquerdo.

• Não, essas pessoas trabalham: ramo direito.

A Figura 6.3 mostra um segmento da árvore com o caminho do nó raiz até um dos nós

terminais. A partir da ilustração indicada há maior facilidade em interpretar os resultados

gráficos do programa.

Figura 6.3 – Segmento da árvore para auxílio na interpretação dos resultados.

A árvore faz sucessivas divisões até chegar à folha indicada. Este nó corresponde então

ao grupo de indivíduos que não trabalham, não estudam, com SF < 2.5 ( isto é, SF=1-

chefe ou SF = 2 – cônjuge ) e AUT < 0.5 (sem automóveis no domicílio).

N Trabalha Trabalha

N Estuda Estuda

SF < 2.5

AUT < 0.5

G.I < 1.5

AUT < 0.5

N Estuda Estuda

010101


Vale lembrar que nem todos os indivíduos pertencentes a este grupo fazem o padrão

“010101”, ou seja, não viajam. A árvore apresenta apenas o padrão predominante. As

probabilidades de ocorrência de todos os outros padrões são emitidas pelo relatório.

6.1.2 Desvio mínimo 0,02

Os critérios adotados para a segunda análise foram os mesmos, porém desta vez,

atribuiu-se um desvio mínimo correspondente a 0,02.

Como comentado anteriormente, conforme se reduz o desvio adotado, a árvore gerada

passa a possuir maior número de nós terminais e subdivisões de classes. Foram

observados então 59 nós terminais.

As quatro classes principais de indivíduos com base na sua ocupação (trabalho e estudo)

e posse de automóveis permaneceram, porém observou-se maior número de

características nas folhas, tornando a análise mais detalhada.

As classes aqui encontradas assemelham-se, de maneira geral, àquelas encontradas na

árvore gerada com desvio 0,05, porém apresentam características adicionais.

A classe de maior freqüência (8,62%) foi a de indivíduos que não estudam e não

trabalham, apresentaram Situação Familiar >2.5, ou seja, filho ou outros, com idade

superior a 12 anos.

Pode-se notar que tal grupo de indivíduos possui as mesmas características encontradas

no grupo mais freqüente na árvore de desvio 0.05, com a adição, no entanto, da

característica idade.

Observou-se também a predominância de 10 dos 118 padrões analisados.Os padrões

predominantes que apareceram na árvore são mostrados na Tabela 6.2.

65


Tabela 6.2: Padrões predominantes encontrados nas classes finais de indivíduos

formadas pela árvore (desvio 0,02).

010101 Não Viajou 020502 1ª Viagem casa-escola a pé 11:30 - 14:30 0-20 min


2ª Viagem escola-casa a pé 8:00 - 11:30 0-20 min 100402 1ª Viagem casa-escola auto 0:00 - 8:00 0-20 min

2ª Viagem escola-casa auto 11:30 - 14:30 0-20 min 020902 1ª Viagem casa-escola a pé 14:30 - 17:30 0-20 min



2ª Viagem escola-casa a pé 17:30 - 24:00 0-20 min 030203 1ª Viagem casa-trabalho coletivo 0:00 - 8:00 + 40 min



2ª Viagem trabalho-casa coletivo 14:30 - 17:30 + 40 min 3ª Viagem casa-escola a pé 17:30 - 24:00 0-20 min

Padr

ões P

redo

min

ante

s

4ª Viagem escola-casa a pé 17:30 - 24:00 0-20 min

A Figura 6.4 representa a árvore gerada pelo S-Plus com desvio mínimo de 0,02.

Observa-se uma árvore mais complexa com 59 nós terminais e o número correspondente

a cada um deles. As características socioeconômicas utilizadas pela árvore para

sucessivas divisões dos dados seguem a mesma descrição citada no início do capítulo.

66

Figura 6.4: Resultado da árvore com padrões finais como variável resposta e desvio mínimo adotado de 0,02.

|

SF<1.5 SEXO<1.5 IDADE<9.5

IDADE<13.5

IDADE<6.5

IDADE<10.5

TTPESF<5.5

IDADE<44.5

SEXO<1.5

SEXO<1.5

IDADE<36.5 GI<3.5

SEXO<1.5

IDADE<43.5

TTPESF<3.5

SF<2.5

AUT<1.5

SEXO<1.5

GI<3.5

N TRABALHA TRABALHA

N ESTUDA ESTUDA

SF<2.5 G.I < 1.5 N ESTUDA ESTUDA

AUT < 0.5

SF < 5.5

AUT < 0.5 AUT < 0.5IDADE<12.5 IDADE<14.5 SMED<2.35 N ESTUDA ESTUDA

TPESF<2.5 IDADE<51.5 IDADE<6.5 AUT<1.5 AUT<0.5 G.I<2.5 IDADE<24.5 G.I<2.5 SMED<9.35

IDADE<11.5AUT<1.5

SMED<1.25SMED<1.25 SMED<11.85

IDADE<45.5 RF<13.3 RF<8.05 SMED<4.15 SMED<3.3 SMED<0.2

RF<4.45 RF<6.85 RF<23.9 G.I<1.5 SMED<4.6

IDADE<24.5

010101

010101

010101 010101010101

010101

010101

010101

010101010101

020502

020602020602

020602

020602020602

010101

020602 020602

010101

020502

020602

100402

020602

021002

020402100402

010101

010101030203

010101

010101

030203030303

030303030303

030303030303

030303

030203

030203030203

131311

030303

010101

030203010101

030303030203

010101

010101030203

010101 030303

010101

010101

131311

010101

Nó 32

Nó 66

Nó 134 Nó 135

Nó 138

Nó 139

Nó 68

Nó 35 Nó 40

Nó 18

Nó 19

Nó 328

Nó 329

Nó 165

Nó 332

Nó 333

Nó 167

Nó 84

Nó 680 Nó 681

Nó 341

Nó 171

Nó 88020902Nó 89

Nó 90

Nó 91

Nó 43 Nó 46

Nó 47

Nó 96

Nó 97

Nó 98

Nó 396

Nó 397

Nó 400

Nó 401

Nó 402

Nó 403

Nó 199

Nó 101

Nó 204

Nó 410

Nó 411

Nó 103

Nó 224

Nó 900

Nó 901

Nó 1804

Nó 1805

Nó 903

Nó 226

Nó 227

Nó 456 Nó 457

Nó 229

Nó 115

Nó 29

Nó 15Nó 13





O nó 32, por exemplo, corresponde ao grupo de pessoas que não trabalham, não

estudam, SF < 2.5 (Cônjuge ou Chefe), com AUT < 0.5 (sem automóveis no domicílio)

e com TPESF < 2.5 (uma ou duas pessoas na família).

As pessoas que compõem o nó 96 trabalham, não possuem automóvel, não estudam,

possuem salário médio inferior a 1.25 SM (SM-salários mínimos de 1987) ) e idade

inferior a 24 anos.

Todas as 59 classes finais encontradas, com suas diferentes características e

probabilidade de ocorrência dos 118 padrões para cada classe são mostradas no relatório.

6.1 Resultados do relatório

No relatório constam todas as classes de indivíduos, com as suas características

particulares, apresentadas através da árvore, seguidas de todos os padrões contidos na

análise e a probabilidade de ocorrência de cada um deles. Além disso, o relatório

também fornece o número de pessoas contidas em cada classe, assim como os desvios

dos nós.

Algumas classes distinguiram-se entre si apenas através de uma variável (Grau de

Instrução, Idade, Sexo ou Número de automóveis no domicílio), mostrando a

importância delas na escolha de determinado padrão de viagem.

Considerando a ocupação do indivíduo (trabalho ou estudo), as 59 folhas encontradas no

processamento da árvore com desvio mínimo 0,02 dividem-se da seguinte maneira:

• 10 classes de indivíduos que não trabalham e também não estudam;

• 19 classes de pessoas que não trabalham, mas estudam;

• 27 grupos de pessoas que trabalham e não estudam;

• 2 grupos de pessoas que trabalham e estudam;


• 1 classe de indivíduos que trabalham e podem estudar ou não estudar.

Uma síntese do relatório, contendo todos os nós terminais encontrados, os quatro

padrões predominantes para cada folha de forma ilustrada, assim como a freqüência de

ocorrência de cada nó em relação à amostra total é mostrada nas tabelas seguintes.

A primeira coluna indica o número do nó. A segunda as características socioeconômicas

e a freqüência de cada nó em relação à amostra total. As quatro colunas seguintes

apresentam, na ordem decrescente, os padrões mais freqüentes para a população da

RMSP caracterizada pelas condições socioeconômicas indicadas na segunda coluna.

Leitor interessado em conhecer a probabilidade de ocorrência de um dado padrão em um

determinado nó, pode encontrá-la no relatório para a árvore de desvio mínimo 0,02, que

se encontra no ANEXO A, na forma como foi emitido pelo Software S-Plus.

Características Padrões predominantes segundo modo Socioeconômicas atividade , período do dia e tempo de viagem

Nó Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3 Padrão 4

32

N Trabalha N Estuda

Cônjuge ou Chefe 0 AUT

TPESF = 1 ou 2

H

a pé

HA

8:00 - 11:30 a pé

8:00 - 11:30 0 - 20 min

0 - 20 min

col

HA

8:00 - 11:30 col

11:30 - 14:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HA

11:30 - 14:30 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min (1,96%) 71,31% 3,37% 2,89% 2,32%

66

N Trabalha N Estuda

Chefe 0 AUT

TPESF > 3 H

col

HA

8:00 - 11:30 col

11:30 - 14:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HA

0:00 - 8:00 col

8:00 - 11:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HA

11:30 - 14:30 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min (2,67%) 84,61% 2,00% 1,76% 1,35%

134

N Trabalha N Estuda Cônjuge 0 AUT

TPESF > 3 Idade < 45

H

col

HA

11:30 - 14:30 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

H

a pé

a pé

a pé

a pé

SH

S11:30 - 14:30

11:30 - 14:30

0 -20 min 14:30 - 17:30

14:30 - 17:30

0 -20 min

0 -20

min

0 -20 min

H

a pé

a pé

a pé

a pé

SH

S0:00 - 8:00

0:00 - 8:00

0 -20 min8:00 - 11:30

8:00 - 11:30

0 -20 min

0 -20 min

0 -20 min (6,27%) 85,03% 1,60% 1,23% 1,18%

135

N Trabalha N Estuda Cônjuge 0 AUT

TPESF > 3 Idade > 45

H

col

HA

11:30 - 14:30 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HA

8:00 - 11:30 col

11:30 - 14:30acima de 40 min

acima de 40 min

a pé

HA

8:00 - 11:30 a pé

8:00 - 11:30 0 - 20 min

0 - 20 min

(1,94%) 89,57% 0,97% 0,89% 0,81%

68

N Trabalha N Estuda

Cônjuge ou Chefe 1 ou + AUT Idade < 51 Homens

H

auto

HA

11:30 - 14:30 auto

14:30 - 17:30 0 - 20 min

0 - 20 min

auto

HA

17:30 - 24:00 auto

17:30 - 24:00 0 - 20 min

0 - 20 min

auto

HA

8:00 - 11:30 auto

8:00 - 11:30 0 - 20 min

0 - 20 min

(0,34%) 75,23% 3,27% 2,34% 1,87%






138

N Trabalha N Estuda

Cônjuge ou Chefe 1 ou + AUT

RF < 13.3 SM Idade < 51 Mulheres

H

col

HA

11:30 - 14:30 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

H

a pé

a pé

a pé

a pé

SH

S0:00 - 8:00

0:00 - 8:00

0 -20 min8:00 - 11:30

8:00 - 11:30

0 -20 min

0 -20 min

0 -20 min

auto

HA

17:30 - 24:00 auto

17:30 - 24:00 0 - 20 min

0 - 20 min

(3,98%) 83,18% 1,54% 1,46% 1,42%

139

N Trabalha N Estuda


RF > 13.3 SM Idade < 51 Mulheres

H

auto

HA

17:30 - 24:00 auto

17:30 - 24:00 0 - 20 min

0 - 20 min

H

a pé

a pé

a pé

a pé

SH

S11:30 - 14:30

11:30 - 14:30

0 -20 min 14:30 - 17:30

14:30 - 17:30

0 -20 min

0 -20

min

0 -20 min

auto

HA

14:30 -17:30 auto

14:30 - 17:30 0 - 20 min

0 - 20 min

(2,07%) 82,59% 2,73% 1,82% 1,21%

35

N Trabalha N Estuda

Cônjuge ou Chefe 1 ou + AUT Idade >51

H

auto

HA

14:30 -17:30 auto

14:30 - 17:30 0 - 20 min

0 - 20 min

auto

HA

8:00 - 11:30 auto

8:00 - 11:30 0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HA

8:00 - 11:30 a pé

8:00 - 11:30 0 - 20 min

0 - 20 min

(3,72%) 80,08% 1,65% 1,65% 1,60%

18

N Trabalha N Estuda

Filho / outros1 Idade < 12 H

auto

HA

17:30 - 24:00 auto

17:30 - 24:00 0 - 20 min

0 - 20 min

col

HA

0:00 - 8:00 col

8:00 - 11:30acima de 40 min

acima de 40 min

a pé

HA

14:30 - 17:30 a pé

14:30 - 17:30 0 - 20 min

0 - 20 min

(7,57%) 97,29% 0,23% 0,21% 0,17%

19

N Trabalha N Estuda

Filho / outros1 Idade > 12 H

col

HA

11:30 - 14:30 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HA

8:00 - 11:30 col

11:30 - 14:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HA

0:00 - 8:00 col

8:00 - 11:30acima de 40 min

acima de 40 min (8,62%) 91,25% 0,80% 0,56% 0,53%






40

N Trabalha Estuda 0 AUT

4ª série incompleta Idade < 6

a pé

HS

11:30 - 14:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

H

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

8:00 - 11:30

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

8:00 - 11:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min (1,68%) 18,88% 17,66% 15,98% 0,89%

328


4ª série incompleta Idade > 6 < 9 RF < 4.45 SM

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

8:00 - 11:30

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

8:00 - 11:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

11:30 - 14:30

0 - 20 min

0 - 20 min

H

(1,93%) 23,62% 17,29% 15,75% 12,99%

329


4ª série incompleta Idade > 6 < 9

RF > 4.45 SM < 8.05 SM

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

8:00 - 11:30

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

8:00 - 11:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

11:30 - 14:30

0 - 20 min

0 - 20 min

H

(1,53%) 25,03% 17,77% 15,93% 15,42%

165


4ª série incompleta Idade > 6 < 9 RF > 8.05 SM

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

8:00 - 11:30

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

11:30 - 14:30

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

8:00 - 11:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

H

(1,15%) 25,17% 16,60% 14,42% 11,97%

332


4ª série incompleta Idade > 9 < 13 RF < 6,85 SM

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

8:00 - 11:30

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

8:00 - 11:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

H

a pé

HS

11:30 - 14:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min (2,35%) 25,30% 15,78% 13,85% 12,25%






333


RF > 6.85 SM 4ª série incompleta

Idade > 9 < 13

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

8:00 - 11:30

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

11:30 - 14:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

H

a pé

HS

8:00 - 11:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min (1,05%) 23,51% 17,41% 13,39% 11,46%

167


4ª série incompleta Idade > 13

H

a pé

HS

14:30 - 17:30 a pé

17:30 - 24:00

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

8:00 - 11:30

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

17:30 - 24:00 a pé

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min

(0,39%) 15,54% 13,94% 13,15% 12,75%

84


4ª série incompleta Idade < 6

a pé

HS

11:30 - 14:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

H

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

8:00 - 11:30

0 - 20 min

0 - 20 min

auto

HS

11:30 - 14:30 auto

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

(1,19%) 22,16% 17,41% 10,69% 8,71%

680



TPESF < 5

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

8:00 - 11:30

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

11:30 - 14:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

11:30 - 14:30

0 - 20 min

0 - 20 min

H

(1,77%) 20,44% 13,63% 13,19% 13,01%

681



TPESF > 5

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

8:00 - 11:30

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

11:30 - 14:30

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

11:30 - 14:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

H

(0,88%) 24,51% 15,81% 15,81% 15,28%






341


4ª série incompleta Idade > 6 < 10 RF > 23.9 SM

H

auto

HS

11:30 - 14:30 auto

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

11:30 - 14:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

8:00 - 11:30

0 - 20 min

0 - 20 min (0,25%) 16,05% 11,73% 11,10% 10,49%

171


4ª série incompleta Idade > 10

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

8:00 - 11:30

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

11:30 - 14:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

H

a pé

HS

8:00 - 11:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

(0,79%) 18,58% 15,22% 11,46% 9,88%

43

N Trabalha Estuda

2 ou + AUT 4ª série incompleta auto

HS

0:00 - 8:00 auto

11:30 - 14:300 - 20 min

0 - 20 min

auto

HS

11:30 - 14:30 auto

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

11:30 - 14:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

H

(1,18%) 15,76% 15,63% 12,98% 12,45%

88


Pelo menos 4ª série Idade < 11

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

8:00 - 11:30

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

14:30 - 17:30 a pé

17:30 - 24:00

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

11:30 - 14:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

11:30 - 14:30

0 - 20 min

0 - 20 min

(0,70%) 17,49% 14,80% 13,00% 11,21%

89


Pelo menos 4ª série Idade > 11 < 14

a pé

HS

14:30 - 17:30 a pé

17:30 - 24:00

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

11:30 - 14:30 a pé

17:30 - 24:00

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

11:30 - 14:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

H

(2,01%) 25,21% 12,30% 11,98% 11,75%






90


Pelo menos 4ª série Idade < 14

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

11:30 - 14:30

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

14:30 - 17:30 a pé

17:30 - 24:00

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

11:30 - 14:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

H

(2,01%) 14,84% 14,69% 13,91% 12,50%

91

N Trabalha Estuda

2 ou + AUT Pelo menos 4ª série

Idade < 14 auto

HS

0:00 - 8:00 auto

11:30 - 14:300 - 20 min

0 - 20 min

H

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

11:30 - 14:30

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

11:30 - 14:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min (0,64%) 20,19% 13,14% 12,41% 7,79%

46

N Trabalha Estuda

4ª série completa Idade > 14 a pé

HS

17:30 - 24:00 a pé

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min

H

a pé

HS

14:30 - 17:30 a pé

17:30 - 24:00

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

11:30 - 14:30

0 - 20 min

0 - 20 min (1,24%) 21,42% 14,70% 14,20% 8,75%

47

N Trabalha Estuda

Pelo menos 1° grau Idade > 14 H

a pé

HS

17:30 - 24:00 a pé

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

11:30 - 14:30

0 - 20 min

0 - 20 min

col

HS

0:00 - 8:00 col

11:30 - 14:30acima de 40 min

acima de 40 min (1,65%) 18,84% 10,94% 10,09% 6,95%

96

Trabalha N Estuda 0 AUT

SMED < 1.25 SM Idade < 24 H

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

a pé

HW

0:00 - 8:00 a pé

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min (0,92%) 20,89% 13,70% 12,67% 8,22%






97


SMED > 1.25 SM Idade < 24

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

H a pé

HW

0:00 - 8:00 a pé

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min (1,92%) 18,66% 18,25% 8,51% 6,30%

98


SMED < 1.25 SM Idade > 24 H

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

a pé

HW

0:00 - 8:00 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min (1,98%) 28,72% 14,72% 8,78% 5,78%

396


SMED > 1.25 < 2.35 SM Idade > 24 < 44

Homens col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

H a pé

HW

0:00 - 8:00 a pé

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min (0,92%) 16,38% 15,36% 12,63% 8,19%

397


SMED > 1.25 < 2.35 SM Idade > 24 < 44

Mulheres

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

H

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

a pé

HW

0:00 - 8:00 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min (1,26%) 20,17% 18,93% 10,83% 6,35%

199


SMED > 1.25 < 2.35 SM Idade > 44

H

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

a pé

HW

0:00 - 8:00 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

(0,86%) 20,36% 18,18% 10,55% 8,55%






400


SMED > 2.35 < 4.15 SM 4ª série incompleta

Homens

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

H a pé

HW

0:00 - 8:00 a pé

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min (1,69%) 22, 60 % 17,95% 9,49% 5,86%

401


SMED > 2.35 < 4.15 SM 4ª série completa

Homens col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

H

a pé

HW

0:00 - 8:00 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min (1,57%) 20,82% 19,62% 9,61% 4,61%

402


SMED > 4.15 SM Até 4ª série completa

Homens Idade < 36

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

H a pé

HW

0:00 - 8:00 a pé

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min (1,72%) 21,88% 21,24% 6,75% 4,56%

403



Homens Idade >36

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

H a pé

HW

0:00 - 8:00 a pé

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min (1,81%) 21,53% 19,18% 11,37% 4,77%

101



Mulheres

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

H

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

a pé

HW

0:00 - 8:00 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min (1,90%) 20,46% 16,58% 13,12% 4,54%






204


SMED > 2.35 < 3.3 SM Pelo menos 1° grau

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

H

col

HW

0:00 - 8:00 col

11:30 - 14:30

acima de 40 min

acima de 40 min

(0,74%) 22,93% 15,92% 10,19% 5,10%

410


SMED > 3.3 < 11.85 SM 1° grau completo

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

H

col

HW

0:00 - 8:00 col

11:30 - 14:30

acima de 40 min

acima de 40 min (1,50%) 22,55% 17,95% 9,60% 3,65%

411


SMED > 3.3 < 11.85 SM Pelo menos 2° grau

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

H

col

HW

8:00 - 11:30 col

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 min (1,28%) 23,53% 16,05% 7,48% 5,39%

103


SMED > 11.85 SM Pelo menos 1° grau

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

H

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:3020 - 40 min

acima de 40 min (0,39%) 18,40% 16,80% 8,80% 4,80%

13

Trabalha Estuda 0 AUT

H

col

col

a pé

a pé

WH

S0:00 - 8:00

14:30 - 17:30

acima de 40 min 17:30 - 24:00

17:30 - 24:00

acima de 40 min

0 -20 min

0 -20 min

H

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

S0:00 - 8:00

acima de 40 min

acima de 40 min

col

colcol

W

H

acima de 40 min

14:30 - 17:30

17:30 - 24:00

(0,90%) 23,17% 9,06% 8,89% 7,67%






224

Trabalha N Estuda

Conj / Chefe / Filho / outros2

1 ou + AUT SMED < 0.2 SM

Homens H

auto

HW

0:00 - 8:00 auto

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

(1,16%) 14,07% 11,23% 7,58% 6,77%

900

Trabalha N Estuda


1 ou + AUT SMED > 0.2 < 4.6 SM

Homens Idade < 24

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

H a pé

HW

0:00 - 8:00 a pé

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min (0,68%) 16,32% 13,33% 8,74% 6,67%

901

Trabalha N Estuda


1 ou + AUT SMED > 0.2 < 4.6 SM

Homens Idade > 24

H

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

auto

HW

0:00 - 8:00 auto

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min (1,37%) 15,15% 12,40% 12,17% 4,94%

1804

Trabalha N Estuda


1 ou + AUT SMED > 4.6 < 9.35 SM

Homens Idade < 43 TPEF < 3

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

auto

HW

0:00 - 8:00 auto

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min

auto

HW

0:00 - 8:00 auto

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min (0,47%) 12,42% 11,74% 8,05% 5,71%

1805

Trabalha N Estuda


1 ou + AUT SMED > 4.6 < 9.35 SM

Homens Idade < 43 TPEF > 3

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

H

auto

HW

0:00 - 8:00 auto

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min

(1,32%) 14,49% 12,47% 9,50% 6,89%






903

Trabalha N Estuda


1 ou + AUT SMED > 4.6 < 9.35 SM

Homens Idade > 43

H

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

auto

HW

0:00 - 8:00 auto

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min

(0,79%) 15,97% 10,58% 10,18% 8,38%

226

Trabalha N Estuda


SMED < 9.35 SM Mulheres

H

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

a pé

HW

0:00 - 8:00 a pé

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min (1,74%) 31,18% 8,18% 6,56% 3,86%

227

Trabalha N Estuda

Filho/ outros2

1 ou + AUT SMED < 9.35 SM

Mulheres

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

H

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

a pé

HW

0:00 - 8:00 a pé

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min (1,66%) 16,54% 14,56% 10,49% 4,16%

456

Trabalha N Estuda


1 AUT SMED > 9.35 SM

Homens Até o 1° grau

H

auto

HW

0:00 - 8:00 auto

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

(1,00%) 11,42% 10,64% 9,23% 7,20%

457

Trabalha N Estuda



Homens Pelo menos 2° grau

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

auto

HW

0:00 - 8:00 auto

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 min

auto

HW

0:00 - 8:00 auto

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min

(1,24%) 12,72% 11,08% 8,06% 7,81%






229

Trabalha N Estuda



Mulheres

H

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

a pé

HW

0:00 - 8:00 a pé

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min (0,39%) 18,22% 8,10% 7,29% 5,67%

115

Trabalha N Estuda


2 ou + AUT SMED > 9.35 SM H

auto

HW

0:00 - 8:00 auto

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min

auto

HW

0:00 - 8:00 auto

17:30 - 24:0020 - 40 min

20 - 40 min

auto

HW

0:00 - 8:00 auto

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 min (1,52%) 13,21% 10,01% 9,29% 6,40%

29

Trabalha Estuda


1 ou + AUT H

col

col

a pé

a pé

WH

S0:00 - 8:00

14:30 - 17:30

acima de 40 min 17:30 - 24:00

17:30 - 24:00

acima de 40 min

0 -20 min

0 -20 min

H S0:00 - 8:00

acima de 40 min

acima de 40 min

col

colcol

W

H

acima de 40 min

14:30 - 17:30

17:30 - 24:00

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

(0,70%) 12,25% 10,91% 9,80% 8,24%

15

Trabalha Empregada / Visita

1 ou + AUT

H

a pé

HS

17:30 - 24:00 a pé

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HA

8:00 - 11:30 a pé

8:00 - 11:30 0 - 20 min

0 - 20 min

H

a pé

a pé

a pé

a pé

SH

S11:30 - 14:30

11:30 - 14:30

0 -20 min 14:30 - 17:30

14:30 - 17:30

0 -20 min

0 -20

min

0 -20 min (1,07%) 87,83% 1,76% 1,17% 1,03% Onde: SMED = Salário

Médio (Salários mínimos) RF – Renda Familiar Outros1 = parente, agregado,

empregada doméstica e visita Outros2= parente e agregado




Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos 82

Capítulo 7 Análise dos Resultados Obtidos

Foram identificados 59 grupos de indivíduos caracterizados de forma “homogênea”

em relação ao padrão de viagem escolhido. Muitos dos grupos encontrados possuíam

características semelhantes entre si e se diferenciavam apenas por uma das variáveis

(Idade, Sexo, Renda Familiar, Tamanho da família, etc).

Desta forma, encontra-se uma certa variação de comportamento expressa em

diferentes escolhas de padrões de viagens ou probabilidade de ocorrência destes

devido à influência de determinadas características.

O principal objetivo deste capítulo é comparar alguns dos grupos para identificar as

variáveis que possivelmente influenciam o comportamento de viagem e analisar mais

detalhadamente alguns nós para esclarecimento de resultados e enriquecimento da

análise.

É importante destacar que apesar de os nós serem homogêneos em relação à variável

resposta (padrão de viagem no caso em questão), existe uma heterogeneidade dentro

de cada nó que deve ser considerada. Por exemplo, dentro do grupo das pessoas que

não trabalham e também não estudam, e, portanto, não viajam na maioria das vezes,

há certamente um grande número de crianças e idosos, existindo uma

heterogeneidade neste grupo principalmente em relação à idade.


Algumas variáveis identificadas através da análise que provavelmente exercem

influência na escolha do padrão de viagem a ser realizado e, desta forma, afetam a

maneira como as pessoas se deslocam são descritas a seguir.

7.1 Ocupação do indivíduo: Estudo e Trabalho

O exercício de certas atividades diárias está diretamente relacionado com a ocupação

do indivíduo, ou seja, se ele estuda ou trabalha e que tipo de profissão exerce. É

possível pelo menos analisar os padrões de viagem predominantes a serem

realizados, considerando a necessidade que geralmente as pessoas têm em exercer

atividades compulsórias (estudo e trabalho).

Através dos resultados obtidos por Ichikawa (2002) espera-se que indivíduos que

trabalham, realizem predominantemente viagens ao trabalho em dias úteis (padrão

HWH), assim como aqueles que somente estudam realizem na maioria das vezes

viagens à escola (padrão HSH) etc. A escolha do modo, do período do dia e a

duração da viagem dependem de outros fatores além da ocupação individual.

Separando a amostra em quatro classes principais, considerando o estudo e trabalho,

pode-se identificar qual a variável mais relevante, em cada um dos casos, para

escolha do padrão de viagem.

Os quatro grupos distintos separados foram os seguintes:

• Indivíduos que não trabalham e não estudam;

• Indivíduos que somente estudam;

• Pessoas que somente trabalham;

• Pessoas que exercem as duas atividades.


7.1.1 Indivíduos que não trabalham e não estudam

O grupo de pessoas que não trabalham e também não estudam compõe-se de 24.959

indivíduos. Separando-o da amostra total, é possível identificar qual a variável mais

relevante para escolha do padrão de viagem.

A característica dominante neste caso foi a situação familiar, ocorrendo diferentes

comportamentos de viagem a depender do membro da família, caracterizando bem os

papéis domiciliares e sua influência no estudo do comportamento do viajante.

O padrão “010101” (zero viagens), como esperado, foi o predominante para todos do

domicílio, havendo diferentes freqüências de ocorrência de acordo com o papel

familiar. A Tabela 7.1 mostra a situação familiar e a freqüência dos padrões de

viagem predominantes, mostrando a variação comportamental dentro da família.

Tabela 7.1: Padrões de Viagem x Situação Familiar (amostra não estuda e não trabalha)

SF Padrões Finais mais Freqüentes Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3 Padrão 4

Chefe 010101 061203 091402 060503 14,69% 77,23% 2,13% 1,85% 1,85% Cônjuge 010101 060503 122305 091502 43,93% 84,54% 1,31% 0,95% 0,84% Filho 010101 060603 060503 061203

26,80% 94,60% 0,45% 0,43% 0,34% Parente 010101 060503 061203 122305 12,95% 93,16% 0,59% 0,40% 0,37%

Agregado 010101 061203 091502 122805 0,80% 91,46% 1,01% 1,01% 1,01%

Emp doméstica/Visita 010101 091402 060603 122305 0,83% 93,69% 0,97% 0,97% 0,49%

A Tabela 7.2 em seguida ilustra todos os padrões de viagem contidos na Tabela 7.1.


Tabela 7.2: Tabela Legenda – Padrões de viagens contidos na tabela 7.1. Padrões Ilustrados

010101 060503 060603 061203

H col

HA

11:30 - 14:30 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HA

0:00 - 8:00 col

8:00 - 11:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HA

8:00 - 11:30 col

11:30 - 14:30acima de 40 min

acima de 40 min

091402 091502 122305 122805

a pé

HA

8:00 - 11:30 a pé

8:00 - 11:30 0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HA

14:30 - 17:30 a pé

14:30 - 17:30 0 - 20 min

0 - 20 min

H

a pé

a pé

a pé

a pé

SH

S11:30 - 14:30

11:30 - 14:30

0 -20 min 14:30 - 17:30

14:30 - 17:30

0 -20 min

0 -20

min

0 -20 min

H

a pé

a pé

a pé

a pé

SH

S0:00 - 8:00

0:00 - 8:00

0 -20 min8:00 - 11:30

8:00 - 11:30

0 -20 min

0 -20 min

0 -20 min

O chefe permanece menos no domicílio do que os outros membros da família.

Realiza viagens, para exercer uma outra atividade qualquer, a pé (duração menor ou

igual a 20 minutos) ou utilizando transporte coletivo (duração superior a 40 minutos)

no período do almoço ou pela manhã. Possivelmente, o chefe pode estar realizando

viagens para procura de emprego ou para subsistência do domicílio.

Os filhos são os que viajam menos, principalmente por não terem responsabilidades

domiciliares diretas como os cônjuges ou chefes. Como não exercem nenhuma das

duas atividades compulsórias, 94,60% do grupo realizam o padrão “010101”.

Encontram-se os padrões “122305” ou “122805” nos outros casos. A realização de

tais padrões ocorre provavelmente para levar ou buscar crianças na escola, realizadas

basicamente pelos cônjuges e empregadas domésticas, confirmando assim

responsabilidades femininas relacionadas à família.

7.1.2 Indivíduos que somente estudam

Analisando o grupo de pessoas que só estudam (15.577 indivíduos), o grau de

instrução apareceu como a característica predominante em relação à escolha do

padrão de viagem.


Observou-se nessa amostra, um aumento na ocorrência do padrão “010101” em

grupos com maiores níveis de escolaridade. Este resultado de certa forma não é

esperado, pois o número de viagens realizadas e complexidade de padrões de viagens

aumenta de acordo com o grau de instrução. Como neste trabalho o número de

viagens foi restrito (no máximo 4 viagens), foram eliminados 10,67% dos indivíduos

com nível superior, por exemplo. É possível que a análise tenha sido um pouco

prejudicada considerando a escolaridade do indivíduo.

Outra possível explicação seria que essas pessoas que declararam ter pelo menos o 2°

grau completo não estejam estudando na faculdade e sim fazendo cursos como

computação, inglês, etc, cujas aulas não ocorrem diariamente. No entanto, os dados

do metrô não apresentam informações a respeito.

Observou-se também padrões onde ocorriam viagens à escola através de transporte

coletivo para o caso do grupo com pelo menos 2° grau completo. A maioria das

pessoas pertencentes a esta última classe é composta de universitários, justificando

provavelmente a escolha de transporte coletivo para as viagens à escola, pois

geralmente as universidades não estão necessariamente situadas nas proximidades

dos locais de domicílio. Já aqueles com menor grau de instrução podem encontrar

escolas mais próximas à sua residência, por serem de 1o ou 2o graus, fazendo viagens

a pé para tais destinos. A Tabela 7.3 mostra os padrões mais freqüentes de acordo

com o grau de instrução na amostra de indivíduos que somente estudam.

Tabela 7.3: Padrões de Viagem x Grau de Instrução (amostra só estuda)

GI Padrões Finais mais Freqüentes Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3

Analfabeto/Até a 4a sr 020602 010101 020502 66,22% 20,15% 14,23% 14,07%

10 gr incomp/4a sr completa 020902 010101 020502 26,19% 17,48% 12,48% 11,50%

10 gr completo 010101 021002 020402 5,66% 16,55% 12,24% 11,79%

Pelo menos 20 gr 010101 070403 070303 1,93% 24,25% 9,30% 8,31%

A Tabela 7.4 ilustra todos os padrões de viagem contidos na Tabela 7.3.


Tabela 7.4: Tabela Legenda – Padrões de viagens contidos na Tabela 7.3 Padrões Ilustrados

010101 020402 020502 020602

H

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

11:30 - 14:30

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

11:30 - 14:30 a pé

14:30 - 17:300 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

8:00 - 11:30

0 - 20 min

0 - 20 min 020902 021002 070303 070403

a pé

HS

14:30 - 17:30 a pé

17:30 - 24:00

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

17:30 - 24:00 a pé

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min

col

HS

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

col

HS

0:00 - 8:00 col

11:30 - 14:30acima de 40 min

acima de 40 min

7.1.3 Indivíduos que somente trabalham

No caso das pessoas que somente trabalham (22.196 indivíduos) a variável de maior

relevância foi a posse de automóveis no domicílio. A Tabela 7.5 mostra os padrões

de viagem predominantes em função da variável número de automóveis. A Tabela

7.6 logo em seguida ilustra os padrões de viagem contidos na primeira.

Tabela 7.5: Padrões de Viagem x Número de auto (amostra só trabalha) Número Padrões mais Freqüentes de Aut Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3

0 030303 030203 010101 58,74% (18,75%) (16,94%) (13,45%)

1 010101 030203 030303 30,02% (16,66%) (11,57%) (10,85%)

2 010101 040202 040204 8,65% (26,61%) (7,60%) (5,68%) 3 ou + 010101 040202 040204 2,59% (36,76%) (9,58%) (6,27%)


Tabela 7.6: Tabela Legenda – Padrões de viagens contidos na Tabela 7.5 030203 030303

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

040202 040404

auto

HW

0:00 - 8:00 auto

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min

auto

HW

0:00 - 8:00 auto

17:30 - 24:0020 - 40 min

20 - 40 min

Quanto maior o número de automóveis, maior a freqüência observada do padrão

“010101” (zero viagens).

Analisando detalhadamente o grupo das pessoas que possuem 3 ou mais automóveis

no domicílio, observou-se que esta classe de indivíduos possui muito freqüentemente

ocupação mais flexíveis como, sócios de pequenas, médias e grandes empresas ou

profissionais autônomos, que têm a opção de não viajar diariamente ao trabalho. A

Tabela 7.7 mostra a ocupação principal dos indivíduos pertencentes ao grupo

daqueles que só trabalham e possuem três ou mais automóveis.

Tabela 7.7: Ocupação Principal x Número de auto (amostra só trabalha – 3 ou +

Auto) 3 ou + AUT

Ocupação principal Freq(%)Prendas Domésticas

Aposentado 23,39 Em Licença

Empregado, Firma 33,06 Operário, trabalhador 6,45

Rural Profissional Autônomo 9,27 Funcionário Público 5,65 Sócio ou Proprietário 22,18


7.1.4: Indivíduos que trabalham e estudam

Considerando a classe de pessoas que exercem ambas as atividades principais

utilizadas neste estudo (1.054 indivíduos), observou-se maior importância da variável

grau de instrução na influência de escolha do padrão de viagem.

Verificou-se que aquelas pessoas com baixo nível de escolaridade (Analfabeto/ até a

4ª série) e aquelas com o superior completo realizavam predominantemente o padrão

“010101”, ou seja, não viajavam. A explicação para o último caso, já discutida

anteriormente, poderia ser a eliminação de 10,67% das pessoas de nível superior, por

estas realizarem mais do que cinco viagens diárias, excluindo assim padrões mais

complexos e comprometendo a análise.

O grupo das pessoas que têm 1° grau incompleto e a classe de indivíduos com 1°

grau completo realizavam preponderadamente o padrão “131311”, que corresponde a

quatro viagens diárias, sendo as duas primeiras de ida ao trabalho e retorno ao

domicílio, através de transporte coletivo e as duas últimas de ida e volta da escola a

pé ( o período do dia e duração das viagens são mostrados na ilustração a seguir –

Tabela 7.9). Uma provável explicação para esse tipo de comportamento é a política

da Secretaria de Educação do estado de São Paulo que recomendava que os

estudantes de escola pública fossem matriculados em escolas próximas às suas

residências, razão pela qual a maioria do grupo faz viagens à escola a pé.

Já a classe das pessoas que declararam ter pelo menos o 2° grau completo, compõe-

se de universitários na sua maioria, portanto preferem ir do trabalho direto para a

escola utilizando transporte coletivo, considerando que normalmente as

universidades não encontram-se próximas aos domicílios, realizando assim apenas

três viagens diárias na maioria das vezes: casa-trabalho-escola-casa.

A Tabela 7.8 apresenta os três padrões de viagens mais freqüentes para cada grau de

instrução. Já a Tabela 7.9 ilustra os padrões de viagens contidos na Tabela 7.8.


Tabela 7.8: Padrões de Viagem x Grau de Instrução (amostra trabalha e estuda) GI Padrões mais Freqüentes Padrão 1 Padrão 2 Padrão 3

Analfabeto/Até a 4a sr 010101 020602 021002 8,44% 21,35% 12,36% 12,36%

10 gr incomp/4a sr completa 131311 010101 030303 31,12% 31,71% 8,23% 8,23%

10 gr completo 131311 030303 010101 30,93% 20,55% 10,43% 7,36%

20 gr completo 141812 141712 010101 23,53% 20,56% 12,10% 12,10%

Superior Completo 010101 030203 141812 5,98% 14,29% 9,52% 7,94%

Tabela 7.9: Tabela Legenda – Padrões de viagens contidos na tabela 7.8 Padrões Ilustrados

010101 020602 021002 030203

H a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

8:00 - 11:30

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

17:30 - 24:00 a pé

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min

col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

030303 131311 141712 141812

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

H

col

col

a pé

a pé

WH

S0:00 - 8:00

14:30 - 17:30

acima de 40 min 17:30 - 24:00

17:30 - 24:00

acima de 40 min

0 -20 min

0 -20 min

S0:00 - 8:00

acima de 40 minacima de 40 min

col

colcol W

H

acima de 40 min

17:30 - 24:00

17:30 - 24:00

S0:00 - 8:00

acima de 40 min

acima de 40 min

col

colcol

W

H

acima de 40 min

14:30 - 17:30

17:30 - 24:00

Na análise seguinte, foi feita a comparação de alguns nós encontrados na árvore

gerada com desvio mínimo 0,02 que se distinguiam apenas por uma das variáveis,

mostrando a importância de certas características socioeconômicas no estudo do

comportamento relacionado ao encadeamento de viagens.

7.2 Tamanho da família

Família ou outras estruturas sociais influenciam o comportamento dos indivíduos,

inclusive em relação a viagens. O tamanho da família pode alterar a escolha de

determinado padrão de viagem a ser realizado.


Através de resultados obtidos por Ichikawa (2002), espera-se que em famílias

menores, as pessoas realizem mais viagens durante o dia, ou pelo menos

permaneçam menos tempo em seus domicílios. Já nas famílias maiores, as pessoas

possuem maior tendência a viajar menos, principalmente devido a possível presença

de crianças, que pode muitas vezes restringir a realização de viagens.

Comparando os nós 32 e 33 (folhas 66 + 134 + 135), pode-se observar diferentes

freqüências para o padrão “010101” (zero viagem). As características

correspondentes a ambos os grupos são mostradas na Figura 7.1.

Figura 7.1: Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 32 e 33)

As pessoas com as características indicadas na figura e pertencentes a famílias com

apenas uma ou duas pessoas (Nó 32) tendem a permanecer menos no seu domicílio

(71,31%), mesmo sem exercer nenhuma das atividades principais (trabalho e estudo),

em relação a famílias com três ou mais pessoas e características similares (85,73%).

A Tabela 7.10 mostra a freqüência do padrão “010101” de acordo com o número de

pessoas na família no grupo de indivíduos que compõem o nó 33. Apesar da pequena

variação de freqüências observadas, verifica-se um acréscimo significativo na

ocorrência do padrão com o aumento de pessoas na família.

N Trabalha

N Estuda

0 AUT

Conj/Chefe

1 ou 2 pessoas na Família + 3 pessoas na Família

Nó 32 Nó 33 – Folhas 66 + 134 + 135


Tabela 7.10: Total de pessoas na família x Padrão 010101 (Nó 33) TPESF Padrão 010101

Freq (%) (%) do Total 3 85,20% 21,33% 4 85,35% 23,67% 5 84,47% 17,55% 6 86,22% 10,55% 7 88,86% 5,63% 8 87,98% 3,27% 9 91,30% 2,12%

10 87,50% 0,81% 11 90,91% 0,43% 12 91,30% 0,30%

Mesmo em grupo de indivíduos que trabalham, pode-se observar que em famílias

maiores, as pessoas viajam menos em comparação àquelas que fazem parte de

famílias menores. A Figura 7.2 mostra um segmento da árvore final gerada,

identificando os nós 1804 e 1805 e suas características.


Em famílias com três ou menos pessoas (nó 1804) a freqüência observada do padrão

010101 foi de 4,70% enquanto que no grupo com idênticas características e mais de

três pessoas na família (nó 1805), observou-se aproximadamente o dobro de

ocorrência deste padrão (9,50%).

Trabalha

N Estuda Conj/Chefe/Filho

> 1 AUT 4.6 < SMED < 9.35

Idade < 43

Homens

< 3 pessoas na família > 3 pessoas na família Nó 1804 Nó 1805


7.3 Idade

A idade também mostrou-se ser uma variável importante principalmente

considerando o período do dia de realização das viagens. Crianças mais novas, em

idade escolar, realizam viagens à escola durante o dia. Já as mais velhas e com o

mesmo grau de instrução das mais novas preferem estudar no período da noite. É

comum, principalmente em colégios públicos encontrar crianças mais novas

matriculadas no turno matutino, enquanto as mais velhas, que fazem a mesma série,

muitas vezes preferem ser matriculadas no período noturno.

Encontra-se um exemplo do comentado acima através das classes de indivíduos que

compõem os nós 88 e 89. A Figura 7.3 descreve as características encontradas em

cada uma das classes.


Ambos os grupos realizam duas viagens diárias: de ida e retorno da escola, a pé e

com duração menor ou igual a 20 minutos. No entanto, considerando o período do

dia, 17, 49% das crianças com idade inferior ou igual a 11 anos (Nó 88) realizam

tais viagens no período da manhã comparado a apenas 7,70% do grupo das crianças

entre 11 e 14 anos (Nó 89). À tarde, observa-se 25,21% das crianças mais velhas e

apenas 14,80% das mais novas. A Tabela 7.11 mostra as freqüências e os respectivos

padrões descritos para ambos os nós.

Nó 88

N Trabalha

Estuda

0 AUT

Pelo menos 4ª sr

Idade < 11 11< Idade < 14

Nó 89


Tabela 7.11: Padrões de Viagens e suas respectivas freqüências nos nós 88 e 89 Nó 88 - 14,80% Nó 89 – 25,21% Nó 88 – 17,49% Nó 89 – 7,70%

a pé

HS

14:30 - 17:30 a pé

17:30 - 24:00

0 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

8:00 - 11:30

0 - 20 min

0 - 20 min

Considerando somente os adultos, as pessoas mais velhas possuem em geral maior

tendência a permanecer nos domicílios em relação àquelas mais novas, embora a

diferença não seja muito acentuada. Pode-se justificar tal afirmação através da

comparação entre os nós 134 e 135 que se distinguem apenas pela idade. O segmento

da árvore com os dois nós e suas características são mostrados na Figura 7.4.

Figura 7.4: Segmento da árvore com desvio 0,02 (Nó 134 e 135) Observa-se 85,03% e 89,57% de ocorrência do padrão “010101” no grupo de

indivíduos com idade inferior a 45 anos (Nó 134) e idade superior a 45 anos (Nó

135), respectivamente.

Além disso, analisando mais detalhadamente o nó 134 que engloba cônjuges com

idade inferior ou igual a 45 anos, observa-se que 68,34% das pessoas têm idade entre

22 e 37 anos e 99,80% do grupo é composto por mulheres. Espera-se intuitivamente

que tais mulheres ainda possuam filhos na idade escolar, encontrando-se neste grupo

os padrões 122305 (1,23%) e 122805 (1,18%), ou seja, realizam quatro viagens

diárias, todas a pé, de ida a escola, retorno ao domicílio, nova ida a escola e retorno

N Trabalha

N Estuda

Cônjuge

0 AUT

3 ou + pessoas na família

Idade < 45 Idade > 45

Nó 134 Nó 135


ao domicílio no período da tarde ou pela manhã. Provavelmente essas viagens

acontecem para que essas mulheres possam levar e buscar seus filhos na escola.

7.4 Sexo

Apesar de as mulheres estarem com uma participação no mercado de trabalho cada

vez mais forte, os papéis que tradicionalmente são alocados a homens e mulheres

permanecem. Mesmo que em diferentes proporções, as mulheres ainda continuam

exercendo um papel de maior responsabilidade em relação a tarefas domésticas e

afazeres relacionados ao domicílio, refletindo diferentes comportamentos de viagem

em cada sexo.

Pode-se observar, através do exemplo seguinte que contém os nós 68 e 69, que as

mulheres além de viajarem menos, utilizam com menor freqüência o automóvel em

relação aos homens. A Figura 7.5 mostra as características dos grupos analisados.


A possível presença de crianças, assim como a maior responsabilidade feminina de

tradicionalmente cuidar dos filhos são fatores que provavelmente restringem a

realização de viagens pelas mulheres. Observa-se que 82,98% das mulheres

pertencentes ao nó 69 permanecem em seus domicílios e 75,23% dos homens que

fazem parte do nó 68 não viajam. Além disso, neste caso os homens utilizam com

N Trabalha

N Estuda

Cônj/Chefe

1 ou + AUT

Idade < 51

Homens Mulheres

Nó 68 Nó 69 – Folhas 138+139


maior freqüência o automóvel para realizar uma atividade qualquer. A Tabela 7.12

mostra diferentes freqüências de padrões com utilização de automóvel.

Tabela 7.12: Padrões de Viagens e suas respectivas freqüências nos nós 68 e 69 Nó 68 – 3,27% Nó 69 – 0,91% Nó 68 – 2,34% Nó 69 – 1,98%

auto

HA

11:30 - 14:30 auto

14:30 - 17:30 0 - 20 min

0 - 20 min

auto

HA

17:30 - 24:00 auto

17:30 - 24:00 0 - 20 min

0 - 20 min

Analisando grupo de mulheres que trabalham, pode-se observar que além destas

viajarem menos do que os homens, retornam mais cedo ao domicílio. Muitas vezes

as mulheres trabalham por menos horas fora de sua residência, provavelmente por

causa da necessidade de equilibrar tarefas do trabalho e responsabilidades

domésticas.

Estas afirmações podem ser comprovadas através dos nós 396 e 397 e as diferenças

de comportamento observadas. A Figura 7.6 mostra os nós e suas características,

enquanto a Tabela 7.13 representa os padrões e as diferentes freqüências encontradas

entre os dois grupos de indivíduos. Observa-se com esses resultados que a maioria

das mulheres pertencentes ao nó 397 (20,17%) retornam ao domicílio pela tarde

(período 14:30 – 17:30).


Trabalha

N Estuda 0 AUT

1.25 < SMED < 2.35

24< Idade< 44

Homens Mulheres Nó 396 Nó 397



col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

Nó 396 – Padrão 010101 – 12,63%

Nó 397 – Padrão 010101 – 18,93%

7.5 Situação Familiar

Como comentado anteriormente, existe uma variação de comportamento de viagem

dentro da família, principalmente considerando as diferentes tarefas diárias que

geralmente são alocadas a cada membro.

O exemplo seguinte que mostra os grupos de indivíduos pertencentes aos nós 226 e

227 representa diferenças de comportamento de viagem entre chefes/cônjuges e

filhos com determinadas características. A Figura 7.7 mostra o segmento da árvore

que compõe os nós terminais 226 e 227.


Trabalha

1 ou + AUT

N Estuda

SMED < 9.35

Mulheres

Cônj/Chefe Filho/Outros Nó 226 Nó 227


Observa-se que as mulheres cônjuges ou chefes (Nó 226) possuem uma tendência

muito maior a permanecer no domicílio (Padrão “010101”- 31,18%) se comparadas

àquelas que são filhas ou parentes / agregadas (Nó 227), (Padrão “010101” -

14,46%).

É provável que as mulheres classificadas na categoria “Filho / outros” realizem mais

viagens possivelmente por exercerem atividades de trabalho mais regularmente,

considerando o fato de não serem diretamente responsáveis por tarefas de

manutenção do domicílio e atendimento a crianças presentes na família.

Fazendo uma filtragem nos nós 226 e 227, observa-se que no primeiro grupo 85,35%

são cônjuges, enquanto que no último 73,63% são filhas. Analisando a ocupação

principal dos grupos e fazendo uma comparação entre eles, verifica-se que existe

maior ocorrência de empregos flexíveis no nó 226, ou seja, filhas exercem atividades

de trabalho mais regulares do que cônjuges. A Tabela 7.14 mostra as ocupações

principais e suas freqüências para ambas as folhas.

Tabela 7.14: Ocupação principal – nós 226 e 227 Nó 226 Nó 227

Ocup Principal Freq(%) Ocup Principal Freq(%) Prendas Domésticas Prendas Domésticas

Aposentado 8,89 Aposentado 4,25 Em Licença Em Licença

Empregado Firma/Empresa 33,69 Empregado Firma/Empresa 65,12

Operário/Trabalhador Rural 5,21 Operário/Trabalhador Rural 8,88

Autônomo 22,55 Autônomo 8,13

Fincionário Público 17,34 Fincionário Público 8,79

Sócio ou proprietário 12,31 Sócio ou proprietário 3,59

Pode-se observar que 65,12% das filhas estão empregadas em firmas, enquanto que

apenas 33,69% de cônjuges estão nesta situação. Além disso, somando o grupo de

profissões correspondentes a prendas domésticas, aposentadas e em licença a

profissionais autônomos e sócios, verifica-se 43,76% de cônjuges e apenas 15,97%

de filhas.


Analisando o grupo de indivíduos correspondentes ao nó 15 encontram-se neste caso

as pessoas que declararam na entrevista que exercem a profissão de empregada

doméstica (Situação Familiar > 5.5), e dormem no domicílio no qual trabalham.

Além de trabalharem podem ou não estudar e o domicílio no qual trabalham possui

um ou mais automóveis. Este grupo corresponde a 1,07% da amostra total.

Observando tal grupo, verificou-se predominância do padrão “010101” (87,83% do

grupo) e foram observados, como esperado, padrões para realização de outras

atividades ou para levar ou buscar crianças na escola.

Foi feita uma análise mais detalhada neste nó, considerando aquelas pessoas que

estudavam e as que não estudavam. Nota-se que no grupo das empregadas

domésticas “não estudantes” há realização do padrão “010101” em 82,22% dos

casos, enquanto no grupo das “estudantes” verificou-se a freqüência de 24,32% para

este padrão.

Examinando as freqüências de padrões de viagem com motivo escola, foi observado

32,43% e 0% de ocorrência do padrão “021002” (casa-escola-casa, a pé, 17:30 às

24:00h, 0-20min) para os grupos das “estudantes” e “não estudantes”,

respectivamente. Neste caso, a maioria das viagens à escola são realizadas no

período noturno pelas empregadas domésticas que trabalham nos domicílios durante

o dia. A Tabela 7.15 mostra os padrões de viagens mais freqüentes nos grupos das

“estudantes” e “não estudantes”.

Tabela 7.15: Nó 15 – Padrões Finais x “Estudantes” e “N Estudantes” N Estuda Estuda Total Pdr Finais Freq(%) (%) do Total Freq(%) (%) do Total

010101 82,22% 78,34% 24,32% 1,15% 79,49% 021002 0,00% 0,00% 32,43% 1,53% 1,53% 071004 0,00% 0,00% 8,11% 0,38% 0,38% 020602 0,00% 0,00% 8,11% 0,38% 0,38%

010101 – zero viagens; 021002 – 1ª vg: casa-escola, a pé, 17:30 – 24:00, 0-20min e 2ª vg :

escola-casa, a pé, 17:30 – 24:00, 0-20 min; 071004 – 1ª vg : casa-escola, coletivo, 17:30 –


24:00, 20 a 40 min e 2ª vg: escola-casa, coletivo, 17:30 – 24:00, 20-40min ; 020602 – 1ª vg :

casa-escola, a pé, 0:00 – 8:00, 0-20min e 2ª vg : escola-casa, a pé, 8:00 – 11:30, 0-20min.

7.6 Número de automóveis no domicílio

A presença de automóvel no domicílio influencia o padrão de viagem a ser realizado.

Os seguintes grupos de estudantes com idade menor ou igual a 14 anos e que se

diferenciam pelo número de automóveis nos seus domicílios exemplificam a

diferença do comportamento do viajante em relação à posse de automóveis. As

classes de pessoas correspondentes aos nós 90 e 91, suas características e as

freqüências de padrões de viagem observados nos dois grupos, expressando os

diferentes comportamentos, são indicados na Figura 7.8 e Tabela 7.16,

respectivamente.



auto

HS

0:00 - 8:00 auto

11:30 - 14:300 - 20 min

0 - 20 min

a pé

HS

0:00 - 8:00 a pé

11:30 - 14:30

0 - 20 min

0 - 20 min

As pessoas pertencentes ao nó 90 realizam com maior freqüência viagens à escola a

pé, enquanto que o grupo das que possuem dois ou mais automóveis no domicílio

N Trabalha

Estuda

Pelo menos 4ª sr

Idade < 14

1 AUT 2 ou + AUT

Nó 90 Nó 91


(Nó 91) realizam o mesmo tipo de viagem utilizando automóvel, provavelmente

como passageiros.

7.7 Salário Médio

Na RMSP, cerca de 53,7% das pessoas que possuem menores rendas realizam

viagens a pé e 46,3% fazem viagens motorizadas. Das viagens motorizadas, 80,6%

delas são por transporte coletivo. Considerando os nós 96 e 97 que possuem

características similares e se diferenciam pelo salário médio, observam-se diferenças

nos padrões de viagem realizados, principalmente considerando o modo utilizado nas

viagens.

A Figura 7.9 mostra o segmento da árvore final que envolve os nós 96 e 97 e suas

características e a Tabela 7.17 representa a freqüência de observação de diferentes

padrões em ambos os nós.


Trabalha

0 AUT

N Estuda

Idade < 24

SMED < 1.25 1.25 < SMED < 2.35

Nó 96 Nó 97



Padrão 010101 col

HW

0:00 - 8:00

17:30 - 24:00acima de 40 min

acima de 40 mincol

Nó 96 – 12,67% Nó 97 – 18,25% Nó 96 – 8,22% Nó 97 – 6,30%

col

HW

0:00 - 8:00 col

14:30 - 17:30acima de 40 min

acima de 40 min

a pé

HW

0:00 - 8:00 a pé

17:30 - 24:000 - 20 min

0 - 20 min

Considerando o salário médio, as pessoas com maior salário médio permanecem

menos no domicílio e utilizam com maior freqüência o transporte coletivo. No

entanto, os indivíduos com menores salários viajam menos e utilizam com maior

freqüência o modo a pé para realizar viagens ao trabalho quando comparadas àquelas

de rendas mais altas.

Observando com maior detalhe o nó 96, verifica-se alta ocorrência do padrão

“010101” (20,89% do grupo), mesmo considerando que indivíduos pertencentes a

este grupo trabalham. O fato de estes apresentarem salários muito baixos permite

concluir que essas pessoas exerçam profissões mais “alternativas”, como diaristas,

faxineiros, e portanto não trabalham todos os dias da semana. A Tabela 7.18

apresenta as principais ocupações e suas respectivas freqüências no grupo.

Tabela 7.18:Principais Ocupações e suas freqüências no nó 96

Ocupação Principal Freq(%)

Office Boy, Faxineiro 21,23 Prendas Domésticas 18,15

autônomo/vendedor,engraxate 9,25 comércio:vendedor,corretor 8,39

Zelador, Telefonista 7,71 Escriturário 7,19

Operários sem epsecialização 5,82 autônomo/serviços semi especializado 4,97


As análises realizadas neste capítulo compararam grupos específicos com

determinadas características similares e com apenas uma variável de diferenciação. A

partir disso, foi possível observar diferenças no comportamento de viagem

relacionadas a algumas variáveis socioeconômicas.

Deve-se destacar, no entanto, que as análises foram realizadas em termos de grupos,

e que as comparações se referem ao comportamento médio dos grupos. Nem todos os

membros pertencentes ao grupo se comportam como a média. Por exemplo, não são

em todos os casos que cônjuges viajam menos que filhas, ou crianças mais velhas

estudantes realizam viagens à escola à noite.

Capítulo 8 Conclusões e Recomendações 104

Capítulo 8 Conclusões e Recomendações

8.1 Principais Conclusões

A partir das conclusões de Ichikawa (2002), que verificou a aplicabilidade de

minerador de dados na obtenção de relações entre padrões de viagens encadeadas e

características socioeconômicas, foi possível então dar continuidade a análise,

envolvendo um maior número de atributos de viagem com o intuito de estudar o

comportamento de viagens encadeadas urbanas.

Com o objetivo de analisar o comportamento de grupos “homogêneos” relacionado a

viagens encadeadas, foram incluídos outros atributos na codificação proposta

inicialmente por Ichikawa (2002) para utilização do minerador de dados. A nova

codificação tornou possível representar múltiplos aspectos das viagens encadeadas

através de um único código. Neste trabalho considerou-se a seqüência de atividades

nas quais os indivíduos se engajam, o modo de transporte, o período do dia em que

as viagens foram realizadas e o tempo de viagem.

O motivo de se incluir o tempo de viagem e não a distância é que esses dados não

foram coletados pelo Metrô-SP. O uso das distâncias entre centróides introduziria

imprecisões ao trabalho.


A partir da codificação dos padrões de viagens e filtragem e tratamento dos dados da

RMSP utilizados no trabalho, tornou-se viável a utilização da árvore de classificação

para encontrar grupos de indivíduos com características específicas que realizavam

predominantemente determinado tipo de viagem.

Foram processadas árvores com diferentes desvios – 0,05 e 0,02 – e encontradas 25 e

59 folhas respectivamente. A árvore com desvio mínimo de 0,02 é mais complexa,

com um maior número de características socioeconômicas relacionadas a cada nó

terminal. Através da sua análise, verificou-se o comportamento de viagem de

determinados grupos que não apareciam quando adotados maiores desvios mínimos.

Identificados os 59 grupos de indivíduos caracterizados de forma homogênea em

relação ao padrão de viagem escolhido e comparando alguns dos grupos encontrados,

observou-se uma variação de comportamento expressa em diferentes escolhas de

padrões de viagens ou probabilidade de ocorrência destes devido à influência de

determinadas características.

A partir do que foi realizado no presente trabalho, pode-se afirmar que mineradores

de dados em geral podem contribuir no estudo do comportamento dos indivíduos em

relação às viagens encadeadas, pois permitem correlacionar características

socioeconômicas e de viagens. Como vantagens, o minerador de dados adotado neste

trabalho possui uma estrutura lógico-teórica simples, sendo adaptável à

disponibilidade e quantidade de dados.

Na análise das relações entre padrões de viagens e variáveis socioeconômicas deve-

se destacar a importância da árvore contida no S-Plus, pois esta não é um modelo

determinístico como muitos mineradores de dados. Ela está programada para

representar a natureza probabilística do objeto analisado. No caso de comportamento

em relação às viagens encadeadas, ela assume que um “grupo homogêneo”, definido

segundo relatório da árvore, pode apresentar várias respostas associando

probabilidade à ocorrência de cada uma delas.


Muitas das relações encontradas pelo minerador de dados concordam com aquelas

esperadas. Desta forma, indivíduos que trabalham, normalmente realizam duas

viagens diárias de ida ao trabalho e retorno ao domicílio, utilizam transporte

coletivo, saem de casa pela manhã e retornam no período noturno e demoram cerca

de 40 minutos em cada viagem. Assim como os estudantes realizam viagens à escola

pela manhã, no caso dos mais novos, ou pela tarde ou à noite no caso dos mais

velhos e etc.

As variáveis utilizadas nas análises mostram ter influência no comportamento dos

indivíduos em relação às suas necessidades de deslocamentos. O número de

automóveis no domicílio, por exemplo, é uma variável relevante quando se

consideram os modos de viagens escolhidos. Assim como a idade, considerando-se o

período do dia para realização de viagens. As principais variáveis identificadas que

influenciam o padrão de viagem escolhido foram: trabalho, estudo, tamanho da

família, idade, sexo, situação familiar, número de automóveis no domicílio e salário

médio individual.

Através da análise de alguns grupos encontrados na árvore, foi possível perceber

diferenças no comportamento de viagem entre homens e mulheres, cônjuges e filhos,

famílias maiores e menores, pessoas com rendas distintas, etc e também observar

peculiaridades contidas nestes grupos filtrando os nós separadamente.

Vale destacar que a proposta do trabalho é analisar o comportamento do viajante na

RMSP de uma maneira geral através de grupos homogêneos formados segundo

faixas de características socioeconômicas e padrões de viagem. Embora alguns

grupos de indivíduos tenham sido analisados um pouco mais detalhadamente, o

objetivo deste trabalho não foi o de estudar a “heterogeneidade” que existe dentro de

cada um dos grupos específicos e sim o de tirar conclusões gerais através da árvore

de classificação gerada pelo S-Plus 2000.


A análise de viagens encadeadas possibilita uma boa compreensão do

comportamento do viajante e fornece uma estrutura apropriada para examinar

algumas políticas de transporte.

A árvore de classificação mostrou relações entre diversas características individuais e

domiciliares e padrões de viagem, fornecendo diferentes grupos com determinadas

características e aspectos específicos de viagem, possibilitando de certa forma

auxiliar na análise de impactos de implementações de políticas de transportes sobre

diferentes grupos de indivíduos.

A análise de viagens baseada em atividades aplicada ao estudo de previsão de

demanda por transportes é um caminho relativamente novo na busca de modelos

mais complexos que representem de maneira adequada a forma que os indivíduos

programam as suas atividades e conseqüentemente seus itinerários de viagem.

8.2 Recomendações para futuros trabalhos

Como sugestões para pesquisas futuras pode-se citar:

• Análise de outros pacotes estatísticos na busca de um que permita trabalhar

com maior número de valores de variáveis resposta e que, portanto,

possibilite o uso de grande quantidade de padrões de viagem sem eliminação

de parte da amostra. Além disso, o uso de outros softwares pode fornecer

parâmetros para comparação dos resultados;

• Incluir outras variáveis domiciliares que possam auxiliar no adequado

entendimento de alguns resultados como número de crianças e trabalhadores

no domicílio;

• Analisar a transferibilidade temporal dos resultados aqui obtidos, aplicando-

os às características socioeconômicas e demográficas da população da RMSP


de 1997 e comparando os resultados de projeção com os resultados a serem

gerados pelo S-Plus aplicado aos dados da pesquisa O/D de 1997 da RMSP;

• Analisar a transferibilidade espacial dos resultados, aplicando-os às outras

áreas urbanas que possuam dados de pesquisa O/D realizada nos moldes da

que é feita na RMSP;

• Avaliar as vantagens de se aplicar a metodologia adotada neste trabalho aos

dados que consideram as localizações exatas de residência e de atividades.

109

ANEXO A – RELATÓRIO DA ÁRVORE DO S-PLUS 2000 COM DESVIO 0,02 *** Tree Model *** Classification tree: tree(formula = PDR.FINAIS ~ AUT + RF.SM. + TTPESF + SEXO + SF + IDADE + GI + SMED.SM. + ESTUDA + TRABALHA, data = amostrafinal, na.action = na.exclude, mincut = 25, minsize = 50, mindev = 0.02) Number of terminal nodes: 59 Residual mean deviance: 4.046 = 257800 / 63730 Misclassification error rate: 0.527 = 33617 / 63786 node), split, n, deviance, yval, (yprob) * denotes terminal node 1) root 63786 378100.0 010101 ( 0 0 0.43440 0.00181900 0.0275900 0.001975 0.0310100 0.00194400 0.00150500 0.0390400 0.00235200 0.00170900 0.02193000 0.0016300 0.0111500 0.001615 0.01723000 0.0078700 0.00272800 0.00131700 0.0011910 0.0013170 0.0011910 0.00167700 0.0497100 0.00744700 0.00575400 0.00138000 0.00185000 0.00175600 0.0531300 0.00846600 0.00752500 0.00138000 0.00219500 0.00874800 0.00210100 0.00199100 0.00181900 0.00551800 0.00194400 0.00672600 0.0016150 0.00139500 0.0102100 0.0055650 0.00650600 0.0026650 0.00263400 0.00111300 0.00479700 0.00330800 0.00340200 0.00153600 0.0017090 0.00163000 0.00127000 0.00260200 0.00167700 0.01552000 0.003669 0.0011130 0.0129000 0.0013950 0.005362 0.00150500 0.00321400 0.002336 0.002649 0.0014580 0.0019750 0.0057220 0.0023050 0.0035430 0.0023520 0.0015360 0.0044370 0.0016460 0.0019280 0.00120700 0.0015050 0.001662 0.00235200 0.00324500 0.0010660 0.0018660 0.00142700 0.00214800 0.00127000 0.00159900 0.00123900 0.00203800 0.0015050 0.0029790 0.00123900 0.00142700 0.0018030 0.0022110 0.0014110 0.0018970 0.0014740 0.0034330 0.0029160 0.0014270 0.0059420 0.00105000 0.00504800 0.00177200 0.00112900 0.005221 0.00272800 0.002116 0.0014740 0.00236700 0.0018500 0.0029790 0.00105000 0.0014110 0.0024140 0.001286 ) 2) TRABALHA<0.5 40536 166500.0 010101 ( 0 0 0.59240 0.00283700 0.0432200 0.003108 0.0485500 0.00298500 0.00236800 0.0607400 0.00367600 0.00266400 0.03436000 0.0025660 0.0174400 0.002541 0.02687000 0.0113200 0.00424300 0.00202300 0.0016530 0.0018750 0.0017270 0.00007401 0.0006661 0.00007401 0.00009868 0.00004934 0.00002467 0.00002467 0.0007154 0.00004934 0.00007401 0.00002467 0.00002467 0.00004934 0.00007401 0.00004934 0.00002467 0.00007401 0.00007401 0.00004934 0.0000000 0.00002467 0.0001727 0.0001233 0.00004934 0.0000000 0.00002467 0.00002467 0.00004934 0.00002467 0.00002467 0.00002467 0.0000000 0.00004934 0.00002467 0.00002467 0.00002467 0.00009868 0.000000 0.0000000 0.0001727 0.0000000 0.000000 0.00004934 0.00009868 0.000000 0.000000 0.0014310 0.0022450 0.0070060 0.0027630 0.0042680 0.0028370 0.0017020 0.0054770 0.0019740 0.0025660 0.00140600 0.0020970 0.002615 0.00355200 0.00510700 0.0016780 0.0029360 0.00224500 0.00333000 0.00192400 0.00244200 0.00150500 0.00266400 0.0018260 0.0037990 0.00140600 0.00170200 0.0022200 0.0030840 0.0019240 0.0021710 0.0020720 0.0046380 0.0039960 0.0016280 0.0092760 0.00160400 0.00787000 0.00278800 0.00177600 0.000000 0.00002467 0.000000 0.0000000 0.00318200 0.0026400 0.0000000 0.00004934 0.0000000 0.0000000 0.002023 ) 4) ESTUDA<0.5 24959 41070.0 010101 ( 0 0 0.87410 0.00000000 0.0002003 0.000000 0.0008814 0.00008013 0.00004007 0.0007612 0.00016030 0.00000000 0.00012020 0.0000000 0.0000000 0.000000 0.00020030 0.0003205 0.00040070 0.00164300 0.0010820 0.0019230 0.0019630 0.00012020 0.0010820 0.00008013 0.00016030 0.00008013 0.00000000 0.00004007 0.0010020 0.00008013 0.00012020 0.00004007 0.00004007 0.00008013 0.00012020 0.00004007 0.00000000 0.00008013 0.00008013 0.00008013 0.0000000 0.00004007 0.0002805 0.0002003 0.00000000 0.0000000 0.00004007 0.00004007 0.00008013 0.00004007 0.00000000 0.00004007 0.0000000 0.00008013 0.00004007 0.00004007 0.00004007 0.00012020 0.000000 0.0000000 0.0002805 0.0000000 0.000000 0.00004007 0.00000000 0.000000 0.000000 0.0022440 0.0034460 0.0104600 0.0040470 0.0064910 0.0040870 0.0026040 0.0083740 0.0031250 0.0038860 0.00216400 0.0000000 0.000000 0.00000000 0.00008013 0.0000000

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0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00404900 0.00000000 0.00000000 0.00404900 0.0000000 0.0040490 0.00000000 0.00404900 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0040490 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.036440 0.00809700 0.008097 0.0000000 0.00404900 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.0000000 0.0000000 0.000000 ) * 115) AUT>1.5 969 6172.0 010101 ( 0 0 0.13210 0.00000000 0.0000000 0.000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.0000000 0.000000 0.00000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.00206400 0.0319900 0.00412800 0.01135000 0.00000000 0.00309600 0.00000000 0.0371500 0.01032000 0.00206400 0.00000000 0.00206400 0.00000000 0.00000000 0.00103200 0.00000000 0.00103200 0.00309600 0.00619200 0.0051600 0.00516000 0.1001000 0.0639800 0.09288000 0.0361200 0.02786000 0.01238000 0.05160000 0.04334000 0.04231000 0.02683000 0.0206400 0.01342000 0.01548000 0.04747000 0.03715000 0.01548000 0.000000 0.0000000 0.0072240 0.0000000 0.001032 0.00000000 0.00103200 0.001032 0.007224 0.0010320 0.0010320 0.0030960 0.0000000 0.0000000 0.0010320 0.0000000 0.0010320 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.0000000 0.000000 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.0020640 0.00000000 0.00619200 0.0041280 0.0000000 0.0000000 0.0010320 0.0000000 0.0010320 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.00103200 0.00000000 0.00000000 0.011350 0.00206400 0.000000 0.0020640 0.00103200 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.0000000 0.0381800 0.000000 ) * 29) ESTUDA>0.5 449 3107.0 131311 ( 0 0 0.10910 0.00000000 0.0022270 0.000000 0.0022270 0.00445400 0.00000000 0.0089090 0.00000000 0.00000000 0.00668200 0.0000000 0.0044540 0.000000 0.00668200 0.0289500 0.00222700 0.00000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.00222700 0.0579100 0.02004000 0.00890900 0.00222700 0.00668200 0.00890900 0.0824100 0.01782000 0.01336000 0.00222700 0.00000000 0.01559000 0.00000000 0.00222700 0.00668200 0.00222700 0.00445400 0.01336000 0.0066820 0.00668200 0.0178200 0.0155900 0.01114000 0.0066820 0.00222700 0.00445400 0.01559000 0.01336000 0.00668200 0.00222700 0.0000000 0.00222700 0.00000000 0.00222700 0.00668200 0.01559000 0.002227 0.0000000 0.0178200 0.0000000 0.000000 0.00445400 0.00668200 0.011140 0.006682 0.0022270 0.0000000 0.0044540 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0022270 0.0000000 0.0022270 0.00000000 0.0089090 0.000000 0.00668200 0.00000000 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00222700 0.02227000 0.00000000 0.0022270 0.0022270 0.00222700 0.00222700 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0022270 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0044540 0.00222700 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.013360 0.00222700 0.004454 0.0000000 0.00000000 0.0000000 0.1225000 0.05122000 0.0980000 0.0111400 0.000000 ) * 15) SF>5.5 682 1023.0 010101 ( 0 0 0.87830 0.00000000 0.0014660 0.000000 0.0058650 0.00000000 0.00000000 0.0043990 0.00146600 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.0000000 0.000000 0.00146600 0.0176000 0.00000000 0.00146600 0.0043990 0.0058650 0.0000000 0.00000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.0014660 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.00000000 0.0014660 0.0000000 0.00000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00146600 0.000000 0.0000000 0.0014660 0.0000000 0.000000 0.00000000 0.00000000 0.001466 0.000000 0.0014660 0.0000000 0.0043990 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0043990 0.0014660 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.0000000 0.000000 0.00146600 0.00000000 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00439900 0.00000000 0.0014660 0.0014660 0.00146600 0.00000000 0.0014660 0.0014660 0.0014660 0.0102600 0.0014660 0.0117300 0.0043990 0.0014660 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.000000 0.00000000 0.000000 0.0000000 0.01026000 0.0043990 0.0000000 0.00000000 0.0000000 0.0000000 0.000000 ) *

141

ANEXO B – VARIÁVEIS SOCIOECONÔMICAS E CODIFICAÇÃO ADOTADA PELO METRÔ – SP / 1987

DADOS DA FAMILIA 1 automoveis numero de automóveis

(4) se possui mais que 3 automóveis 2 renda familiar (SM * 10) renda familiar (SM) (SM= Cz$ 2062, salario minimo set/87) 3 tot. pessoas familia total de pessoas da familia

DADOS DA PESSOA 1 sexo (1) masculino, (2) feminino 2 situacao familiar (1) chefe, (2) conjuge

(3) filho, (4) outro 3 idade idade da pessoa 4 grau de instrucao (1) analfabeto/ 1o. grau ate 4a.serie

(2) 1o. grau ate 4a. serie concluido (3) 1o. grau concluido (4) colegial concluido (5) superior concluido

5 salario medio salario individual (SM) (SM= Cz$ 2062, salario minimo set/87) 6 classe de (01) agricola

atividade da (02) construcao civil empresa na (03) industrial qual trabalha (04) comercial (05) funcionalismo publico (06) servicos de transporte (07) empresa de servicos (08) servicos autonomos (09) outros (10) nao se aplica

7 ocupacao CARTAO A principal (01) estudante (02) prendas domesticas (03) aposentado (04) sem ocupacao, nunca trabalhou (05) desempregado temporariamente (06) em licenca, afastado CARTAO B: EMPREGADO FIRMA, EMPRESA (11) servicos nao especializados: office_boy, faixineiro etc (12) servicos semi-especializados: zelador, telefonista, motorista (13) escriturario (14) comercio: vendedor, corretor etc (15) chefe de servicos especializados (16) nivel supervisor em escritorio (17) empregado com nivel de gerencia (18) empregado de nivel universitario CARTAO C: OPERARIO, TRABALHADOR RURAL (21) operarios sem especializacao (22) operarios semi-especializados (23) operarios especializados de oficinas: tecnicos, artesaos etc (24) operario especializado (fabrica) (25) chefe de operarios especializados (26) trabalhadores rurais (27) trabalhador rural nivel capataz CARTAO D: PROFISSIONAL AUTONOMO (31) servicos: vendedor, engraxate etc (32) servicos semi especializados (33) nivel de operario especializado (34) trabalho intelectual, mental (35) tecnico altamente especializado

142

(36) nivel universitario CARTAO E: FUNCIONARIO PUBLICO (41) servico nao especializado (42) servico semi especializado (43) escriturario, aux. de escritorio (44) nivel universitario, professores (45) nivel de diretor (46) altos cargos publicos (47) militares CARTAO F: SOCIO OU PROPRIETARIO DE (51) pequeno comercio (52) firma pequena de servicos (53) micro_empresa industria/comercio (54) firma grande/ media de servicos (55) empresa media industria/comercio (56) grande empresa industria/comercio (57) agricultor arrendatario de terra (58) agricultor proprietario de terra (59) grande fazendeiro

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