RUN: Estatística multivariada aplicada à fiscalização da pesca : modelação do comportamento das embarcações de pesca para apoio à decisão de fiscalizar
NIMS - Dissertações de Mestrado em Estatística e Gestão da Informação
http://hdl.handle.net/10362/20351
Título: Estatística multivariada aplicada à fiscalização da pesca : modelação do comportamento das embarcações de pesca para apoio à decisão de fiscalizar
Autor: Rei, Filipe da Rocha
Orientador: Mendes, Jorge Morais
Palavras-chave: PescasCumprimentoComportamentoPesca ilegalPescarAnálise discriminanteTomada de decisão
Resumo: A fiscalização da atividade da pesca, entre outras entidades, está cometida à Marinha no âmbito do exercício da autoridade do estado nos espaços marítimos sob soberania e jurisdição nacional. A relevância da fiscalização tem impacto na melhoria da proteção, preservação e gestão dos recursos piscatórios, concorrendo para tal ações inspetivas mais eficazes na deteção e dissuasão de atos ilícitos. Neste âmbito, a seleção adequada e fundamentada da embarcação de pesca a fiscalizar adquire especial preponderância.
Tendo em vista a importância de uma seleção fundamentada da embarcação a fiscalizar, a investigação desenvolvida focou-­‐se na possibilidade do comportamento infrator, nos espaços marítimos sob soberania e jurisdição portuguesa, poder ser previsto através de modelos econométricos/estocásticos.
A materialização da questão de investigação decorreu de uma análise exploratória tendo em vista identificar as condições e características das embarcações de pesca categorizadas como presumíveis infratoras, permitindo simultaneamente identificar as variáveis a serem incluídas no modelo preditivo. Ainda no âmbito da análise exploratória, foi analisada a influência da variável taxa de desemprego, como indicador económico, na taxa de infrações detetadas ao longo do período de 2006 a 2015. Por último, foi aplicado o método da análise discriminante, tendo--‐se verificado que a função discriminante linear, com probabilidades proporcionais, é a que apresenta melhor desempenho com uma percentagem de classificações corretas de 79%, de classificação de embarcações legais de 96% e uma taxa de erro de classificação total de 21%. Os resultados apresentados permitem concluir que o comportamento infrator pode ser previsto através de um
URI: http://hdl.handle.net/10362/20351
Designação: Mestrado em Estatística e Gestão de Informação
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