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dc.contributor.authorTorres, Danielle A. P.-
dc.contributor.authorTorres, Marcelo de O.-
dc.contributor.authorOliveira, Carlos Wagner A.-
dc.coverage.spatialRegião Nordeste, Brasilpt_BR
dc.date.accessioned2024-05-13T18:04:50Z-
dc.date.available2024-05-13T18:04:50Z-
dc.date.issued2008-
dc.identifier.citationTORRES, Danielle A. P.; TORRES, Marcelo de O.; OLIVEIRA, Carlos Wagner A. Padrões espaciais recentes da produção de grãos e frutas no nordeste brasileiro. Brasília, DF: Ipea, [2008?]. Disponível em: https://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/13745pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/13745-
dc.description.abstractEste artigo utiliza dados de nível municipal na região Nordeste do Brasil para identificar e analisar padrões espaciais sobre o valor da produção e rendimento de frutas e grãos.pt_BR
dc.language.isoen-USpt_BR
dc.publisherInstituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)pt_BR
dc.titlePadrões espaciais recentes da produção de grãos e frutas no Nordeste brasileiropt_BR
dc.title.alternativeSeminário DIRUR : padrões espaciais recentes da produção de grãos e frutas no nordeste brasileiro-
dc.typeLivrospt_BR
dc.rights.holderInstituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)pt_BR
dc.source.urlsourcehttp://www.ipea.gov.brpt_BR
dc.location.countryBRpt_BR
dc.description.physical21 p. : il.pt_BR
dc.rights.licenseÉ permitida a reprodução deste texto e dos dados nele contidos, desde que citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são proibidas.pt_BR
dc.subject.keywordAnálise de clusterpt_BR
dc.subject.keywordAutocorrelação espacialpt_BR
dc.subject.keywordValor da produçãopt_BR
dc.subject.keywordRendimentopt_BR
ipea.access.typeAcesso Abertopt_BR
ipea.rights.typeLicença Comumpt_BR
ipea.englishdescription.abstractThis paper uses mumcípio-level data in the Northeast region in Brazil to identify and analyze spatial pattems on value of production and yield of fruits and grains. Moran’s I statistics are generated and used to test for spatial autocorrelation, and to prepare cluster maps that locate value of production and yield “hot spots” and “cold spots.” Research results demonstrate that both variables are spatially autocorrelated in some parts of the Northeast, and where correlated, high (low) value of production and yield municípios tend to be located next to high (low) municípios. Maybe more importantly the results set the stage for the use of spatial econometrics for a future multivariate analysis of agricultural value of production and yield of fruits and grains in the Northeast, and particularly in the region of Juazeiro/Petrolina a well-know area of fruit production in Brazil.pt_BR
ipea.researchfieldsN/Apt_BR
ipea.classificationAgricultura, Pecuária e Pescapt_BR
ipea.classificationMeio Ambiente. Recursos Naturaispt_BR
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