Ensayo

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Resumen:

Muchas preguntas de interés dentro de las ciencias sociales, las ambientales y las geo-ciencias, involucran objetos con una clara componente geográfica y, para responder a ellas, se han desarrollado diversas técnicas, tanto para la construcción de modelos como para probar alguna hipótesis sobre un conjunto de datos espaciales. Sin embargo, el análisis de este tipo de datos presentavarios problemas prácticos causados por la escala, la falta de “orden” en el espacio, la falta de una medida única de vecindad y la agrupación arbitraria de los datos.

Por ejemplo, cuando el objeto de interés se observa, no como un fenómeno que varía continuamente en el espacio, sino como uno que lo hace dentro de un conjunto fijo de zonas surge el problema llamado “de las unidades de áreamodificables”, el cual limita los resultados obtenidos por el análisis geoestadístico. Asimismo, cuando se quiere estudiar la relación entre objetos que han sido agrupados en dos o más sistemas independientes, se requiere calcular el valor de una variable en áreas superpuestas, lo que también restringe los resultados del análisis.

Aunque problemas como los arriba descritos han sido ampliamentetratados en la literatura especializada, en la práctica son algunas veces olvidados, tanto por quienes leen los resultados como por quienes practican su análisis. Esta potencia tiene como objetivo “airear” algunos de estos temas de gran importancia que aún no han sido resueltos.

Introducción

Muchas preguntas de interés en las ciencias sociales, las ambientales y las geo-ciencias, involucranobjetos con una clara componente geográfica, es decir, que su localización en el espacio en relación con otros objetos es importante para su estudio. Algunos ejemplos de este tipo de problemas son la dispersión de contaminantes, la interpretación de imágenes de satélite, la distribución de una enfermedad, la posible relación entre nivel de ingreso y preferencias electorales o la mejor localizaciónpara un cierto negocio.

EL principal propósito del análisis de datos espaciales es detectar y modelar posibles patrones que formen los datos estudiados en el espacio. Existe gran cantidad de métodos estadísticos que tienen como propósito describir y modelar datos. Sin embargo, una hipótesis fundamental de la estadística clásica es que las observaciones son independientes entre sí mientrasque, los eventos espaciales, por su misma naturaleza, están relacionados unos con otros en el espacio como sucede, por ejemplo, con ciertos fenómenos ambientales y sociales. Entre los problemas relacionados con el análisis de datos espaciales se pueden mencionar la autocorrelación espacial, la identificación de “outliers” espaciales y el problema de las unidades de área modificables (Fotheringham, etal ., 2000). El problema de analizar fenómenos con una componente espacial se asemeja al de analizar datos que se relacionan entre sí en el tiempo y para el cual se han desarrollado técnicas estadísticas específicas, las cuales conforman el análisis de series de tiempo. Del mismo modo, dentro del análisis espacial se han desarrollado diversos métodos geoestádisticos para analizar los datosespaciales que toman en cuenta explícitamente su ubicación. Así, por ejemplo, el concepto estadístico de correlación entre objetos tiene su equivalente en la geoestadística: la autocorrelación espacial ; en ella, la posición relativa de unas observaciones con otras puede ser importante y debe ser incluida explícitamente en el análisis. Entre otros métodos geoestádisticos se pueden mencionar las pruebasde aleatoriedad espacial completa, el análisis de tendencias para superficies, el kriging y co-kriging, el análisis de componentes principales, análisis de conglomerados, los promedios móviles espaciales, los modelos de regresión espacial y las estimaciones bayesianas (Bailey y Gatrell, 1995).

Por otro lado, el análisis de datos espaciales presenta varios problemas prácticos causados por la...
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