Algunos elementos para el análisis de datos espaciales : teoría y aplicación
Fecha
2008-06
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Editor
Universidad EAFIT
Resumen
Spatial econometrics is a discipline that utilizes a series of techniques and tools of statistics, algebra, and calculus. Its aim is to evaluate the presence of spatial effects in scenarios of economical and social phenomena and to formulate models that take such effects into account. In order to do so, we identify spatial effects present among the data, such as spatial dependence, spatial autocorrelation, spatial heterogeneity and spatial heteroscedasticity. Exploratory analysis of spatial data proposes that we use adaptations of several traditional graphics that ease the identification of spatial effects. Such graphics that allow discovering patterns between spatial data are box maps, histograms, Moran's maps and scatterplots, frequency maps and histograms. A crucial part of this analysis is the identification of clusters which reveals the form of the concentration of spatial units with similar values for the variable under study. So that the results of the exploratory analysis of spatial data lead to trusty conclusions it is necessary that the employed sample techniques hold some accurate characteristics of region definition. To achieve this, we have to use specific criteria according to the objectives of the underlying study
Descripción
La econometría espacial es una disciplina que se sirve de una serie de técnicas y herramientas estadísticas, algebraicas y del cálculo para evaluar la presencia de efectos espaciales en la explicación de fenómenos económicos y sociales y de formular modelos que tengan en cuenta dichos efectos. Para ello se identifican algunos efectos espaciales que pueden presentarse en los datos como son la dependencia espacial, autocorrelación espacial, heterogeneidad espacial, heteroscedasticidad espacial. Adicionalmente, el análisis exploratorio de datos espaciales, propone el uso de adaptaciones de algunos gráficos tradicionales que facilitan la identificación de los efectos para el análisis de datos espaciales, entre ellos se encuentran los box maps, histogramas, mapa y scatterplot de Moran, mapas e histogramas de frecuencias, por mencionar algunos para describir los patrones de relacionamiento entre los datos observados en diferentes unidades espaciales. Una parte muy importante dentro de este Análisis es la identificación de clusters que permite ver como se dan concentraciones de unidades espaciales con valores similares de la variable en estudio.
147 p.
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Palabras clave
Trabajo intelectual. Universidad EAFIT, Tesis. Maestría en Matemáticas Aplicadas