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dc.contributor.author
García Arancibia, Rodrigo  
dc.contributor.author
Llop Orzan, Pamela Nerina  
dc.contributor.author
Lovatto, Mariel Guadalupe  
dc.date.available
2025-01-13T13:54:24Z  
dc.date.issued
2024-12  
dc.identifier.citation
García Arancibia, Rodrigo; Llop Orzan, Pamela Nerina; Lovatto, Mariel Guadalupe; Datos correlacionados espacialmente: un análisis estructural; Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física: Unión Matemática Argentina; Revista de Educación Matemática; 39; 3; 12-2024; 5-40  
dc.identifier.issn
0326-8780  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/252376  
dc.description.abstract
En este artículo introducimos y estudiamos el marco teórico subyacente paradatos espacialmente correlacionados. Más precisamente, definimos el proceso que genera losdatos, estudiamos sus diferentes estructuras de covarianza y caracterizamos las diferentesclases de estacionariedad consideradas habitualmente para este tipo de datos. Además,estudiamos en profundidad el semivariograma teórico y empírico, la herramienta tal vezmás utilizada para medir correlación espacial. Consideramos que este trabajo puede serun material útil para el estudio y la enseñanza de los datos espaciales y sus principalescaracterísticas, que potencialmente pueden introducirse en un curso moderno de estadística.  
dc.description.abstract
We introduce and investigate the underlying theoretical framework for spatially correlated data in this article. More specifically, we characterise the mechanism that generates the data, investigate its various covariance structures, and characterise the many stationarity classes that are typically considered for this type of data. Furthermore, we investigate the theoretical and empirical semivariogram, which is likely the most extensively used tool for measuring spatial correlation. We believe that this work can be a valuable resource for the study of spatial data and its primary properties, which might be integrated into a modern statistics course.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
spa  
dc.publisher
Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física: Unión Matemática Argentina  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/  
dc.subject
PROCESO ESTOCASTICO  
dc.subject
ESTACIONARIEDAD  
dc.subject
DATOS ESPACIALMENTE CORRELACIONADOS  
dc.subject.classification
Estadística y Probabilidad  
dc.subject.classification
Matemáticas  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.title
Datos correlacionados espacialmente: un análisis estructural  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2025-01-13T12:12:28Z  
dc.journal.volume
39  
dc.journal.number
3  
dc.journal.pagination
5-40  
dc.journal.pais
Argentina  
dc.journal.ciudad
Córdoba  
dc.description.fil
Fil: García Arancibia, Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Economicas; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Llop Orzan, Pamela Nerina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Lovatto, Mariel Guadalupe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía Aplicada Litoral; Argentina  
dc.journal.title
Revista de Educación Matemática  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://revistas.unc.edu.ar/index.php/REM/article/view/41782