Datos correlacionados espacialmente: un análisis estructural
; Llop Orzan, Pamela Nerina
; Lovatto, Mariel Guadalupe 
Otros responsables
Fecha
12/2024
Editorial
Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física: Unión Matemática Argentina
Revista
Revista de Educación Matemática
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Institución organizadora
ISSN
0326-8780
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Idioma
Español
Tipo del evento
Clasificación temática
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Resumen
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.
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.
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.
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