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Técnicas de Análisis Exploratorio de Datos Espaciales
Distribución Espacial
Perceptiva Geoestadística
Multivariante
Cartograma
Son una forma de representación de puntos atípicos dentro de las ubicaciones correspondientes en el mapa
Gráfico de coordenadas paralelas
Permite efectuar análisis con más de dos variables. El objetivo principal, es determinar grupos de datos con valores similares en las variables objeto de estudio y analizar el comportamiento de cada dato con respecto a cada una de las variables.
Univariante
Diagrama/Mapa de Puntos
La gráfica de puntos es una modificación de la gráfica de barras. Consiste en líneas de puntos que representan las barras y terminan con un punto grande.
Mapa de Círculos
Es la representación de círculos en un mapa
Función de distribución acumulada de datos
La función de distribución acumulada (CDF) calcula la probabilidad acumulada de un valor dado de x.
Perceptiva Reticular o "Lattice"
Multivariante
Diagrama de Dispersión caja
Consiste en un diagrama de dispersión para dos variables en el que se representan también los correspondientes diagramas de caja en los ejes, indicándose los valores de las medianas y los cuartiles.
Univariante
Diagrama/Mapa de Caja
Considera que los datos espaciales son relaciones individuales de un proceso estocástico, haciendo posible la identificación de puntos atípicos o “outliers” espaciales.
Asociación Espacial
Perceptiva Geoestadística
Global
Nube de Variograma
Corresponde a la variación de la variable para cada una de las distancias de separación entre las localizaciones muestreadas.
Diagrama de caja del variograma
Consiste en un box-plot de la nube del variograma para cada banda de distancias
Diagrama de dispersión especialmente retardado
Utilizada cuando se desea realizar un análisis gráfico de datos bivariados, es decir, los que se refieren a dos conjuntos de datos.
Multivariante
Nube del Varigrama Multivariante
Corresponde a la variación de la variable para cada una de las distancias de separación entre las localizaciones muestreadas.
Local
Puntos atípicos en el diagrama de caja del variograma
El Box-plot de cada banda de distancia tiene una diferencia mínima.
Puntos atípicos en la nube del variograma
La nube del variograma es una gráfica que muestra todos los términos de la semivarianza(para todas las distancias h).
Perceptiva Reticular o "Lattice"
Global
Gráfico del retardo espacial
El valor que adopta una variable en una determinada region se representa mediante un diagrama de barras o sectores.
Diagrama/Mapa de dispersión de Moran
Se estandariza la variable a analizar y se obtiene el retardo espacial de dicha variable estandarizada, representándose ambos valores en un eje cartesiano.
Este diagrama suele dividir el tipo de asociación espacial en cuatro categorías: dos para autocorrelación espacial positiva y dos para autocorrelación espacial negativa
Mapa de contigüidades espaciales
Se basan en la noción de contigüidad binaria entre las unidades espaciales, según la cual dos unidades espaciales se consideran como contiguas si poseen una frontera común de longitud no nula.
Multivariante
Diagrama de dispersión Multivariante de Moran
Este diagrama multivariante, implantado en un entorno dinámico permite comparar el comportamiento del fenómeno de asociación espacial en varios indicadores.
Local
Mapas LISA
Representan aquellas localizaciones con valores significativos en
indicadores estadísticos de asociación espacial local poniendo así de manifiesto la presencia de puntos calientes (“hot spots”) o atípicos espaciales.
Diagrama de caja LISA
Se utiliza para la distribución del estadístico I local de Moran de asociación espacial.
Puntos atípicos en el diagrama de dispersión de Moran
Importantes “agujeros” locales de no estacionariedad
espacial
Heterogeneidad espacial
Perceptiva Reticular o "Lattice"
Mapas del histograma de frecuencia
Consiste en la selección geográfica de las unidades situadas en las “barras” o intervalos de un histograma que, a su vez, puede ser complementado con un diagrama de caja.
Diagrama de dispersión
Diagrama matemático que utiliza las coordenadas cartesianas para mostrar los valores de dos variables para un conjunto de datos.