Técnicas de Análisis Exploratorio de Datos Espaciales
Distribución Espacial
Perceptiva Geoestadística
Perceptiva Reticular o "Lattice"
Multivariante
Univariante
Diagrama/Mapa de Puntos
Mapa de Círculos
Función de distribución acumulada de datos
Cartograma
Gráfico de coordenadas paralelas
La función de distribución acumulada (CDF) calcula la probabilidad acumulada de un valor dado de x.
Son una forma de representación de puntos atípicos dentro de las ubicaciones correspondientes en el mapa
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.
Multivariante
Univariante
Diagrama de Dispersión caja
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.
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.
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.
Es la representación de círculos en un mapa
Asociación Espacial
Perceptiva Geoestadística
Perceptiva Reticular o "Lattice"
Global
Multivariante
Local
Global
Multivariante
Local
Nube de Variograma
Diagrama de caja del variograma
Diagrama de dispersión especialmente retardado
Puntos atípicos en el diagrama de caja del variograma
Puntos atípicos en la nube del variograma
Nube del Varigrama Multivariante
Gráfico del retardo espacial
Diagrama/Mapa de dispersión de Moran
Mapa de contigüidades espaciales
Mapas LISA
Diagrama de caja LISA
Puntos atípicos en el diagrama de dispersión de Moran
Diagrama de dispersión Multivariante de Moran
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.
El valor que adopta una variable en una determinada region se representa mediante un diagrama de barras o sectores.
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
Importantes “agujeros” locales de no estacionariedad
espacial
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.
Se utiliza para la distribución del estadístico I local de Moran de asociación espacial.
Este diagrama multivariante, implantado en un entorno dinámico permite comparar el comportamiento del fenómeno de asociación espacial en varios indicadores.
Heterogeneidad espacial
Perceptiva Reticular o "Lattice"
Mapas del histograma de frecuencia
Diagrama de dispersión
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 matemático que utiliza las coordenadas cartesianas para mostrar los valores de dos variables para un conjunto de datos.
Corresponde a la variación de la variable para cada una de las distancias de separación entre las localizaciones muestreadas.
Consiste en un box-plot de la nube del variograma para cada banda de distancias
Utilizada cuando se desea realizar un análisis gráfico de datos bivariados, es decir, los que se refieren a dos conjuntos de datos.
Corresponde a la variación de la variable para cada una de las distancias de separación entre las localizaciones muestreadas.
El Box-plot de cada banda de distancia tiene una diferencia mínima.
La nube del variograma es una gráfica que muestra todos los términos de la semivarianza(para todas las distancias h).