Datos correlacionados espacialmente: análisis estructural

Artigo2024

Mariel Guadalupe Lovatto; Pamela Llop; Rodrigo García Arancibia

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Resumo

En este artículo introducimos y estudiamos el marco teórico subyacente para datos espacialmente correlacionados. Más precisamente, definimos el proceso que genera los datos, estudiamos sus diferentes estructuras de covarianza y caracterizamos las diferentes clases de estacionariedad consideradas habitualmente para este tipo de datos. Además, estudiamos en profundidad el semivariograma teórico y empírico, la herramienta tal vez más utilizada para medir correlación espacial. Consideramos que este trabajo puede ser un material útil para el estudio y la enseñanza de los datos espaciales y sus principales características, que potencialmente pueden introducirse en un curso moderno de estadística.

Dados da obra

Tipo: Artigo
Periódico: Revista de Educación Matemática, v. 39, n. 3, p. 5-40
Editora: Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación
Ano: 2024 (2024-12)
Idioma: es
Palavras-chave: proceso estocástico; datos espacialmente correlacionados; estacionariedad
DOI: 10.33044/revem.41782
ISSN: 0326-8780, 1852-2890
Acesso: Acesso aberto
Fontes: DOAJ — Directory of Open Access Journals
Na Biblioteca desde: 01/10/2026 · verificada em 03/10/2026

Como citar

ABNT
LOVATTO, Mariel Guadalupe; LLOP, Pamela; ARANCIBIA, Rodrigo García. Datos correlacionados espacialmente: análisis estructural. Revista de Educación Matemática, v. 39, n. 3, p. 5-40, 2024. DOI: https://doi.org/10.33044/revem.41782.

APA

Lovatto, M. G., Llop, P., & Arancibia, R. G. (2024). Datos correlacionados espacialmente: análisis estructural. Revista de Educación Matemática, 39(3), 5-40. https://doi.org/10.33044/revem.41782

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RIS

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AU  - Lovatto, Mariel Guadalupe
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PY  - 2024
JO  - Revista de Educación Matemática
VL  - 39
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LA  - es
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