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Análisis espacial cuantitativo

EL RETO
El análisis exploratorio de datos espacio-temporales es una área de estudio relativamente nueva. A medida que se cuenta con más información georeferenciada, más detallada y para un mayor número de períodos, surgen nuevas necesidades de instrumentos cuantitativos que permitan contestar a preguntas como: ¿a qué escala espacial debo analizar estos datos?, ¿los resultados que obtengo para una determinada escala espacial (por ejemplo municipios) aplican a otra escala (por ejemplo departamentos)?, ¿En qué momento una determinada variable sufrió un cambio radical en su distribución para dar lugar a un nuevo régimen espacial?. Para responder objetivamente a este tipo de preguntas es necesario desarrollar nuevos instrumentos cuantitativos, generalmente de tipo estadístico.

ÚLTIMOS DESARROLLOS
Nuestro más reciente consiste en el desarrollo de una prueba estadística no paramétrica, S-maup, para medir la sensibilidad de una variable espacialmente intensiva a los efectos del Problema de Unidad de Área Modificable (MAUP). Hasta donde sabemos, S-maup es la primera estadística de su tipo y se centra en determinar cuánto cambiará la distribución de la variable, en su nivel más alto de desagregación espacial, cuando se agregue espacialmente. Mediante un experimento computacional, obtenemos la base para el diseño de la prueba estadística bajo la hipótesis nula de no sensibilidad a MAUP. Realizamos un exhaustivo estudio de simulación para abordar la distribución empírica de la prueba estadística, obtener sus valores críticos y calcular su potencia y tamaño. Los resultados indican que, en general, tanto el tamaño estadístico como el poder mejoran al aumentar el tamaño de la muestra.

Publicaciones

Artículos de revista

2018

Duque, Juan C; Laniado, Henry ; Polo, Adriano

S-maup: Statistical test to measure the sensitivity to the modifiable areal unit problem Artículo de revista

PloS one, 13 (11), pp. 1-25, 2018, ISSN: 1932-6203.

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2016

She, Bing ; Duque, Juan C; Ye, Xinyue

The network-max-P-regions model Artículo de revista

International Journal of Geographical Information Science, 31 (5), pp. 962-981, 2016, ISSN: 1362-3087.

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