¿Por qué es importante la Geoestadística??

Geoestadistica es una rama de la Geografía matemática utilizada para analizar y predecir los valores asociados con los fenómenos espacio-temporales de un conjunto de datos de la superficie terrestre.

Por qué es importante la geoestadística?

Principalmente porque permite mejorar las estimaciones de los valores desconocidos en diferentes observaciones y es aplicable a cualquier fenómeno en estudio.

Geoestadística es aplicable en diversos programas como: ArcGIS, R, ILLWIS, SURFER entre otros.

Antes de iniciar un proceso geoestadístico es necesario conocer el problema y el fenómeno en estudio. Así también, se requiere realizar un análisis exploratorio de los datos obtenidos en campo, y conocer la variabilidad de los mismos, a fin de verificar su exactitud y representatividad.

Para lo cual, discutiremos los conceptos de estadística básica:

  • Tamaño de la muestra: subconjunto de elementos que pertenecen a una población, en el cual se recolectará los datos.
  • Estadística descriptiva: permite conocer las características de los datos muestreados. Determinar si los datos presentan una distribución normal y se ajustan a la curva. Facilita la representación de los resultados a través de tablas, gráficos y cuadros resumen.
  • Media: es el promedio de un conjunto de datos. Se obtiene sumando todos los valores y se divide para el número total de observaciones.
  • Moda: es el dato que se repite con mayor frecuencia en el conjunto.
  • Mediana: es el dato central dentro de un conjunto de datos organizados de menor a mayor.
  • Varianza: indica la varibilidad que existe entre los datos muestreados.
  • Desviación estandar: indica la dispersión de la distribución de los datos y define cuan lejos se encuentran los datos de la media muestral. Sirve para comparar la dispersión de dos conjuntos de datos.
  • Error estandar: es la relación entre la desviación estandar y raíz cuadrada de la media muestral. Mide la precisión de la media muestral.
  • Coeficiente de variación: denota la variabilidad de los datos en relación con la media. A menor dispersión, menor coeficiente de variación.
  • Histograma: permite conocer la simetría en la distribución de los datos. Es representado a través de un gráfico de barras, donde: el eje horizontal muestra los valores de la variable o las clases, y el eje vertical presenta las frecuencias.

  • Gráfico de caja (box-plot): es utilizado para estudiar la simetría de la distribución de los datos, además que permite detectar los datos que están fuera de rango (outliers).

fig6_single_box

  • Coeficiente de correlación de Pearson (r): el coeficiente de correlación mide el grado de asociación entre dos variables. El coeficiente de correlación de Pearson, permite conocer cuán asociados están los datos a lo largo de la línea de tendencia.

r = no hay correlación entre las varibles.

r = +1 correlación positiva, donde los puntos caen sobre una línea de tendencia de pendiente positiva.

r = -1 correlación negaiva, donde los puntos caen sobre una línea de tendencia de pendiente negativa.

  • Semivariograma: variograma o semivariograma, facilita el análisis del comportamiento espacial de una variable en un área determinada. Un variograma tiene los siguientes elementos:

Alcance o rango: representa la distancia en la cual el modelo empieza a aplanarse o a ser constante.

Meseta: es el valor máximo que alcanza el variograma (el valor se observa con relación al eje Y).

Efecto Nugget: exhibe una discontinuidad o desplazamiento con respecto al origen. La distancia desde el origen hasta el punto de inicio del variograma se denomina efecto nugget o pepita.

  • Anisotropía: representa el comportamiento de los datos en el variograma, los mismos que varían con la dirección.

 Algunas aplicaciones de la Geoestadística:

Estudios de cambios espacio temporales de la calidad de agua en acuíferos subterráneos.

Determinación de la fertilidad de los suelos con análisis físicos y químicos en una zona específica.

Modelamiento geológicos de yacimientos petroleros.

Análisis del comportamiento y distribución de gases contaminantes en zonas urbanas.

Links sobre estadística y geoestadística:

Términos de estadística descriptiva

Geoestadística aplicada

Comprender un semivariograma

Geoestadística aplicada a estudios de contaminación ambiental

 

 

 

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