Análisis de covarianzas con variables secundarias correlacionadas espacialmente
Los avances en agricultura de precisión permiten a los investigadores obtener datos con más frecuencia y en detalle. Por ejemplo, es común colectar “en el transcurso” datos como lecturas de electro-conductividad del suelo. Esto crea la oportunidad de usar estas medidas como covariables para incremen...
- Autores:
-
Hooks, Tisha
Marx, David
Kachman, Stephen
Pedersen, Jeffrey
Eigenberg, Roger
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2008
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40618
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40618
http://bdigital.unal.edu.co/30715/
- Palabra clave:
- análisis de covarianzas
covarianza espacial
cokriging
covarianza
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Spatial Analysis
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- openAccess
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- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
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Los avances en agricultura de precisión permiten a los investigadores obtener datos con más frecuencia y en detalle. Por ejemplo, es común colectar “en el transcurso” datos como lecturas de electro-conductividad del suelo. Esto crea la oportunidad de usar estas medidas como covariables para incrementar la precisión experimental de la variable de respuesta. Aún más, estas medidas están espacialmente relacionadas entre sí, creando la necesidad de métodos en los cuales la ubicación espacial representa un papel explícito en el análisis de los datos. Se analizan conjuntos de datos que contienen variables de respuesta y covariables espacialmente relacionadas, usando el método cokriging o el análisis espacial de covarianza. Aunque el método cokriging usa la estructura de correlación de la covariable, es una herramienta puramente predictiva. Alternativamente, el análisis espacial de covarianza permite la estimación de parámetros pero sin tener en cuenta la estructura de correlación de la covariable. El presente artículo propone un método que tiene en cuenta la correlación en la covariable, así como la correlación entre la covariable y la variable de respuesta, permitiendo la estimación de los parámetros del modelo. De la misma manera, este método permite el análisis espacial de covarianza cuando la variable de respuesta y la covariable no están colocalizadas. |
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Hooks, Tisha and Marx, David and Kachman, Stephen and Pedersen, Jeffrey and Eigenberg, Roger (2008) Análisis de covarianzas con variables secundarias correlacionadas espacialmente. Revista Colombiana de Estadística; Vol. 31, núm. 1 (2008); 95-109 Revista Colombiana de Estadística; Vol. 31, núm. 1 (2008); 95-109 0120-1751 . |
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