RT Generic
T1 Análise de datos reticulares
A1 Fuentes Rodríguez, José
AB [ES] La estadística espacial es la rama de la estadística que trata datos teniendo en cuenta susituación y distribución en el espacio. La estadística de datos reticulares divide el espacioen regiones o áreas discretas y estudia el efecto de variables aleatorias sobre sí mismas(autorregresión) como consecuencia de su realización en áreas próximas.En este documento se introduce una construcción teórica de los modelos espaciales másutilizados para los datos reticulares centrándose en el caso gaussiano, como los modelossimultáneamente y condicionalmente especificados. Se continúa con una relación de lasestructuras espaciales discretas utilizadas comúnmente para describir datos reticulares. Enel tercer capítulo se discuten las distintas pruebas para evaluar la existencia de dependenciaespacial. Finalmente, en el último capítulo se incluye un ejemplo práctico en el que seconstruyen modelos espaciales sobre la mortalidad por cáncer de pulmón en municipios deGalicia incluyendo los efectos de varias covariables.
AB [EN] Spatial statistics is the branch of statistics that processes data considering their locationand distribution in space. Lattice data statistics divides space into regions or discrete areasand studies the effect of random variables on themselves (autoregression) as a consequenceof their realization in nearby areas .In this document, a theoretical construction is introduced for the most usual spatialmodels for lattice data, such as simultaneously and conditionally specified models, focusingon the Gaussian case. It continues with an enumeration of the discrete spatial structurescommonly used to describe lattice data. The third chapter discusses the different testsused to evaluate the existence of spatial dependence. Finally, the last chapter includes apractical example in which spatial models on lung cancer mortality in municipalities ofGalicia are fitted taking into account the effects of several covariates.
YR 2019
FD 2019-07
LK http://hdl.handle.net/10347/26318
UL http://hdl.handle.net/10347/26318
LA spa
NO Traballo Fin de Grao en Matemáticas. Curso 2018-2019
DS Minerva
RD 24 abr 2026