Un modelo probalístico de Cluster-MDS para datos espacio-temporales

• Autores: Rodrigo Macías, José Fernando Vera Vera, Christian Rivera
• Localización: XXX Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa y de las IV Jornadas de Estadística Pública: actas, 2007, ISBN 978-84-690-7249-3
• Idioma: español
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• Resumen

  • En este trabajo se propone un modelo probabil´ýstico de Cluster-MDS con restricciones de contig¨uidad geogr´afica para el an´alisis de datos espacio-temporales.

    Considerando el variograma como una medida natural de disimilaridad para la estructura de covarianza espacial en procesos espacio-temporales, se desarrolla un modelo de cluster-mds de clases latentes basado en una partici´on en bloques de la matriz de dispersiones espaciales. Bajo la hip´otesis de lognormalidad, se estima de manera simult´anea la clasificaci´on ´optima y la configuraci´on de los centros de los clusters mediante m´axima verosimilitud, de tal forma que los objetos bajo estudio y los clusters mantengan sus relaciones espaciales. Se propone un modelo para la determinaci´on del n´umero de clases o clusters. La aplicaci´on de los estad´ýsticos AIC y BIC proporciona adem´as un criterio eficiente para seleccionar la dimensionalidad adecuada del modelo.