La geoestadística nos permite utilizar varios métodos para modelar nuestros datos; entre ellos contamos con los modelos circular, esférico, Tetraesferico, Pentaesférico, Exponencial, Gaussiano, Rational Quadratic, Hol Effect, K-Bessel, J-Bessel y Stable. ¿Pero cómo seleccionamos el modelo geoestadistico que mejor modela nuestros datos en ArcGis?. La respuesta está en el análisis exploratorio y estructural de los datos.
Paso 1. Durante el análisis exploratorio calculamos la media, Mediana, Moda, coeficiente de curtosis, coeficiente de sesgo, desviación estándar, coeficiente de variación y varianza. Esto se realiza para los datos originales o transformados en caso de que sea necesario, ver el artículo Análisis geoestadístico con ArcGIS parte 2.
Los resultados obtenidos los podríamos resumir en la siguiente tabla.
Paso 2. Durante el análisis estructural se anotan los valores correspondiente a las siguientes variables partial sill, RMS, ASE, RMSS y el error, para mayor información ver el artículo Análisis geoestadístico con ArcGIS parte 3.
Los datos se podrían resumir de la siguiente forma.
Paso 3. Escogemos aquel o aquellos modelos gesoestadisticos cuyo Partial sill sea lo más cercano posible a la varianza de los datos. De acuerdo al análisis exploratorio la variancia obtenida fue 0,15030, por lo cual la tabla anterior se simplificara a…
Paso 4. El modelo a seleccionar será aquel que mejor reproduzca los datos conocidos, por lo tanto cumplirá con las siguientes condiciones:
- Raíz cuadrada del error medio (RMS): pequeño.
- Error estandar promedio (ASE): pequeño
- Raíz cuadrada del error medio (RMSS): cerca de 1.
Dado lo anterior la tabla se reduce a los siguientes modelos…
Poso 5. Finalmente el modelo a escoger es aquel que presenta la mayor confiabilidad, donde
confiabilidad = 100-error.
Entonces en nuestro ejemplo seleccionamos el modelo Pentaesférico para el análisis geoestadístico de los datos.
Muy bueno, gracias por el aporte al conocimiento :)
ResponderEliminarBuenos días, he visto que el Arcgis permite utilizar hasta 3 modelos al mismo tiempo. ¿es correcto combinar los modelos? por ejemplo el J-bessel con el Rat. cuad.
ResponderEliminarbuenas tardes, te escribo por que siguiendo los pasos que haces observo un cambio en los datos, no se si estas usando los datos normalizados de la tabla anterior la de los niveles NP o estas usando otros datos, el echos es que tienes en este ejemplo la MEDIA de 3.13 y la media calculada para los datos normalizados es de 1.92
ResponderEliminartambién pasa lo mismo con los datos de partial sill los cuales para los datos de los modelos con la tabla que nos proporcionas para el ejemplo cambia bastante
compañero solo quiero saber si estoy equivocado o tomaste otro ejemplo, o puede que este haciendo mal las cosas, soy nuevo en este campo de geostadistica y deseo aprender estoy leyendo el libro de apoyo , pero si me pareció extraño ese cambio de valores tan abrupto
muchas gracias por tu atención quedare atento a su respuesta
Hola Sergio, Utilicé otros datos para escribir este articulo. A veces con tantas cosas que tengo no me percato de los datos que utulizó
EliminarGracias
Saludos
buenas tardes quisiera saber si se puede realizar geoestadistica para captura de carbono en una sp. detrminada en dos lugares diferentes
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ResponderEliminarHola, Buenas tardes. Donde podría encontrar algún soporte bibliográfico que así serían las condiciones para elegir al mejor modelo? para tener una justificación de porque uno lo selecciona así y no de otra forma? Saludos y muy bueno el material.
ResponderEliminarHola Jorge Luis, no tengo un libro al respecto... esto me lo enseñó mi profesor de geoestadística
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