Revista de ingeniería informática y tecnología de la información

Nuevos métodos para analizar los resultados de la simulación espacio-temporal del índice de Moran

Bassam S, Osman N, Haitham S

El índice de Moran es una estadística que mide la autocorrelación espacial; cuantifica el grado de dispersión (o agrupamiento) de objetos en el espacio. En el análisis de datos en dos dimensiones sobre un área general, una sola estadística de Moran resulta insuficiente para identificar la dispersión, el comportamiento, las características o las superficies latentes compartidas por áreas vecinas. Un método alternativo divide el área general y utiliza la estadística de Moran de cada subárea resultante para identificar las características de las áreas vecinas. En este artículo, agregamos una variable de tiempo a un proceso de puntos de Poisson espacial. Sobre la base de los resultados de esta simulación, investigamos las variaciones en las estadísticas de Moran de las áreas vecinas y proponemos enfoques para el análisis relacionado. Los resultados de este trabajo enfatizan la importancia de tener cuidado al manejar datos espaciotemporales cuando se utilizan métodos que involucran supuestos de normalidad implícita.