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...

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Detalhes bibliográficos
Autores: Hooks, Tisha, Marx, David, Kachman, Stephen, Pedersen, Jeffrey, Eigenberg, Roger
Tipo de documento: artigo
Estado:Versão publicada
Data de publicação:2008
País:Colombia
Recursos:Universidad Nacional de Colombia
Repositório:Repositorio UN
Idioma:espanhol
OAI Identifier:oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40618
Acesso em linha:https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40618
http://bdigital.unal.edu.co/30715/
Access Level:Acceso aberto
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description 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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Revista Colombiana de Estadística; Vol. 31, núm. 1 (2008); 95-109 Revista Colombiana de Estadística; Vol. 31, núm. 1 (2008); 95-109 0120-1751
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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