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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorJiménez, Carlos (dir)-
dc.contributor.authorCoba Rubio, Eddy César de Jesús-
dc.contributor.authorBalseca Carrera, Carlos Eugenio-
dc.date.accessioned2016-04-05T21:03:32Z-
dc.date.available2016-04-05T21:03:32Z-
dc.date.issued2015-04-
dc.identifier.citationTesis (Magíster en Matemáticas Aplicadas), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Postgrados; Quito, Ecuador, 2015es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/4909-
dc.descriptionToday is of great interest to spatial data analysis, especially when it has to do with applications to cities. In this work an extensive database implementation urban Quito using both spatial and temporal GoeDa presented. This implementation will allow to present the behaviour of certain variables of interest whose analysis depends mainly on the different sizes that have their populations by tools such as statisticsMoran, that can represent graphically values significant local and/or global indices will be used Moran through empirical Bayes smoothing. Searching mainly detect whether there is similarity of the values of the variables between parishes (spatial autocorrelation). An analysis of these indices based on the values of the observed variables in the different urban parishes in the city of Quito is proposed. Being thus possible to apply for any socio-economic variable, when their observations correspond to numerical data. Each parish so that those with limited number of population do not affect the results when compared with other parishes with larger populations is analysed. Furthermore, this proposed study will allow detecting how they evolve through the variables analysed time.es_ES
dc.description.abstractEn la actualidad el interés por análisis de datos espaciales es cada vez mayor debido en gran parte a recientes desarrollos y contribuciones de varios investigadores interesados en esta temática, sobre todo en lo que tiene que ver con aplicaciones a ciudades. En este trabajo se presenta una implementación extensa de base de datos de Quito urbano tanto espaciales como transversales usando GoeDa. Esta implementación permitirá presentar el comportamiento de ciertas variables de interés cuyo análisis depende principalmente de los diferentes tamaños que poseen sus poblaciones, para ello se emplearan herramientas tales como las Estadísticas de Moran, que permiten representar gráficamente valores significativos de los índices locales y/o globales de morán a través del ajuste empírico de Bayes. Buscándose principalmente, detectar si existe similitud de los valores de las variables entre zonas censales (autocorrelación espacial AE). Se propone un análisis de estos índices basado en los valores de las variables observadas en las diferentes zonas censales urbanas del Distrito Metropolitano de Quito. Siendo por tanto posible aplicarlo para cualquier tipo de variable socioeconómica, cuando sus observaciones correspondan a datos numéricos. Se analiza cada zona censal de tal manera que aquellas con reducido número de población no afecten los resultados si se comparan con otras zonas censales con poblaciones mayores. Además este estudio propuesto permitirá a través del tiempo detectar cómo evolucionan las variables analizadas.es_ES
dc.format.extent153 h. : il. + 1 CD-ROMes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuito: USFQ, 2015es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
dc.subjectDelitoses_ES
dc.subjectAnálisis espacial (Estadística)es_ES
dc.subjectAnálisis estadístico multivariable-
dc.subject.otherCienciases_ES
dc.subject.otherMatemáticases_ES
dc.titleAnálisis Geo-estadístico de la delincuencia para Quito Urbano usando GeoDaes_ES
dc.typemasterThesises_ES
Aparece en las colecciones: Tesis - Maestría en Matemática Aplicada

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