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V i s i t a s 

© Asociación Mexicana de Ciencias para el Desarrollo Regional, A.C. 

Contacto: Oficina de la AMECIDER, Instituto de Investigaciones Económicas, IIEc-UNAM. Circuito Mario de la Cueva s/n, Zona Cultural, Ciudad Universitaria, Ciudad de México, C.P. 04510

Tel. Oficina: (55) 56-22-72-50 ext. 42449

Correo-e: amecider@unam.mx

 

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TALLER DE ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS ESPACIALES Y METADATOS, AMECIDER 2018

 

PRESENTACIÓN

Tras las tres experiencias anteriores en el Taller de Análisis de Datos Espaciales en el marco de las actividades de los encuentros AMECIDER 2014, 2015, 2016 y 2017 nuevamente, el Seminario de Análisis Regional y Estudios Espaciales (SAREE) de la Facultad de Estudios Superiores Acatlán, con el apoyo del Comité Ejecutivo de la AMECIDER, presentan la cuarta edición del taller, ahora en el marco del 23º Encuentro Nacional sobre Desarrollo Regional en México, AMECIDER 2018.

Como en sus ediciones pasadas, el taller surge de la motivación de extender el conocimiento de sobre el análisis de datos georeferenciados y su aplicación a la Ciencia Regional. Con el desarrollo de las aplicaciones de computadora en la última década han surgido diversas herramientas que permiten a los interesados en los temas sociales desde una perspectiva regional construir evidencia empírica con el objetivo de robustecer los elementos teóricos utilizados en sus investigaciones. En este taller se avanza en el dominio de las técnicas de análisis regional mediante el software libre GeoDa y GeoDa Space desarrollado por el GeoDa Center de la Universidad de Estatal Arizona, además se presenta un método para la construcción y comunicación de metadatos de los indicadores empleados en un análisis científico.

El taller está dirigido a todos los asistentes y expositores al 23° Encuentro AMECIDER 2018.

OBJETIVOS

General

Continuar con el aprendizaje del uso de diversas herramientas de análisis de datos georeferenciados, para evaluar la existencia de relaciones de asociación espacial entre diversas variables.

 

Al finalizar el taller los asistentes podrán analizar, interpretar y reportar correctamente el comportamiento de fenómenos sociales y económicos mediante el análisis de técnicas de autocorrelación espacial y econometría espacial además de adquirir conocimientos sobre el uso de Sistemas de Información Geográfica.

 

Particulares

  • Aprender a estructurar un análisis exploratorio de datos espaciales con Geoda 1.12.

  • Conocer un método para la construcción de metadatos de los indicadores empleados en el análisis estadístico de datos espaciales.

Novedades del curso

 

En esta edición el curso tiene como novedad la implementación de técnicas para la construcción de bases de datos y la formulación de metadatos.

 

Siendo este último aspecto muy importante en la elaboración de artículos científicos y aplicaciones en el ámbito profesional, dado que permite contar con elementos más robustos para comunicar las bases técnicas y metodológicas de la construcción de información estadística propia con la finalidad de que pueda ser utilizada por un número amplio de usuarios.

 

A partir de lo anterior se cumple con un principio científico imprescindible: la replicabilidad de los ejercicios, lo que permite la validación de los resultados por parte de la comunidad interesada en nuestras investigaciones. 

A. DINÁMICA

El curso se desarrollará en un grupo preferentemente de 20 personas, con un mínimo de asistencia de 15.

El taller constará de dos sesiones en las cuales el instructor presentará al grupo un ejercicio práctico mediante el cual los asistentes, replicando el mismo, aprenderán el uso del software y la interpretación de los resultados empíricos observados.

B. REQUISITOS

Los asistentes deben contar con una computadora personal y conexión a internet con los siguientes paquetes instalados:

  • GeoDa 1.12

  • Open Office

  • 7-ZIP

 

Enlaces de descarga gratuita en los requerimientos técnicos

 

C. TEMÁTICAS

Sesión 1. Análisis Exploratorio de Datos Espaciales con GeoDa 1.12 (parte 1)

LUNES 15 DE OCTUBRE, 9:00 A 14 HORAS

1. Construcción de una base de datos a partir de información censal

  • Elementos técnicos​

  • Metadatos

2. Analizando la distribución de una variable

  • Histograma

  • Seleccionando los elementos de un histograma

  • Mostrar u analizar las estadísticas de un histograma

  • Enlazando el histograma a un mapa 

  • Guardar y comunicar los resultados

  • Gráfico de caja

3. Análisis bivariado: diagrama de dispersión

  • Creando un diagrama de dispersión

  • Opciones del diagrama de dispersión

  • Suavización

  • Barrido del gráfico de dispersión – Heterogeneidad espacial

  • Guardar y comunicar los resultados

 

Sesión 2. Análisis Exploratorio de Datos Espaciales con GeoDa 1.12 (parte 2)

LUNES 15 DE OCTUBRE, 15:00 A 20 HORAS

1. Matriz de diagramas de dispersión

  • Principios

  • Creando una matriz de desgramas de dispersión

  • Opciones de la matriz de diagramas de dispersión

2. ​Trabajo con tres variables: gráfico de burbuja y diagrama de dispersión 3D

  • Diagrama de burbuja y sus opciones

  • Diagrama de dispersión y sus opciones

3. Análisis exploratorio de datos: gráfico de coordenadas paralelas y gráficos condicionales

  • Gráfico de coordenadas paralelas (GCP)

  • Principio

  • Creación de un GCP

  • Opciones de un GCP

  • Gráfico condicional

  • Principio

  • Creación de gráfico de dispersión condicional

  • Cambiar las condiciones

  • Creación de histogramas condicionales

4. Técnicas de autoaprendizaje del análisis exploratorio de datos.

 

Duración de cada sesión: 5 hrs. Con 30 minutos de receso.

 

D. COORDINACIÓN GENERAL

Mtro. Jorge Eduardo Isaac Egurrola.

Dr. Luis Quintana Romero.

 

E. INSTRUCTOR

Mtro. José Antonio Huitrón Mendoza

 

F. REQUERIMIENTOS TÉCNICOS

  • Los asistentes deben contar con computadora personal.

  • El lugar para la impartición del curso debe contar con conexión a internet.

  • Contar con los paquetes instalados (de libre descarga todos) en las computadoras de los asistentes:

  1. GeoDa 1.12: https://geodacenter.github.io/download.html

  2. Open Office: https://www.openoffice.org/es/

  3. 7-ZIP: https://www.7-zip.org/

G. BIBLIOGRAFÍA

 

ANSELIN, L. (1988), “Spatial econometrics: methods and models”. Kluwer Academic Publishers.

ANSELIN, L. (1992), “Space Stat tutorial. A workbook for using SpaceStat in the analysis of spatial data”. Technical Report S-92-1, National Center for Geographic Information and Analysis, University of California. Santa Barbara, CA.

ANSELIN, L. (1995), “Local Indicators of Spatial Associations-LISA”, Geographical Analysis, no 27, pp.93-113.

ANSELIN, L. (2005), Exploring Spatial Data with GeoDa: A Workbook, Laboratorio de Análisis Espacial, Universidad de Illinois.

ANSELIN, L. y S. BAO (1997), “Exploratory Spatial Data Analysis”. En “Recent developments in spatial analysis” (Eds. Fischer y Getis), Springer-Verlag, Berlin; pp.35-59.

Arraiz I, Drukker DM, Kelejian HH, Prucha IR (2010). “A Spatial Cliff-Ord-type Model with Heteroscedastic Innovations: Small and Large Sample Results.” Journal of Regional Science, 50, 592–614.

David M. Drukker, Peter Egger, and Ingmar R. Prucha, (April 27, 2010). On Two-step Estimation of a Spatial Autoregressive Model with Autoregressive Disturbances and Endogenous Regressors. Available here.

Harry H. Kelejian and Ingmar R. Prucha. A Generalized Moments Estimator for the Autoregressive Parameter in a Spatial Model. International Economic Review, 40, 1999, 509-533.

Harry H. Kelejian and Ingmar R. Prucha. A Generalized Spatial Two-Stage Least Squares Procedures for Estimating a Spatial Autoregressive Model with Autoregressive Disturbances. Journal of Real Estate Finance and Economics, 17, 1998, 99-121.

Kelejian HH, Prucha IR (2007). “HAC Estimation in a Spatial Framework.” Journal of Econometrics, 140, 131–154.