Descripción
Análisis estadístico de datos espaciales con QGIS y R
Resumen del libro
Esta obra ofrece una guía práctica y rigurosa para el análisis estadístico de datos georreferenciados, combinando el potente sistema de información geográfica QGIS con el lenguaje de programación R. El lector descubrirá cómo integrar ambas herramientas para abordar investigaciones espaciales complejas, desde la preparación de datos hasta la interpretación de resultados. El libro presenta el fruto de diversas investigaciones, proporcionando metodologías aplicadas y ejemplos reales que facilitan la comprensión de los conceptos estadísticos en el contexto de la geografía y las ciencias ambientales.
¿De qué trata?
El libro se centra en la aplicación de técnicas estadísticas a datos con componente espacial, utilizando dos de las herramientas más populares y accesibles en el ámbito de los SIG: QGIS, de código abierto, y R, un entorno de programación estadística. A través de casos prácticos derivados de investigaciones reales, la obra guía al lector en el proceso completo de análisis: desde la importación y limpieza de datos geoespaciales, pasando por la exploración y visualización de patrones, hasta la implementación de modelos estadísticos avanzados. Se abordan metodologías para el tratamiento de la autocorrelación espacial, la interpolación, la regresión espacial y otras técnicas fundamentales para extraer conclusiones válidas de datos que no son independientes en el espacio. El objetivo es capacitar al lector para realizar análisis robustos y reproducibles, difundiendo así los resultados de investigaciones que integran la estadística y la geografía.
Temas principales
- Integración de QGIS y R para el análisis de datos espaciales.
- Preparación y limpieza de datos georreferenciados.
- Análisis exploratorio de datos espaciales (ESDA) y visualización.
- Autocorrelación espacial y su medición (I de Moran, LISA).
- Modelos de regresión espacial y geoestadística.
- Interpolación espacial (Kriging, IDW).
- Aplicación de metodologías estadísticas a investigaciones reales.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a profesionales, investigadores y estudiantes de posgrado en disciplinas como geografía, ciencias ambientales, ecología, urbanismo, epidemiología y cualquier campo que requiera el análisis de datos con una componente geográfica. Es especialmente útil para quienes ya tienen conocimientos básicos de SIG o estadística y desean profundizar en el análisis cuantitativo de datos espaciales utilizando herramientas de software libre. También es una referencia valiosa para analistas de datos que buscan incorporar la dimensión espacial a sus flujos de trabajo.
Qué aporta este libro
- Proporciona una metodología práctica y reproducible para integrar QGIS y R, dos herramientas líderes y gratuitas.
- Ofrece ejemplos basados en investigaciones reales, facilitando la transferencia de conocimientos a proyectos propios.
- Capacita en técnicas estadísticas avanzadas específicas para datos espaciales, como la autocorrelación y la regresión espacial.
- Ayuda a evitar errores comunes en el análisis de datos geográficos, como la violación del supuesto de independencia.
- Constituye una guía completa para el tratamiento y modelado de información geoespacial con un enfoque cuantitativo riguroso.
Ficha técnica
- Autor: Cabrero Ortega, María Yolanda; García Pérez, Alfonso
- Editorial: UNED
- Idioma: Español
- Tema: SISTEMAS DE INFORMACION GEOGRAFICA (SIG) Y PERCEPCIÓN
- Colección: MASTER
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: julio de 2020
- Número de páginas: 329
- Peso: 614 g
Valoración editorial
Esta obra se presenta como un recurso sólido y actualizado para quienes necesitan aplicar la estadística a datos geográficos. Su principal valor reside en la combinación didáctica de dos herramientas de software libre muy extendidas, lo que elimina barreras económicas y fomenta la reproducibilidad. El hecho de que difunda resultados de investigaciones reales le confiere un enfoque práctico que trasciende la teoría, convirtiéndolo en un manual de consulta útil tanto para el aprendizaje autodidacta como para su uso en cursos de posgrado. Es una adquisición recomendada para cualquier biblioteca técnica o profesional que trabaje con información georreferenciada.