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Analíti a
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Revista de Análisis Estadístico
Journal of Statistical Analysis
Analítika, Revista de análisis estadístico, (2015), Vol. 9
Localizacion de centros de empleo y su influencia sobre la distribucion de la poblacion en el Distrito...
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cluster es Alto-Alto; si, en el caso contrario el cluster tienen sectores censales que se encuen-
tran por debajo de la media este ser´a de la categor´ıa LISA Bajo-Bajo.
En el caso de los outliers, estos son conjuntos de sectores censales que presentan valores
estad´ısticamente disimiles y por tanto muestran autocorrelaci´on negativa; si un sector, bien
sobre la media, se encuentra rodeado por sectores que se encuentran bajo la media o viceversa
las categor´ıas LISA que les corresponden son Alto-Bajo y Bajo-Alto respectivamente. Este
an´alisis tambi´en identifica aquellos sectores censales cuyas relaciones con los otros no son
estad´ısticamente significativas. Para realizar este an´alisis se utiliz´o en este trabajo el software
especializado en econometr´ıa espacial de software libre creado por Luc Anselin
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llamado
Geoda
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.
Para el c´alculo de este ´ındice se necesita la existencia de una matriz de pesos espaciales
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que permita establecer c´omo se relacionan las unidades territoriales entre s´ı. Para esto se
experiment´o con varios tipos de matrices espaciales: de continuidad tipo, torre o reina; o
con los inversos de la distancia de cada vecino dentro de un radio determinado. Los resul-
tados que muestran una mayor consistencia son aquellos que utilizan el peso de distancia
inversa. Millward (2008) utiliza dicha forma de construcci´on de matriz de pesos espaciales
en un an´alisis similar al de este trabajo para 5 ciudades canadienses mostrando resultados
consistentes. Se escoge el m´etodo de la distancia inversa con un radio de 2km de interrelaci´on
entre sectores, pues en experimentos con radios mayores se pierden particularidades entre
los espacios.
El an´alisis de la I de Moran muestra la existencia de correlaci´on espacial positiva, esto
confirmando lo que los an´alisis descriptivos muestran sobre la conformaci´on de clusters po-
blacionales. El valor del indicador es de 0.28 y 0.24 en 2001 y 2010 respectivamente; ambos
tienen una pseudo-probabilidad, calculada con 999 permutaciones, menor al 1 % de que la
distribuci´on espacial sea un fen´omeno aleatorio. Se puede entonces intuir que existe de he-
cho formaciones de clusters estad´ısticamente significativos en la ciudad en ambos periodos.
Una vez que se conoce esta evidencia se procede a realizar el c´alculo del an´alisis local cuyos
resultados se plasman en un mapa para cada periodo, esto se encuentran en la Figura 3.
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Para ver una muestra de las capacidades de este programa ver Anselin et al. (2006)
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Disponible gratuitamente en https://geodacenter.asu.edu
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Ver Anselin (1998)
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