EXPLORATORY ANALYSIS OF REGIONALIZED VARIABLES WITH FUNCTIONAL METHODS ANÁLISIS EXPLORATORIO DE VARIABLES REGIONALIZADAS CON MÉTODOS FUNCIONALES

EXPLORATORY ANALYSIS OF REGIONALIZED VARIABLES WITH FUNCTIONAL METHODS ANÁLISIS EXPLORATORIO DE VARIABLES REGIONALIZADAS CON MÉTODOS FUNCIONALES

It is shown how summary statistics of functional data and functional principal components analysis (FPCA) can be used to evaluate the stationarity assumption considered in modeling of regionalized variables. As an example is taken georeferenced information of depth measured at 114 locations at Ciéna...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Giraldo Ramón
Format: Article
Language:English
Published: Universidad Nacional de Colombia 2007-05-01
Series:Revista Colombiana de Estadística
Subjects:
Functional data analysis
Functional principal components analysis
Stationarity
Online Access:http://www.revistas.unal.edu.co/index.php/estad/article/view/29326
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spelling doaj-3f0341388aef44769f6848594f58d1cf2020-11-25T00:35:04ZengUniversidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística0120-17512007-05-01301115127EXPLORATORY ANALYSIS OF REGIONALIZED VARIABLES WITH FUNCTIONAL METHODS ANÁLISIS EXPLORATORIO DE VARIABLES REGIONALIZADAS CON MÉTODOS FUNCIONALESGiraldo RamónIt is shown how summary statistics of functional data and functional principal components analysis (FPCA) can be used to evaluate the stationarity assumption considered in modeling of regionalized variables. As an example is taken georeferenced information of depth measured at 114 locations at Ciénaga Grande de Santa Marta, Colombia.<br>Se muestra cómo las estadísticas descriptivas funcionales y el análisis en componentes principales funcional (ACPF) pueden emplearse en la evaluación empírica del supuesto de estacionariedad considerado en la modelación de variables regionalizadas. Se toma como ejemplo información georreferenciada correspondiente a mediciones de profundidad recogidas en 114 sitios de la Ciénaga Grande de Santa Marta, Colombia.http://www.revistas.unal.edu.co/index.php/estad/article/view/29326Functional data analysisFunctional principal components analysisStationarity
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issn 0120-1751
publishDate 2007-05-01
description It is shown how summary statistics of functional data and functional principal components analysis (FPCA) can be used to evaluate the stationarity assumption considered in modeling of regionalized variables. As an example is taken georeferenced information of depth measured at 114 locations at Ciénaga Grande de Santa Marta, Colombia.<br>Se muestra cómo las estadísticas descriptivas funcionales y el análisis en componentes principales funcional (ACPF) pueden emplearse en la evaluación empírica del supuesto de estacionariedad considerado en la modelación de variables regionalizadas. Se toma como ejemplo información georreferenciada correspondiente a mediciones de profundidad recogidas en 114 sitios de la Ciénaga Grande de Santa Marta, Colombia.
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