Análisis estadístico regional

El análisis espacial presenta una gran importancia en las investigaciones sociales debido a su trascendencia en campos tan diversos como la economía regional, la ecología...

Desde el punto de vista económico, la existencia de desequilibrios o disparidades regionales es un fenómeno de interés por sus consecuencias sobre variables tales como la población (desequilibrios demográficos, movimientos migratorios...), la producción o la renta.

Esta importancia justifica el protagonismo de los análisis territoriales.

En este nuevo tema, voy a intentar explicar el conjunto de instrumentos útiles del análisis regional. Algunos de ellos presentan claras analogías con los índices temporales ya estudiados, mientras otros conducen a expresiones coincidentes con ciertos indicadores de desigualdad.

Por otra parte, el análisis regional exige la utilización de modelos matemáticos que permitan estructurar sus teorías, planteamiento que conduce a la elaboración de indicadores de localización.

El estudio que propongo en este blog se centra en el análisis descriptivo de los desequilibrios espaciales, que, sin negar la importancia de sus consecuencias normativas, constituye el principal objetivo. Una óptica más amplia de análisis, que contempla la dimensión espacial de localización espacial de actividades económicas y su importancia en el comportamiento y las formas sociales, ha dado lugar al análisis regional.

Comentarios

Entradas populares de este blog

Ojivas

Recibe el nombre de ojiva un gráfico que, mediante el trazado de una línea, muestra las frecuencias acumuladas de la serie. Si representa frecuencias absolutas acumuladas se llama simplemente ojiva, y si representa los porcentajes de las frecuencias relativas acumuladas se llama ojiva porcentual. Para representar una ojiva, se marcan en el eje de abscisas los valores de la variable y en el eje de ordenadas las frecuencias acumuladas. Se utiliza para representar series atemporales de frecuencia. Ejemplo Vamos a representar una ojiva de la serie correspondiente a los complementos salariales (dietas, desplazamientos...) expresados en euros de los 130 empleados y empleadas de una empresa, que aparecen reflejados en la siguiente tabla. Complementos N.º de empleados [50-60) 16 [60-70) 20 [70-80) 32 [80-90) 28 [90-100) 20 [100-110) 10 [110-120) 4 130

Polígonos de frecuencias

Un polígono de frecuencias es un gráfico que se obtiene a partir de un histograma, uniendo los puntos medios de los techos, o bases superiores, de los rectángulos. Se acostumbra a prolongar el polígono hasta puntos de frecuencia cero. Un polígono de frecuencia permite ver con gran claridad las variaciones de la frecuencia de una clase a otra. Son muy útiles cuando se pretende comparar dos o más distribuciones, ya que, así como es difícil representar dos o más histogramas en un mismo gráfico, resulta muy sencillo hacerlo con dos o más polígonos de frecuencias. La suma de las áreas de los rectángulos de un histograma de amplitud constante, es igual al área limitada por el polígono de frecuencias y el eje X. Ejemplo Vamos a construir a partir del histograma explicado en la entrada anterior , su correspondiente polígono de frecuencias. Ejemplo de polígono de frecuencias Interpretación de un polígono de frecuencias El polígono de frecuencias resume, en una sola lín

Ejemplo de tabla de frecuencia para una variable cuantitativa continua

Cuando el estudio se refiere a una variable cuantitativa continua, como el peso, la talla, velocidad, etc., o cuando tratándose de una variable cuantitativa discreta, el número de observaciones es muy grande y la cantidad de valores diferentes que toma la variable también, se recurre a agrupar los datos en intervalos. Cada uno de estos intervalos recibe el nombre de clase. Por ejemplo: En un estudio realizado sobre la estatura de cuarenta alumnos de un curso (variable cuantitativa continua, puesto que entre dos estaturas distintas puede haber un alumno que tenga una estatura intermedia), se han obtenido los siguientes resultados en metros: 1,55 1,66 1,69 1,63 1,64 1,67 1,63 1,56 1,62 1,68 1,68 1,62 1,66 1,62 1,69 1,56 1,57 1,60 1,65 1,64 1,67 1,69 1,63 1,64 1,60 1,62 1,63 1,71 1,62 1,72 1,61 1,61 1,64 1,60 1,70 1,76 1,65 1,65 1,68 1,66 Para su estudio, se procede a la agrupación de los datos en intervalos o clases. Primero se observa cuáles son los valores

Estadística y combinatoria al alcance de todos

Buscar este blog