000			02560nam a2200325 i 4500
001			500000736
003			UVAL
005			20240507115310.0
007			ta
008			160422s20122012chl g 000 0 spa d
040			_aDIBRA _bspa _cUVAL _erda
041	0		_aspa
084			_aM
100	0		_aHerrera Órdenes, Juan Carlos, _eautor.
245	0	0	_aTamaño muestral efectivo en el modelamiento de variables espaciales / _cJuan Carlos Herrera Órdenes.
264		1	_aValparaíso, Chile : _bUniversidad de Valparaíso, _c2012.
300			_a94 hojas.
347			_2rda _atext file _bPDF
502			_aMagíster en Estadística.
520			_aEn la actualidad para la selecci´on de un conjunto de variables aleatorias (´o una muestra aleatoria) de tamaño provenientes desde una población de interés de tama˜no N, hay que tener en cuenta dos requisitos; que las muestras seleccionadas sean independientes e idénticamente distribuidas. Esto es uno de los requisitos básicos para realizar inferencia estadística, donde N ≥ n. Mas a´un, bajo ciertas condiciones de regularidad y una probabilidad de significancia dada se puede establecer fórmulas anal´ıticas que permiten calcular un n´umero n necesario de muestras, para estimar alg´un par´ametro de interés (comúnmente, media y desviación estándar). En la literatura existen varias perspectivas o metodolog´ıas para realizar técnicas de muestreo (Ver, Hansen, 1953 y Cochran, 1977). Otro escenario muy distinto, es cuando se est´a en presencia de un conjunto de variables cuyos atributos están georeferenciados, donde a menudo se puede encontrar que la informaci´on est´a duplicada, o bien, existe redundancia (se entiende por redundancia de la información, a los datos en la muestra que contienen la misma informaci´on que otro dato, o bien, están correlacionados). Debido a la característica de este conjunto de datos no se pueden aplicar las técnicas y f´ormulas descritas en Cochran (1977) para obtener un tama˜no de muestra. Sin embargo, existen autores como Haining (1990, 2004), Anselin (2010), Cressie (1993) y Griffith (2005, 2008) que discuten este tema en profundidad y han tratado de dar respuesta a esta situación.
650		0	_aESTADISTICA ESPACIAL.
650		0	_aGEOESTADISTICA.
650		0	_aMODELOS ESTADISTICOS.
710	0		_aUniversidad de Valparaíso. _bFacultad de Ciencias.
800	1		_aCatalán Reyes, Mónica.
942			_c5 _2ddc
999			_c90944 _d90944