Muestras de punto de media

Ejemplo de media móvil

Cada uno de los círculos más grandes es una distancia fija alrededor de un punto de muestreo (normalmente el área muestreada) y cada uno de los puntos más pequeños es un punto de rendimiento. Lo que he estado haciendo en el pasado es crear una cuadrícula rasterizada promediada de rendimiento y luego utilizar la herramienta de muestreo de puntos para obtener un rendimiento por punto de muestra (con los atributos de la muestra incluidos).

Lo que me gustaría hacer es utilizar un proceso similar al de la herramienta de muestreo por puntos, pero con una diferencia notable. Me gustaría devolver los aspectos de los atributos de muestreo junto con la media y la desviación estándar de los puntos de rendimiento dentro del límite. Sólo los necesito en un archivo csv/txt para pasarlos por algunas estadísticas y encontrar relaciones.

Calculadora de medias móviles

En estadística, una media móvil (rolling average o running average) es un cálculo para analizar puntos de datos creando una serie de medias de diferentes subconjuntos del conjunto de datos completo. También se denomina media móvil (MM)[1] o media rodante y es un tipo de filtro de respuesta al impulso finito. Las variaciones incluyen: formas simples, acumulativas o ponderadas (descritas a continuación).

Dada una serie de números y un subconjunto de tamaño fijo, el primer elemento de la media móvil se obtiene tomando la media del subconjunto fijo inicial de la serie de números. A continuación, el subconjunto se modifica “desplazándose hacia delante”, es decir, excluyendo el primer número de la serie e incluyendo el siguiente valor en el subconjunto.

Una media móvil se utiliza habitualmente con los datos de las series temporales para suavizar las fluctuaciones a corto plazo y resaltar las tendencias o ciclos a largo plazo. El umbral entre el corto plazo y el largo plazo depende de la aplicación, y los parámetros de la media móvil se establecerán en consecuencia. Por ejemplo, suele utilizarse en el análisis técnico de datos financieros, como los precios de las acciones, los rendimientos o los volúmenes de negociación. También se utiliza en economía para examinar el producto interior bruto, el empleo u otras series temporales macroeconómicas. Matemáticamente, una media móvil es un tipo de convolución, por lo que puede considerarse un ejemplo de filtro de paso bajo utilizado en el procesamiento de señales. Cuando se utiliza con datos que no son de series temporales, una media móvil filtra los componentes de mayor frecuencia sin ninguna conexión específica con el tiempo, aunque normalmente implica algún tipo de ordenación. Desde un punto de vista simplista, puede considerarse que suaviza los datos.

Qué es un buen tamaño de muestra

El error estándar de la media, o simplemente error estándar, indica la diferencia entre la media de la población y la media de la muestra. Indica cuánto variaría la media de la muestra si se repitiera un estudio con nuevas muestras de una misma población.

El error estándar de la media (SE o SEM) es el tipo de error estándar más común. Pero también se puede encontrar el error estándar para otras estadísticas, como las medianas o las proporciones. El error estándar es una medida común del error de muestreo: la diferencia entre un parámetro de la población y una estadística de la muestra.

Con el muestreo probabilístico, en el que los elementos de una muestra se seleccionan aleatoriamente, se pueden recoger datos que probablemente sean representativos de la población.  Sin embargo, incluso con muestras probabilísticas, seguirá habiendo algún error de muestreo. Esto se debe a que una muestra nunca coincidirá perfectamente con la población de la que procede en términos de medidas como las medias y las desviaciones estándar.

Un error estándar alto indica que las medias de la muestra están muy repartidas en torno a la media de la población, es decir, que la muestra puede no representar fielmente a la población. Un error estándar bajo indica que las medias de la muestra están muy distribuidas en torno a la media de la población: la muestra es representativa de la población.

Fórmula del tamaño de la muestra

Para un tratado teórico básico sobre el análisis de patrones de puntos (PPA), se recomienda al lector que revise las notas de clase sobre el análisis de patrones de puntos. Esta sección pretende complementar los apuntes de la conferencia implementando las técnicas del PPA en el entorno de programación R.

El primer apéndice le guía a través del proceso de carga de datos externos en R. Pero en resumen, si usted tiene capas almacenadas como formatos de archivo shapefile y raster, podría importar los datos utilizando el siguiente ejemplo:

Todas las herramientas de análisis de patrones de puntos utilizadas en este tutorial están disponibles en el paquete spatstat. Estas herramientas están diseñadas para trabajar con puntos almacenados como objetos ppp y no con objetos SpatialPointsDataFrame o sf. Tenga en cuenta que un objeto ppp puede tener o no información de atributos (también llamados marcas). Saber si una función requiere o no que una tabla de atributos esté presente en el objeto ppp es importante para que la operación se complete con éxito. En este tutorial sólo nos ocuparemos del patrón generado por los puntos y no de sus atributos. Por lo tanto, eliminaremos todas las marcas del objeto punto.