En cuanto a las unidades del paisaje que se han descrito para este trabajo, la Unidad 1.A. Mar, puede desecharse. No es representativa. Por lo tanto, en este trabajo, sólo contaríamos con 10 unidades.
Me ha llegado un correo planteándome las siguientes dudas acerca de este trabajo:
1) Análisis de Componentes Principales. 2) Atribución de valores a las variables que he seleccionado que son representativas de este paisaje. 3) Procedencia de los valores. 4) Anexos 3 y 4.
Paso a intentar responder estos puntos de forma global (todo responde a todo):
El Análisis de Componentes Principales (ACP) es un Método Estadístico que fue propuesto por Pearson (1901), y de forma independiente también por Hotelling (1933), y que consiste es describir la variación producida por la observación de p variables aleatorias, en términos de un conjunto de nuevas variables incorreladas entre sí (denominadas Componentes Principales), cada una de las cuales sea combinación lineal de las variables originales. Estas nuevas variables son obtenidas en orden de importancia, de manera que la primera componente principal incorpora mayor cantidad posible de variación debida a las variables originales; la segunda componente principal se elige de forma que explique la mayor cantidad posible de variación que resta sin explicar con la primera componente principal, sujeta a la combinación de ser incorrelada con la primera componente principal, y así sucesivamente.
Lo IMPORTANTE de éste análisis es lo siguiente:
El propósito del ACP es ver si las dos o tres primeras componentes principales reúnen ya la mayor parte de la variación producida por las p variables originales puesto que, de ser así, considerando sólo estas dos o tres primeras, reduciremos la dimensionalidad de los datos al considerar únicamente dos o tres variables en lugar de p, y apenas perderemos información relevante.
En la página 17, aparece una tabla con valores aleatorios dentro de unos criterios técnicos.
Esta tabla de valores, se realizó determinando previamente que rango de variabilidad podía tomar dichas variables en ese paisaje y dependiendo la zona pues se iba otorgando los valores.
Se realizó una plantilla, y se arrojó una tirada de 20 puntos (lo denominado las 20 muestras) y para cada muestra, en función de la zona donde había caído esos puntos, se fijaban cada uno de los valores de las variables. Se hizo de forma muy aleatoria, porque no iba a ser un análisis muy fiable, ya que no conocemos con exactitud la zona. Este análisis se desarrolló con el fin de poner en práctica este método estadístico.
Los Anexos 3 y 4 corresponden con las rejillas realizadas para las dos réplicas del método de Montecarlo.
Otra cosa, el análisis de este ACP y la extracción de las conclusiones de los resultados obtenidos, en este trabajo, no están muy bien realizadas. El conocimiento que tenía en ese momento de este método estadístico era muy básico.
Si obtenéis los resultados de vuestros trabajos, podemos comentarlos, y estrujar al 100% los resultados. Éste método puede arrojar mucha información en referencia a la representatividad de las unidades del paisaje, y darnos con exactitud cuáles de ellas explican mejor la variabilidad.
El Anexo 5 corresponde con el estudio de distribución de la Unidad "Árboles", para ver si esta distribución se debe al azar o no, y en qué medida. En breve subiré un archivo explicando como se desarrolla esta prueba estadística, en un ejemplo concreto de Ordenación del territorio.
En cuanto a las unidades del paisaje que se han descrito para este trabajo, la Unidad 1.A. Mar, puede desecharse. No es representativa. Por lo tanto, en este trabajo, sólo contaríamos con 10 unidades.
ResponderEliminarMe ha llegado un correo planteándome las siguientes dudas acerca de este trabajo:
ResponderEliminar1) Análisis de Componentes Principales.
2) Atribución de valores a las variables que he seleccionado que son representativas de este paisaje.
3) Procedencia de los valores.
4) Anexos 3 y 4.
Paso a intentar responder estos puntos de forma global (todo responde a todo):
El Análisis de Componentes Principales (ACP) es un Método Estadístico que fue propuesto por Pearson (1901), y de forma independiente también por Hotelling (1933), y que consiste es describir la variación producida por la observación de p variables aleatorias, en términos de un conjunto de nuevas variables incorreladas entre sí (denominadas Componentes Principales), cada una de las cuales sea combinación lineal de las variables originales. Estas nuevas variables son obtenidas en orden de importancia, de manera que la primera componente principal incorpora mayor cantidad posible de variación debida a las variables originales; la segunda componente principal se elige de forma que explique la mayor cantidad posible de variación que resta sin explicar con la primera componente principal, sujeta a la combinación de ser incorrelada con la primera componente principal, y así sucesivamente.
Lo IMPORTANTE de éste análisis es lo siguiente:
El propósito del ACP es ver si las dos o tres primeras componentes principales reúnen ya la mayor parte de la variación producida por las p variables originales puesto que, de ser así, considerando sólo estas dos o tres primeras, reduciremos la dimensionalidad de los datos al considerar únicamente dos o tres variables en lugar de p, y apenas perderemos información relevante.
En la página 17, aparece una tabla con valores aleatorios dentro de unos criterios técnicos.
Esta tabla de valores, se realizó determinando previamente que rango de variabilidad podía tomar dichas variables en ese paisaje y dependiendo la zona pues se iba otorgando los valores.
Se realizó una plantilla, y se arrojó una tirada de 20 puntos (lo denominado las 20 muestras) y para cada muestra, en función de la zona donde había caído esos puntos, se fijaban cada uno de los valores de las variables. Se hizo de forma muy aleatoria, porque no iba a ser un análisis muy fiable, ya que no conocemos con exactitud la zona. Este análisis se desarrolló con el fin de poner en práctica este método estadístico.
Los Anexos 3 y 4 corresponden con las rejillas realizadas para las dos réplicas del método de Montecarlo.
Otra cosa, el análisis de este ACP y la extracción de las conclusiones de los resultados obtenidos, en este trabajo, no están muy bien realizadas. El conocimiento que tenía en ese momento de este método estadístico era muy básico.
ResponderEliminarSi obtenéis los resultados de vuestros trabajos, podemos comentarlos, y estrujar al 100% los resultados. Éste método puede arrojar mucha información en referencia a la representatividad de las unidades del paisaje, y darnos con exactitud cuáles de ellas explican mejor la variabilidad.
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ResponderEliminarAcabo de actualizar los archivos, he subido los anexos 3 y 4, correspondientes a las réplicas realizadas para el Método de Montecarlo.
ResponderEliminarEl Anexo 5 corresponde con el estudio de distribución de la Unidad "Árboles", para ver si esta distribución se debe al azar o no, y en qué medida. En breve subiré un archivo explicando como se desarrolla esta prueba estadística, en un ejemplo concreto de Ordenación del territorio.
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