Método de agrupamiento geoespacial para la segmentación de una población de viviendas

Generalmente, las encuestas por muestreo realizadas por los organismos oficiales de estadística se valen de un marco muestral que lista y agrupa a viviendas particulares según su ubicación geográfica, de acuerdo con los niveles de desagregación requeridos por el diseño. Los mismos son elaborados a...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Capretto, Tomás, Marí, Gonzalo Pablo Domingo
Otros Autores: Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosario
Formato: conferenceObject documento de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2019
Materias:
cluster k-medias
segmentación
conglomerados de igual tamaño
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/2133/13902
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Aporte de:
Repositorio Hipermedial de la Universidad Nacional de Rosario (UNR) de Universidad Nacional de Rosario
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description Generalmente, las encuestas por muestreo realizadas por los organismos oficiales de estadística se valen de un marco muestral que lista y agrupa a viviendas particulares según su ubicación geográfica, de acuerdo con los niveles de desagregación requeridos por el diseño. Los mismos son elaborados a partir de información recogida en los Censos de Población y mediante la asistencia de software cartográfico. La dificultad de este procedimiento no solo se debe al exhaustivo trabajo manual, sino también a imprecisiones respecto a calles y numeración de las viviendas. Por motivos relacionados a la precisión de los estimadores y de distribución de carga de trabajo es preferible que la cantidad de viviendas por área de muestreo sea uniforme. Este trabajo presenta un algoritmo de agrupamiento espacial que permite especificar tamaño de clusters de antemano y que solo requiere posicionamiento dado por latitud y longitud. Se muestra su desempeño y se lo compara con el método de clustering k-medias en una aplicación a una población sintética de viviendas.
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