Regresión Ponderada Geográfica, nueva modalidad en muestreo forestal
Un ejemplo de incluir la autocorrelación y heterogeneidad espacial, en la evaluación de plantaciones forestales
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La presente investigación, incorpora la variable espacial a los muestreos forestales de plantaciones; para así optimizar las estimaciones de volumen y mostrar qué posible fundamento teórico de los mínimos cuadrados ordinarios (MCO) se puede estar vulnerando, y tomar la Regresión Ponderada Geográfica (GWR) como alternativa en aquellos casos donde los MCO no sean aplicables teóricamente. Se dispuso de un censo de un rodal de árboles clones de Eucalyptus urograndis, a los cuales se le aplicó 100 muestreos al 5%, arrojando que el 75% de ellos manifestaban autocorrelación espacial y 25% ...
La presente investigación, incorpora la variable espacial a los muestreos forestales de plantaciones; para así optimizar las estimaciones de volumen y mostrar qué posible fundamento teórico de los mínimos cuadrados ordinarios (MCO) se puede estar vulnerando, y tomar la Regresión Ponderada Geográfica (GWR) como alternativa en aquellos casos donde los MCO no sean aplicables teóricamente. Se dispuso de un censo de un rodal de árboles clones de Eucalyptus urograndis, a los cuales se le aplicó 100 muestreos al 5%, arrojando que el 75% de ellos manifestaban autocorrelación espacial y 25% no, en donde la GWR era aplicable al 1er grupo y el MCO para el 2do grupo. Por último, se hizo una estimación de volumen con la GWR, donde los resultados aventajan sobre los MCO, al tomar en cuenta la autocorrelación espacial de los datos.
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