Análisis de componenetes principales con datos georeferenciados. Una aplicación en la industria turística.

Autores
Luna, Laura Isabel
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de maestría
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Balzarini, Mónica
Descripción
Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados ; Argentina, 2017. 
Fil: Luna, Laura Isabel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina.
El análisis espacial de las actividades características del turismo permite generar información relativa a la estructura de la industria turística, información necesaria para la toma de decisiones. En este trabajo se propuso realizar un mapeo de las actividades características del turismo en departamentos de Córdoba, Argentina. La innovación metodológica consiste en la generación de estadísticas para datos espaciales multidimensionales. Se estudian y comparan en su desempeño métodos multivariados con y sin restricción espacial en el contexto de la aplicación. De esta comparación se pudo concluir que el grado de estructuración espacial de las componentes que sintetizan las actividades características del rubro fue mayor cuando se aplicó el análisis de componentes principales espaciales (MULTISPATI-PCA) que con el análisis de componentes principales clásico (PCA) sobre indicadores de la actividad. Los mapas de variables índices mostraron mayor estructura espacial con MULTISPATI-PCA. Se realizaron agrupamientos de departamentos en función de la participación de las actividades de interés en el valor agregado turístico, para ello se utilizaron componentes principales espaciales como input del análisis de conglomerados fuzzy k-means. Finalmente se realizó un mapeo en función de la participación del valor agregado turístico en el producto bruto regional de los departamentos y se analizó la variación en la participación de las distintas actividades que componen el agregado para el período 2001-2014.
Fil: Luna, Laura Isabel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina.
Materia
Actividades características del turismo
Análisis multivariado espacial
Cluster fuzzy k-means
Turismo
Córdoba
Análisis multivariante
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/13306
Acceder
id RDUUNC_0b56d0bfa34a9b8ef4c1b5ebd447155b
oai_identifier_str oai:rdu.unc.edu.ar:11086/13306
network_acronym_str RDUUNC
repository_id_str 2572
network_name_str Repositorio Digital Universitario (UNC)
spelling Análisis de componenetes principales con datos georeferenciados. Una aplicación en la industria turística.Luna, Laura IsabelActividades características del turismoAnálisis multivariado espacialCluster fuzzy k-meansTurismoCórdobaAnálisis multivarianteTesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados ; Argentina, 2017. Fil: Luna, Laura Isabel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina.El análisis espacial de las actividades características del turismo permite generar información relativa a la estructura de la industria turística, información necesaria para la toma de decisiones. En este trabajo se propuso realizar un mapeo de las actividades características del turismo en departamentos de Córdoba, Argentina. La innovación metodológica consiste en la generación de estadísticas para datos espaciales multidimensionales. Se estudian y comparan en su desempeño métodos multivariados con y sin restricción espacial en el contexto de la aplicación. De esta comparación se pudo concluir que el grado de estructuración espacial de las componentes que sintetizan las actividades características del rubro fue mayor cuando se aplicó el análisis de componentes principales espaciales (MULTISPATI-PCA) que con el análisis de componentes principales clásico (PCA) sobre indicadores de la actividad. Los mapas de variables índices mostraron mayor estructura espacial con MULTISPATI-PCA. Se realizaron agrupamientos de departamentos en función de la participación de las actividades de interés en el valor agregado turístico, para ello se utilizaron componentes principales espaciales como input del análisis de conglomerados fuzzy k-means. Finalmente se realizó un mapeo en función de la participación del valor agregado turístico en el producto bruto regional de los departamentos y se analizó la variación en la participación de las distintas actividades que componen el agregado para el período 2001-2014.Fil: Luna, Laura Isabel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina.Balzarini, Mónica2017-12info:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:ar-repo/semantics/tesisDeMaestriaapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11086/13306spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Digital Universitario (UNC)instname:Universidad Nacional de Córdobainstacron:UNC2025-09-29T13:42:49Zoai:rdu.unc.edu.ar:11086/13306Institucionalhttps://rdu.unc.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://rdu.unc.edu.ar/oai/snrdoca.unc@gmail.comArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:25722025-09-29 13:42:49.679Repositorio Digital Universitario (UNC) - Universidad Nacional de Córdobafalse
dc.title.none.fl_str_mv Análisis de componenetes principales con datos georeferenciados. Una aplicación en la industria turística.
title Análisis de componenetes principales con datos georeferenciados. Una aplicación en la industria turística.
spellingShingle Análisis de componenetes principales con datos georeferenciados. Una aplicación en la industria turística.
Luna, Laura Isabel
Actividades características del turismo
Análisis multivariado espacial
Cluster fuzzy k-means
Turismo
Córdoba
Análisis multivariante
title_short Análisis de componenetes principales con datos georeferenciados. Una aplicación en la industria turística.
title_full Análisis de componenetes principales con datos georeferenciados. Una aplicación en la industria turística.
title_fullStr Análisis de componenetes principales con datos georeferenciados. Una aplicación en la industria turística.
title_full_unstemmed Análisis de componenetes principales con datos georeferenciados. Una aplicación en la industria turística.
title_sort Análisis de componenetes principales con datos georeferenciados. Una aplicación en la industria turística.
dc.creator.none.fl_str_mv Luna, Laura Isabel
author Luna, Laura Isabel
author_facet Luna, Laura Isabel
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Balzarini, Mónica
dc.subject.none.fl_str_mv Actividades características del turismo
Análisis multivariado espacial
Cluster fuzzy k-means
Turismo
Córdoba
Análisis multivariante
topic Actividades características del turismo
Análisis multivariado espacial
Cluster fuzzy k-means
Turismo
Córdoba
Análisis multivariante
dc.description.none.fl_txt_mv Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados ; Argentina, 2017. 
Fil: Luna, Laura Isabel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina.
El análisis espacial de las actividades características del turismo permite generar información relativa a la estructura de la industria turística, información necesaria para la toma de decisiones. En este trabajo se propuso realizar un mapeo de las actividades características del turismo en departamentos de Córdoba, Argentina. La innovación metodológica consiste en la generación de estadísticas para datos espaciales multidimensionales. Se estudian y comparan en su desempeño métodos multivariados con y sin restricción espacial en el contexto de la aplicación. De esta comparación se pudo concluir que el grado de estructuración espacial de las componentes que sintetizan las actividades características del rubro fue mayor cuando se aplicó el análisis de componentes principales espaciales (MULTISPATI-PCA) que con el análisis de componentes principales clásico (PCA) sobre indicadores de la actividad. Los mapas de variables índices mostraron mayor estructura espacial con MULTISPATI-PCA. Se realizaron agrupamientos de departamentos en función de la participación de las actividades de interés en el valor agregado turístico, para ello se utilizaron componentes principales espaciales como input del análisis de conglomerados fuzzy k-means. Finalmente se realizó un mapeo en función de la participación del valor agregado turístico en el producto bruto regional de los departamentos y se analizó la variación en la participación de las distintas actividades que componen el agregado para el período 2001-2014.
Fil: Luna, Laura Isabel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina.
description Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados ; Argentina, 2017. 
publishDate 2017
dc.date.none.fl_str_mv 2017-12
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
info:ar-repo/semantics/tesisDeMaestria
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11086/13306
url http://hdl.handle.net/11086/13306
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Digital Universitario (UNC)
instname:Universidad Nacional de Córdoba
instacron:UNC
reponame_str Repositorio Digital Universitario (UNC)
collection Repositorio Digital Universitario (UNC)
instname_str Universidad Nacional de Córdoba
instacron_str UNC
institution UNC
repository.name.fl_str_mv Repositorio Digital Universitario (UNC) - Universidad Nacional de Córdoba
repository.mail.fl_str_mv oca.unc@gmail.com
_version_ 1844618937397936128
score 13.070432

Publicaciones similares