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Estudios geográficos

Javier Colomo Ugarte

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Vértices Geodésicos de España

 

(Estudio finalizado en el año 2008)

VG provinciales en dispositivos móviles

 

Los Vértices Geodésicos (VG) se localizan en sitios altos y despejados para poder ver otros puntos, constituyendo la red de VG, la mejor base de datos de España con coordenadas geográficas definidas de puntos dominantes en altitud en su respectivo ámbito geográfico (entre los que se incluyen las cimas de montaña). En el presente estudio se ofrece la localización y visualización de todos y cada uno de los VG en Google Earth, por provincias de las diferentes Comunidades Autónomas y la opción de transferirlos a dispositivos GPS.

 

Centro geográfico

 

(Estudio finalizado en el año 2007)

 

Desarrollo de la metodología para obtener el Centro Geográfico de una superficie local, aplicada a Navarra,  y de la metodología para amplias superficies aplicada a: la península Ibérica; la España Peninsular; la continental de Francia, y la continental de China.

Cada centro geográfico se puede visualizar en Google Earth.

 

 

Coordenadas de ciudades de mundo por continente y países (38.298)

 

Ciudades de Mundo

 

África: 2.678

Asia Oriental: 5.486

Asia Occidental: 1.658

Centroamérica: 1.710

Europa Occidental: 5.374

Europa Central: 5.566

Europa Oriental: 4.793

Norteamérica: 5.444

Oceanía: 517

Sudamérica: 5.072

 

Coordenadas de núcleos de población de mundo por continente y países (3.424.639)

 

Núcleos de población de Mundo

city /

ciudad

 town /

ciudad med.

village /

villa

hamlet /

aldea

 

Región M.

city

 town

village

hamlet

otros

Total

Mundial

51.988

140.087

1.466.947

1.489.151

276.466

3.424.639

África

19.333

16.188

240.411

93.411

160.049

529.392

Asia Oc.

4.376

8.577

164.350

89.744

7.501

274.548

Asia Ori.

21.470

63.162

544.054

262.203

97.299

988.188

Europa Oc.

632

5.632

79.855

259.389

2.252

347.760

Europa C..

254

4.345

63.015

110.845

286

178.745

Europa Ori.

1.119

12.442

260.705

334.422

1.313

610.001

Norteame.

2.460

14.700

34.357

122.087

504

174.108

Centrame.

663

4.891

23.251

58.038

1.858

88.701

Sudame.

1.542

8.354

47.003

149.189

4.710

210.798

Oceanía

139

1.796

9.946

9.823

694

22.398

 

La distribución de la riqueza mundial (2017) y el Índice de Gini

 

Ejemplo de la distribución mundial de la Riqueza (2017)

 

Cálculo de la distribución de la riqueza mundial con el índice de Gini,  a partir de dos variables: 1ª la riqueza mundial (Y); 2ª el número de adultos que poseen la riqueza (X), dividida en cuatro tramos de riqueza. 1. El número de adultos que poseen más de un millón de dólares ($) estadounidenses. 2. Los que poseen entre 100.000 y un millón de dólares. 3. Los que poseen entre 10.000 a 100.000 dólares. 4. Los que su riqueza está por debajo de los 10.000 dólares.

La metodología seguida para hallar el Índice de Gini, se ha basado en  la obtención de la superficie bajo la curva de Lorentz.

 

 

Producto Interior Bruto Nominal y en Paridad del Poder Adquisitivo

 

PIB y PIB-PPA

Año 2017

 

El  Producto Interior Bruto (PIB), o Gross Domestic Product (GDP), mide el valor de la producción de bienes y servicios de un país al valor monetario de cambio internacional.

La Paridad del Poder Adquisitivo (PPA), o Purchasing Power Parity (PPP), mide el poder adquisitivo de compra de un bien o servicio en un país en comparación al de otro país en base a la moneda de cada país.

El PIB / PPA o GDP / PPP, es el valor de compra de todos los bienes y servicios en la moneda de un país en comparación a la de otro país.

La relación entre el GDP y el GDP (PPP) es controvertida pues, considerando que la mayoría del gasto de la población de un país se origina en el propio país, el dato del GPD no expresa objetivamente la riqueza per cápita.

 

 

Cálculos estadísticos automáticos entre dos variables en línea

 

Cálculos estadísticos

(20 pares de datos)

 

 Índice de Gini

 El indicie de Gini mide la distribución entre dos variables. Sus valores están comprendidos entre 0 y 1. El valor 0 equivale a una distribución perfecta (todos los elementos de una variable están distribuidos uniformemente entre todos los elementos de la segunda variable); El valor 1 equivale a la máxima concentración (todos los elementos de una variable se concentran en un elemento de la segunda variable).

Coeficiente de Correlación de Pearson

El coeficiente de correlación de Pearson mide la relación entre las dos variables. Sus valores están comprendidos entre 0 y + 1; 1 es igual a una correlación perfecta, si es positiva será de + 1 si es negativa el valor será de - 1.

Recta de regresión y residuales

La recta de regresión permite estimar el valor desconocido de un elemento de una variable dependiente que estaría en correlación con el valor conocido de otro elemento de una segunda variable independiente. Las diferencias entre el valor real conocido de la variable dependiente y el valor estimado se denominan residuales.

Matriz de cálculo del centro ponderado de los ejes X - Y

La matriz de 40 filas por 40 columnas contiene el cálculo del centro ponderado de los ejes X - Y

 

 

Introducción al Análisis Factorial

  El análisis factorial es un método estadístico que pretende sintetizar la información en un número de variables mínimo e imprescindible para el análisis del objeto de estudio. El análisis factorial es un procedimiento estadístico complejo*, que precisa en su uso práctico de programas estadísticos.

En el presente estudio se utiliza el programa estadístico SPSS porque tiene incluido en el análisis factorial, el resultado final de la notaciones o puntuaciones aplicadas a cada caso de la Matriz de Datos (Casos / Variables), correspondientes a los factores extraídos para el análisis factorial.

El estudio consta de tres apartados 1. El análisis factorial; 2. El análisis factorial en SPSS, y 3. Ejemplo de la aplicación del análisis factorial

* Desarrollo estadístico del Análisis Factorial. JM Santos Preciado

 

Técnicas estadísticas aplicadas a la Geografía Humana

 

Navarra

 

PRIMERA PARTE

(Cuadro de frecuencias) (Media aritmética) (Mediana) (Decil) (Moda) (Desviación media) (Desviación típica) (Índice de variabilidad) (Coeficiente de variación) (Asimetría o sesgo) (Curtosis) (Defecto de curtosis) (Índice bruto de diversificación) (Índice neto de diversificación) (Índice de diversificación de Gibbs-Martin) (Índice de nelson) (Coeficiente de localización de Sargentz Florence) (Coeficiente de concentración de Gini) (Curva de Lorenz) (Índice de Weaver) (Coeficiente de correlación de Pearson) (Coeficiente de determinación) (Coeficiente de correlación de Kendall).

SEGUNDA PARTE

(Centro medio y centro medio ponderado) (Centro de gravedad) (Centro de gravedad ponderado) (Centro de gravedad de la superficie) (Radio dinámico) (Análisis de vecindad) (Red topológica) (Índice de compacidad) (Índice de Cole y de Gibs) (Análisis factorial)

 

Selecciones geográficas de Navarra

 

Navarra

 

Historia de Navarra en mapas

Comarcas y Municipios

Climas y cambio climático

Sistema Fluvial

Centro Geográfico

Monumentos Naturales

Vértices Geodésicos

Monumentos Megalíticos

La Montaña Oriental