Published

2008-01-01

ANÁLISIS DE COVARIANZAS CON VARIABLES SECUNDARIAS CORRELACIONADAS ESPACIALMENTE

ANALYSIS OF COVARIANCE WITH SPATIALLY CORRELATED SECONDARY VARIABLES

Keywords:

análisis de covarianzas, covarianza espacial, cokriging, covarianza (es)
Covariance Analysis, Spatial Analysis, Cokriging, Covariate (en)

Authors

  • Tisha Hooks Winona State University
  • David Marx University of Nebraska
  • Stephen Kachman University of Nebraska
  • Jeffrey Pedersen University of Nebraska
  • Roger Eigenberg University of Nebraska
Los avances en agricultura de precisión permiten a los investigadores obtener datos con más frecuencia y en detalle. Por ejemplo, es común colectar “en el transcurso” datos como lecturas de electro-conductividad del suelo. Esto crea la oportunidad de usar estas medidas como covariables para incrementar la precisión experimental de la variable de respuesta. Aún más, estas medidas están espacialmente relacionadas entre sí, creando la necesidad de métodos en los cuales la ubicación espacial representa un papel explícito en el análisis de los datos. Se analizan conjuntos de datos que contienen variables de respuesta y covariables espacialmente relacionadas, usando el método cokriging o el análisis espacial de covarianza. Aunque el método cokriging usa la estructura de correlación de la covariable, es una herramienta puramente predictiva. Alternativamente, el análisis espacial de covarianza permite la estimación de parámetros pero sin tener en cuenta la estructura de correlación de la covariable. El presente artículo propone un método que tiene en cuenta la correlación en la covariable, así como la correlación entre la covariable y la variable de respuesta, permitiendo la estimación de los parámetros del modelo. De la misma manera, este método permite el análisis espacial de covarianza cuando la variable de respuesta y la covariable no están colocalizadas.
Advances in precision agriculture allow researchers to capture data more frequently and in more detail. For example, it is typical to collect “on-the-go” data such as soil electrical conductivity readings. This creates the opportunity to use these measurements as covariates for the primary response variable to possibly increase experimental precision. Moreover, these measurements are also spatially referenced to one another, creating the need for methods in which spatial locations play an explicit role in the analysis of the data. Data sets which contain measurements on a spatially referenced response and covariate are analyzed using either cokriging or spatial analysis of covariance. While cokriging accounts for the correlation structure of the covariate, it is purely a predictive tool. Alternatively, spatial analysis of covariance allows for parameter estimation yet disregards the correlation structure of the covariate. A method is proposed which both accounts for the correlation in and between the response and covariate and allows for the estimation of model parameters; also, this method allows for analysis of covariance when the response and covariate are not colocated.

Analysis of Covariance with Spatially Correlated Secondary Variables

Análisis de covarianzas con variables secundarias correlacionadas espacialmente

TISHA HOOKS1, DAVID MARX2, STEPHEN KACHMAN3, JEFFREY PEDERSEN4, ROGER EIGENBERG5

1Winona State University, Department of Mathematics and Statistics, Winona, United States. Assistant Professor. Email: THooks@winona.edu
2University of Nebraska, Department of Statistics, Lincoln, United States. Professors. Email: DMarx1@unl.edu
3University of Nebraska, Department of Statistics, Lincoln, United States. Professors. Email: SKachman1@unl.edu
4University of Nebraska, USDA-ARS Research, Department of Agronomy and Horticulture, Lincoln, United States. Geneticist and Professor. Email: JPedersen1@unl.edu
5University of Nebraska, USDA-ARS Research, Department of Agronomy and Horticulture, Lincoln, United States. Researcher. Email: REigenberg2@unl.edu


Abstract

Advances in precision agriculture allow researchers to capture data more frequently and in more detail. For example, it is typical to collect "on-the-go" data such as soil electrical conductivity readings. This creates the opportunity to use these measurements as covariates for the primary response variable to possibly increase experimental precision. Moreover, these measurements are also spatially referenced to one another, creating the need for methods in which spatial locations play an explicit role in the analysis of the data. Data sets which contain measurements on a spatially referenced response and covariate are analyzed using either cokriging or spatial analysis of covariance. While cokriging accounts for the correlation structure of the covariate, it is purely a predictive tool. Alternatively, spatial analysis of covariance allows for parameter estimation yet disregards the correlation structure of the covariate. A method is proposed which both accounts for the correlation in and between the response and covariate and allows for the estimation of model parameters; also, this method allows for analysis of covariance when the response and covariate are not colocated.

Key words: Covariance Analysis, Spatial Analysis, Cokriging, Covariate.


Resumen

Los avances en agricultura de precisión permiten a los investigadores obtener datos con más frecuencia y en detalle. Por ejemplo, es común colectar "en el transcurso" datos como lecturas de electro-conductividad del suelo. Esto crea la oportunidad de usar estas medidas como covariables para incrementar la precisión experimental de la variable de respuesta. Aún más, estas medidas están espacialmente relacionadas entre sí, creando la necesidad de métodos en los cuales la ubicación espacial representa un papel explícito en el análisis de los datos. Se analizan conjuntos de datos que contienen variables de respuesta y covariables espacialmente relacionadas, usando el método cokriging o el análisis espacial de covarianza. Aunque el método cokriging usa la estructura de correlación de la covariable, es una herramienta puramente predictiva. Alternativamente, el análisis espacial de covarianza permite la estimación de parámetros pero sin tener en cuenta la estructura de correlación de la covariable. El presente artículo propone un método que tiene en cuenta la correlación en la covariable, así como la correlación entre la covariable y la variable de respuesta, permitiendo la estimación de los parámetros del modelo. De la misma manera, este método permite el análisis espacial de covarianza cuando la variable de respuesta y la covariable no están colocalizadas.

Palabras clave: análisis de covarianzas, covarianza espacial, cokriging, covarianza.


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[Recibido en noviembre de 2007. Aceptado en mayo de 2008]

Este artículo se puede citar en LaTeX utilizando la siguiente referencia bibliográfica de BibTeX:

@ARTICLE{RCEv31n1a06,
    AUTHOR  = {Hooks, Tisha and Marx, David and Kachman, Stephen and Pedersen, Jeffrey and Eigenberg, Roger},
    TITLE   = {{Analysis of Covariance with Spatially Correlated Secondary Variables}},
    JOURNAL = {Revista Colombiana de Estadística},
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How to Cite

APA

Hooks, T., Marx, D., Kachman, S., Pedersen, J. and Eigenberg, R. (2008). ANÁLISIS DE COVARIANZAS CON VARIABLES SECUNDARIAS CORRELACIONADAS ESPACIALMENTE. Revista Colombiana de Estadística, 31(1), 95–109. https://revistas.unal.edu.co/index.php/estad/article/view/29604

ACM

[1]
Hooks, T., Marx, D., Kachman, S., Pedersen, J. and Eigenberg, R. 2008. ANÁLISIS DE COVARIANZAS CON VARIABLES SECUNDARIAS CORRELACIONADAS ESPACIALMENTE. Revista Colombiana de Estadística. 31, 1 (Jan. 2008), 95–109.

ACS

(1)
Hooks, T.; Marx, D.; Kachman, S.; Pedersen, J.; Eigenberg, R. ANÁLISIS DE COVARIANZAS CON VARIABLES SECUNDARIAS CORRELACIONADAS ESPACIALMENTE. Rev. colomb. estad. 2008, 31, 95-109.

ABNT

HOOKS, T.; MARX, D.; KACHMAN, S.; PEDERSEN, J.; EIGENBERG, R. ANÁLISIS DE COVARIANZAS CON VARIABLES SECUNDARIAS CORRELACIONADAS ESPACIALMENTE. Revista Colombiana de Estadística, [S. l.], v. 31, n. 1, p. 95–109, 2008. Disponível em: https://revistas.unal.edu.co/index.php/estad/article/view/29604. Acesso em: 28 mar. 2024.

Chicago

Hooks, Tisha, David Marx, Stephen Kachman, Jeffrey Pedersen, and Roger Eigenberg. 2008. “ANÁLISIS DE COVARIANZAS CON VARIABLES SECUNDARIAS CORRELACIONADAS ESPACIALMENTE”. Revista Colombiana De Estadística 31 (1):95-109. https://revistas.unal.edu.co/index.php/estad/article/view/29604.

Harvard

Hooks, T., Marx, D., Kachman, S., Pedersen, J. and Eigenberg, R. (2008) “ANÁLISIS DE COVARIANZAS CON VARIABLES SECUNDARIAS CORRELACIONADAS ESPACIALMENTE”, Revista Colombiana de Estadística, 31(1), pp. 95–109. Available at: https://revistas.unal.edu.co/index.php/estad/article/view/29604 (Accessed: 28 March 2024).

IEEE

[1]
T. Hooks, D. Marx, S. Kachman, J. Pedersen, and R. Eigenberg, “ANÁLISIS DE COVARIANZAS CON VARIABLES SECUNDARIAS CORRELACIONADAS ESPACIALMENTE”, Rev. colomb. estad., vol. 31, no. 1, pp. 95–109, Jan. 2008.

MLA

Hooks, T., D. Marx, S. Kachman, J. Pedersen, and R. Eigenberg. “ANÁLISIS DE COVARIANZAS CON VARIABLES SECUNDARIAS CORRELACIONADAS ESPACIALMENTE”. Revista Colombiana de Estadística, vol. 31, no. 1, Jan. 2008, pp. 95-109, https://revistas.unal.edu.co/index.php/estad/article/view/29604.

Turabian

Hooks, Tisha, David Marx, Stephen Kachman, Jeffrey Pedersen, and Roger Eigenberg. “ANÁLISIS DE COVARIANZAS CON VARIABLES SECUNDARIAS CORRELACIONADAS ESPACIALMENTE”. Revista Colombiana de Estadística 31, no. 1 (January 1, 2008): 95–109. Accessed March 28, 2024. https://revistas.unal.edu.co/index.php/estad/article/view/29604.

Vancouver

1.
Hooks T, Marx D, Kachman S, Pedersen J, Eigenberg R. ANÁLISIS DE COVARIANZAS CON VARIABLES SECUNDARIAS CORRELACIONADAS ESPACIALMENTE. Rev. colomb. estad. [Internet]. 2008 Jan. 1 [cited 2024 Mar. 28];31(1):95-109. Available from: https://revistas.unal.edu.co/index.php/estad/article/view/29604

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