IMPORTANCIA DE LOS ESPACIOS COMUNES: UNA ADAPTACIÓN DE LA TÉCNICA DE INTERPOLACIÓN ESPACIAL INVERSE DISTANCE WEIGHTED (IDW) EN LA PREDICCIÓN DE DATOS SOCIOECONÓMICOS AUSENTES

Abstract

Disponer de estadísticas socioeconómicas microterritoriales no es frecuente a pesar de los esfuerzos de instituciones oficiales de generarlas, particularmente en el caso de lugares de difícil acceso y/o despoblados. En este documento, las autoras recurren al uso de técnicas de interpolación espacial para predecir microdatos de variables socioeconómicas ausentes. En particular, se utiliza la técnica del Inverso de la Distancia (IDW), conocida por su facilidad de implementación e interpretación. El IDW estima el valor de una variable desconocida a través de la ponderación inversa de la distancia a valores cercanos conocidos. Tal asunción se basa en la ley geográfica de Tobler de que “todo está relacionado con todo, pero las cosas cercanas están más relacionadas entre sí que las distantes”. Para mejorar la estimación de la predicción, se propone una nueva especificación de IDW compuesta por una función gravitatoria, en que la distancia inversa (variable de fricción) se combina específicamente con la longitud relativa de la frontera común entre dos unidades espaciales (variable de atracción). Probamos el funcionamiento de esta función para predecir los ingresos disponibles en algunos municipios metropolitanos en Madrid (España). La eficacia de las predicciones espaciales se evalúa mediante el error medio cuadrático (EMC) por el método de la validación cruzada, el error producto de las diferencias entre los valores reales e interpolados y el coeficiente de correlación entre los valores reales y estimados