¿La densidad de población se considera datos continuos y por qué?

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Los recuentos de población se denominan típicamente datos discretos o cuantitativos. ¿Por qué la densidad de población es un tipo de datos continuo cuando generalmente se mide para áreas agregadas como distritos censales o distritos / vecindarios (es decir, no se puede medir en ningún punto de una superficie como gradiente o temperatura)?

density

— Michael Markieta
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Actualicé mi respuesta. Es continuo si considera los valores. Pero si está preguntando si es espacialmente continuo, entonces la respuesta es no.

— RK

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Hay dos definiciones de datos continuos (al menos que pude encontrar en línea).

Datos continuos

Datos como la elevación o la temperatura que varían sin pasos discretos.

ingrese la descripción de la imagen aquí

datos espacialmente continuos

Una superficie para la cual cada ubicación tiene un valor especificado o derivable. Típicamente representado por una lata o enrejado (por ejemplo, elevación de la superficie).

Entonces, para responder a su pregunta, se consideró continua en el sentido de la primera definición. Las densidades de población son proporciones y, por lo tanto, tienen valores que varían continuamente, a diferencia de los recuentos de población que tienen valores que varían en incrementos discretos. No son datos espacialmente continuos . Son datos reales como ha dicho @Radar.

— RK
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+1 Esta respuesta aborda formas de continuidad de datos tanto espaciales como no espaciales, lo cual es importante teniendo en cuenta el foro en el que se formuló la pregunta.

— Radar

Aunque estos son intentos comunes para describir datos "continuos", ninguno es una definición efectiva. El primero siempre es incorrecto: los datos, por ser de naturaleza finita, siempre deben variar en pasos discretos. Al acecho aquí es la distinción entre lo que los datos son y cómo modelar ellos. El segundo es vago: ¿qué se entiende por "superficie", qué "ubicaciones" están involucradas y qué se entiende por "valor especificado o derivable"? También vale la pena tener en cuenta que otros campos, especialmente las matemáticas, tienen definiciones estándar de "continuo" que difieren notablemente de estos dos.

— whuber

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Las medidas en sí son discretas, pero no es necesario que las represente.

Por ejemplo, podría representarlos como una superficie de densidad continua:

Densidad de población escolar

O, como gráficos de barras 3D discretos sacados de las secciones del censo (en este caso, una cuadrícula):

Kansas City, MO, 3-D View, 2010 Población

— blah238
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¡Amo el segundo mapa!

— Devdatta Tengshe

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Un recuento de población es una medida puntual. La densidad es una medida de área y en sí misma implica que existe una variable contenedor (por ejemplo, una jarra que contiene agua, o en este caso un tramo censal que contiene personas).

Para un censo puede hacer la pregunta: ¿Cuántas personas existen por unidad de área ? Este es un medio de agregar muchas medidas puntuales .

— Radar
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Ah, pero la advertencia es la aplicación de una función del núcleo en los datos del punto. Cuando se aplica una función de suavizado de kernel (es decir, Estimación de densidad de kernel) a los datos de puntos, no se considera una agregación de área como se resume en el registro censal.

— Jeffrey Evans el

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Agregar muchas medidas puntuales no hace que los datos sean continuos. Para producir datos espacialmente continuos a partir de datos de puntos, tendría que interpolar valores para producir una superficie que sea espacialmente continua. Algo que los datos reales no son.

— RK

+1 para los dos anteriores. Para una aplicación espacial, la consideración de la interpolación es importante. Mi respuesta se centra en la densidad desde un punto de vista de datos no espacial.

— Radar