Resumen

Los patrones de puntos espaciales estructurados aparecen en muchas aplicaciones dentro de las ciencias naturales. A menudo, los puntos registran la ubicación de características clave, llamadas puntos de referencia, en los límites de objetos continuos, como características anatómicas en un rostro humano. En otras situaciones, los puntos pueden ser simplemente marcas espaciadas arbitrariamente a lo largo de una curva suave, como en números escritos a mano. Este artículo propone nuevos métodos exploratorios para la identificación de estructuras dentro de conjuntos de datos de puntos. En particular, los puntos se vinculan para formar curvas que estiman la forma original a partir de la cual los puntos son la única información registrada. Se aplican métodos de regresión no paramétrica a variables de coordenadas polares obtenidas de las ubicaciones de los puntos y el modelado periódico permite ajustar curvas cerradas incluso cuando los datos solo están disponibles en parte del límite. Además, el modelo permite identificar discontinuidades para describir cambios rápidos en las curvas. Estas generalizaciones son particularmente importantes cuando los puntos representan

• Materias:Máxima entropía Funciones hipergeométricas Estimación de parámetros Reversión a la media Máxima verosimilitud
• Subjects:Maximum entropy Hypergeometric functions Parameter estimation Mean reversion Maximum likelihood
• Palabras claves:Patrones de puntos espaciales; Puntos de referencia; Curvas; Regresión no paramétrica; Modelado periódico; Discontinuidades
• Keywords:Spatial point patterns; Landmarks; Curves; Nonparametric regression; Periodic modelling; Discontinuities