A densidade populacional é considerada dados contínuos e por quê?

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As contagens de população são geralmente chamadas de dados discretos ou quantitativos. Por que a densidade populacional é um tipo de dados contínuo quando geralmente é medido para áreas agregadas, como setores censitários ou distritos / bairros (ou seja, não pode ser medido em nenhum ponto de uma superfície como gradiente ou temperatura).

density

— Michael Markieta
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Atualizei minha resposta. É contínuo se você considerar os valores. Mas se você está perguntando se é espacialmente contínuo, a resposta é não.

— RK

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Existem duas definições de dados contínuos (pelo menos que eu poderia encontrar online).

dados contínuos

Dados como elevação ou temperatura que variam sem etapas discretas.

insira a descrição da imagem aqui

dados espacialmente contínuos

Uma superfície para a qual cada local possui um valor especificado ou derivável. Normalmente representado por uma lata ou treliça (por exemplo, elevação da superfície).

Então, para responder à sua pergunta, ela considerou contínua no sentido da primeira definição. As densidades populacionais são proporções e, portanto, têm valores que variam continuamente, diferentemente das contagens populacionais que possuem valores que variam em incrementos discretos. Não são dados espacialmente contínuos . São dados comuns, como o @Radar disse.

— RK
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+1 Esta resposta aborda as formas espaciais e não espaciais de continuidade dos dados, o que é importante considerando o fórum no qual a pergunta foi feita.

— Radar

Embora sejam tentativas comuns de descrever dados "contínuos", nenhuma é uma definição eficaz. A primeira é sempre incorreta: os dados, por serem finitos por natureza, devem sempre variar em etapas discretas. À espreita aqui está a distinção entre quais são os dados e como os modelamos . A segunda é vaga: o que se entende por "superfície", quais "locais" estão envolvidos e o que se entende por "valor especificado ou derivável"? Também vale a pena estar ciente de que outros campos - principalmente a matemática - têm definições padrão de "contínuo" que diferem acentuadamente desses dois.

— whuber

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As medidas em si são discretas, mas a forma como você as representa não precisa ser.

Por exemplo, você pode representá-los como uma superfície de densidade contínua:

Densidade da população escolar

Ou, como gráficos de barras 3D discretos extrudados dos setores censitários (neste caso, uma grade):

Kansas City, MO, Visão 3D, População 2010

— blah238
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Eu amo o segundo mapa!

— Devdatta Tengshe

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Uma contagem de população é uma medida pontual. A densidade é uma medida superficial e, por si só, implica que existe uma variável de contêiner (por exemplo, jarra que retém água ou, neste caso, um setor censitário que retém pessoas).

Para um setor censitário, você pode fazer a pergunta: Quantas pessoas existem por unidade de área ? Este é um meio de agregar muitas medidas pontuais .

— Radar
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Ah, mas a ressalva é a aplicação de uma função do kernel nos dados do ponto. Quando uma função de suavização do kernel (ou seja, estimativa da densidade do kernel) é aplicada aos dados dos pontos, ela não é considerada uma agregação de área, como no resumo por faixa censitária.

— 11134 Jeffrey Evans #

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A agregação de muitas medidas pontuais não torna os dados contínuos. Para produzir dados espacialmente contínuos a partir de dados pontuais, é necessário interpolar valores para produzir uma superfície espacialmente contínua. Algo que os dados areal não são.

— RK

+1 para os dois acima. Para uma aplicação espacial, a consideração da interpolação é importante. Minha resposta se concentra na densidade do ponto de vista de dados não espaciais.

— Radar