avances

1.

2. Comente en el foro las diferencias que puede evidenciar en las cuatrorepresentaciones. Quantiles:

La clasificación de cuantiles es adecuada para los datos distribuidos linealmente. El Quantil asigna el mismo número de valores de datos a cada clase. No hay clases vacías ni clases con demasiados valores ni con pocos valores. Natural Breaks:

Las clases de cortes naturales se basan en las agrupaciones naturales inherentes a los datos. Los cortes de clase se caracterizan porque agrupan mejor los valores similares y maximizan las diferencias entre clases. Las entidades se dividen en clases cuyos límites quedan establecidos dónde hay diferencias considerables entre los valores de los datos. Las rupturas naturales son clasificaciones específicas de los datos y no sirven para comparar varios mapas creados a partir de información subyacente distinta.

Equal intervals:

Los intervalos equivalentes dividen el rango de valores de atributo en sub-rangos de igual tamaño. De este modo, puede especificar el número de intervalos. El intervalo de igualdad se aplica mejor en rangos de datos familiares, tales como porcentajes y temperatura. Este método enfatiza la cantidad de un valor de atributo relativo al resto de valores Defined Interval:

La Clasificación de Intervalos Definidos es una técnica convincente para clasificar los datos y fácil para Mapear usuarios para entender la leyenda porque sólo hay tres clases. Sin embargo, el La limitación de este método es que los fabricantes de mapas no pueden agregar más número de clases (el valor predeterminado es 3 Clases y no puede cambiarlo. Con esta limitación, esta técnica no proporciona una buena Representación de datos. 3. Investigue en qué consiste cada uno de esos métodos de graduación de la simbología. Aporte en el foro los resultados de su investigación LOS PRINCIPALES MÉTODOS DE CLASIFICACIÓN DE SIMBOLOGÍA HISTOGRAMA Para la presentación de mapas temáticos, los valores de datos de temáticas adquiridos y analizados a menudo se agrupan en clases, que simplifican la lectura del mapa. Los  principales métodos de clasificación de datos son: Quantiles:

Para aplicar este método hay que definir previamente el número de clases que deseamos utilizar. Entonces nos constituye y el orden nuestras clases de datos mediante la colocación de un número igual de observaciones en cada clase. El número de observaciones en cada clase Si no hay valores enteros son el resultado de esta división, se intenta colocar aproximadamente el mismo número de observaciones en cada clase. Defined Interval

En este método, el usuario define el el espacio del intervalo y ArcMap calculará el número de clases. Por ejemplo, en una distribución de datos de cero cero a 110, si se escoge el intervalo 7, aparecerán 16 clases. Una de sus ventajas es que los datos os numéricos que están distribuidos de manera dispar, o que no sigan una distribución normal de valores, pero también tiene una singular desventaja que las clases responden solamente al conjunto de datos tratado.

Equal Interval

Este método clasifica los valores usando clases de igual distancia o tamaño, tomando en consideración el valor máximo, restándole el mínimo y dividiéndolo por el número de clases ((Xmax –  Xmin) / Nclases). El usuario especifica el número de clases. Sus resultados son parecidos al método de cuantilas (quantiles). Como también, Se usa y tiene gran importancia en cuanto a presentar datos tales como elevación, temperatura o  precipitación. Natural Breaks

Este método es el que aparece por defecto. El propósito de éste es encontrar la menor variación entre grupos de valores (varianza mínima entre clases). Las clases de cortes naturales se basan en las agrupaciones naturales inherentes a los datos. Los cortes de clase se caracterizan porque agrupan mejor los valores similares y maximizan las diferencias entre clases. Las entidades se dividen en clases cuyos límites quedan establecidos dónde hay diferencias considerables entre los valores de los datos. 4. Investigue y debata con sus compañeros, en qué casos un método puede resultar más apropiado que otro para representar datos continuos. El método que considero más adecuado es Quantil, debido a que nos puede servir para datos continuos.