Tambaleándose

En estadística , el método de Wombling es un conjunto de técnicas utilizadas para identificar zonas de cambio rápido , generalmente en términos de cantidad, a medida que esta varía en un espacio geográfico o euclidiano . Recibe su nombre del estadístico William H. Womble , quien publicó un artículo sobre la sistemática diferencial en la ciencia para destacar la importancia de estudiar las tasas de cambio en genética.

En estadística moderna , el método de wombling fue desarrollado principalmente por los estadísticos Sudipto Banerjee y Alan E. Gelfand como una metodología para inferir las tasas de cambio en puntos de campos aleatorios espaciales a lo largo de curvas o límites. El wombling también se ha aplicado a mapas geográficos, especialmente en investigación en salud pública, para modelar o detectar si los límites administrativos representan zonas de cambio rápido en los resultados de salud. Esta línea de trabajo también se ha formalizado como problemas de pruebas múltiples para efectos espaciales vecinos. El wombling bayesiano se puede implementar utilizando el paquete de R nimblewomble, disponible en CRAN .

Esta técnica puede aplicarse a la frecuencia genética en una población de organismos y a la evolución del lenguaje .

• William H. Womble, 1951. «Sistemática diferencial». Science, vol. 114, n.º 2961, págs. 315-322. doi : 10.1126/science.114.2961.315
• Banerjee, S. y Gelfand, AE (2006) "Bayesian Wombling: Curvilinear Gradient Assessment Under Spatial Process Models" , Journal of the American Statistical Association , 101(476), 1487-1501 . doi : 10.1198/016214506000000041 Software disponible: paquete CRAN
• Banerjee, S. (2010) "Gradientes espaciales y oscilaciones" , "Manual de estadística espacial" , Capítulo 31, 18 páginas.
• Fitzpatrick MC, Preisser EL, Porter A., ​​Elkinton J., Waller LA, Carlin BP y Ellison AE (2010) "Detección de límites ecológicos mediante el método bayesiano de exploración de áreas", Ecology 91:3448–3455 doi : 10.1890/10-0807.1
• Liang, S., Banerjee, S. y Carlin, BP (2009) "Bayesian Wombling for Spatial Point Processes", Biometrics , 65 (11), 1243 – 1253 doi : 10.1111/j.1541-0420.2009.01203.x
• Ma, H. y Carlin, BP (2007) "Bayesian Multivariate Areal Wombling for Multiple Disease Boundary Analysis" , Bayesian Analysis , 2 (2), 281 – 302
• Quick, H., Banerjee, S. y Carlin, BP (2015). «Modelado y análisis bayesiano de gradientes en procesos espaciotemporales». Biometrics , 71, 575-584 . doi : 10.1111 /biom.12305
• Quick, H., Banerjee, S. y Carlin, BP (2013). "Modelado de gradientes temporales en datos de hospitalizaciones por asma en California agregados regionalmente". Annals of Applied Statistics , 7(1), 154-176 . doi : 10.1214/12-AOAS600
• Halder, A., Banerjee, S. y Dey, D. K. « Modelado bayesiano con procesos de curvatura espacial ». Journal of the American Statistical Association (2023): 1-13. doi : 10.1080/01621459.2023.2177166 Software disponible: Git
• Halder, A., Li, D. y Banerjee, S. « Bayesian spatiotemporal wombling ». Journal of the American Statistical Association (2026): 1–28. doi : 10.1080/01621459.2026.2700798 Software disponible: Git
• Gao, L., Banerjee, S. y Ritz, B. " Detección de límites de diferencias espaciales para múltiples resultados mediante mapeo bayesiano de enfermedades ". Biostatistics (revista) (2023): 922–944 doi : 10.1093/biostatistics/kxac013 .
• Wu, K. y Banerjee, S. (2025) " Evaluación de las disparidades espaciales: un enfoque de regresión lineal bayesiana ." Biostatistics (revista) 26(1) kxaf048 doi : 10.1093/biostatistics/kxaf048 .