A partir del shape maíz_nacional_ac07, espacializado de las bases de datos
TRD_AGRICULTURA_PERENNES, TRD_AGRICULTURA_O-I, TRD_AGRICULTURA_P-V y el shape de áreas de control pertenecientes al Censo Agrícola, Ganadero y Forestal
(2007). Previo al cálculo de cluster, se eliminaron los registros que presentaban un valor de 0 en el rendimiento puesto que no representan zonas de bajo rendimiento sino zonas nulas en dicha producción. A continuación, se realizó el cálculo de la matriz de pesos en el software Geoda, bajo el criterio de contigüidad de reina de orden 1; con ello, se calculó la I Moran Global con 999 iteraciones obteniendo una autocorrelación positiva.
Finalmente se calculó la I de Moran local (LISA), para definir los cluster Altos –Altos, Bajos –Bajos y los outliers Altos –Bajos y Bajos –Altos.
Nota: Para el cálculo del shape maíz_nacional_ac07, insumo base de este
análisis de cluster, se realizó un Join para espacializar la información a partir de la clave de las áreas de control, seguido de un st_union o merge para unificar la información por cada identificador del área de control; se eliminaron duplicados de geometrías, información e incongruencias y
finalmente se estimó un rendimiento global a partir de la suma del rendimiento de maíz amarillo, maíz blanco, maíz azul y maíz forrajero.