La estadística espacial es una herramienta poderosa para analizar datos que se ilustran como puntos o posiciones en un espacio de estado regular o no regular. Las técnicas que se proponen para investigar la asociación espacial entre posiciones vecinas se basan en el análisis de procesos puntuales. Uno de los principales objetivos es simular posiciones de datos reales (como estaciones base de antenas) utilizando el tipo de proceso puntual que más se asemeje a los datos. Los patrones espaciales podrían describirse en detalle describiendo las posiciones observadas y se propusieron modelos apropiados para simular estos patrones. Un modelo común para simular patrones espaciales es el proceso puntual de Poisson. En este trabajo se presentan análisis del proceso puntual de Poisson, así como tipos modificados como el proceso puntual de inhibición y el proceso puntual de Poisson determinantal, con datos simulados cercanos a los datos reales (es decir, posiciones de estaciones base de antenas). La investigación de la variación espacial de los datos nos llevó a la asociación espacial entre posiciones aplicando las funciones K de Ripley y la función L.