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CE-063 : 1o Semestre de 2019
| Data | Tema(s) | Exercícios | Outros |
|---|---|---|---|
| 18/02 Seg | (PJ) Apresentação do curso. Introdução a estatística espacial. Características de processos espaciais. | aula 1 | |
| 20/02 Qua | (PJ) Ideias de sistema de coordenadas espaciais. Dados de áreas. Risco relativo. | aula 2 | |
| 25/02 Seg | (PJ) Estrutura dos dados de área: polígonos e atributos. Formatos de arquivos e arquivo shapefile. Introdução à importação e visualização do mapa e de um atributo (Exemplo Curitiba). Análises de Taxas (exemplo Auckland) | aula 3 | ver abaixo |
| 27/02 Qua | (EK) Estimação de taxas. Método da máxima verossimilhança. Taxas Bayesianas empíricas de Marshall. | aula 4 | paper original e slides do prof. Renato e slides lidos |
| 04/03 Seg | Recesso | ||
| 06/03 Qua | Recesso | ||
| 11/03 Seg | (EK) Taxas (continuação) | aula 5 | |
| 13/03 Qua | (EK) Autocorrelação. Índice de Moran | aula 6 | slides |
| 18/03 Seg | (EK) Revisão. Dúvidas | ||
| 20/03 Qua | (EK) Entrega das listas de exercícios e 1a Prova | ||
| 25/03 Seg | (EK) | ||
| 27/03 Qua | (EK) | ||
| 01/04 Seg | (PJ) Revisão de tipos de problemas (variação espacial discreta/área, processos pontuais e variação espacial contínua/geoestatística) e objetivos de análises em estatística espacial. Dados geoestatísticos. Exemplos introdutórios de motivação. Exemplo de uma análise geoestatística | Ver abaixo | |
| 03/04 Qua | (PJ) Passos dos procedimentos geoestatísticos e seus fundamentos: análise exploratória (modelos "candidatos"), exploração da estrutura de covariância ("variogramas"), estimação de parâmetros do modelo e predição ("krigagem") como resumos da distribuição condicional da normal multivariada | Exercício básico de interpolação | |
| 08/04 Seg | (PJ) Ilustração dos conceitos da aula anterior com exemplos de análises. Revisita ao arquivo do dia 01/04. Detalhamento dos comandos de análise exploratória e variograma | arquivo de 01/04 atualizado | ver abaixo |
| 10/04 | (PJ) Estimação de parâmetros por verossimilhança e predição (krigagem) | Explorar as opções nesta interface shiny | |
| 15/04 | (PJ) Exemplo de análise de dados: dados wolfcamp | ver abaixo | |
| 17/04 | (EK) Simular dados correlacionados (do modelo geoestatistico) passo-a-passo. | simula-geo | |
| 22/04 | (PJ) Recursos de estatística espacial no R - CRAN Task View - Spatial. Revisão e comentários adicionais sobre simulação (não condicional) do modelo geoestatístico. Anisotropia | ver abaixo | |
| 24/04 | (PJ) Simulação condicional (da preditiva). Distinção entre simulações não condicionais e condicionais. Exploração da distribuição preditiva. Pós processamento dos resultados de predição. Predição de quantidades além da média. Poś processamento por simulação. | ||
| 29/04 | (PJ) Introdução a processos pontuais | ver abaixo | |
| 01/05 | Feriado | ||
| 06/05 | (EK) Modelos autoregressivos espaciais. | Capítulo 6 e carsar-sim |
25/02
- Exemplo Mostrado em Aula: Infra estrutura urbana em Curitiba
- Arquivos "shape" de bairros de Curitiba (sem projeção / identificador: NOME): bairros.shp bairros.shx bairros.dbf
- Dados de mortalidade em Auckland
01/04
- Arquivo de comandos visto em aula
08/04
- fazer um código para calcular a nuvem variográfica de um conjunto de dados
- revisitar código visto em aula examanando argumentos das funções
- fazer códigos similares para outros conjuntos de dados. Sugestões da geoR: elevation, Ksat, parana e
ca20.
15/04
22/04
- Atividade (pode ser em duplas): preparar apresentação de análises de dados vistos no curso em algum pacote ou programa que não seja a geoR
- Tutoriais da geoR. Ver em especial o de simulação
24/04
- Arquivo de comandos visto em aula. Exemplos de pos-processamentono final do arquivo.
29/04
- Arquivo de comando (rodar e discutir)
