Não foi possível enviar o arquivo. Será algum problema com as permissões?
Geoestatística e Tópicos de Estatística Espacial

Geoestatística e Tópicos de Estatística Espacial

Curso de verão, IME/USP

  • Período 03/01 a 16/02/2007
  • Horários e Locais
    • Terças: 16:00 às 18:00 (B-139)
    • Quartas: 14:00 às 16:00 (B-139) e 16:00 às 18:00 (CEC-6)
    • Quintas: 10:00 às 12:00 (B-139)
  • Ministrante Prof. Paulo Justiniano Ribeiro Jr, LEG: Laboratório de Estatística e Geoinformação, UFPR

Conteúdo (sujeito a ajustes durante o curso)

No que se segue Capítulos se refere ao livro texto do curso (Diggle & Ribeiro, 2007). Veja aqui o Índice de conteúdo deste texto.

Materiais do curso:

Semana 1 (03-04/01)

  • Teóricas: Introdução a estatística espacial. Tipos de problemas de estatística espaciais e idéias básicas para análise e modelagem. Geoestatística: problemas básicos e alguns exemplos que serão usados neste curso (Capítulo 1)
  • Prática: Apresentação e introdução ao uso dos recursos computacionais a serem utilizados neste curso: R, R-Spatial, geoR, geoRglm. (ver links no final desta página).
    1. neste primeira semana foi dada ênfase no entendimento da estrutura e uso do sistema R e seus pacotes
    2. Um tutorial que fornece informações sobre o uso dos recursos do R para estatística espacial e ilustra algumas técnicas de análise para diferentes tipos de dados espaciais.

Semana 2 (9-11/01)

  • Teóricas: uma visão geral de geoestatística (Capítulo 2) e modelos gaussianos para dados geoestatísticos (Capítulo 3)
    1. Arquivo com os comandos utilizados no Capítulo 2 de Diggle & Ribeiro (2007)
  • Práticas: ferramentas para análise exploratória geoestatística, funções básicas para análise, simulação de dados
    1. Visite este tutorial, reproduza as análises e explore os comandos e funcionalidades com os dados fornecidos e/ou seus próprios dados.
    2. idem para este outro tutorial que mostra análises de dados de CTC do solo. A CTC é uma medida de fertilidade de solos.

Semana 3 (16-18/01)

  • Teóricas: Estimação de parâmetros (Capítulo 5, exceto Seção 5.5) e Predição Espacial (Capítulo 6)
  • Práticas: O objetivo desta sessão é explorar as funcionalidades para estivação de parâmetros do modelo geoestatístico. Visite o tutoriais abaixo, reproduza, discuta e interprete as análises. Neste ponto voce pode ignorar a parte de predição espacial (krigagem)

Semana 4 (23-24/01)

  • Teóricas: Modelos lineares generalizados geoestatísticos (Capítulo 4) e inferência (Seção 5.5) e Inferência Bayesiana para modelos geoestatísticos lineares e lineares generalizados (Capítulo 7)
  • Práticas: O objetivo desta prática é explorar a implementação no pacote geoR de inferência Bayesiana para modelos Gaussianos. Para isto recomenda-se a análise de dados já vistos anteriormente utilizando a função krige.bayes().

Semana 5 (30-31/01 e 01/02)

  • Teóricas: Estudos de casos: exemplos comentados e detalhados de análise de dados (veja os arquivos utilizados e editados)
  • Práticas: o objetivo é efetuar análises de GLGM utilizando o pacote geoRglm.
    1. Visite a página do pacote e inspecione a documentação disponível
    2. simule um conjunto de dados de um GLGM
    3. use algorítmos da geoRglm para obter estimativas de parametros via MCMC-likelihood
    4. idem para inferência a predição Bayesianas

Semana 6

  • Teóricas: Mais estudos de casos em GLGM. Extensões do modelo: sobrevivência espacial, processos pontuais, processos pontuais marcados. Delineamentos geoestatísticos (Capítulo 8).
  • Práticas: Análise de dados do trabalho do curso.

Semana 7

  • Teóricas: Algumas alternativas para modelagem espaço temporal. Tópicos adicionais em estatística espacial: fundamentos de cartografia e SIG, processos pontuais e dados de áreas. O Pacote aRT
  • Práticas: Análise de dados do trabalho do curso.

Avaliação

Bibliografia

Esta lista possui diversas referências bibliográficas separadas pelos tipos de assunto cobertos pelos textos.

Espaço Aberto

Página aberta à edição pelos participantes do curso.

  1. R Wiki: principal Wiki do R (em Inglês).
  2. Tinn-R GUI/Editor (disponível apenas para o ambiente R sob Windows).
  3. R Spatial task view and R-SIG-Geo resources

QR Code
QR Code disciplinas:verao2007 (generated for current page)