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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)
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:
- Aula 1 sobre estatística espacial
- Geoestatística (atualizações periódicas)
- Estudos de Caso: dados de Rongelap e Gâmbia
- os dados utilizados nos exemplos, aulas práticas e exercícios estão disponíveis na geoR e/ou neste link.
- os tutoriais mencionados nas práticas e exercícios fazem parte da sessão de tutoriais da página da
geoR
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).
- neste primeira semana foi dada ênfase no entendimento da estrutura e uso do sistema R e seus pacotes
- 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)
- 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
- Visite este tutorial, reproduza as análises e explore os comandos e funcionalidades com os dados fornecidos e/ou seus próprios dados.
- 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 funçãokrige.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.
- Visite a página do pacote e inspecione a documentação disponível
- simule um conjunto de dados de um GLGM
- use algorítmos da geoRglm para obter estimativas de parametros via MCMC-likelihood
- 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
- veja aqui detalhes sobre a avaliação do curso
Bibliografia
Esta lista possui diversas referências bibliográficas separadas pelos tipos de assunto cobertos pelos textos.
Espaço Aberto
Página aberta a edição para participantes do curso.