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paulojus
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paulojus
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 | 06/04  |(Vanessa e Bruno) cont.  | | | 06/04  |(Vanessa e Bruno) cont.  | |
 | 08/04  |(Vanessa e Bruno) cont.  | | | 08/04  |(Vanessa e Bruno) cont.  | |
-| 13/04  |(PJ) Idéias básicas sobre modelagem e predição geoestatística (model linear/Gaussinano)  | [[#​13/​04|Ver abaixo]] |+| 13/04  |(PJ) Idéias básicas sobre modelagem e predição geoestatística (modelo ​linear/Gaussiano)  | [[#​13/​04|Ver abaixo]] | 
 +| 15/04  |Idéias básicas sobre modelagem e predição geoestatística (modelo linear/​Gaussiano) (cont) ​ | [[#​15/​04|Ver abaixo]] | 
 +| 20/04  |Discussão e scripts de análise com modelagem e predição geoestatística (modelo linear/​Gaussiano) - explorando simulações condicionais | | 
 +| 22/04  |Discussão e scripts de análise com modelagem e predição geoestatística (modelo linear/​Gaussiano) - variogramas e métodos de estimação ​ | | 
 +| 27/04  |Discussão e scripts de análise com modelagem e predição geoestatística (modelo linear/​Gaussiano) - escolha de modelos e predição com covariáveis ​ | [[#​27/​04|Ver abaixo]] | 
 +| 04/05  |Análise Bayesiana de modelos geoestatísticos ​ | [[#​04/​05|Ver abaixo]] | 
 + 
  
  
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 </​code>​ </​code>​
  
 +=== 15/04 ===
 +  - No exemplo da aula passada inspecione os objetos retornados pelas funções e em especial o retornado por krige.conv(). Para este último o resultado é uma lista na qual os dois primeiros elementos são e média e variãncia das distribuições condicionais (preditivas). Considere antão a obtenção dos seguintes tópicos adicionais:
 +    - Obtenha um mapa de divida dos valores preditos nos intervalos [-Inf a -1,5), [-1,5 a 0], [0, a 1,5] e [1,5 a Inf]. 
 +    - Obtenha um mapa de probabilidades de P[Y > 1], P[Y > 1.5], P[Y > 2].
 +    - Obtenha um mapa do 1o quartil, um do 3o quantil e dos percentis 10 e 90.
 +    - Como voce faria para obter a predição da proporção da área acima de um determinado limiar (por exemplo 1,2).
 +  - Explore um segundo exemplo de análises
 +    - {{:​disciplinas:​ce097-2015-01:​wolf.r|Comandos do R}}
 +    - {{:​disciplinas:​ce097-2015-01:​wolfcamp.txt|Arquivo de dados}}
 +  - Mais um exemplo:<​code R>
 +class(Ksat)
 +names(Ksat)
 +summary(Ksat)
 +plot(Ksat)
 +plot(Ksat, lam=0)
 +
 +par(mfrow=c(1,​1))
 +K.v <- variog(Ksat,​ max.dist=9, lam=0)
 +plot(K.v)
 +
 +var(log(Ksat$dat))
 +
 +K.eye <- eyefit(K.v)
 +K.eye
 +
 +gr <- expand.grid(seq(0,​ 22.5, by=0.2), seq(0,13, by=0.2))
 +kr <- krige.conv(Ksat,​ loc=gr, krige=krige.control(cov.pars=c(2.3,​2.35),​ lam=0))
 +image(kr, col=gray(seq(1,​0,​l=21)))
 +image(kr, col=terrain.colors(16))
 +</​code>​
 +Como ficariam perguntas semelhantes às feitas para o 1o exemplo neste último caso?
 +Por exemplo: mapa da P[Y > 1] , mapa de quantis etc
 +
 +=== 27/04 ===
 +  - Escolha de modelos
 +    - {{:​disciplinas:​ce097-2015-01:​modelos-pr.r|Análise dos dados de precipitação no Paraná}}
 +    - {{:​disciplinas:​ce097-2015-01:​modelo-ca20.r|Dados Ca20}}
 +  - {{:​disciplinas:​ce097-2015-01:​krigacamg.r|Uma análise mais completa com dados de ctc}} 
  
 /* Análises espaciais de propriedades de 1a e 2a ordem - suavização e padrões de dependência espacial. * /* Análises espaciais de propriedades de 1a e 2a ordem - suavização e padrões de dependência espacial. *
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 /* |   ​|Introdução a geoestatística. Interpolação por krigagem. Propriedades do processo e variograma teórico. O modelo geoestatístico básico. Estimação de parâmetros (verossimilhança e por variogramas). Representação e visualização de resultados. ​ | * /* |   ​|Introdução a geoestatística. Interpolação por krigagem. Propriedades do processo e variograma teórico. O modelo geoestatístico básico. Estimação de parâmetros (verossimilhança e por variogramas). Representação e visualização de resultados. ​ | *
  
 +=== 04/05 ===
 +  - Exemplo com dados de salinidade
 +    - {{:​disciplinas:​ce097-2015-01:​sal.r|arquivos de comandos}}
 +    - {{:​disciplinas:​ce097-2015-01:​sal.dat|arquivo de dados}}
 +  - Efetue análises Bayesiana de algum outro conjunto de dados (visto no curso ou outro)

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