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disciplinas:ce097-2015-01:historico2015 [2015/03/05 19:30]
paulojus
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paulojus
Linha 5: Linha 5:
 | 25/02  |Apresentação do curso. Análise espacial e estatística espacial. Algumas questões envolvendo dados espaciais (sistemas de coordenadas,​ projeções,​ distâncias). Introdução a dados espaciais - tipos de dados e características dos processos espaciais (dados de áreas, geoestatísticos e processos pontuais). ​ | | | 25/02  |Apresentação do curso. Análise espacial e estatística espacial. Algumas questões envolvendo dados espaciais (sistemas de coordenadas,​ projeções,​ distâncias). Introdução a dados espaciais - tipos de dados e características dos processos espaciais (dados de áreas, geoestatísticos e processos pontuais). ​ | |
 | 02/03  |(Gabriel) Visualização de dados de área em mapas: cores, classes (número e critérios para divisão em classes) e variável a ser visualizada ​ | | | 02/03  |(Gabriel) Visualização de dados de área em mapas: cores, classes (número e critérios para divisão em classes) e variável a ser visualizada ​ | |
-| 04/03  |(Gabriel) Visualização de dados de área em mapas: cores, classes (número e critérios para divisão em classes) e variável a ser visualizada (cont). Pacotes e comandos do R | [[04/03]] | +| 04/03  |(Gabriel) Visualização de dados de área em mapas: cores, classes (número e critérios para divisão em classes) e variável a ser visualizada (cont). Pacotes e comandos do R | [[http://​www.leg.ufpr.br/​~paulojus/​CE097/​semana02|Arquivos de dados e comandos]] | 
-  ​| | |+| 09/03  ​|(Fernando) Método Bayesiano empírico para suavização espacial de taxas  | | 
 +| 11/03  |(Fernando) cont.  | | 
 +| 16/03  |(Eliane) I de Moran e outros medidas de associação espacial ​ | | 
 +| 18/03  |(Eliane) cont.  | | 
 +| 23/03  |(Daniel) Algorítmo SKATER para grupos espaciais ​ | | 
 +| 25/03  |(PJ) SKATER, cont.  | | 
 +| 30/03  |(Karin) Detecção de clusters - Kuldorff | |  
 +| 01/04  |(Vanessa e Bruno) Modelos para dados espaciais de áreas - CAR e SAR | | 
 +| 06/04  |(Vanessa e Bruno) cont.  | | 
 +| 08/04  |(Vanessa e Bruno) cont.  | | 
 +| 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]] ​|
  
-=== 04/03 ===+ 
 + 
 + 
 +=== 13/04 === 
 +Código visto em aula 
 +<code R> 
 +require(geoR) 
 +## conjunto da dados "bem comportado"​ a ser utilizado no exemplo desta aula 
 +data(s100) 
 +plot(s100) 
 +plot(s100, low=T) 
 +## outros dados com comportamentos diferentes 
 +plot(Ksat) 
 +plot(ca20) 
 +plot(parana) 
 +## 
 +plot(s100, low=T) 
 +points(s100) 
 +## estimação dos parâmetros por máxima verossimilhança 
 +ml <- likfit(s100,​ ini=c(var(s100$data),​ 0.1)) 
 +ml 
 +## definindo uma malha de pontos para predição espacial (mapa de predição) 
 +## uma malha "​grossa"​de predição 
 +g1 <- expand.grid(seq(0,​1,​ l=11), seq(0,1, l=11)) 
 +points(s100) 
 +points(g1, col=2, pch=19, cex=0.3) 
 +## uma malha "​fina"​ de predição 
 +g2 <- expand.grid(seq(0,​1,​ l=51), seq(0,1, l=51)) 
 +points(s100) 
 +points(g, col=2, pch=19, cex=0.3) 
 +## predição na malha grossa: 
 +kr1 <- krige.conv(s100,​ loc=g1, krige=krige.control(obj.m=ml)) 
 +image(kr1) 
 +points(s100,​ add=T) 
 +## predição na malha "​fina"​ 
 +kr2 <- krige.conv(s100,​ loc=g2, krige=krige.control(obj.m=ml)) 
 +image(kr2) 
 +## pode-se usar outras palhetes de cores 
 +image(kr2, col=gray(seq(1,​ 0, l=50))) 
 +image(kr2, col=gray(seq(1,​ 0.2, l=50))) 
 +points(s100,​ add=T) 
 +image(kr2, col=gray(seq(0,​ 1, l=50))) 
 +points(s100,​ add=T) 
 +image(kr2, col=rev(gray(seq(0,​ 1, l=50)))) 
 +image(kr2, col=terrain.colors(21)) 
 +## mapa de erros padrão de predição 
 +image(kr2, col=terrain.colors(21),​ val = sqrt(kr2$krige.var)) 
 +points(s100,​ add=T) 
 +</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. *
Linha 14: Linha 116:
 /* |   ​|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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