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CE-097 : 1o Semestre de 2015

CE-097 : 1o Semestre de 2015

Data Tema(s)
23/02 Não houve aula para participação em palestra do CONRE
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
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 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 (model linear/Gaussinano) Ver abaixo

13/04

Código visto em aula

require(geoR)
data(s100)
plot(s100)
plot(s100, low=T)
plot(Ksat)
plot(ca20)
plot(parana)
plot(s100, low=T)
ml <- likfit(s100, ini=c(var(s100$data), 0.1))
ml
g <- expand.grid(seq(0,1, l=11), seq(0,1, l=11))
points(s100)
points(g)
points(g, col=2, pch=19)
g <- expand.grid(seq(0,1, l=51), seq(0,1, l=51))
points(g, col=2, pch=19)
g1 <- expand.grid(seq(0,1, l=11), seq(0,1, l=11))
g2 <- expand.grid(seq(0,1, l=51), seq(0,1, l=51))
ml
kr1 <- krige.conv(s100, loc=gr1, krige=krige.control(obj.m=ml))
kr1 <- krige.conv(s100, loc=g1, krige=krige.control(obj.m=ml))
image(g1)
image(kr1)
points(s100, add=T)
kr2 <- krige.conv(s100, loc=g2, krige=krige.control(obj.m=ml))
image(kr2)
image(kr2, col=gray(seq(1, 0, l=50)))
image(kr2, col=gray(seq(1, 0.2, l=50)))
points(s100, add=T)
image(kr2, col=gray(seq(0, 1, l=50)))
points(s100, add=T)
image(kr2, col=rev(gray(seq(0, 1, l=50))))
image(kr2, col=terrain.colors(21))
image(kr2, col=terrain.colors(21), val = sqrt(kr2$var))
image(kr2, col=terrain.colors(21), val = sqrt(kr2$krige.var))
points(s100, add=T)


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