Geoestatística e Tópicos de Estatística Espacial

• 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

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 [[http://www.leg.ufpr.br/geoR|geoR]] e/ou [[http://leg.ufpr.br/geoR/tutorials/datasets/|neste link]]. * os tutoriais mencionados nas práticas e exercícios fazem parte da [[http://www.leg.ufpr.br/geoR/geoRdoc/tutorials.html|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 - [[http://www.leg.ufpr.br/~paulojus/verao/lab1|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. * [[disciplinas:verao2007:exercicios#semana 1|Exercícios]] === Semana 2 (9-11/01)=== * Teóricas: uma visão geral de geoestatística (Capítulo 2) e modelos gaussianos para dados geoestatísticos (Capítulo 3) - {{disciplinas:r:chapter2.r|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.
  • Exercícios

• 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)
  1. dados de condutividade hidráulica do solo
  2. outras análises deste e de ouitros dados
• Exercícios

• 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().
• Exercícios

• Teóricas: Estudo de caso: um exemplo de análise de dados (veja os arquivos utilizados e editado)
• 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
• Exercícios

• Teóricas: Delineamentos geoestatísticos (Capítulo 8), algumas extensões (modelos multivariados e espaço temporais) e estudos de caso adicionais.
• Práticas:
• Exercícios

• Teóricas: Tópicos adicionais em estatística espacial: fundamentos de cartografia e SIG, processos pontuais e dados de áreas
• Práticas:

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

Página aberta a edição para participantes do curso.

1. R project web page
2. R Wiki: principal Wiki do R (em Inglês).
3. Um curso sobre o uso do R
4. Tinn-R GUI/Editor (disponível apenas para o ambiente R sob Windows).
5. R Spatial task view and R-SIG-Geo resources
6. geoR web page
7. geoRglm web page
8. Paulo's web page