Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2016/2017 | Otros años:  2017/2018  |  2015/2016 
Máster Universitario en Sistemas de Información Geográfica y Teledetección
Código: 73128 Asignatura: Análisis y predicción estadística de datos espaciales
Créditos: 3 Tipo: Obligatoria Curso: 1 Periodo: 1º S
Departamento: Estadística e Investigación Operativa
Profesores
FERNANDEZ MILITINO, ANA (Resp) UGARTE MARTINEZ, M. DOLORES

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

 

Módulo: 3. Herramientas de investigación y análisis estadístico

Materia: 3.2. Análisis y predicción estadística

 

 

 

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Descriptores

Dependencia espacial. Kriging. Modelización estadística espacial

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Competencias genéricas

 

  • CB7:  Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio

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Competencias específicas

  • CE10. Aplicar los conocimientos adquiridos sobre estadística espacio-temporal y resolver los problemas estadísticos que se puedan plantear en los SIG mediante el uso, la programación y la aplicación de las técnicas pertinentes.

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Resultados aprendizaje

Al terminar con éxito esta asignatura, los estudiantes serán capaces de:

  • RA1: Obtener estimaciones y predicciones de variables distribuidas espacialmente.

  • RA2: Interpretar y analizar las técnicas estadísticas espaciales más utilizadas en la actualidad.

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Metodología

Metodología - Actividad
Horas Presenciales
Horas no presenciales
A-1 Clases expositivas/participativas
14
 
A-2 Prácticas
14
 
A-3 Debates, puestas en común, tutoría grupos
 
5
A-4 Elaboración de trabajo
 
15
A-5 Lecturas de material
 
10
A-6 Estudio individual
 
15
A-7 Exámenes, pruebas de evaluación
2
 
A-8 Tutorías individuales
 
 5
 
 
 
Total
30
45

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Relación actividades formativas-competencias

Competencia
Actividad formativa
 CB7
 A-3,A-4,A-5
 CE10
 A-1,A-2

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Idiomas

Castellano, aunque la documentación que se facilite al alumno pueda estar en inglés.

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Evaluación

 

 

Resultado de aprendizaje Sistema de evaluación Peso (%) Carácter recuperable
 

RA1-RA2

 Pruebas de respuesta larga  80  Si
RA1-RA2  Trabajos e informes  20  No

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Contenidos

  • Análisis exploratorio de datos espaciales

  • Metodología Kriging

  • Inferencia y validación estadística espacial

  • Procesos puntuales
  • Datos lattice

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Temario

 

  1. Introducción a la Geoestadística

    1. Funciones aleatorias y campos aleatorios. Estacionariedad. Isotropía y anisotropía. Correlación Espacial. Índices de Morán y Geary.

    2. Variogramas y Covarianzas. Efecto pepita, rango y meseta. Estimadores y funciones teóricas de covarianza. 

    3. Geoestadística y GIS 

     

  2. Kriging y Predicción espacial

    1. Métodos determinísticos de interpolación

    2. Kriging lineal simple, ordinario, universal. 

    3. Cokriging simple y universal

     

  3. Procesos Puntuales

    1. Test de aleatoriedad espacial completa. Test de Monte Carlo. Test basados en recuentos de quadrats. Test basados en distancias

    2. Propiedades de los procesos puntuales. La función K y la función L

    3. Procesos inhomogéneos de Poisson, estimación de la función de intensidad. Detección de clusters.

    4. Procesos marcados de Poisson

  4. Datos Lattice: Modelos CAR

    1. Modelos  CAR espaciales

    2. Aplicaciones a estudios de incidencia y/o  mortalidad por distintas enfermedades

       

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que su profesor ha solicitado a la Biblioteca.


Básica

 

Bivand R.S., Pebesma E.J., and Góme-Rubio, V. (2013). Applied Spatial Data Analysis with R. Springer, New York. 2nd edition

 

 

Complementaria

 

Banerjee S., Carlin B.P. and Gelfand A.E. (2014). Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data, Second Edition (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probability) 

Chiles JP and Delfiner P (1999) Geostatistics, Modeling Spatial Uncertainty. Wiley.

Hohn, M. E. (1999) Geostatistics and Petroleum Geology. Kluwer Academic Publishers 

Schabenberger, O. Gotway, C. A. (2005). Statistical Methods for Spatial Data Analysis. Chapman and Hall/CRC

Ugarte, M. D., Goicoa, T. and Militino A. F. (2009). Empirical Bayes and fully Bayes procedures to detect high-risks areas in disease mapping. Computational Statistics and Data Analysis, 53, pp. 2938-2949.

Ugarte, MD, Militino, AF, Arnholt AT (2016). Probability and Statistics with R. 2nd edition

 

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