Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa
Universidad Pública de Navarra
| Código: 73128 | Asignatura: Análisis y predicción estadística de datos espaciales | ||||
| Créditos: 3 | Tipo: Obligatoria | Curso: 1 | Periodo: 1º S | ||
| Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas | |||||
| Profesorado: | |||||
| FERNANDEZ MILITINO, ANA [Tutorías ] | UGARTE MARTINEZ, M. DOLORES (Resp) [Tutorías ] | ||||
Módulo/Materia
Módulo: 3. Herramientas de investigación y análisis estadístico
Materia: 3.2. Análisis y predicción estadística
Descripción/Contenidos
- Análisis exploratorio de datos espaciales
- Metodología Kriging
- Inferencia y validación estadística espacial
- Procesos puntuales
- Datos lattice
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
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.
Resultados aprendizaje
RA1: Obtener estimaciones y predicciones de variables distribuidas espacialmente.
RA2: Interpretar y analizar las técnicas estadísticas espaciales más utilizadas en la actualidad.
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 | ||
| 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 |
Idiomas
Castellano, aunque se podrá proporcionar a los estudiantes bibliografía y material docente en inglés.
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 |
Temario
- Introducción a la Geoestadística
- Funciones aleatorias y campos aleatorios. Estacionariedad. Isotropía y anisotropía. Correlación Espacial. Índices de Morán y Geary.
- Variogramas y Covarianzas. Efecto pepita, rango y meseta. Estimadores y funciones teóricas de covarianza.
- Geoestadística y GIS
- Kriging y Predicción espacial
- Métodos determinísticos de interpolación
- Kriging lineal simple, ordinario, universal
- Predicción espacial
- Cokriging
- Cokriging simple y universal
- Predicción espacial con cokriging
- Datos Lattice: Modelos CAR
- Modelos CAR espaciales
- Aplicaciones a estudios de incidencia y/o mortalidad por distintas enfermedades
Bibliografía
Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.
Básica
Bivand R.S., Pebesma E.J., and Gómez-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. CRC Press/Chapman and Hall. 2nd edition
Lugar de impartición
Aula de informática del Aulario. Se concretará aula antes del inicio del curso. Consultar en la web del master, en el apartado de Calendario, Horarios y Aulas.