Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2017/2018 | Otros años:  2016/2017  |  2015/2016 
Máster Universitario en Sistemas de Información Geográfica y Teledetección por la Universidad Pública de Navarra
Código: 73129 Asignatura: Análisis y predicción estadística de datos espacio-temporales
Créditos: 3 Tipo: Obligatoria Curso: 1 Periodo: 2º S
Departamento: Estadística e Investigación Operativa
Profesorado:
FERNANDEZ MILITINO, ANA (Resp)   [Tutorías ] GOICOA MANGADO, TOMÁS   [Tutorías ]

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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Descripción/Contenidos

  1. Análisis exploratorio de datos espacio-temporales

  2. Separabilidad espacio-temporal

  3. Kriging espacio-temporal

  4. Modelización Jerárquica

  5. Modelos de espacio de los estados

  6. Otros modelos espacio-temporales 

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Descriptores

Dependencia espacio-temporal. Modelización estadística espacio-temporal

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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

RA3: Obtener estimaciones y predicciones de variables distribuidas espacial y temporalmente.

RA4: Interpretar y analizar las técnicas estadísticas espacio-temporales 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    
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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Idiomas

Castellano, aunque se podrá proporcionar a los estudiantes bibliografía y material docente en inglés.

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Evaluación

Resultado de aprendizaje Sistema de evaluación Peso (%) Carácter recuperable
 RA3-RA4  Pruebas de duración larga  80  Sí
 RA3-RA4  Trabajos e informes  20  

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Temario

Procesos Puntuales

  1. Test de aleatoriedad espacial completa. Test de Monte Carlo. Test basados en recuentos de quadrats. Test basados en distancias
  2. Procesos inhomogéneos de Poisson, estimación de la función de intensidad. Detección de clusters.
  3. Propiedades de los procesos puntuales. funcions F, K, L y g.

Análisis Estadístico de Datos Espacio-Temporales

  1. Clases de objetos espacio-temporales en R: SpatialPoints, SpatialGrids, SpatialPointsDataFrames..
  2. Agregaciones en el espacio y en el tiempo
  3. Representaciones gráficas
  4. Aplicaciones con datos reales

 

Kriging Espacio-Temporal

  1. Separabilidad espacio-tiempo. Modelos de covarianza espacio-temporales. Variogramas espacio-temporales.
  2. Kriging espacio-temporal 
  3. Predicciones espacio-temporales en rasters
  4. Aplicaciones con datos reales

 

Modelos CAR espacio-temporales

  1. Modelos  CAR espacio-temporales aditivos
  2. Modelos CAR espacio-temporales con interacción espacio-temporal
  3. Aplicaciones con datos de incidencia y/o mortalidad por diversos tipos de enfermedades

 

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.


Básica

Cressie, N. and C. Wikle, 2011. Statistics for Spatio-temporal Data. Wiley

 

Complementaria

Banerjee, S., Carlin, B.P., and Gelfand, A.E.  (2015). Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data. (Second Edition). Chapman and Hall, Boca Raton. 

Diggle P.J. and Ribeiro P. J. (2007) Model-based Geostatistics. Springer 

Durbin, J. and Koopman, S. J. (2001) Time Series Analysis by State Space Methods. Oxford University Press

Militino, AF, Ugarte, MD, Goicoa T  and Genton M.  (2015). Interpolation of daily rainfall using spatiotemporal models and clustering. International Journal of climatology (in press)

Militino, AF, Ugarte MD and Ibáñez B. (2008) Longitudinal analysis of spatially correlated data. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 22, 49-57.

Pebesma, E.J., Wesseling, C.G., 1998. Gstat, a program for geostatistical modelling, prediction and simulation. Computers & Geosciences, 24 (1),pp. 17-31.

Ugarte, M.D., Adín, A., Goicoa, T., and Militino, A.F. (2014). On fitting spatio-temporal disease mapping models using approximate Bayesian inference. Statistical Methods in Medical Research, 23 (6), 507-530.

Ugarte,MD, Militino AF and Arnholt. AT (2016). Probability and Statistics with R. CRC Press/Taylor and Francis Group. 2nd Edition

 

 

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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.

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