Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2023/2024
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Código: 750408 Asignatura: Análisis y predicción estadística de datos espaciales
Créditos: 3 Tipo: Curso: NULL_VALUE Periodo: 1º S
Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas
Profesorado:
FERNANDEZ MILITINO, ANA (Resp)   [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

  • Introducción a R

  • Procesos puntuales

  • Análisis exploratorio de datos espaciales

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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

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    
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

 

Resultados de
aprendizaje
Actividad de
evaluación
Peso (%) Carácter
recuperable
Nota mínima
requerida
RA1-RA2 Pruebas de respuesta larga 60 Recuperable mediante prueba escrita 4
RA1-RA2 Trabajos e informes 40 Recuperable entregando el/los trabajos corregidos según indicaciones y fechas establecidas por los profesores 4

* Si en alguna actividad de evaluación no se cumpliera el mínimo para ponderar, la nota de la asignatura será como máximo 4,0 sobre 10 (Suspenso).

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Temario

1. Introducción a la Estadística

  • Probabilidad y distribuciones de probabilidad.

  • Estimadores y errores de estimación. 

  • Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis

  • Modelos estadísticos lineales simples y múltiples

2. Introducción a R

  • Lectura y representación gráfica de datos

  • Análisis y tratamiento básico de datos. Representaciones gráficas.

  • Estimación, predicción y validación de modelos estadísticos

3. Procesos puntuales

  • Introducción a los procesos puntuales. Test de aleatoriedad espacial completa. Test de Monte carlo. Test basados en recuentos de quadrats. Test basados en distancias.

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

  • Propiedades de los procesos puntuales. Funciones F, K, L y g.

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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

Baddeley, A., Rubak, E., & Turner, R. (2015). Spatial point patterns: methodology and applications with R. CRC press.

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

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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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