| Centre |
| Facultat de Ciències Matemàtiques |
| Departament |
| Estadística i Investigació Operativa |
| Professor responsable |
| Sin datos cargados |
| Met. Docent |
| Met. Avaluació |
| L'avaluació es compon de tres elements: - Exercicis proposats en les classes pràctiques (20%) - Examen final de qüestions (40%) - Elaboració d'un treball aplicat amb dades d'un problema concret (40%) |
| Bibliografia |
| Banerjee, S., Carlin, B.P. y Gelfand, A.E. (2004). Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data. Chapman & Hall, Boca Raton. Cressie, N. (1993). Statistics for spatial data, segunda edición. John Wiley and Sons, New York. Diggle, P.J. (1983). Statistical analysis of spatial point patterns. Academic Press, London. Goovaerts, P. (1997). Geostatistics for Natural Resources Evaluation. Oxford University Press, New York. Ripley, B.D. (1981). Spatial Statistics. John Wiley and Sons, New York. Schabenberger, O. y Gotway, C.A. (2005). Statistics Methods for Spatial Data Analysis. Chapman & Hall, Boca Raton. Waller, L.A. y Gotway, C.A. (2004). Applied Spatial Statistics for Public Health Data. John Wiley and Sons, Hoboken, New Jersey. |
| Continguts |
| Unitat I. Introducció Tema 1.- Estadística i medi ambient. Tema 2.- Models lineals generalitzats. Unitat II.- Geoestadística Tema 3.- Processos continus estacionaris. Tema 4.- Estimació del variograma. Tema 5.- Predicció espacial. Unitat III.- Processos en xarxes de localitzacions Tema 6.- Anàlisi exploratòria de dades en xarxes. Tema 7.- Camps aleatoris markovians. Tema 8.- Models de camps aleatoris markovians. Tema 9.- Inferència en camps aleatoris markovians. Tema 10.- Altres models gaussians. Unitat IV.- Patrons puntuals Tema 11.- Exploració preliminar. Tema 12.- Processos puntuals. Tema 13.- Models de processos puntuals. Tema 14.- Inferència en patrons puntuals. Tema 15.- Processos puntuals multivariants. |
| Objetius |
| Identificar problemes mediambientals que requereixen un adequat tractament estadístic. Desenvolupar la capacitat d'entendre la variabilitat espacial i pensar en termes estadístics sobre problemes reals, amb tota la seva complexitat. Diferenciar els tipus de dades mediambientals i analitzar els contextos en els quals sorgeixen. Assimilar els passos fonamentals de la modelització i l'anàlisi estadística de dades mediambientals. Manejar programari informàtic per al tractament estadístic d'observacions espacials. Interpretar de forma crítica els resultats obtinguts. |
| URL de Fitxa |
| http://www.uv.es/~antoniol/ |