Este documento ofrece una inmersión profunda en el mundo de la geoestadística, una poderosa rama de la estadística que se especializa en el análisis de datos espaciales. Con ejemplos claros y explicaciones detalladas, se abordan conceptos clave como la continuidad espacial, el variograma, la krigagem y la validación cruzada. Aprenda a modelar la variabilidad de fenómenos espaciales, predecir valores en áreas no muestreadas y evaluar la precisión de sus estimaciones.
Geoestadística, datos espaciales, análisis espacial, variograma, krigagem, validación cruzada, estimación, interpolación, modelado espacial, análisis de datos, minería, geociencias.
Contenido:
- Introducción a la Geoestadística:
- ¿Qué es la geoestadística y por qué usarla?
- Aplicaciones y limitaciones de la geoestadística
- Metodología de aplicación
- Preparación para un estudio geoestadístico
- Análisis Exploratorio de Datos:
- Estadística descriptiva univariada
- Tipos de datos y variables aleatorias
- Presentación estadística: histogramas y gráficos de frecuencia acumulada
- Medidas descriptivas: tendencia central, localización, dispersión y forma
- Modelos de distribución y poblaciones estadísticas
- Descripción Bivariada:
- Comparación de dos distribuciones
- Gráficos q-q plot y scatterplots
- Histogramas bivariados y correlación
- Regresión y distribución condicional
- Impacto del Agrupamiento Preferencial de Muestras:
- Introducción y causas del agrupamiento preferencial
- Métodos de desagrupamiento: Poligonal y Células Móviles
- Estudio de caso: Walker Lake dataset
- Descripción Espacial:
- Medidas de continuidad espacial
- Mapas de localización y mapas de contorno
- Estadística de ventanas móviles y efecto proporcional
- H-Scatterplot y variograma
- Cálculo de variogramas experimentales y efecto proporcional
- Modelado del Variograma:
- Importancia del modelado
- Objetivos del modelado y modelos básicos
- Caso práctico en VarioWIN
- Estimación por Técnicas de Krigagem:
- Introducción y objetivos de la estimación
- Interpoladores clásicos y sus limitaciones
- Estimaciones por combinación lineal ponderada
- Krigagem: Krigagem Simple (KS) y Krigagem Ordinaria (KO)
- Varianzas de krigagem
- Comparación entre KO y KS
- Validación Cruzada:
- Introducción a la validación cruzada
- Distribución del error y análisis de residuos
- Distribución bivariada de valores verdaderos y estimados
- Ejercicios de Krigagem Ordinaria:
- Validación del modelo con validación cruzada
- Efecto de parámetros en la estimación
- Modelado de bloques y curvas de parametrización
- Mapas de distribución del error
Autor:
Eng. de Minas João Felipe C.L. Costa y Eng. de Minas Luis Eduardo de Souza
Fecha de Publicación:
La fecha de publicación no se encuentra en las fuentes proporcionadas.
Link de descarga: Aquí
