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disciplinas:ce097-2015-01:historico2015 [2015/04/15 19:25] paulojus |
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| Linha 18: | Linha 18: | ||
| | 13/04 |(PJ) Idéias básicas sobre modelagem e predição geoestatística (modelo linear/Gaussiano) | [[#13/04|Ver abaixo]] | | | 13/04 |(PJ) Idéias básicas sobre modelagem e predição geoestatística (modelo linear/Gaussiano) | [[#13/04|Ver abaixo]] | | ||
| | 15/04 |Idéias básicas sobre modelagem e predição geoestatística (modelo linear/Gaussiano) (cont) | [[#15/04|Ver abaixo]] | | | 15/04 |Idéias básicas sobre modelagem e predição geoestatística (modelo linear/Gaussiano) (cont) | [[#15/04|Ver abaixo]] | | ||
| + | | 20/04 |Discussão e scripts de análise com modelagem e predição geoestatística (modelo linear/Gaussiano) - explorando simulações condicionais | | | ||
| + | | 22/04 |Discussão e scripts de análise com modelagem e predição geoestatística (modelo linear/Gaussiano) - variogramas e métodos de estimação | | | ||
| + | | 27/04 |Discussão e scripts de análise com modelagem e predição geoestatística (modelo linear/Gaussiano) - escolha de modelos e predição com covariáveis | [[#27/04|Ver abaixo]] | | ||
| + | | 04/05 |Análise Bayesiana de modelos geoestatísticos | [[#04/05|Ver abaixo]] | | ||
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| === 15/04 === | === 15/04 === | ||
| - | * No exemplo da aula passada inspecione os objetos retornados pelas funções e em especial o retornado por krige.conv(). Para este último o resultado é uma lista na qual os dois primeiros elementos são e média e variãncia das distribuições condicionais (preditivas). Considere antão a obtenção dos seguintes tópicos adicionais: | + | - No exemplo da aula passada inspecione os objetos retornados pelas funções e em especial o retornado por krige.conv(). Para este último o resultado é uma lista na qual os dois primeiros elementos são e média e variãncia das distribuições condicionais (preditivas). Considere antão a obtenção dos seguintes tópicos adicionais: |
| - Obtenha um mapa de divida dos valores preditos nos intervalos [-Inf a -1,5), [-1,5 a 0], [0, a 1,5] e [1,5 a Inf]. | - Obtenha um mapa de divida dos valores preditos nos intervalos [-Inf a -1,5), [-1,5 a 0], [0, a 1,5] e [1,5 a Inf]. | ||
| - Obtenha um mapa de probabilidades de P[Y > 1], P[Y > 1.5], P[Y > 2]. | - Obtenha um mapa de probabilidades de P[Y > 1], P[Y > 1.5], P[Y > 2]. | ||
| - Obtenha um mapa do 1o quartil, um do 3o quantil e dos percentis 10 e 90. | - Obtenha um mapa do 1o quartil, um do 3o quantil e dos percentis 10 e 90. | ||
| - Como voce faria para obter a predição da proporção da área acima de um determinado limiar (por exemplo 1,2). | - Como voce faria para obter a predição da proporção da área acima de um determinado limiar (por exemplo 1,2). | ||
| - | * Explore um segundo exemplo de análises | + | - Explore um segundo exemplo de análises |
| - {{:disciplinas:ce097-2015-01:wolf.r|Comandos do R}} | - {{:disciplinas:ce097-2015-01:wolf.r|Comandos do R}} | ||
| - {{:disciplinas:ce097-2015-01:wolfcamp.txt|Arquivo de dados}} | - {{:disciplinas:ce097-2015-01:wolfcamp.txt|Arquivo de dados}} | ||
| - | * Mais um exemplo:<code R> | + | - Mais um exemplo:<code R> |
| class(Ksat) | class(Ksat) | ||
| names(Ksat) | names(Ksat) | ||
| Linha 101: | Linha 106: | ||
| Por exemplo: mapa da P[Y > 1] , mapa de quantis etc | Por exemplo: mapa da P[Y > 1] , mapa de quantis etc | ||
| + | === 27/04 === | ||
| + | - Escolha de modelos | ||
| + | - {{:disciplinas:ce097-2015-01:modelos-pr.r|Análise dos dados de precipitação no Paraná}} | ||
| + | - {{:disciplinas:ce097-2015-01:modelo-ca20.r|Dados Ca20}} | ||
| + | - {{:disciplinas:ce097-2015-01:krigacamg.r|Uma análise mais completa com dados de ctc}} | ||
| /* Análises espaciais de propriedades de 1a e 2a ordem - suavização e padrões de dependência espacial. * | /* Análises espaciais de propriedades de 1a e 2a ordem - suavização e padrões de dependência espacial. * | ||
| Linha 106: | Linha 116: | ||
| /* | |Introdução a geoestatística. Interpolação por krigagem. Propriedades do processo e variograma teórico. O modelo geoestatístico básico. Estimação de parâmetros (verossimilhança e por variogramas). Representação e visualização de resultados. | * | /* | |Introdução a geoestatística. Interpolação por krigagem. Propriedades do processo e variograma teórico. O modelo geoestatístico básico. Estimação de parâmetros (verossimilhança e por variogramas). Representação e visualização de resultados. | * | ||
| + | === 04/05 === | ||
| + | - Exemplo com dados de salinidade | ||
| + | - {{:disciplinas:ce097-2015-01:sal.r|arquivos de comandos}} | ||
| + | - {{:disciplinas:ce097-2015-01:sal.dat|arquivo de dados}} | ||
| + | - Efetue análises Bayesiana de algum outro conjunto de dados (visto no curso ou outro) | ||
