GEOESTADÍSTICA

Docentes: Ing. Agr. (Dr.) Mariano Córdoba. FCA-UNC

Ing. Agr. (Dra.) Cecilia Bruno

Objetivos:

  • Modelar la variabilidad espacial a partir de datos provenientes de muestreos.
  • Familiarizar al participante con las técnicas estadísticas de análisis univariado y multivariado aplicables a datos georreferenciados.
  • Presentar nuevas estrategias para el análisis estadístico de datos georreferenciados multivariados.
  • Instruir en el manejo del software estadístico InfoStat y su interface con R como herramienta de análisis para datos espaciales.

Contenidos

Análisis univariado de datos espaciales

Objeto de estudio de la geoestadística en agricultura

Conceptos Generales

Análisis exploratorio para datos espaciales

Semivariogramas

Métodos de estimación por Interpolación y predicción espacial. Evaluación de predicciones. Mapas de variabilidad espacial

Contemplación de la estructura espacial mediante modelos lineales mixtos

Análisis multivariado para datos espaciales

Técnicas de clasificación y reducción de la dimensión

Análisis de cluster k-means y fuzzy k-means

Análisis de componentes principales. Biplots

Análisis de Componentes Principales Espacial (MULTISPATI-PCA)

Construcción de mapas de variabilidad espacial multivariados

Metodología del curso:

Modalidad teórico-práctico. Clases teórico prácticas distribuidas en dos (2) encuentros de dos días cada uno. Clases prácticas y discusión de estrategias de análisis para el trabajo final integrador a través de aula virtual

Evaluación:

Para realizar la evaluación final deberá haber asistido al 80% de las actividades. Se aprobará con 7 (siete) o más puntos en escala de 1 (uno) a 10 (diez). El trabajo integrador final consta de la resolución de situaciones problemas y podrá ser abordado Individualmente o en grupo de hasta tres integrantes.

Duración del curso:

40 horas.

 

Créditos:

2 créditos

Fecha de realización:

28 de Agosto al 1 de Septiembre de 2017,  en el horario de 9:00 a 16:30 hs

Destinatarios:

Dirigido a profesionales con título expedido por Universidad Pública o Privada o Extranjera afín a las Ciencias Agropecuarias, Forestales, Biológicas o Ambientales. Acreditar ejercicio profesional, formar parte de equipos de investigación o ser becario de Ciencia y Tecnología con ejercicio de tareas de investigación científica y tecnológica.

Requerimientos

Cada asistente al curso deberá traer una notebook con el software InfoStat, R y la conexión entre ambos.

Bibliografía:

Oliver M.A. 2010. Geostatistical applications for precision agriculture. Springer, New York.

Schabenberger O, Pierce FJ. 2002. Contemporary statistical models for the plant and soil sciences. Taylor and Francis. Florida, CRC Press, 738 p.

Webster, R y Oliver, M.A. 2007. Geostatistics for Environmental Scientists. John Wiley & Sons Ltd.

Software:

Se utilizará el software estadístico InfoStat (Di Rienzo et al., 2015) y su conexión con el software R (R Core Team, 2015).

 

Di Rienzo J.A., Casanoves F., Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M., Robledo C.W. InfoStat versión 2015. Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. URL http://www.infostat.com.ar

 

R Core Team, 2015. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL http://www.R-project.org/.

 

Documentación de Software:

Análisis de la variabilidad espacial en lotes agrícolas. Guía de Buenas prácticas. Ed. Balzarini, M. Eudecor. Córdoba, Argentina.