2026 Introducción a la Geoestadística

Reconocer situaciones problemáticas en las cuales las distintas ramas de la estadística espacial mejoran las aproximaciones tradicionales.

Proveer herramientas para describir datos con estructura espacial. Datos univariados, bivariados o multivariados en el espacio. Estadísticos sumarios. Histogramas, Q-Q plots y gráficas de dispersión. Mapas.

Brindar las nociones teóricas básicas para la comprensión de un proceso espacial estocástico. Variable aleatoria regionalizada. Covarianza, autocorrelación espacial, índices espaciales y variograma experimental. Propiedades del proceso espacial (estacionariedad, continuidad e isotropía)

Presentar técnicas para la construcción del variograma experimental y para su modelado. Modelación paramétrica con modelos básicos permisibles y anidados. Introducción a la modelación no paramétrica. Modelos omnidireccionales y anisotrópicos. Métodos de estimación clásicos y robustos

Presentar técnicas básicas de predicción espacial (e.g., inverso de la distancia, polígonos de Voronoi o Thiessen) y por interpolación incluyendo el modelado de la estructura espacial subyacente. Presentar las distintas variantes más utilizadas del kriging (e.g., simple, ordinario, universal, etc.). Evaluación de la incertidumbre en las técnicas de predicción empleadas. Alcances y limitaciones de estas técnicas

Inclusión de la estructura espacial en modelos estadísticos más complejos. Presentar las técnicas de Simulación (condicionada y no condicionada) y describir una de ellas.

Facilitar el acercamiento a un paquete de programas de análisis espacial de amplia difusión dentro del ambiente R.

Al terminar el curso el alumno será capaz de

1. Realizar un análisis exploratorio de datos espaciales
2. Crear un mapa continuo usando métodos determinísticos y estocásticos usando datos univariados
3. Estimar un variograma e interpretar su estructura
4. Evaluar la calidad de diferente métodos de interpolación

Diseñar una red de muestreo apropiada