¿Qué aprenderás?
- Fundamentos de datos espaciales: Comprender la naturaleza de los datos georreferenciados y manejar archivos .shp.
- Análisis descriptivos espaciales: Creación de mapas temáticos, cálculos de cuartiles y detección de asociaciones espaciales significativas usando herramientas como GeoDa, R y Python.
- Matriz de vecindad y pesos espaciales: Construcción y aplicación de matrices basadas en contigüidad y distancias para análisis relacionales.
- Modelado de correlaciones espaciales: Uso de variogramas y modelos de correlación para estimar relaciones entre observaciones geográficas.
- Interpolación de datos: Predicción de valores en áreas sin información directa utilizando técnicas espaciales avanzadas.
- Modelos espaciales y temporales: Ajuste de modelos lineales y econométricos que consideran interacciones espaciales y temporales, como las regresiones geográficamente ponderadas.
- Aplicaciones prácticas: Análisis de conglomerados, mapas de calor y modelos que integran dimensiones espaciales y temporales, relevantes en estudios epidemiológicos, climáticos y socioeconómicos.
¿Por qué tomar este curso?
Al finalizar, serás capaz de:
- Realizar análisis descriptivos y generar visualizaciones avanzadas de datos espaciales.
- Modelar y predecir patrones espaciales y temporales en datos geográficos.
- Implementar modelos lineales y econométricos que incorporen relaciones espaciales.
- Aplicar técnicas de interpolación para enriquecer bases de datos incompletas.
- Explorar la interacción entre factores espaciales y temporales en fenómenos complejos, como el impacto climático en la agricultura o la propagación de enfermedades.
¡Domina el análisis espacial y potencia tus habilidades analíticas!
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Temario: Temario Estadistica espacial
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