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Geoestadística no paramétrica Ejemplo Modelo general Ejemplo Inferencia (no paramétrica) en procesos geoestadísticos Binning lineal Discretización Interpolación Estimación de la densidad Estimación de la tendencia Regresión polinómica local Implementación en el paquete npsp Ejemplo Estimación del variograma Estimación piloto del variograma Estimación piloto del variograma con corrección de sesgo Ajuste de un modelo no paramétrico Selección de las ventanas Estimación de la tendencia Estimación del variograma Estimación conjunta (automática) Predicción kriging Futuras implementaciones Referencias library(npsp) ## Package npsp: Nonparametric Spatial Statistics, ## version 0.

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Ejemplos Material Requisitos En el próximo Congreso de la Sgapeio voy a participar en la impartición de un curso sobre R Markdown. En la segunda parte del curso “Creación e divulgación de contidos con R Markdown” trataremos los siguientes temas: Conversión entre formatos con pandoc. Creación de libros e documentos có paquete bookdown. bookdown para crear libros (en múltiples formatos, incluyendo html) a partir de documentos R Markdown.

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Introducción Requisitos Get started Primeros pasos Encabezado de index.Rmd Archivo _bookdown.yml Licencia Publicación en la web Introducción El paquete bookdown de R permite escribir libros empleando R Markdown de forma fácil. Sin preocuparse mucho por los detalles de composición se pueden crear libros en distintos formatos (HTML / PDF / Word / …). Además de permitir emplear las extensiones Markdown de Pandoc (notas al pie de página, tablas, citas, ecuaciones LaTeX, …), se pueden emplear extensiones markdown para libros (leyendas de figuras y tablas, numeración y referencias cruzadas de figuras / tablas / secciones / ecuaciones / teoremas / ejemplos / …, widgets HTML, …).

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Introducción Creación de un sitio web Creación de contenido Documentación Algunos ejemplos: Publicación Lenguaje y traducción Ayuda Basado en este artículo de Yihui Xie publicado en el Blog de RStudio. Introducción En CRAN está disponible un nuevo paquete de R, blogdown, que permite crear sitios web (estáticos) de uso general (webs personales, blogs, …) con R Markdown. Se puede instalar con: install.packages("blogdown") Para instalar la versión de desarrollo (alojado en GitHub en el repositorio rstudio / blogdown) usar:

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Una presentación sobre el análisis de datos con R (que preparé para una charla sobre Big Data en Pymes) está accesible online en formato pdf aqui. La idea es que el entorno estadístico R puede ser una herramienta de gran utilidad en todo el proceso del análisis de datos (desde el acceso hasta la generación de informes). Con una pincelada de Big Data y “publicidad” para las empresas (a ver si valoran y demandan más este tipo de conocimientos)…

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Con motivo del próximo curso de la Sgapeio estoy subiendo material a mi cuenta de GitHub. Por ejemplo, está disponible en http://github.com/rubenfcasal/simbook una versión de parte de mis apuntes de simulación en forma de libro para ponerlo como ejemplo.

El libro está accesible online en formato html (de momento no lo estoy compilando en pdf) aqui: https://rubenfcasal.github.io/simbook.

Ya me decís…

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Introducción Repaso: La covarianza y el coeficiente de correlación El problema de la dependencia Métodos para detectar dependencia Métodos gráficos Gráfico secuencial Gráfico de dispersion retardado El correlograma Contrastes de hipótesis Test de rachas El contraste de Ljung-Box Ejemplo adicional: Análisis de series temporales Introducción Repaso: La covarianza y el coeficiente de correlación Para medir la relación (lineal) entre dos variables se emplea la covarianza: \[Cov(X,Y) = E{\big[(X - E(X))(Y - E(Y))\big]}\] Su estimador es la covarianza muestral: \[s_{XY}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\overline{x})(y_{i} - \overline{y})\]

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Con motivo del próximo curso de la Sgapeio estoy subiendo material a mi cuenta de GitHub. Por ejemplo, está disponible en http://github.com/rubenfcasal/npsp la versión 0.6.2 del paquete npsp (la versión en CRAN es la 0.5-3). En esta versión añadí una web del paquete que tenía pensado emplear como ejemplo: https://rubenfcasal.github.io/npsp. Mi intención es subir cuanto antes una nueva versión (la 0.7, con novedades en cuanto al modelado automático de datos espaciales) a GitHub y al CRAN.

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El paquete geoR 1. Inicio de una sesión y de carga de datos 1.1 Cargar el paquete 1.2 Archivos de datos 2. Análisis descriptivo de datos geoestadísticos 3. Modelado de la dependencia 3.1 Variogramas empíricos 3.2 Ajuste de un modelo de variograma 3.3 Inferencia sobre el variograma 3.4 Validación cruzada 3.5 Estimación del variograma en procesos no estacionarios 4. Predicción espacial (kriging) El paquete geoR El paquete geoR proporciona herramientas para el análisis de datos geoestadísticos en R (otra alternativa puede ser emplear el paquete gstat, por ejemplo…).

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