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Análisis de Regresióny modelado espacial con R

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R es un lenguaje y un entorno de programación para el análisis estadístico y gráfico que se ha convertido rápidamente en herramienta de referencia para el análisis espacial y la geoestadística.

R ofrece una gran variedad de métodos de análisis estadísticos (clásicos y actuales), permitiendo además automatizar tareas complejas y desarrollar nuevas funcionalidades. Todo ello, y en consonancia con el creciente volumen de datos espaciales disponibles, hacen de R una herramienta de gran interés con asombrosas potencialidades en el ámbito de la información espacial.

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Dotar al alumno de los conocimientos necesarios para manipular información espacial e implementar modelos de regresión y clasificación de imagen de satélite con R, utilizando diversas herramientas y procedimientos disponibles.

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Marcos Rodrigues Mimbrero Doctor en Geografía por la Universidad de Zaragoza. Máster en Tecnologías de la Información Geográfica.

Profesor asociado en el Departamento de Geografía de la Universidad de Zaragoza. Geógrafo especialista en SIG, estadística, scripting y formación.

• No es necesario tener conocimientos previos dentro del manejo del paquete de análisis estadístico R.

• El software no se encuentra incluido en el precio del curso, el estudiante deberá de tener instalada la versión correspondiente de los software que se tratarán en el curso.

• Modalidad On line• Precio: 200 €• Carga lectiva: 60 h.• Campus On line de

Geoinnova Formación• Consultar fechas en la web

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MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A R

1. Obtención e instalación.2. Empezar con R.3. Funciones básicas.4. Creación de gráficos.

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MÓDULO 2: ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y ESPACIALIZACIÓN DE RESULTADOS

1. Introducción al análisis de regresión.2. Generalized Linear Models (GLM).3. Validación de resultados.

MÓDULO 3: OPERACIONES SOBRE DATOS ESPACIALES

1. Paquetes de análisis espacial.2. Obtención de información desde capas SIG.3. Espacialización de modelos de regresión.4. R y Quantum GIS.

MÓDULO 4: MODELOS DE REGRESIÓN AVANZADOS CON GML

5. Estructuras de control.6. Regresión con Random Forest.7. Clasificación con Random Forest.

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