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La estadística aplicada a la geografía ha experimentado un avance espectacular en las últimas dos décadas introduciéndose el espacio como eje fundamental del análisis. Este avance se ha visto acompañado por un rápido desarrollo de aplicaciones estadísticas integradas en los sistemas de información geográfica, constituyéndose de esta forma en un conjunto de herramientas imprescindibles en la planificación territorial. Los índices de autocorrelación espacial, tanto global como local, y su representación cartográfica constituyen una técnica adecuada para la detección de clusters y patrones espaciales y abre la posibilidad de plantear diferentes modelos econométricos.

En ese mismo sentido, el modelado y la simulación estocástica ha venido ganando importancia debido al auge de la entrada de las matemáticas en campos sociales, económicos, biológicos, etc.

  • Podrás conocer algunos métodos que se han desarrollado en la literatura en los últimos 25 años respecto a la cuantificación de la correlación entre dos procesos espaciales.
  • Este curso te proporciona las herramientas matemáticas y de programación que te ayudarán a involucrarte en las técnicas computacionales de Monte Carlo y los enfoques de modelado estocástico.
  • Podrás aprender a cuantificar la correlación entre dos procesos espaciales.
  • Aprenderás a usar el método de Montecarlo en simulaciones de procesos estocásticos.
  • Tipo de programa: Curso
  • Fecha de inicio: 26 de noviembre de 2018
  • Fecha de finalización: 30 de noviembre de 2018
  • Número de horas: 20 presenciales
  • Modalidad: Presencial
  • Horario: Una semana, Lunes a viernes de 6:00 P.M - 9:30 P.M
  • Valor del curso:
    Precio normal (hasta el 16 de noviembre): $ 130.000 COP
    Descuento para konradistas (hasta el 16 de noviembre): $ 100.000 COP
  • Fecha límite de pago: 16 de noviembre de 2018
  • Ciudad: Bogotá

Métodos para cuantificar la asociación espacial entre dos secuencias aleatorias

  • Introducción al análisis espacial, procesos espaciales, estacionariedad intrínseca, el variograma y su estimación, Kriging, el variograma cruzado y análisis de imágenes.
  • Test de asociación espacial. El test t, el test t modificado, el tamaño muestral efectivo, Un test t basado en permutaciones, extensión del test t para cuantificar la asociación entre un proceso y un vector de procesos. Aplicaciones en R en un contexto de datos forestales y de contaminación del suelo.
  • Test del coeficiente de correlación de un proceso normal bivariado. Distribución asintótica asociada al test. Desempeño del test cuando hay desviaciones de la normalidad. Extensiones a procesos espaciales con distribución t-student. Experimentos computacionales basados en el paquete de R GeoModels.
  • El coeficiente de codispersion y su relación con la correlación. Codispersión para procesos espaciales en el plano. Propiedades asintóticas y teoremas límites. El mapa de codispersión. Versión no paramétrica de la codispersión. Extensiones multivariadas. Ejemplos con datos espaciales reales e imágenes.
  • Similaridad entre imágenes. Coeficientes de similaridad basados en la correlación. Coeficientes direccionales basados en la codispersión. Ejemplos computacionales.
  • Discusión de problemas abiertos en estadística espacial.

Métodos de Monte Carlo y procesos estocásticos con R

  • Introducción a R.
  • Cadenas de Markov.
  • Métodos de Monte Carlo para la simulación de las cadenas de Markov y otros procesos estocásticos.

Ronny Vallejos. PHD

Advanced Center for Electrical and Electronic Engineering. Universidad Técnica Federico Santa María, Chile

César Vargas. PHD

Programa de Matemáticas. Fundación Universitaria Konrad Lorenz

Estudiantes e investigadores en las áreas de Matemática, Biología, Física, Estadística y Astronomía.

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Educación informal no conducente a la obtención de título profesional ni certificación de aptitud ocupacional. Decreto 1075 de 2015 Mineducación.

La Fundación Universitaria Konrad Lorenz se reserva el derecho de aplazar o cancelar los programas de Educación Continua, cuando no cuente con el número de personas matriculadas requeridas para su realización. Cuando esto suceda, se informará con debida antelación.
Publicado por Fundación Universitaria Konrad Lorenz El día 08/13/2018