{"id":1157,"date":"2017-06-06T16:07:17","date_gmt":"2017-06-06T15:07:17","guid":{"rendered":"http:\/\/jgomez.webs.upv.es\/?p=1157"},"modified":"2017-06-06T16:07:17","modified_gmt":"2017-06-06T15:07:17","slug":"curso-space-time-predictions-and-some-applications-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/jgomez.webs.upv.es\/?p=1157","title":{"rendered":"Curso \u00abSpace-time predictions and some applications in R\u00bb"},"content":{"rendered":"

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Las profesoras\u00a0Sandra de Iaco, Claudia Capello y Sabrina Maggio, de la Universidad de Salento (Italia) impartir\u00e1n el curso sobre estad\u00edstica espacio-temporal \u00abSpace-time predictions and some applications in R\u00bb del 17 al 28 de julio de 2017. El curso, con contenidos te\u00f3ricos y pr\u00e1cticos, se impartir\u00e1 en el Centro de Formaci\u00f3n Permanente de la Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia y est\u00e1 abierto para su inscripci\u00f3n\u00a0gratuita<\/strong> en este enlace<\/a>.<\/p>\n

Las profesoras de Iaco, Capello y Maggio han desarrolado su actividad investigadora en el campo de la estad\u00edstica espacio temporal, que\u00a0considera conjuntamente t\u00e9cncias geoestad\u00edsticas y de tratamiento de series temporales. El curso repasar\u00e1 las bases de la geoestad\u00edstica y de la teor\u00eda de campos aleatorios espacio-temporales, incidir\u00e1 en los tipos de funciones de covarianza aplicables a procesos espacio-temporales, y demostrar\u00e1 el uso de R para el ajuste de variogramas y la predicci\u00f3n de variables.<\/p>\n

En la imagen que acompa\u00f1a esta entrada, se muestran los resultados de las predicciones de las concentraciones de part\u00edculas en suspensi\u00f3n en el aire de tama\u00f1o inferior a las 10 micras, PM10, y del riesgo de que dicha concentraci\u00f3n supere los l\u00edmites admisibles, derivadas a partir de las estaciones de medida representadas por los puntos rojos. Los mapas corresponden a una zona de Italia en el entorno de la Universdad de Salento.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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