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 | 06/04  |(Vanessa e Bruno) cont.  | |
 | 08/04  |(Vanessa e Bruno) cont.  | |
-| 13/04  |(PJ) Idéias básicas sobre modelagem e predição geoestatística (model linear/Gaussinano)  | [[#13/04|Ver abaixo]] |
+| 13/04  |(PJ) Idéias básicas sobre modelagem e predição geoestatística (modelo linear/Gaussiano)  | [[#13/04|Ver abaixo]] |
+| 15/04  |Idéias básicas sobre modelagem e predição geoestatística (modelo linear/Gaussiano) (cont)  | [[#15/04|Ver abaixo]] |
+| 20/04  |Discussão e scripts de análise com modelagem e predição geoestatística (modelo linear/Gaussiano) - explorando simulações condicionais | |
+| 22/04  |Discussão e scripts de análise com modelagem e predição geoestatística (modelo linear/Gaussiano) - variogramas e métodos de estimação  | |
+| 27/04  |Discussão e scripts de análise com modelagem e predição geoestatística (modelo linear/Gaussiano) - escolha de modelos e predição com covariáveis  | [[#27/04|Ver abaixo]] |
+| 04/05  |Análise Bayesiana de modelos geoestatísticos  | [[#04/05|Ver abaixo]] |
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 </code>
+=== 15/04 ===
+  - No exemplo da aula passada inspecione os objetos retornados pelas funções e em especial o retornado por krige.conv(). Para este último o resultado é uma lista na qual os dois primeiros elementos são e média e variãncia das distribuições condicionais (preditivas). Considere antão a obtenção dos seguintes tópicos adicionais:
+    - Obtenha um mapa de divida dos valores preditos nos intervalos [-Inf a -1,5), [-1,5 a 0], [0, a 1,5] e [1,5 a Inf].
+    - Obtenha um mapa de probabilidades de P[Y > 1], P[Y > 1.5], P[Y > 2].
+    - Obtenha um mapa do 1o quartil, um do 3o quantil e dos percentis 10 e 90.
+    - Como voce faria para obter a predição da proporção da área acima de um determinado limiar (por exemplo 1,2).
+  - Explore um segundo exemplo de análises
+    - {{:disciplinas:ce097-2015-01:wolf.r|Comandos do R}}
+    - {{:disciplinas:ce097-2015-01:wolfcamp.txt|Arquivo de dados}}
+  - Mais um exemplo:<code R>
+class(Ksat)
+names(Ksat)
+summary(Ksat)
+plot(Ksat)
+plot(Ksat, lam=0)
+par(mfrow=c(1,1))
+K.v <- variog(Ksat, max.dist=9, lam=0)
+plot(K.v)
+var(log(Ksat$dat))
+K.eye <- eyefit(K.v)
+K.eye
+gr <- expand.grid(seq(0, 22.5, by=0.2), seq(0,13, by=0.2))
+kr <- krige.conv(Ksat, loc=gr, krige=krige.control(cov.pars=c(2.3,2.35), lam=0))
+image(kr, col=gray(seq(1,0,l=21)))
+image(kr, col=terrain.colors(16))
+</code>
+Como ficariam perguntas semelhantes às feitas para o 1o exemplo neste último caso?
+Por exemplo: mapa da P[Y > 1] , mapa de quantis etc
+=== 27/04 ===
+  - Escolha de modelos
+    - {{:disciplinas:ce097-2015-01:modelos-pr.r|Análise dos dados de precipitação no Paraná}}
+    - {{:disciplinas:ce097-2015-01:modelo-ca20.r|Dados Ca20}}
+  - {{:disciplinas:ce097-2015-01:krigacamg.r|Uma análise mais completa com dados de ctc}}
 /* Análises espaciais de propriedades de 1a e 2a ordem - suavização e padrões de dependência espacial. *
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 /* |   |Introdução a geoestatística. Interpolação por krigagem. Propriedades do processo e variograma teórico. O modelo geoestatístico básico. Estimação de parâmetros (verossimilhança e por variogramas). Representação e visualização de resultados.  | *
+=== 04/05 ===
+  - Exemplo com dados de salinidade
+    - {{:disciplinas:ce097-2015-01:sal.r|arquivos de comandos}}
+    - {{:disciplinas:ce097-2015-01:sal.dat|arquivo de dados}}
+  - Efetue análises Bayesiana de algum outro conjunto de dados (visto no curso ou outro)

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