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 | 10/04  |(PJ) Estimação de parâmetros por verossimilhança e predição (krigagem) |Explorar as opções [[http://shiny.leg.ufpr.br/walmes/geor/|nesta interface shiny]] | | 10/04  |(PJ) Estimação de parâmetros por verossimilhança e predição (krigagem) |Explorar as opções [[http://shiny.leg.ufpr.br/walmes/geor/|nesta interface shiny]] |
 | 15/04  |(PJ) Exemplo de análise de dados: dados //wolfcamp// |[[#15/04|ver abaixo]] | | 15/04  |(PJ) Exemplo de análise de dados: dados //wolfcamp// |[[#15/04|ver abaixo]] |
-| 17/04  |(EK) Simular dados correlacionados (do modelo geoestatistico) passo-a-passo. | {{ :disciplinas:ce097-2019-01:comandos-simula-geo.r |simula-geo}} |+| 17/04  |(EK) Simular dados correlacionados (do modelo geoestatistico) passo-a-passo. | {{ :disciplinas:ce097-2019-01:comandos-simula-geo.r |simula-geo}} |
 | 22/04  |(PJ) Recursos de estatística espacial no R - CRAN Task View - Spatial. Revisão e comentários adicionais sobre simulação (não condicional) do modelo geoestatístico. Anisotropia |[[#22/04|ver abaixo]]  | | 22/04  |(PJ) Recursos de estatística espacial no R - CRAN Task View - Spatial. Revisão e comentários adicionais sobre simulação (não condicional) do modelo geoestatístico. Anisotropia |[[#22/04|ver abaixo]]  |
 | 24/04  |(PJ) Simulação condicional (da preditiva). Distinção entre simulações não condicionais e condicionais. Exploração da distribuição preditiva. Pós processamento dos resultados de predição. Predição de quantidades além da média. Poś processamento por simulação.    | | 24/04  |(PJ) Simulação condicional (da preditiva). Distinção entre simulações não condicionais e condicionais. Exploração da distribuição preditiva. Pós processamento dos resultados de predição. Predição de quantidades além da média. Poś processamento por simulação.    |
 | 29/04  |(PJ) Introdução a processos pontuais |[[#29/04|ver abaixo]]  | | 29/04  |(PJ) Introdução a processos pontuais |[[#29/04|ver abaixo]]  |
 | 01/05  |Feriado |  | | 01/05  |Feriado |  |
 +| 06/05  |(EK) Modelos autoregressivos espaciais. | | [[http://www.leg.ufpr.br/~elias/cursos/uem2012/introEstatEspacAreas.pdf|Capítulo 6]] e {{ :disciplinas:ce097-2019-01:carsar-sim.r | carsar-sim}}  |
 +| 08/05  |(EK) Análise de dados usando modelos autoregressivos espaciais. | | {{ :disciplinas:ce097-2019-01:spatial-idhm.r | spatial-IDHM}} |
 +| 13/05  |(PJ) Apresentação de trabalhos geoestatística (1/2)  | |  |
 +| 15/05  |(PJ) Apresentação de trabalhos geoestatística (1/2) | |  |
 +| 20/05  |(PJ) A classe sp para representação de objetos espaciais | |[[#20/05|ver abaixo]]   |
 +| 22/05  |(EK) Modelo de Poisson com efeito espacial para dados de contagem |  | {{ :disciplinas:ce097-2019-01:modelo-poisson-inla.r | modelo-Poisson-INLA}} |
 +| 27/05  |(EK) Aula para solução de dúvidas sem apresentação de conteúdo novo | |  |
 +| 29/05  |(PJ) Avaliação: geoestatística | |  |
 +| 03/06  |(EK) SKATER | | {{ :disciplinas:ce097-2019-01:bairros-curitiba-skater.r | bairros-Curitiba-SKATER}} (considerar dados e script da aula de 25/2) |
 +| 05/06  | Não haverá aula |  |  |
 +| 10/06  | (PJ) Estudos de caso em estatística espacial: dispersão genética de bactérias, projeto Eureqa sobre padrões espaciais na resistência de antibióticos, delineamento com incerteza de zonas de captura de bomba hidráulica, vigilânica espacial de dengue |  |  |
 +| 12/06  | Estudos e atividades da disciplina |  |  |
 +| 17/06  | Estudos e atividades da disciplina |  |  |
 +| 19/06  | Prova: dados de área |  |  |
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   - {{ :disciplinas:ce097-2019-01:intropp-pj.pdf |Arquivo pdf visto em aula}}   - {{ :disciplinas:ce097-2019-01:intropp-pj.pdf |Arquivo pdf visto em aula}}
   - {{ :disciplinas:ce097-2019-01:intropp.r |Arquivo de comando}} (rodar e discutir)   - {{ :disciplinas:ce097-2019-01:intropp.r |Arquivo de comando}} (rodar e discutir)
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 +=== 20/05 ===
 +  - [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapase31.html#x33-20500031|Página vista em aula]]
 +  - [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/CE097/sp.R|Arquivo de comandos]] da página vista em aula
 +  - Atividade: tomar o objeto ''geoR::ca20'' e converter para o formato espacial e com este utilizar comandos para visualização e análise do dados (sugestão: usar o pacote gstat para análises) 

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