Esta disciplina tem por objetivo o ensino de técnicas e conceitos na manipulação de dados geoespaciais, com aplicações práticas na linguagem R.
Elementos de programação em linguagem R, estatística descritiva univariada, estatística bivariada e métodos de interpolação de dados geoespaciais.
Introdução à linguagem R; instalação do R; como o R funciona; instalação de pacotes; comandos básicos e essenciais; comandos de atribuição; leitura e gravação de arquivos; Objetos no R: vector, factor, array, matrix, data frame e list; operadores; comandos condicionais, de repetição; funções matemáticas; funções definidas pelo usuário; Dispositivos gráficos e utilização dos pacotes do sistema tradicional, lattice e ggplot2; Estatística básica no R: distribuições de frequências, histograma, curva acumulativa, estatísticas descritivas: medidas de tendência central, medidas de dispersão, medidas de forma; distribuições teóricas: uniforme, binomial, Poisson, normal, logarítmica, Student; teste de hipóteses: t, F e chi-quadrado; Interpolação de dados geoespaciais: conceitos básicos; métodos globais de interpolação (superfícies de tendência, equações multiquádricas e inverso da distância); métodos locais de interpolação (funções de base radial, inverso da distância, triangulação e vizinho mais próximo); interpolação de dados categóricos.
Bivand, R.S.; Pebesma, E.; Gómez-Rubio, V. 2013. Applied statistical data analysis with R. New York, Springer. 405p. Brundson, C.; Comber, L. 2015. An introduction to R for spatial analysis & mapping. London, SAGE. 343p. Davis, J.C. 2002. Statistics and data analysis in geology. Hoboken, John Wiley & Sons. 638p. Murrel, P. 2012. R graphics. Boca Raton, CRC Press. 505p. Yamamoto, J.K. 2020. Estatística, análise e interpolação de dados geoespaciais. São Paulo, Gráfica Paulo’s. 344p. ISBN 978-65-990727-2-7.
