Guía docente de Estadística y Geoestadística (2681119)

-

• Fundamentos de la Estadística descriptiva. Variables univariantes y bivariantes
• Introducción a la Probabilidad
• Introducción a la inferencia estadística: métodos de estimación y contrastes de hipótesis
• Concepto de variable regionalizada. Las variables geológicas como variables regionalizadas
• Análisis de la variabilidad espacial de la variable geológica
• El método geoestadístico de estimación espacial: el Krigeaje
• Aplicación geoestadística para la estimación de recursos geológicos

ESTADÍSTICA

• Conocer y saber utilizar las herramientas numéricas y gráficas para la descripción, exploración y análisis de un conjunto de datos estadísticos, en función de su tipo y procedencia geológica.
• Comprender las bases matemáticas de la Estadística: probabilidad, variable aleatoria e inferencia estadística.
• Comprender el proceso de modelización en Estadística y ser capaz de identificar o crear modelos adecuados a situaciones reales sencillas.
• Saber realizar un análisis de datos usando programas estadísticos computacionales.

GEOESTADÍSTICA

• Comprender las bases conceptuales de los Métodos Geoestadísticos

• Comprender el concepto de función variograma y saber interpretar la variabilidad espacial de las variables geológicas

• Comprender los fundamentos del método de estimación geoestadística "Krigeaje" de datos espaciales geológicos.

• Conocer las etapas de un estudio geoestadístico y saber desarrollar una aplicación en recursos geológicos

ESTADÍSTICA

1. Estadística descriptiva
   • Descripción numérica y gráfica de una variable estadística unidimensional
   • Variable estadística bidimensional
   • Regresión y correlación
2. Introducción a la Probabilidad
   • Probabilidad y variable aleatoria
   • Algunas distribuciones de probabilidad
3. Introducción a la Inferencia estadística
   • Estimación puntual
   • Intervalos de confianza

GEOESTADÍSTICA

1. Bases de la Teoría de las Variables Regionalizadas
   • Noción y características de la "variable regionalizada" (VR). Las variables geoambientales como VR.
   • Adquisición de datos experimentales: muestreo y características geométricas y espaciales.
   • Características del Modelo Geoestadístico
2. Análisis de la variabilidad espacial de los datos experimentales.
   • La función variograma: concepto y propiedades.
   • Cálculo experimental del variograma. Interpretación del variograma experimental y ajuste del variograma a un modelo teórico.
   • El soporte de información y la regularización de datos.
3. Estimación espacial de las variables geoambientales
   • Planteamiento del problema de estimación espacial: el paso de información discreta a continua en el espacio.
   • El método de “Krigeaje”: el sistema de Krigeaje lineal Simple y Ordinario.
   • La estimación sobre soporte puntual y bloque. Cálculo del error de estimación.
   • Etapas de un estudio de estimación geoestadística de datos geoambientales.
4. Desarrollo de una aplicación geoestadística de estimación espacial de recursos geológicos
   • Etapas del desarrollo de una aplicación geoestadística en recursos geológicos: Calidad de aguas subterráneas en el acuífero Vega de Granada.

ESTADÍSTICA

• Análisis exploratorio gráfico
• Cálculo de probabilidades
• Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis
• Seminarios /Talleres
  • El método de Mínimos Cuadrados aplicado a la regresión
  • Distribuciones asociadas al muestreo

GEOSTADÍSTICA

• Análisis exploratorio de datos geológicos.
• Análisis de la variabilidad espacial de datos: cálculo, interpretación y ajuste del variograma experimental.
• Planteamiento y resolución de un problema geoestadístico de estimación espacial.
• Desarrollo de una aplicación geoestadística de estimación de variables espaciales mediante Krigeaje.

ESTADÍSTICA

• Abad, F. y Vargas, M. (1991). “Estadística”. Jufer
• Alonso, F.J., García, P.A., Ollero, J.: Estadística para ingenieros, Colegio de I.C.C.P (1996)
• Davis, J.C.: Statistics and Data Analysis in Geology, John Wiley and Sons (2002)
• Gutiérrez Jaímez, R., Martínez Almécija, M.A., Rodríguez Torreblanca, C.: Curso básico de probabilidad, Pirámide, (Madrid, 1993)
• Hermoso, J.A. y Hernández, A. (1997).“Curso básico de Estadística Descriptiva y Probabilidad”. Némesis
• Martínez Almécija, A., Rodríguez Torreblanca, C., Gutiérrez Jaímez, R.: Inferencia Estadística: un enfoque clásico, Pirámide (Madrid, 1993)
• Quesada, V., Isidoro, A., López, L.A. (1982) "Curso y ejercicios de Estadística". Alhambra Universidad
• Ramos Ábalos, E.M., Raya Miranda, R. y Romero Molina, D. (2010) Estadística. Copicentro Editorial, Universidad de Granada
• Ramos Ábalos, E.M., Raya Miranda, R. y Romero Molina, D. (2010) Problemas de Estadística. Copicentro Editorial, Universidad de Granada

GEOSTADÍSTICA

• Armstrong, M. (1998). Basic Linear Geostatistics. Springer-Verlag. Berlín.
• Chilès, J.P. y Delfiner, P. (1999). Geostatistics: Modeling Spatial Uncertainty. John Wiley & Sons. New York.
• Goovaert, P. (1997). Geostatistics for Natural Resources Evaluation. Oxford. New York.
• Journel, A.G. y Huigbregts, Ch. J. (1978). Mining Geostatistics. Academic Press. New York.
• Samper Calvete, F.J. y Carrera Ramírez, J. (1990). Geoestadística: Aplicaciones a la Hidrología Subterránea. UPC. 483 pp.Barcelona
• Olea, R.(1999). Geoestatistics for Engineers and Earth Scientist. Ed. Academic Kluwer. 303 pp. London.

ESTADÍSTICA

• Lara, A.M.: Estadística para Ciencias Biológicas y Ciencias Ambientales: Problemas y exámenes resueltos, Proyecto Sur de Ediciones, (Granada, 2000)

GEOSTADÍSTICA

• Burrough, P.A. (1986). Principles of Geographical Information Systems for Land Resources Assesment. Clarendon Press. Oxford.
• Chica Olmo, M. (1987). Análisis Geoestadístico en el Estudio de la Explotación de los Recursos Minerales. Ed. Univ. de Granada. Granada.
• Deutsch, C.V. y Journel, A. G, (1992). GSLIB : Geostatistical Software Library and User´s Guide. OxfordUniversity Press. New York.
• Maguire, J.D., Goodchild, H. y Rhind, D.W. (Eds.) (1991). Geographical Information Systems: principles and applications. Longman Scientific & Technical. London.
• Reiment, R.A. y Savazzi, E. (1999). Aspects of Multivariate Statistical Analysis in Geology. Elsevier. Amsterdam.

-

• MD01. Lección magistral/expositiva 
• MD03. Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
• MD04. Prácticas de laboratorio 
• MD06. Prácticas en sala de informática 
• MD07. Seminarios 

• Estadística. La evaluación continua consistirá en:
  • En una prueba teórico-práctica con valor del 100% de la nota final.
• Geoestadística: La evaluación continua consistirá en:
  • Parte teórica: se realizará una prueba escrita para evaluar los conocimientos teóricos de la materia (factor de ponderación sobre la nota 60%).
  • Parte práctica: se realizará una prueba escrita para evaluar los conocimientos prácticos de la materia (factor de ponderación sobre la nota 40%).

Para superar la evaluación continua será necesario haber obtenido un valor mínimo de 4 en cada una de las partes y una nota media superior o igual de 5. La calificación final de la asignatura corresponde a la media de las notas obtenidas en las dos partes de la materia “Estadística” y “Geoestadística”.

En la convocatoria extraordinaria, la evaluación consistirá en una prueba teórico-práctica de ambas partes de la asignatura. La calificación final será la obtenida en el examen teórico-práctico de cada una de las partes. Para aprobar es requisito imprescindible haber obtenido un valor mínimo de 4 en cada una de las partes y una nota media superior o igual de 5.

A este sistema de evaluación el alumno se puede acoger en los casos indicados en la “Normativa de Evaluación y de Calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada” (aprobada por Consejo de Gobierno en su sesión extraordinaria de 20 de mayo de 2013). La evaluación única final consistirá en una prueba de ambas partes de la asignatura, en la fecha establecida por la Universidad para la evaluación ordinaria. Para aprobar es requisito imprescindible haber obtenido un valor mínimo de 4 en cada una de las partes, y una nota media superior o igual de 5.

-