Resumen
La importancia de las matemáticas es evidente, más en los tiempos actuales, donde los avances tecnológicos permiten el uso de nuevas técnicas, más eficaces y rápidas, para la interpretación y análisis del medio ambiente.
Cuando se trabaja con datos ambientales, la red de muestreo es un factor esencial a la hora de obtener unos buenos resultados. La importancia de establecer una red que sea representativa, identificar los puntos más significantes y la interpretación de los resultados son, en muchas ocasiones, factores limitantes para desarrollar un buen trabajo.
Este curso aporta los conocimientos necesarios para desenvolverse de manera profesional en el análisis e interpretación de datos ambientales mediante el tratamiento estadístico.
Objetivos
- Introducir conceptos básicos y útiles para el análisis de datos ambientales.
- Conocer los distintos tipos de análisis
- Aprender a realizar el montaje de una adecuada red de muestreo.
- Estructurar una correcta toma de muestras.
- Desarrollar una adecuada interpretación de los resultados, identificando posibles mejoras.
- Adquirir habilidades técnicas para el uso de herramientas estadísticas en el análisis de datos ambientales.
Salidas profesionales
Para que te prepara
A quién va dirigido
Temario
- Concepto y funciones de la estadística
- Medición y escalas de medida
- Variables: clasificación y notación
- Distribución de frecuencias
- Representaciones gráficas
- Estadística descriptiva
- Estadística inferencial
- Medidas de tendencia central
- Medidas de posición
- Medidas de variabilidad
- Índice de asimetría de Pearson
- Puntuaciones típicas
- Introducción al análisis conjunto de variables
- Asociación entre dos variables cualitativas
- Correlación entre dos variables cuantitativas
- Regresión lineal
- Conceptos previos de probabilidad
- Variables discretas de probabilidad
- Distribuciones discretas de probabilidad
- Distribución normal
- Distribuciones asociadas a la distribución normal
- Introducción
- 2. Descomposición temporal
- Métodos de suavizado
- Métodos de predicción
- Introducción
- Creación de un archivo
- Definición de variables
- Variables y datos
- Tipos de variables
- Recodificar variables
- Cálculo de una nueva variable
- Ordenación de casos
- Selección de casos
- Introducción
- Análisis de frecuencias
- Tabla de correlaciones
- Diagramas de dispersión
- Covarianza
- Coeficiente de correlación
- Matriz de correlaciones
- Contraste de medias
- Introducción
- Conceptos básicos
- Datos funcionales
- Outliers funcionales
- Ventajas e inconvenientes del AFD
- Modelos ambientales: determinísticos y estocásticos
- Datos ambientales
- Concepto de variable aleatoria y su relevancia con respecto a los datos ambientales
- Estadística en la gestión ambiental
- Poblaciones y muestras
- Parámetros estadísticos
- Escalas de medición
- Descriptores estadísticos de datos ambientales
- Incertidumbre de la medición, exactitud, precisión y estimación del sesgo de los datos ambientales
- Variabilidad y errores en los datos de contaminación ambiental
- Aplicaciones de distribución de probabilidad
- Interpretación de estándares ambientales
- Análisis de frecuencia de inundaciones
- Datos de calidad del aire
- Necesidad y propósito del muestreo
- Métodos para seleccionar lugares y momentos de muestreo
- Monitoreo de variables hidrológicas e hidrogeológicas de cantidad y calidad de agua
- Monitoreo de la calidad del aire
- Muestreo de suelos
- Diseños de muestreo probabilísticos y no probabilísticos para el muestreo ambiental
- Distribuciones muestrales
- Estimación de parámetros ambientales (puntuales y de intervalo)
- Estimación del intervalo de confianza y determinación del tamaño de la muestra
- Análisis de correlación: análisis gráfico, covarianza, coeficiente de correlación, distribución del coeficiente de correlación y su significancia estadística
- Construcción de modelos empíricos y análisis de regresión
- Procesos no lineales en el medio ambiente y uso de transformadas
- Introducción a la regresión lineal múltiple
- Análisis de series temporales
Titulación
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