1.GEOESTADÍSTICA
1A. DEFINICIÓN
1B. VARIABLES REGIONALIZADAS
1C. SOPORTE
2. ELEMENTOS DE PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA.
HERRAMIENTAS BÁSICAS PARA LA DESCRIPCIÓN DE LA
DISTRIBUCIÓN ESTADÍSTICA DE POBLACIONES
2A. PROBABILIDAD
Definiciones Básicas
Distribución de Frecuencia
Definición de Probabilidad
Funciones de Densidad y Distribución de Probabilidad
Esperanza y Momentos Matemáticos
Algunas Funciones de Densidad de Probabilidad Comunes
Distribuciones Conjuntas Bivariadas
2B. ESTADÍSTICA
El Muestreo y sus Distribuciones
Estimación Puntual de Parámetros
Estimación de Intervalos
Pruebas de Hipótesis
Pruebas sobre la Media
Pruebas sobre la Varianza
Pruebas de Bondad de Ajuste
El Modelo Lineal
3. EL SEMIVARIOGRAMA
3A. PRINCIPIOS Y CÁLCULOS BÁSICOS
3B. CARACTERÍSTICAS Y MODELADO DEL VARIOGRAMA
3C. EL EFECTO PEPITA
3D. ESTACIONARIDAD
3E. ANISOTROPÍA
4. LA ESTIMACIÓN LOCAL – KRIGING
4A. INTRODUCCIÓN
4B. ECUACIONES PARA KRIGING
Condición No Sesgada
Condición de Varianza Mínima
Forma Matricial
Observaciones Importantes
4C. TOMANDO EN CUENTA LA TENDENCIA
La Forma de la Tendencia
La Covarianza o Variograma de la Función No Estacionaria
4D. KRIGING VERSUS OTROS MÉTODOS DE INTERPOLACIÓN
4E. ELABORACIÓN DE UN PLAN PARA APLICAR KRIGING
5. LA ESTIMACIÓN MULTIVARIADA – COKRIGING
5A. INTRODUCCIÓN
5B. EL SISTEMA DE COKRIGING
5C. UN EJEMPLO NUMÉRICO
5D. OBSERVACIONES IMPORTANTES
6. LA SIMULACIÓN CONDICIONAL
6A. INTRODUCCIÓN
6B. CONDICIONAMIENTO
6C. LA TEORÍA DE LA SIMULACIÓN CONDICIONAL - EL PRINCIPIO DEL
CONDICIONAMIENTO
Observaciones Importantes
6D. APROXIMACIÓN MEDIANTE LA SIMULACIÓN SECUENCIAL
Cuestiones de Implementación
6E. ALGORITMOS APLICADOS
Algoritmos Gaussianos
Transformada Normal
Verificación de la Distribución Bivariada Normal
6F. SIMULACIÓN SECUENCIAL GAUSSIANA
6G. SIMULATED ANNEALING (SA)
