Análisis de datos
Nivel intermedio
Análisis espacial con R
Analizar datos espaciales con R: medir dependencia espacial, detectar conglomerados y producir mapas reproducibles.
Inicio
Al reunir 10 inscritos
Horario
Por confirmar
Modalidad
Aula virtual con sesiones en vivo por Zoom y grabaciones
Certificación
30 horas académicas
10 en vivo + 20 de trabajo autónomo
Antes de este curso
Manejo básico de R: objetos, funciones y manipulación de tablas. Conviene tener un municipio o área de trabajo propia.
- 1Sesión 1. Datos espaciales en R
- Geometrías y el modelo simple features (paquete sf)
- Leer capas propias y unirlas a tablas de indicadores
- Sistemas de coordenadas: cuándo hay que reproyectar y por qué
- Producto: capa del área de trabajo lista para analizar
- 2Sesión 2. Mapas reproducibles
- Coropletos con tmap y ggplot2
- Métodos de clasificación y escalas de color: la misma variable, distinto mapa
- Mapas de conteos frente a mapas de tasas
- Producto: mapa temático con el código que lo genera
- 3Sesión 3. Vecindad y dependencia espacial
- Matrices de vecinos y esquemas de pesos
- Moran global: qué contesta y qué no
- El efecto de la escala de agregación en el resultado
- Producto: informe de autocorrelación del indicador
- 4Sesión 4. Conglomerados locales
- LISA y mapas de conglomerados: puntos calientes y fríos
- Significancia, comparaciones múltiples y lectura prudente
- Cruzar conglomerados con umbrales de política pública
- Producto: mapa de conglomerados con su interpretación
- 5Sesión 5. Modelos con estructura espacial
- Regresión y residuos espacialmente correlacionados
- Modelos espaciales como diagnóstico, no como adorno
- Documentar supuestos y límites del análisis
- Producto: informe reproducible de principio a fin