• Análise Espacial e Geoprocessamento

    O problema de análise espacial. Componentes da análise espacial:
    exploração, consulta, manipulação e modelagem. 
    Tipos de análise espacial. Referências. 

• Análise de Padrões Pontuais

    Análise de dados pontuais: "Kernel". Função-K. Testes de CSR.
    Processos Pontuais Marcados. Estudos de caso.

• Análise de Padrões em Dados de Áreas

  Análise com mapas coropléticos. Problemas de escala e a falácia ecológica.
  Instabilidades de pequenas áreas e Estimação Empírica de Bayes.
  Análise exploratória: Indicadores globais de autocorrelação de Moran e Geary.
  Indicadores locais de autocorrelação espacial. Estudos de caso. 

• Análise de Superfícies por Geoestatística Não-Linear

    Geoestatística e Medidas de Incerteza. Campos aleatórios e função
    de distribuição acumulada condicionada. Krigeagem por indicação 
    como estimador da distribuição de probabilidade de variável aleatória.
    Incerteza de campos numéricos e temáticos. Simulação estocástica.
    Propagação de Incertezas.  Estudos de caso. Introdução a Cópulas.

• Regressão Espacial

    Modelos de Regressão Espacial. Modelos de Erro Espacial.
    Regimes Espaciais. Estimativa de modelos por máxima verossimilhança.

• Introdução a Análise de Agregados Espaciais (Clusters)

  Métodos de Caracterização de Agregados Espaciais. 

• Regionalização

  Introdução aos Métodos de regionalização. Apresentação do SKATER.

• Introdução à Metodologia GAM - Generalized Additive Models

• Breve Introdução à Métricas de Acessibidade (Clássicas e Redes Complexas)

• Breve Introdução à Machine Learning - Decison Tree e Randon Forest, Classificadores e Regressores.