JUSTIFICACIÓN

La estadí­stica ambiental es un área de importante crecimiento motivado por la gran cantidad de métodos 
estadí­sticos que se requieren en la solución de problemas complejos y multidisciplinarios relacionados 
con el análisis de datos ambientales, problemas de muestreo y diseño de redes de medición, análisis de 
datos espaciales, análisis de tendencia en series de tiempo ambientales y el análisis de valores extremos.
Por esta razón se considera atractiva la  inclusión de esta asignatura entre las electivas de las Maestrí­as 
en Matemáticas, en Estadí­stica, en Ciencias Biológicas y Desarrollo y Ambiente de la U.S.B, así­ como también 
en el Doctorado en Ingenierí­a, Desarrollo Sustentable y el en el Doctorado Multidisciplinario en Ciencias. 
Una ventaja de ofrecer esta materia de interés común para los programas mencionados es  la interacción con 
especialitas de otras áreas, lo cual resulta enriquecedor para los profesionales de la estadí­stica.


OBJETIVOS DEL CURSO

- Que el estudiante pueda identificar algún problema ambiental que deba ser analizado mediante el uso de 
métodos estadí­sticos modernos y que requiera de la interacción con expertos de otras disciplinas.
- Que el estudiante sea capaz de proponer una estrategia de análisis y modelaje para los datos que resulten 
del análisis y la evaluación del problema ambiental a resolver.
- Que el estudiante sea capaz de conocer los conceptos fundamentales en análisis de datos espaciales y 
temporales, en el diseño de redes de medición y en el análisis de datos extremos.
- Que el estudiante sea capaz  de utilizar alguna(s) de la(s) herramientas antes mencionadas en la solución de 
un problema concreto. 
- Que el estudiante sea capaz de comunicar claramente sus resultados ante expertos de otras disciplinas 
justificando los métodos de análisis seleccionados.

ESTRATEGIA DE ENSEÑANZA-APRENDIZAJE

El curso tendrá una ó dos sesiones de clases de aula a la semana (4 hr/semana), donde el profesor expone
el contenido de la materia, buscando un balance entre los contenidos teóricos y los ejemplos de aplicación. 

Las clases de aula se basarán en las notas provistas en clase y basadas en el libro:

• Millard, S.P. and Neerchal, N.K. (2000), Environmental Statistics with S-PLUS. CRC Press.

También usaremos las notas del profesor Richard L. Smith de la Universidad
de Carolina del Norte (USA). Estas notas tienen tres partes: Parte I, Parte II, Parte III.
Hay un link directo a las notas en esta página Web.


El curso pretende ser una iniciación a la investigación, en la cual los estudiantes
deben revisar la literatura especializada sobre unos de los temas propuestos,
para reforzar los conceptos discutidos en clase y promover el trabajo en equipo.

El estudiante también debe ser capaz de proponer una metodologí­a para 
hacer un análisis de datos reales y debe ser capaz de comunicar estos resultados en forma
oral y escrita.

En la lista de la bibliografí­a general recomendada para el curso se enumeran los
libros y revistas periódicas que están disponibles en la biblioteca del CESMa y/o
en la biblioteca de la USB. Esta lista irá variando a medida que tengamos más recursos
disponibles.

CONTENIDO PROGRAMÁTICO

1. Introducción a la estadí­stica ambiental: Problemas comunes de la estadí­stica ambiental

2. Análisis descriptivo y modelos de probabilidad

3. Introducción a la estadí­stica espacial

4. Introducción al análisis de series temporales: Análisis de la tendencia 
   en series temporales ambientales

5. Modelos para datos extremos.
   

BIBLIOGRAFIA

• Notas del curso del profesor Richard L. Smith de la Universidad de Carolina del Norte disponible en linea: http://www.unc.edu/depts/statistics/postscript/rs/envnotes.pdf
• Le D. Nhu and Zidek James V. (2006) Statistical Analysis of Environmental Space-Time Proceses. Springer, New York.
  
• Banerjee, S., Carlin, B.P. and Gelfand, A.E. (2004), Hierarchical Modeling and Analisys for Spatial Data, Chapman and Hall/CRC.
• Cressie, N. (1993), Statistics for Spatial Data. Second Edition, John Wiley, New York.
• Coles, S.G. (2001), An introduction to Statistical Modeling of Extreme Values. Springer Verlag, New York.
• Finkenstadt, B. and Rootzen, H. (2003), Extreme Values in Finance, Telecommunications and the Environment. Chapman and Hall/CRC.
• Revista Periódica "Environmetrics", disponible en el CESMa desde 1998.