1. “Estimación de modelos de regresión con datos georreferenciados“. Impartido por Miguel Gomez de Antonio. Profesor Titular de Universidad en la Universidad Complutense de Madrid. Instituto de Estudios Fiscales

Objetivo

El objetivo principal del taller es presentar una metodología que estima modelos de regresión para explicar la distribución de un patrón de eventos georreferenciados. Esta metodología supera el problema de la Unidad de Area Modificable (MAUP) ya que considera el espacio como un plano continuo, donde ni la variable dependiente ni las variables explicativas tienen una delimitación administrativa del territorio.

La variable dependiente en los modelos de regresión es la probabilidad condicionada de encontrar un evento en un punto cualquiera del territorio, dado que se conoce la localización geográfica del resto del patrón espacial de puntos. El modelo permite identificar los factores que han dado lugar a una determinada distribución de puntos en el espacio. Estos modelos apenas han comenzado a utilizarse en el campo de las ciencias sociales por lo que presentan un gran potencial de crecimiento futuro.

Para interpretar los resultados de los modelos se estima e interpreta los resultados de un modelo de regresión que cuantifica los factores explicativos de la localización de un conjunto de empresas.

 

Contenido

1. Estimación de modelos de regresión para datos georreferenciados:
2. Introducción a los datos espaciales: fuentes, tipos y problemas
3. Modelos estadísticos para analizar la localización empresarial
4. Estimación de modelos
5. Diagnósticos de especificación
6. Prácticas con el software estadístico R
   1. Introducción al paquete Spatstat
   2. Creación de variables explicativas
   3. Estimación de un modelo

 

2. “La simulación condicionada como herramienta de análisis de riesgos ambientales en el territorio“. Impartido por José           Luis Romero Bejar. Dpto. Estadística e Investigación Operativa UGR