ANALYSIS OF THE AIR QUALITY OF THE BASQUE AUTONOMOUS COMMUNITY USING SPATIAL INTERPOLATION
Oct 26,20
Abstract This work presents the results obtained from a spatial modeling and analysis process on pollutants measured in the air …
Read MoreINFLUENCE OF THE SAMPLING DENSITY IN THE COESTIMATION ERROR OF A REGIONALIZED LOCALLY STATIONARY VARIABLE
Oct 26,20
Abstract In the present study, the influence of the sampling density on the coestimation error of a regionalized, locally stationary …
Read MoreK-MEDIAS EN LA DEFINICIÓN DE DOMINIOS DE ESTIMACIÓN
Jun 10,20
En el presente articulo hablare acerca del beneficio de utilizar un algoritmo de aprendizaje automático, la sencillez de su implementación conociendo un poco de programación y los principales hitos en su puesta en marcha para con un caso sintético 7D.
Read MoreTRANSFORMACIÓN DE UNA VARIABLE CONTINUA A DISTRIBUCIÓN NORMAL
Mar 10,20
Al aplicar las matemáticas en ciencias de la tierra, hacemos suposiciones tentativas que sabemos que no son ciertas pero que creemos que pueden ser útiles. Por ejemplo, en la naturaleza nunca hubo una distribución normal, nunca hubo una línea recta, pero con suposiciones normales y lineales, que se sabe que son falsas, a menudo podemos obtener resultados que coinciden, a una aproximación útil a través de métodos paramétricos.
Read MoreVALIDACIÓN CRUZADA DEJANDO UNO FUERA – EN PYTHON
Mar 1,20
En el desafío de interpretar el comportamiento de una variable espacial, en lugares donde esta no ha sido medida, recurrimos a estudiar distintos modelos de interpolación, que logren a partir de información fragmentaria (muestra), estimar lo mejor posible la realidad de dicha variable.
Read MoreSELECCIÓN CONDICIONADA DE BLOQUES EN PYTHON
Feb 23,20
En esta oportunidad presentamos un simple código preparado con la biblioteca Pandas de Python, que cubica recursos minerales sobre un modelo de bloques (53,271 bloques) denominado Marvin Test Mine (http://mansci-web.uai.cl/minelib/marvin.xhtml). El código es resultado del contenido visto en la primera unidad del curso “Modelado de Datos Espaciales en Python”, en la cual específicamente se trata la importación, manipulación y exportación de tablas de datos.
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