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Parte I: Intro

Ambiente computacional
Datos
Análisis Geoespacial
El arte de hacer mapas

Parte II: Puntos

Patrón de puntos

Parte III: Áreas

Modelos Lineales Generalizados (GML)
Visualización de datos discretos
Matriz espacial
Cluster espacial
Regresión Espacial
Modelos de regresión para dependencia espacial tipo SAR
Modelos de regresión para dependencia espacial tipo CAR
Modelos de Regresión para Heterogeneidad Espacial
Modelos con dependencia y heterogeneidad espacial
Regresión Ponderada Geográficamente (GWR)

Parte IV: Superficies

Kriging con Python
Procesos Gaussianos con Python
Procesos Gaussianos con R
Modelo GLM de Poisson no-homogéneo
Bases de datos geoespaciales

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