Este curso-taller introducirá al estudiante al conocimiento básico de lo que constituye una imagen multiespectral y las ventajas del análisis de éstas para la extracción de información del territorio. Para ello se tendrá acceso al software ENVI del cual se mostrará la arquitectura y se trabajarán herramientas básicas para el tratamiento y análisis de imágenes como descarga de imágenes, visualización, realce mediante histograma, generación y aplicación de tablas de color, combinación de bandas, división entre bandas y métodos de clasificación digital. Todos los temas se tratarán en forma teórica y práctica.

 


El alumno será habilitado en temas como estimación, distribuciones de probabilidad, y pruebas de hipótesis como elementos de ayuda para toma dedecisiones en las hipótesis planteadas. Y tendrá presente en cada momento las valiosas contribuciones que hace la estadística a la investigación y al desarrollo en todas las áreas de la sociedad.

  • Analizará el significado del término de estimación, y podrá seleccionar un estimador en su planteamiento de problema específico. Además podrá indicar con el tamaño de la muestra, la dispersión muestral y el nivel de confianza. Lo anterior le permitirá considerar el error posible al hacer una estimación.
  • Ejercitar con diferentes niveles de significación para poder aceptar o rechazar la hipótesis planteada. Y dar una explicación consistente entre el problema planteado y los resultados obtenidos. Podrá efectuar pruebas de hipótesis de más de dos medias muéstrales así como la elaboración de tablas de análisis de varianzas de las muestras y explicar el comportamiento de las mismas.

Habilitar al alumno para que recopile, interprete y presente información con métodos estadísticos para obtener conclusiones a partir de los resultados, experimentos o procesos elaborados. Concretamente introduciendo a esta rama de la matemática, elementos de Probabilidad, aleatoriedad en las variables y muestreo.
  • Aplicará las medidas de posición, dispersión, asimetría y curtosis, en problemas estadísticos de naturaleza económica, tanto para datos agrupados como para datos desagrupados en distribuciones de intervalos y frecuencias.
  • Conocerá y explicará las estructuras matemáticas fundamentales del análisis de procesos aleatorios para aplicar las distribuciones de probabilidad, fundamental para el manejo de datos.
  • Desarrollará algunos modelos de probabilidad y utilizará las propiedades para casos discretos y continuos de datos.
  • Podrá seleccionar una muestra probabilística bajo diversos diseños de selección de muestras.