Geoestadística con GeoModels

Notas de clase

Víctor Morales-Oñate

Sitio Personal, LinkedIn, ResearchGate

octubre 2025

Prefacio

Información de GeoModels:

• Página oficial: https://vmoprojs.github.io/GeoModels-page/
• Autor: Moreno Bevilacqua
• Colaboradores: Víctor Morales Oñate, Christian Caamaño, Francisco Cuevas-Pacheco
• CRAN: https://cran.r-project.org/package=GeoModels

El paquete GeoModels proporciona un conjunto integral de procedimientos para la simulación, estimación y predicción de campos aleatorios espacio-temporales, con soporte tanto para distribuciones gaussianas como no gaussianas.

Dado que GeoModels tiene este alcance, este documento tiene por objetivo recoger material necesario para impartir un curso aplicado en Geoestadística usando GeoModels. Todo el contenido toma como referencia a J.-M. Montero, Fernández-Avilés, and Mateu (2015) y otros al mismo tiempo que se adapta todo el código a GeoModels.

Otros contenidos elaborados por el autor en R:

• Machine Learning: Teoría y Práctica

• Series de Tiempo

• Métodos de evaluación de impacto

• Econometría Espacial

Otros contenidos elaborados por el autor en Python:

• Machine Learning con Python
• Econometría Espacial con Python
• Introducción a la Econometría

Contacto:

• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/vmoralesonate/
• Correo: vmorales.ppb@gmail.com