 Introduzione. Variabilità di piccola e larga scala. Tipologie di dati spaziali.
 Processi di punto spaziali. Processi di Poisson omogenei e non omogenei. Test per la CSR. Introduzione ai test Monte Carlo. Stima dell’intensità di un processo di Poisson.
Geostatistica. Richiami sui processi stocastici spaziali. Stazionarietà. Correlogramma e variogramma. Soglia, range e nugget. Isotropia Modelli parametrici isotropici. Analisi esplorativa dei dati geostatistici. Analisi della componente di piccola scala: stima del variogramma: metodo dei momenti, stima robusta e kernel, di massima verosimiglianza e dei minimi quadrati. Analisi della componente di larga scala: metodi parametrici, cenni sulla regressione non parametrica. La previsione spaziale. Il metodo kriging: semplice, ordinario, universale, lognormale e a blocchi.
Dati di area. Misure di autocorrelazione spaziale: Moran e Geary. Test parametrici e di permutazione per la correlazione spaziale.
Laboratorio in ambiente R