1.- Processos Gaussianos<br><br>1.1 - Função média<br><br>1.2 - Função de covariância<br><br>1.3 - Estacionariedade<br><br>1.4 - Isotropia<br><br>    <br><br>2.- Análise exploratória de dados espaciais e espaço-temporais<br><br>    2.1 - Usando geoR para gráficos e resíduos<br><br> <br><br>3.- Modelos Gaussianos para dados geo-referenciados<br><br>    3.1 - Funções de covariância e variogramas<br><br>    3.2 - Regularização<br><br>    3.3 - Famílias de funções de covariância isotrópicas (exponencial, Matérn, circular)<br><br>    3.4 - O efeito pepita<br><br>    3.5 - Modelos anisotrópicos<br><br> <br><br>4.- Predição espacial<br><br>    4.1 - Kriging<br><br>    4.2 - Inclusão de covariáveis<br><br>    4.3 - Métodos não paramétricos<br><br> <br><br>5.- Estimação de parâmetros<br><br>    5.1 - Estimação da tendência<br><br>    5.2 - Estimação da covariância através do variograma<br><br>    5.3 - Estimadores de máxima verossimilhança<br><br>    5.4 - Equações de estimação<br><br> <br><br>6.- Planejamento geoestatístico<br><br>    6.1 - Escolhendo a região<br><br>    6.2 - Escolhendo localizações a serem observadas<br><br>    6.3 - Planejamentos eficientes<br><br> <br><br>7.- Modelos espaço-temporais<br><br>    7.1 - Kriging espaço-temporal<br><br>    7.2 - Funções de covariância separáveis