851311 Environmental statistics (in Eng.)

Art
Vorlesung und Übung
Semesterstunden
2
Vortragende/r (Mitwirkende/r)
Organisation
Angeboten im Semester
Sommersemester 2023
Unterrichts-/ Lehrsprachen
Englisch
Lehrinhalt

In dieser Lehrveranstaltung werden statistische Methoden zur Analyse raum-zeitlicher Umweltdaten anhand praktischer Aufgabenstellungen (Datenbeispiele) erarbeitet. Diese gliedern sich in lokale Aufgabestellungen (z.B. statistische Kennzahlen, Zeitreihenanalysen) und regionale Aufgabestellungen (multivariate und geostatistische Regionalisierungsverfahren). Im Vorlesungsteil werden grundlegende Methoden vorgestellt, der Übungsteil dient der praktischen Anwendung am Computer.

Einführung
• Zielsetzung und Problemdefinition. Besonderheiten von Umweltdaten. Datentypen und Datenstrukturen. Explorative Statistiken.

Lokale Umweltstatistik
• Umweltkennwerte
• Homogenitätstests (Trend-, Sprung-, Bruchpunktanalyse)
• Zeitreihenanalyse

Regionale Umweltstatistik
• Visibilisierung räumlicher Daten
• Multivariate Modelle (Regressionsansatz, weiterführende Modelle)
• Geostatistische Modelle (Krigingansatz)
• Methoden zur Abgrenzung homogener Gruppen / Regionen (Clusteranalyse, Regressionsbaum, Saisonalitätsanalyse, Residuenmustermethode)
• Methoden der optimalen Modellwahl (z.B. Kreuzvalidierung)
• Unsicherheiten der Regionalisierung (Datenfehler, Modellfehler)

Übungsteil
• Kurzeinführung in Statistik-Software "R"
• Anwendung von "R" zur Analyse von Umweltdaten
• Bearbeitung von Übungsbeispielen am PC
Inhaltliche Voraussetzungen (erwartete Kenntnisse)

Dies ist eine vertiefende Statistik LV. Statistik-Grundkenntnisse (Einführung in die Statistik) sowie grundlegende Computerkenntnisse werden vorausgesetzt!
- Teilnehmer ohne grundlegende Kenntnisse von R und R-Studio wird empfohlen die LV "851016 First Steps with R" zu besuchen die am Beginn des Semesters geblockt abgehalten wird (R-Commander Kenntnisse alleine sind nicht ausreichend).
Lehrziel

Mit dem Absolvieren der Lehrveranstaltung sollen die Studierenden in der Lage sein, raum-zeitliche Umweltdaten mit Hilfe statistischer Methoden zu analysieren und darzustellen. Die Studierenden haben hierzu ein Repertoire an grundlegenden Methoden zur Lösung lokaler und regionaler umweltstatistischer Aufgabestellungen erworben, können diese benennen und beschreiben, verstehen ihre methodischen Voraussetzungen, und besitzen die Kompetenz diese auf konkrete Aufgabestellungen mit Einsatz von statistischer Software anzuwenden und die Ergebnisse zu interpretieren.
Noch mehr Informationen zur Lehrveranstaltung, wie Termine oder Informationen zu Prüfungen, usw. finden Sie auf der Lehrveranstaltungsseite in BOKUonline.