851311 Environmental statistics (in Eng.)


Art
Vorlesung und Übung
Semesterstunden
2
Vortragende/r (Mitwirkende/r)
Laaha, Gregor , Schlögl, Matthias
Organisation
Institut für Angewandte Statistik und EDV (IASC)
Angeboten im Semester
Sommersemester 2018
Unterrichts-/ Lehrsprachen
Englisch

Lehrinhalt

Vorlesungsteil

Einführung
• Zielsetzung und Problemdefinition.
• Welche Daten sind für Modellierungen erforderlich? Datenquellen und Methoden zur Datengewinnung. Datenarten. Explorative Statistiken.
• Vorstellung des Datenbeispiels

Lokale Umweltstatistik
• Umweltkennwerte (durchschnittliche Kennwerte, Extremwerte mit bestimmter Auftretenswahrscheinlichkeit)
• Homogenitätstests (Trend-, Sprung-, Bruchpunktanalyse)
• Klimavariabilität / -stabilität
• Zeitreihenanalyse

Regionale Umweltstatistik
• Kartierung / Visibilisierung räumlicher Daten
• Multivariate Modelle (Regressionsansatz, weiterführende Modelle)
• Geostatistische Modelle (Krigingansatz, weiterführende Modelle)
• 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)

Vertiefende Statistik LV. Gute Statistik-Grundkenntnisse (Einführung in die Statistik) sowie grundlegende Computerkenntnisse werden vorausgesetzt!

Lehrziel

In dieser Lehrveranstaltung werden statistische Methoden und Modelle zur Analyse raum-zeitlicher Umweltdaten anhand einer praktischen Aufgabenstellung (Datenbeispiel) erarbeitet. Diese gliedern sich in lokale Aufgabestellungen (z.B. Auftretenswahrscheinlichkeiten von Naturereignissen, Homogenitäts-, und Klimastabilitätsanalyse) und regionale Aufgabestellungen (multivariate und geostatistische Regionalisierungsverfahren, spezielle Verfahren für Umweltdaten). Im Vorlesungsteil werden die Methoden vorgestellt, der Übungsteil dient der praktischen Anwendung am Computer. Ziel ist die selbständige Anwendung grundlegender Visibilisierungs- und Modellierungsansätze.
Noch mehr Informationen zur Lehrveranstaltung, wie Termine oder Informationen zu Prüfungen, usw. finden Sie auf der Lehrveranstaltungsseite in BOKUonline.