Werner Eugster: Katalogdaten im Herbstsemester 2017

NameHerr Dr. Werner Eugster
DepartementUmweltsystemwissenschaften
BeziehungTitularprofessor

NummerTitelECTSUmfangDozierende
751-0441-00LWissenschaftliche Datenauswertung und -präsentation2 KP2GW. Eugster
KurzbeschreibungDiese Veranstaltung macht die Studierenden mit den Schritten von der Dateneingabe über statistischen Analyseverfahren bis zu grafischen Darstellungsformen vertraut. In Übungen mit der Daten-Analyse-Software R (via RStudio) wird das methodische Werkzeug zur Daten-Auswertung und -Präsentation erklärt. Daten aus einem Versuch mit Prof. E. Frossard aus dem Vorsemester werden verwendet und diskutiert.
LernzielDiese Veranstaltung soll die Studierenden mit den statistischen Analyseverfahren, die im Rahmen einer Bachelorarbeit benötigt werden (deskriptive Statistik, linear Regression usw.) vertraut machen und ihnen Gelegenheit bieten, im Rahmen geleiteter praktischer Übungen mit der Daten-Analyse-Software R anhand ausgewählter Beispiele das methodische Werkzeug zur Daten-Auswertung und -Präsentation kennen zu lernen. Ein wichtiger Schwerpunkt wird die Vermittlung geeigneter grafischer Darstellungsarten sein (wie präsentiert man Daten anschaulich und wissenschaftlich korrekt?).
InhaltVoraussichtliche Kursschwerpunkte:
1. Einführung
2. Datenerfassung, -organisation, -pflege, Arbeit mit Daten
3. Grafische Darstellungen I - Tabellenkalkulation
4. Vorbereitung Daten aus Kurs mit Prof. E. Frossard / 4. Sem.
5. Korrekte und problematische grafische Darstellungen
6. Einführung in 'R'
7. Daten einlesen und darstellen
8. Verteilungen und Konfidenzintervalle
9. Statistische Tests - Repetition und Anwendung
10. Lineare Regression
11./12. Analysis of Variance
13. ANOVA - Diskussion der Resultate mit Prof. E. Frossard

In der letzten Doppelstunde: Leistungskontrolle
SkriptHauptsächlich Deutsch (mit englischen Abschnitten aus Lehrbüchern)
Voraussetzungen / BesonderesTheoretisches Wissen in Statistik aus der Vorlesung mit Übungen des 4. Semesters; erfüllte Leistungskontrolle dieser Veranstaltung
751-3801-00LExperimental Design and Applied Statistics in Agroecosystem Science3 KP2GA. Hund, W. Eugster, C. Grieder, R. Kölliker
KurzbeschreibungIn this course, different experimental designs will be discussed and various statistical tools will be applied to research questions in agroecosystem sciences. Both manipulative (field and laboratory) experiments and surveys are addressed and students work with a selection of basic techniques and methods to analyse data using a hands-on approach. Methods range from simple t-tests to multi-factoria
LernzielStudents will know various statistical analyses and their application to science problems in their study area as well as a wide range of experimental design options used in environmental and agricultural sciences. They will practice to use statistical software packages (R), understand pros and cons of various designs and statistics, and be able to statistically evaluate their own results as well as those of published studies.
InhaltThe course program uses a learning-by-doing approach ("hands-on minds-on"). New topics are introduced in the lecture hall, but most of the work is done in the computer lab to allow for the different speeds of progress of the student while working with data and analyzing results. In addition to contact hours exercises must be finalized and handed in for grading. The credit points will be given based on successful assessments of selected exercises.

The tentative schedule containst the following topics:

Introduction To Experimental Design and Applied Statistics
Introduction to 'R' / Revival of 'R' Skills
Designs of Field and Growth Chamber Experiments
Nonlinear Regression Fits
Multivariate Techniques: Principle Component Analysis, Canonical Correpondence Analysis (CCA), Cluster Analysis
ANOVA using linear and mixed effect models
Error Analysis, Error Propagation and Error Estimation
Introduction to autoregression and autocorrelations in temporal and spatial data and how to consider them in ANOVA-type analysis

This course does not provide the mathematical background that students are expected to bring along when signing up to this course. Alternatively, students can consider some aspects of this course as a first exposure to solutions in experimental design and applied statistics and then deepen their understanding in follow-up statistical courses.
SkriptHandouts will be available (in English)
LiteraturA selection of suggested additional literature, especially for German speaking students will be presented in the introductory lecture.
Voraussetzungen / BesonderesThis course is based on the course Mathematik IV: Statistik, passed in the 2nd year and the Bachelor's course "Wissenschaftliche Datenauswertung und Datenpräsentation" (751-0441-00L)