401-6233-00L  Räumliche Statistik

SemesterHerbstsemester 2016
DozierendeA. J. Papritz
Periodizität2-jährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheDeutsch
KommentarFachstudierende "Universität Zürich (UZH)" im Master-Studiengang Biostatistik von der UZH können diese Lerneinheit nicht direkt in myStudies belegen. Leiten Sie die schriftliche Teilnahmebewilligung des Dozenten an die Kanzlei weiter. Als Einverständnis gilt auch ein direktes E-Mail des Dozenten an Link. Die Kanzlei wird anschliessend die Belegung vornehmen.



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
401-6233-00 GRäumliche Statistik Für Fachstudierende und Hörer/-innen ist eine Spezialbewilligung der Dozierenden notwendig.
Blockkurs am 19.09. / 26.09. / 03.10.2016
Weitere Informationen unter Link
10.5s Std.
Mo/113:15-15:00HG D 1.1 »
15:15-17:00HG E 27 »
19.09.13:15-15:00HG D 1.1 »
15:15-17:00HG E 27 »
A. J. Papritz

Katalogdaten

KurzbeschreibungIn vielen Forschungsgebieten werden räumlich referenzierte Messwerte erhoben. Meist muss entweder die räumliche Struktur solcher Daten (Abhängigkeit von Einflussfaktoren, Autokorrelation) analysiert, oder es müssen Vorhersagen berechnet werden. Der Kurs vermittelt eine Einführung in geostatistische Methoden, die dazu verwendet werden können.
LernzielMit der Vorlesung soll eine Einführung in die grundlegenden Konzepte und in stochastischen Modelle vermittelt werden, mit welchen räumliche Daten modelliert werden. Weiter sollen die Kursteilnehmer eine Auswahl von geostatistische Methoden und Software kennen lernen, die zur Analyse von räumlichen Daten nützlich sind.
InhaltNach einer Einführung, in welcher die verschiedenen Aufgabenstellungen und Datentypen besprochen werden, die bei der Analyse von räumlichen Daten in der Umweltforschung oft auftreten, vermittelt der Kurs eine Einführung in die lineare Geostatistik (Modelle: stationäre und intrinsische Zufallsprozesse, Modellierung von grossräumigen Variationsmustern [Trend] mit Regressionsmodellen; Modellierung der autokorrelierten Fluktuation mit Variogramm; Kriging: Mean-Square Vorhersage von räumlich referenzierten Daten). Die Vorlesung wird durch Datenanalysen am Computer ergänzt, welche die Teilnehmenden selbständig durchführen müssen.
SkriptFolien der Präsentationen und Aufgabenstellungen für die Übungen und Musterlösungen werden abgegeben.
LiteraturP.J. Diggle & P.J. Ribeiro Jr. 2007. Model-based Geostatistics. Springer

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte1 KP
PrüfendeA. J. Papritz
Formunbenotete Semesterleistung
PrüfungsspracheDeutsch
RepetitionRepetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich.

Lernmaterialien

Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar.
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Allgemein : Für Fachstudierende und Hörer/-innen ist eine Spezialbewilligung der Dozierenden notwendig

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Statistik MasterStatistische und mathematische FächerWInformation