41204 - Statistische Ökologie Modulübersicht

Modulnummer: 41204 - Modul nicht mehr im Angebot ab WS 2020/21
Modultitel:Statistische Ökologie
  Statistical Ecology
Einrichtung: Fakultät 2 - Umwelt und Naturwissenschaften
Verantwortlich:
  • Dr. rer. nat. Keuler, Klaus
Lehr- und Prüfungssprache:Deutsch
Dauer:1 Semester
Angebotsturnus: jedes Sommersemester
Leistungspunkte: 6
Lernziele:Nach der Teilnahme am Modul sind die Studierenden in der Lage, verschiedene grundlegende Methode und Verfahren zur statistischen Auswertung räumlicher und zeitlicher Datensätze aus dem Bereich der Umweltwissenschaften zu verstehen und anzuwenden. Das Modul befähigt die Teilnehmer, die im Rahmen ihrer Bachelor-Arbeit eventuell anfallenden Datenauswertungen eigenständig durchzuführen, bzw. sich die hierfür erforderlichen Ergänzungen der erlernten Fähigkeiten eigenständig anzueignen.
Inhalte:Im Modul werden grundlegende Methoden und Verfahren zur quantitativen Analyse von beobachteten und simulierten Daten vermittel und in praktischen Übungen anhand von Beispielen aus verschiedenen Bereichen der Umweltwissenschaften (Klimatologie, Hydrologie, Gewässerkunde, Bodenkunde, Ökologie und  Ökonomie) angewendet und vertieft. Schwerpunkte des Moduls sind:
  • die Berechnung statistischer Maßzahlen (Mittelwert, Varianz, Quantile, Korrelation),
  • grafische Darstellungsmöglichkeiten von Datensätzen (Histogramm, Quantil-Plot, Boxplot),
  • die Wiedergabe der Datenstruktur durch Verteilungsfunktionen (Normalverteilung, Poissonverteilung, Weibull-, Pareto- oder Extremwertverteilung),
  • die Erfassung von Unsicherheiten über Konfidenzintervalle und Fehlerschätzungen,
  • der Vergleich von Datensätzen mittels statistischer Tests (Hypothesenprüfung, Testverfahren, Signifikanzniveau),
  • die Untersuchung von räumlichen oder zeitlichen Abhängigkeiten von Datensätzen (Autokorrelation und verschiedene Korrelationsanalysen)
  • und die Erfassung von (realen oder scheinbaren) Abhängigkeiten in den Datensätzen sowie die Analyse zeitlicher Trends durch lineare bzw. mulitvariate Regressionen.
Für die praktische Auswertung größerer Datenmengen erfolgt eine Einführung in die Benutzung der Programmiersprache R. Wichtige Grundelemente und Anwenderfunktionen von R werden anhand einfacher Beispiele in einer ergänzenden Übung vermittelt. Zur Vertiefung der in der Vorlesung erworbenen Kenntnisse werden Übungsbeispiele zu ausgewählten Schwerpunkten mit Hilfe selbstgeschriebener Auswerteprogramme gerechnet und ihre Ergebnisse grafisch dargestellt.
Empfohlene Voraussetzungen:Abiturwissen in Mathematik, Teilnahme am Modul Höhere Mathematik, Programmierkenntnisse (hilfreich aber nicht zwingend notwendig)
Zwingende Voraussetzungen:Keine erfolgreiche Teilnahme am zugehörigen Nachfolgemodul 11856 Quantitative Datenanalyse.
Lehrformen und Arbeitsumfang:
  • Vorlesung / 2 SWS
  • Übung / 2 SWS
  • Selbststudium / 120 Stunden
Unterrichtsmaterialien und Literaturhinweise:
  • Folien des Vorlesungsstoffes
  • ergänzendes Material zur Programmiersprache R und den Übungsaufgaben
  • Helsel, D.R., R.M. Hirsch, 2002: Statistical Methods in Water Resources. U.S. Geological Survey (USGS), http://water.usgs.gov/pubs/twri/twri4a3/pdf/twri4a3-new.pdf
  • Groß, J., 2010: Grundlegende Statistik mit R, Vieweg + Teubner
  • Stoyan, D, H.Stoyan, U. Jansen, 1997: Umweltstatistik, Teubner
  • Wollschläger, D.: R Kompakt, Springer
Modulprüfung:Continuous Assessment (MCA)
Prüfungsleistung/en für Modulprüfung:
  • Fünf semesterbegleitende Übungsaufgaben (jeweils 10 % Gewichtung für Modulnote)
  • Hausarbeit zum Semesterende (50 % Gewichtung für Modulnote)
Bewertung der Modulprüfung:Prüfungsleistung - benotet
Teilnehmerbeschränkung:keine
Zuordnung zu Studiengängen:
  • keine Zuordnung vorhanden
Bemerkungen:Die erfolgreiche Teilnahme am Modul erfordert ein hohes Maß an eigenständiger Arbeit. Zur Bearbeitung der Übungsaufgaben ist ein eigener PC oder LapTop erforderlich sowie die Installation des Softwarepaketes R-Studio (Einzelheiten hierzu in der 1. Lehrveranstaltung). Alternativ stehen die Computer-Ressourcen des Lehrstuhls Umweltmeteorologie zur Verfügung.

Die Teilnehmerzahl in der Übung ist aus organisatiorischen Gründen auf 20 Teilnehmer begrenzt, im Bedarfsfall wird eine zusätzliche Übungsgruppe angeboten.
Veranstaltungen zum Modul:
  • 240150 Vorlesung Praktische Grundlagen der statistischen Datenanalyse 
  • 240151 Übung Praktische Datenanalyse mit R
Veranstaltungen im aktuellen Semester:
  • keine Zuordnung vorhanden
Nachfolgemodul/e: Auslaufmodul ab: 24.01.2012
  • ohne Nachfolgemodul/e