Datenanalyse/Statistik/V

Art:	Vorlesung
Lehrende(r):	Boogaart, Gerald van den
Termin:	Mo	14:30-16:00	Raum  AUD-1001	Wöchentlich

Hörerschaft	Gruppe	Status
3.BGIP	S01	Pflicht
3.BGIP	S02	Pflicht
3.BGM	S01	Pflicht
3.BGM	S02	Pflicht
3.BGM	S03	Pflicht
3.BGM	S04	Pflicht
3.BGM	S05	Pflicht
3.BGM	S06	Pflicht
3.BGM	S07	Pflicht
3.Ma	S01	Pflicht
5.BNAT	S01	Pflicht
5.BNAT	S02	Pflicht
1.BUS	S01	Pflicht
1.BUS	S02	Pflicht
1.BUS	S03	Pflicht
1.BUS	S04	Pflicht
1.BUS	S05	Pflicht
1.BUS	S06	Pflicht
1.MCH	S01	Wahlpflicht
1.MCH	S02	Wahlpflicht
3.GING-Bb	S01	Pflicht
3.GING-GES	S01	Pflicht
3.GING-Gt	S01	Pflicht
3.GING-MA	S01	Pflicht
3.MB	S01	Pflicht
3.MB	S02	Pflicht
3.MB	S03	Pflicht
5.BENG-MB	S01	Pflicht
5.BENG-MB	S02	Pflicht
7.Ch	S01	Wahlpflicht
7.Ch	S02	Wahlpflicht
7.Ch	S03	Wahlpflicht

Inhalt:

Naturwissenschaftler und Umweltforscher haben es häufig mit großen Datenmengen zu tun, in denen Zusammenhänge zu ermitteln sind. Dazu werden vor allem Verfahren der Statistik benutzt. Die Vorlesung folgt der praktischen Vorgehensweise und beginnt mit der explorativen Datenanalyse für ein- und zweidimensionale Daten. Danach werden numerische Glättungsverfahren und Verfahren aus der Zeitreihenanalyse behandelt. Danach werden die zum Verständnis leistungsfähigerer Methoden unerlässlichen Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie dargestellt. Darauf aufbauend werden Verfahren zur Bestimmung von Modellparametern beschrieben und sehr ausführlich typische statistische Tests sowie Methoden zur Ermittlung und Charakterisierung linearer Zusammenhänge. Die Vorlesung stützt sich vor allem auf Beispiele aus den Naturwissenschaften, der Geologie und der Umweltforschung. Prof.Dr. Stoyan

Contents:

The lectures present basic ideas of applied statistics for students of geo, natural and environmental sciences. This begins with exploratory data analysis, both univariate and multivariate, including some methods of time series analysis. As a basis for modern statistical methods, some facts of probability theory are presented. Finally, fundamental statistical methods are presented in detail, including regression analysis, parameter estimation and statistical tests, including some important multivariate tests. Prof.Dr. Stoyan