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Quantitative Methods for Geographers - Detailseite

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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung/Übung Veranstaltungsnummer 3312120
Semester WiSe 2019/20 SWS 5
Rhythmus jedes 2. Semester Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache englisch
Belegungsfrist - Eine Belegung ist online erforderlich Geographie: Geo-Frist    01.07.2019 - 11.10.2019   

Termine

Gruppe 1 iCalendar Export iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer
iCalendar Export Mo. 13:00 bis 16:00 wöch 21.10.2019 bis 10.02.2020 
Einzeltermine anzeigen
Alfred Rühl-Haus - 1.206 Rudower Chaussee 16 (RUD16) - (Unterrichtsraum) Krüger findet statt

Lecture

  30
iCalendar Export Mi. 09:00 bis 11:00 wöch 16.10.2019 bis 12.02.2020 
Einzeltermine anzeigen
Alfred Rühl-Haus - 1.231 Rudower Chaussee 16 (RUD16) - (Unterrichtsraum) Loibl findet statt

Excercise

  30
Gruppe 1:
Zur Zeit keine Belegung möglich
Gruppe 2 iCalendar Export iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer
iCalendar Export Mo. 13:00 bis 16:00 wöch von 21.10.2019 
Einzeltermine anzeigen
Alfred Rühl-Haus - 1.206 Rudower Chaussee 16 (RUD16) - (Unterrichtsraum) Krüger findet statt

Lecture

  30
iCalendar Export Mi. 09:00 bis 11:00 wöch 16.10.2019 bis 12.02.2020 
Einzeltermine anzeigen
Alfred Rühl-Haus - 1.101 Rudower Chaussee 16 (RUD16) - (Medienunterstützter Unterrichtsraum) Pflugmacher findet statt

Excercise

  30
Gruppe 2:
Zur Zeit keine Belegung möglich


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Krüger, Tobias, Professor verantwortlich
Lakes, Tobia, Professor, Dr. begleitend
Pflugmacher, Dirk , Dr. begleitend
Loibl, David , Dr.
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Master of Science  Global Change Geography Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )   10  1 -  
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Geographisches Institut
Inhalt
Kommentar

Please enroll for group one OR two!!!

 

Learning and qualification aims:

The students can describe, explain and systematise different advanced statistical and mathematical approaches to the quantitative analysis of geo- and environmental data and the modelling of human-environment systems, e.g. methods of applied and multivariate statistics, mathematical modelling and time series analysis. On the basis of the acquired theoretical and exemplified knowledge, the students can apply existing approaches independently and adapt them to specific problems where necessary. They can develop scientific research questions in the fields of data analysis and modelling and, using the acquired applied programming skills, plan and implement their own analyses.

Modulabschlussprüfung: Project work with programming elements connected to current research at the Institute. The project report will be written in form of a scientific article and handed in together with the programming code.

Topics:

  • Introduction to environmental modelling
  • Mathematical preliminaries
  • Parameter estimation & linear regression
  • ANOVA
  • ANCOVA, multiple linear regression, dummy coding, collinearity, over-parameterisation, model comparison
  • Generalised Linear Models (logistic & log-linear)
  • Principle Component Analysis (PCA), Multivariate ANOVA (MANOVA), Discriminant Function Analysis (DFA)
  • Measures of accuracy, confusion matrix, ROC/AUC, cross-validation; cluster analysis (kmeans & hierarchical)
  • Introduction to spatial statistics
  • Spatial autocorrelation
  • Interpolation
  • Spatial weights and linear modelling

The seminar accompanies the lecture by Prof. Dr. Tobias Krüger and Prof. Dr. Tobia Lakes. We will apply the methods taught in the lecture using the open source programming language R (http://www.r-project.org/) and thus learn the basics concepts of scientific programming, advanced statistics and applied modelling. There will be homework. We expect the students to be familiar with the basic concepts of descriptive and test statistics.

Literatur

[Dormann, C. (2013). Parametrische Statistik: Verteilungen, maximum likelihood und GLM in R. Springer. (German).]

Bolker B. (2008). Ecological Models and Data in R. Princeton University Press.

Zuur, A. (2007). Analyzing Ecological Data. Springer.

Prüfung

The exam is a project with programming elements connected to current research at the Institute. The project report will be written in form of a scientific article and handed in together with the programming code.

Strukturbaum

Die Veranstaltung wurde 2 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2019/20 gefunden:

Humboldt-Universität zu Berlin | Unter den Linden 6 | D-10099 Berlin