Exercises: 5.02.194 Angewandte Statistik in Verhaltens- und Populationsökologie - Details

Exercises: 5.02.194 Angewandte Statistik in Verhaltens- und Populationsökologie - Details

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General information

Course name Exercises: 5.02.194 Angewandte Statistik in Verhaltens- und Populationsökologie
Subtitle
Course number 5.02.194
Semester SoSe2024
Current number of participants 10
expected number of participants 12
Home institute Institute for Biology and Environmental Sciences
Courses type Exercises in category Teaching
First date Monday, 08.04.2024 09:00 - 13:00, Room: (W04 2-232)
Type/Form SE, PR, Ü
Lehrsprache deutsch

Rooms and times

(W04 2-232)
Monday, 08.04.2024 - Friday, 12.04.2024, Monday, 15.04.2024 - Wednesday, 17.04.2024 09:00 - 13:00

Module assignments

  • Campusmanagementsystem Stud.IP

Comment/Description

In diesem Modul erhalten Studierende die Möglichkeit, ihre bisher gewonnenen theoretischen Kenntnisse im Bereich der angewandten Statistik durch die Anwendung auf realitätsnahe Szenarien aus den Feldern der Verhaltens- und Populationsökologie zu vertiefen und ihr Methodenspektrum der statistischen Auswertung zu erweitern. Der Fokus liegt dabei auf der praktischen Umsetzung von statistischen Methoden zur Analyse von Verhaltensweisen von Individuen und populationsdynamischen Prozessen. In Kleingruppen sollen die Studierenden selbst erarbeitete konkrete Forschungsfragen mit statistischen Methoden gezielt beantworten. Die Themenschwerpunkte liegen hierbei auf Verhaltensstudien an bestimmten Tierarten, Untersuchungen zur Populationsdynamik von Ökosystemen oder Analysen von Umwelteinflüssen auf das Verhalten von Tieren. Während der zweiwöchigen Einführung wird ein ein breites Spektrum statistischer Verfahren, von paarweisen Vergleichen bis hin zu Monte Carlo Methoden, in täglichen Lehreinheiten vorgestellt. In den darauf folgenden wöchentlichen Treffen werden die Fragestellungen erörtert und mit gegenseitigem Feedback bearbeitet. Die letzten Veranstaltungen werden zur Präsentation der Projekte genutzt. Insgesamt sollen auch Individuelle Vorkenntnisse, insbesondere in Programmiersprachen wie R, Python oder Perl, explizit gefördert und genutzt werden.

Registration mode

After enrolment, participants will manually be selected.

Potential participants are given additional information before enroling to the course.