Stud.IP Uni Oldenburg
Universität Oldenburg
02.03.2021 09:50:32
mat845 - Räumliche Statistik (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch PDF Download
Modulbezeichnung Räumliche Statistik
Modulcode mat845
Kreditpunkte 6.0 KP
Workload 180 h
Fachbereich/Institut Institut für Mathematik
Verwendet in Studiengängen
  • Master Mathematik (Master) > Mastermodule
Ansprechpartner/-in
Modulverantwortung
Teilnahmevoraussetzungen
Kompetenzziele
- Systematische Vertiefung und Erweiterung der im Bachelorstudium erlangten Kenntnisse und Fähigkeiten zur Mathematik
- Vernetzung des eigenen mathematischen Wissens durch Herstellung auch inhaltlich komplexer Bezüge zwischen den verschiedenen Bereichen der Mathematik
- Kennenlernen vertiefter Anwendungen der Mathematik, auch exemplarisch mit Projektcharakter
- Beherrschen wichtiger Verfahren und Algorithmen
- Fähigkeit zur Anwendung durch Implementierung konkreter Probleme und durch Beherrschung der gängigen Software
- Abgrenzung zwischen dem spezifischen Teil einer Theorie und dem allgemeinen mathematischen Standard erkennen
- Erwerb direkt berufsbezogener inhaltlicher und prozessorientierter Kompetenzen

- Die Studierenden lernen grundlegende räumliche stochastische Prozesse kennen und können mit diesen statistisch umgehen und sie auf konkrete Probleme anwenden.

- Querverbindungen: mat315, mat 843, mat830
Modulinhalte
Räumliche stochastische Prozesse, Gauß-Prozesse, Variogramm, Korrelogramm, Stationarität, Isotropie, Kriging, Oberflächenschätzung, Markov-Zufallsfelder, Räumliche Punktprozesse, Intensitätsfunktion, Poisson-Prozesse, Cox-Prozesse, zufällige Mengen, stochastische Geometrie
Literaturempfehlungen
Banerjee, Carlin & Gelfand (2003): Hierarchical Modelling and Analysis of Spatial Data, Chapman & Hall / CRC.
Cressie (2001): Spatial Statistics, Wiley, New York.
Diggle & Ribeiro (2007): Model-based Geostatistics, Springer, New York.
Schabenberger & Gotway (2005): Statistical Methods for Spatial Data Analysis, Chapman & Hall / CRC.
Rue & Held (2005): Gaussian Markov Random Fields, Chapman & Hall / CRC, Boca Raton, FL.
Møller (2003): Spatial Statistics and Computational Methods. Lecture Notes in Statistics 173, Springer, New York.
Møller & Waagepetersen (2003): Statistical inference and simulation for spatial point processes, Chapman and Hall/CRC, Florida.
Links
Unterrichtsprachen Deutsch, Englisch
Dauer in Semestern 1 Semester
Angebotsrhythmus Modul unregelmäßig
Aufnahmekapazität Modul unbegrenzt
Hinweise
Studienschwerpunkt: C
Modullevel / module level MM (Mastermodul / Master module)
Modulart / typ of module Wahlpflicht / Elective
Lehr-/Lernform / Teaching/Learning method
Vorkenntnisse / Previous knowledge Stochastik I, Statistik I
Lehrveranstaltungsform Kommentar SWS Angebotsrhythmus Workload Präsenzzeit
Vorlesung 3.00 -- 42 h
Übung 1.00 -- 14 h
Präsenzzeit Modul insgesamt 56 h
Prüfung Prüfungszeiten Prüfungsform
Gesamtmodul
nach Ende der Vorlesungszeit
Klausur oder mündliche Prüfung oder Fachpraktische Übung (KMÜ)