Stud.IP Uni Oldenburg
Universität Oldenburg
03.03.2021 03:21:58
mar364 - Zeitreihenanalyse (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch PDF Download
Modulbezeichnung Zeitreihenanalyse
Modulcode mar364
Kreditpunkte 6.0 KP
Workload 180 h
(
Präsenzzeit: 56 Stunden, Selbststudium: 124 Stunden
)
Fachbereich/Institut Institut für Chemie und Biologie des Meeres (ICBM)
Verwendet in Studiengängen
  • Master Engineering of Socio-Technical Systems (Master) > Embedded Brain Computer Interaction
  • Master Engineering of Socio-Technical Systems (Master) > Human-Computer Interaction
  • Master Engineering of Socio-Technical Systems (Master) > Systems Engineering
  • Master Marine Sensorik (Master) > Mastermodule
  • Master Marine Umweltwissenschaften (Master) > Mastermodule
  • Master Umweltmodellierung (Master) > Mastermodule
Ansprechpartner/-in
Modulverantwortung
Prüfungsberechtigt
Teilnahmevoraussetzungen
Keine
Kompetenzziele

VL/Ü Zeitreihenanalyse

Die Studenten besitzen die Fähigkeit Zeitreihen zu visualisieren und mit Standardmethoden der Zeitreihenanalyse zu analysieren. Sie können Zeitreihen als im Meßprozeß verrauschte Realisierungen unterliegender stochastischer Prozesse auffassen und sind in der Lage, Schätzer mit ihren wesentlichen Merkmalen (Verzerrung, Konsistenz und Effizienz, Verteilung) sicher zu handhaben und die Resultate zuverlässig zu interpretieren.

Sie können reale Zeitreihen im Kontext wissenschaftlicher Qualitätsanforderungen bewerten, transformieren/bereinigen/modifizieren und analysieren bzw. für anschließende Analysen aufbereiten.
Modulinhalte

VL Zeitreihenanalyse

Charakteristika eines stochastischen Prozesses und deren Schätzer, Komponentenmodell, Trendbereinigung, spektrale Methoden, Filterung, lineare und nichtlineare Prozesse, Einbettungsverfahren, Kenngrößen der nichtlinearen Zeitreihenanalyse, symbolische Dynamik

Ü Zeitreihenanalyse

Vertiefung der Inhalte der zugehörigen VL sowie praktische Übungen
Literaturempfehlungen

R.H. Shumway & D.S. Stoffer: Time series analysis and its applications: with R examples. Springer;

R. Schlittgen: Angewandte Zeitreihenanalyse mit R. Oldenbourg;
R. Schlittgen & B. Streitberg: Zeitreihenanalyse. Oldenbourg;.
PJ Brockwell& RA Davis:  Time series : theory and methods, Springer;

H. Kantz & T. Schreiber: Nonlinear time series analysis. Cambridge Univ. Press.
Links
Unterrichtsprachen Deutsch, Englisch
Dauer in Semestern 1 Semester
Angebotsrhythmus Modul
Aufnahmekapazität Modul unbegrenzt
Modullevel / module level MM (Mastermodul / Master module)
Modulart / typ of module Wahlpflicht / Elective
Lehr-/Lernform / Teaching/Learning method Sommersemester:

VL Zeitreihenanalyse (2 SWS, 3 KP)
Ü Zeitreihenanalyse (2 SWS, 3 KP)
Vorkenntnisse / Previous knowledge Erfahrung im Umgang mit R oder Matlab.
Lehrveranstaltungsform Kommentar SWS Angebotsrhythmus Workload Präsenzzeit
Vorlesung 2.00 SoSe 28 h
Übung 2.00 SoSe 28 h
Präsenzzeit Modul insgesamt 56 h
Prüfung Prüfungszeiten Prüfungsform
Gesamtmodul
Klausur am Ende der Veranstaltungszeit oder fachpraktische Übungen oder mündliche Prüfung oder Portfolio nach Maßgabe der Dozentin oder des Dozenten

1 benotete Prüfungsleistung

Klausur oder fachpraktische Übung (testierte Übungsaufgaben) oder mündliche Prüfung

 

Aktive Teilnahme
Aktive Teilnahme umfasst z.B. die regelmäßige Abgabe von Übungen, Anfertigung von Lösungen zu Übungsaufgaben, die Protokollierung der jeweils durchgeführten Versuche bzw. der praktischen Arbeiten, die Diskussion von Seminarbeiträgen oder Darstellungen von Aufgaben bzw. Inhalten in der Lehrveranstaltung in Form von Kurzberichten oder Kurzreferat. Die Festlegung hierzu erfolgt durch den Lehrenden zu Beginn des Semesters bzw. zu Beginn der Veranstaltung.