- 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
- Erwerb direkt berufsbezogener inhaltlicher und prozessorientierter Kompetenzen

- In dieser Vorlesung wird ein aktuelles, fortgeschrittenes Themengebiet der Angewandten
Statistik behandelt. Die Studierenden erwerben damit über den üblichen Kanon statistischer
Verfahren hinausgehendes Spezialwissen sowie die Fähigkeit, sich solches Wissen
anzueignen und in praktischen Analysen einzusetzen.

als Obermenge zu verstehen; Akzentuierung durch Dozent möglich

• Ordinationsverfahren
• Diversitätsmaße
• Generalisierte Lineare Modelle
• Multilevel Modelle
• Monte Carlo

Benjamin M. Bolker: "Ecological Models and Data in R", Princeton University Press.
M. Henry Stevens: "A Primer of Ecology with R", Springer.
J. Andrew Royle, Robert M. Dorazio: "Hierarchical Modeling and Inference in Ecology: The Analysis of Data from Populations, Metapopulations and Communities", Academic Press.
Alain Zuur et al.: "Mixed effects models and extensions in ecology with R", Springer.

Studienschwerpunkt: C

nach Ende der Vorlesungszeit

KL