Stud.IP Uni Oldenburg
University of Oldenburg
07.12.2021 03:46:28
mar768 - Statistical Analysis (Complete module description)
Original version English Download as PDF
Module label Statistical Analysis
Module code mar768
Credit points 6.0 KP
Workload 180 h
(
Kontaktzeit: 56 h, Selbststudium: 124 h
)
Institute directory Institute for Chemistry and Biology of the Marine Environment
Applicability of the module
  • Master's Programme Environmental Modelling (Master) > Mastermodule
Responsible persons
Freund, Jan (Module responsibility)
Peppler-Lisbach, Cord (Module counselling)
Ruckdeschel, Peter (Module counselling)
Ryabov, Alexey (Module counselling)
Prerequisites
keine
Skills to be acquired in this module

Die Studenten besitzen erweiterte Kenntnisse über Analyse- und Modellierungsmethoden von Umweltdaten.

Module contents

Spezielle Methoden der Statistischen / Stochastischen Modellierung (VL, Ü, S)

Spezialvorlesung (teilweise mit Übung) oder Seminar mit wechselnden Inhalten, um aktuelle Forschungsgebiete der statistischen und stochastischen Modellierung darzustellen. Beispielhafte Inhalte: z.B. Korrelation, Kausalität und ihre Rekonstruktion aus multivariaten Zeitreihen, Generalisierte Regression, Mathematische Grundlagen der Angewandten Statistik, Computerintensive Verfahren.

 

Seminar Komplexe Systeme und Modellierung (S)

Heranführung an aktuelle Themen in der Umweltmodellierung

 

VL/Ü Machine learning in the environmental sciences

In this course the students will learn to think as a data scientist and ask questions about the data. First, we will learn how to work with tables and extract statistics on groups of data. Then, we will go to the basic approaches of machine learning: supervised learning (classification and regression trees, neural networks), unsupervised learning (cluster analysis, factor analysis), reducing system dimensions (PCA, MDA ect.), statistical modelling (regression, generalized linear models), and optimization of model parameters (simulated annealing, differential evolution). Finally, we will focus on typical workflow of the data processing. We will use Matlab to implement the algorithms.

(only Sommersemester)

 

Reader's advisory

Fachliteratur wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.

Links
Languages of instruction German, English
Duration (semesters) 1 Semester
Module frequency
Module capacity unlimited
Modullevel / module level MM (Mastermodul / Master module)
Modulart / typ of module Wahlpflicht / Elective
Lehr-/Lernform / Teaching/Learning method Winter- und Sommersemester
Auswahl von Veranstaltungen von insgesamt 6KP
S Kolloquium: Komplexe Systeme und Modellierung (3 KP)
VL, Ü, S Spezielle Methoden der Statistischen und Stochastischen Modellierung (3 KP oder 6 KP) (WP) (WiSe oder SoSe)
VL Machine learning in the environmental sciences
(2 SWS, 3 KP) (SoSe)
S Machine learning in the environmental sciences
(2 SWS, 3 KP) (SoSe)
Vorkenntnisse / Previous knowledge Erfahrung im Umgang mit R oder Matlab.
Course type Comment SWS Frequency Workload of compulsory attendance
Lecture
2 SoSe oder WiSe 28
Seminar
1 SoSe oder WiSe 14
Exercises
1 SoSe oder WiSe 14
Total time of attendance for the module 56 h
Examination Time of examination Type of examination
Final exam of module

Klausur am Ende der Veranstaltungszeit oder alle anderen möglichen Prüfungsleistungen nach Maßgabe der Dozentin oder des Dozenten

KL