EventoWeb

Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften

Nicht angemeldet (Samstag, 23. November 2024 16:24:31)  

n.BA.AD.AdES.24HS (Advanced Environmental Statistics) 
Modul: Advanced Environmental Statistics
Diese Information wurde generiert am: 23.11.2024
Nr.
n.BA.AD.AdES.24HS
Bezeichnung
Advanced Environmental Statistics
Credits
2

Beschreibung

Version: 2.0 gültig ab 01.08.2024

 

Studiengang  Applied Digital Life Sciences
Geltende Rechtsordnung  RPO vom 29. Januar 2008, Studienordnung des Dept. N vom 15. Dez. 2009, Anhang für den Bachelorstudiengang Applied Digital Life Sciences
Modultyp   
  Pflichtmodul X Wahlpflichtmodul   Wahlmodul
Plansemester  5. Semester
Modulverantwortliche/r  Jürgen Dengler 
Telefon / E-Mail  +41 (0)58 934 50 84 / juergen.dengler@zhaw.ch
Beteiligte Mitarbeitende und Lehrbeauftragte  Jürgen Dengler und weitere interne Dozierende
Vorausgesetzte Module  Inhalte aus den Modulen «Statistik und Wahrscheinlichkeit», «Statistische Modellierung und Simulation», «Applied Environmental Statistics» und «Environmental Systems 1»
Zu erreichende Kompetenzen 
Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden:
 
  • schätzen sowohl das Potenzial als auch die Grenzen typischer grosser Datensätze in der Ökologie und Umweltwissenschaften und sind in der Lage, ihre Methodik an dieses Rahmenwerk anzupassen.
  • sind in der Lage, geeignete fortgeschrittene statistische Methoden auf grosse Datensätze aus verschiedenen Bereichen der Ökologie und Umweltwissenschaften anzuwenden.
  • sind in der Lage, die Ergebnisse komplexer Analysen angemessen zu präsentieren und zu interpretieren.
     
Überfachliche Kompetenzen:
 
Die Studierenden nutzen eine breite Palette von Quellen, um Lösungen für statistische Probleme zu finden:
Inhalt des Moduls
  • Abrufen und Umgang mit grossen, frei zugänglichen Daten, die für solche statistischen Analysen nützlich sind.
  • Angemessener Umgang mit räumlicher Autokorrelation und anderen “Problemen” in Umweltdatensätzen.
  • Erstellung von Artenverteilungsmodellen (SDMs).
  • Analyse von Bewegungs- und Fotofallendaten von Tieren.
  • Ökonometrische Modellierung der Auswirkungen des Klimawandels auf wirtschaftliche Aktivitäten.
  • Bayes’sche Statistik
  • Einblick in fortgeschrittene statistische Techniken wie Regressionsbaumtechniken (z. B. BRTs), Strukturgleichungsmodelle (SEMs) und Metaanalysen
Anschlussmodule “Computational Modelling in Environmental Sciences”, “Spatio-temporal Data Science”, “Probabilistic Modelling”
Unterrichtsmethoden 
Flipped Classroom: 
  • Die Studierenden erhalten einen detaillierten Reader mit theoretischem Hintergrund und Informationen zur Umsetzung in R (und gelegentlich zusätzliches Material), den sie selbstständig lesen. In der Klasse werden diese Themen dann gemeinsam diskutiert und potenziell unklare Aspekte weiter erläutert.
Betreute R-Codierung:
  • Es wird einige Präsentationen von Musterlösungen in R im Unterricht geben, aber anschliessend werden die Studierenden an kleineren Übungen arbeiten (wobei Lehrer für Hilfe zur Verfügung stehen).
Hausaufgaben:
  • Die Studierenden erhalten Übungen, die sie als Hausaufgaben bearbeiten sollen.
Digitale Lernressourcen 
  • Reader
  • Praktische Übungen in R mit kommentierten Lösungen 
  • Wissenschaftliche Artikel zu spezifischen Themen 
Unterrichtsgliederung / Gesamtaufwand   
 Kontaktstudium 28
 Begleitetes Selbststudium 14
 Autonomes Selbststudium 18
 Total Workload 60
Präsenzverpflichtung im Unterricht  Präsenz wird stark empfohlen, aber nicht mit Präsenzliste durchgesetzt.
Leistungsnachweise  Erfahrungsnote 100%
Unterrichtssprache  Englisch
Bemerkungen  -

 

Kurs: Advanced Environmental Statistics
Nr.
n.BA.AD.AdES.24HS.V
Bezeichnung
Advanced Environmental Statistics

Hinweis

  • Für das Stichdatum 23.11.2024 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.