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 |
X |
Pflichtmodul |
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Wahlpflichtmodul |
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Wahlmodul |
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Plansemester |
4. Semester |
Modulverantwortliche/r |
Stefan Widmer |
Telefon / E-Mail |
+41 (0)58 934 58 62 / stefan.widmer@zhaw.ch |
Beteiligte Mitarbeitende und Lehrbeauftragte |
Stefan Widmer, Jürgen Dengler |
Vorausgesetzte Module |
Statistik und Wahrscheinlichkeit, Statistische Modellierung und Simulation, Versuchsplanung und Auswertung |
Zu erreichende Kompetenzen |
Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden
- verstehen, wie sie ihre Daten stichprobenartig erfassen und organisieren können, um statistische Methoden auf diese anzuwenden
- sind in der Lage, ein breites Spektrum statistischer Methoden in der Programmiersprache R auf reale Datensätze anzuwenden, um Fragen der Ökologie und Umweltwissenschaften zu beantworten
- sind in der Lage, statistische Ergebnisse angemessen zu präsentieren und zu interpretieren.
Überfachliche Kompetenzen:
Die Studierenden
- nutzen eine breite Palette von Quellen, um Lösungen für statistische Probleme zu finden.
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Inhalt des Moduls |
- Versuchs- und Stichprobenplanung in der Ökologie
- Wiederholung einfacher statistischer Methoden und ihrer Voraussetzungen
- Lineare und polynomiale Regression
- Informationstheoretischer Ansatz und Multimodell-Inferenz
- Verallgemeinerte lineare Modelle (GLMs)
- Lineare Modelle mit gemischten Effekten (LMMs)
- Ordinationsverfahren
- Clusteranalysen
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Anschlussmodule |
Advanced Environmental Statistics, Computational modelling in environmental sciences |
Unterrichtsmethoden |
Vorlesungen: Kurze Inputs zur Repetition oder Einführung in die theoretischen Grundlagen der besprochenen Methoden.
Demonstration: Praktische Einführung von für die Studierenden neuen Methoden in R
Übungen: Übungsaufgaben, die in der Vorlesung vorgestellt werden und dann im betreuten Selbststudium begonnen und als Hausaufgabe beendet, werden können. Die Hausaufgaben werden in der Regel in der darauffolgenden Woche besprochen. |
Digitale Lernressourcen |
- Moodle
- Praktische Übungen in R mit kommentierten Musterlösungen
- Wissenschaftliche Arbeiten zu bestimmten Themen
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Unterrichtsgliederung / Gesamtaufwand |
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Präsenzverpflichtung im Unterricht |
Präsenz wird stark empfohlen, aber nicht mit Präsenzliste durchgesetzt. |
Leistungsnachweise |
- Abgesetzte schriftliche Modulendprüfung (60%)
- Erfahrungsnote (40%)
Bei einer geringen Teilnehmerzahl kann die Prüfungsform der Repetitionsprüfung nach Absprache mit der Studiengangleitung durch Dozierende abgeändert werden: z.B. anstatt einer schriftlichen kann eine mündliche Prüfung abgehalten werden. Bitte entsprechende Meldung der geänderten Prüfungsform per E-Mail (ohne Formular) an pruefungsadmin.lsfm@zhaw.ch und Cc. Studiengangleitung.
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Unterrichtssprache |
Englisch |
Bemerkungen |
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