24819b Practice seminar

SoSe 16: Statistische Klimatologie

Henning Rust; Benjamin Segger

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Modul Statistische Klimatologie, 2 SWS; V+Ü: 6 LP, 2+2 SWS

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Inhalte: Das Modul vermittelt im Bereich Datenanalyse: - Erweiterte Grundlagen aus der Statistik. - Ansätze zur Definition von Zirkulationsmustern und deren Vergleich. - Vorhersageverifikation probabilistischer Modelle. - Fortgeschrittene Spektralanalyse (Fourier-, Wavelet) Im Themenfeld der Statistische Modelle: - Zeitreihenmodelle für den Hintergrund: "rotes Rauschen" (autoregressive Modelle), - Verallgemeinerte Regressionsmodelle (GLM/GAM) für meteorologische und klimatologische Fragestellungen - Extremwertstatistik für instationäre und zeitlich abhängige Fälle - Statistisches "Modelle zu aktuellen Fragestellungen Qualifikationsziele: Die Studentinnen und Studenten beherrschen komplexe Methoden der statistischen Klimatologie. Sie sind in der Lage, Daten- und Zeitreihen im Zusammenhang mit klimatologisch relevanten Fragestellungen zu analysieren und zu modellieren. Sie können die Möglichkeiten und Defizite der behandelten Ansätze abschätzen. Weiterhin sind sie in der Lage, die in der Vorlesung behandelten Analyseansätze und Modelle praktisch im Rahmen einer statistischen Programmierumgebung umzusetzen, auf eigene Fragestellungen anzuwenden und sicher zu interpretieren und können eigenständig an aktuellen Projekten mitarbeiten. Zugangsvoraussetzungen: keine Zielgruppe: Wahlpflichtveranstaltung für Hauptfachstudierende. Für Nebenfachstudierende geeignet. Leistungskriterien: Erfolgreiche Absolvierung des Moduls (mündliche Prüfung). Die Modulprüfung wird nicht differenziert bewertet. Regelmäßige (mindestens 85%) und aktive Teilnahme (Portfolio von 6 bis 8 vergebenen Aufgabenzetteln). V+Ü: 6 LP, 2+2 SWS. close

14 Class schedule

Regular appointments

Fri, 2016-04-22 13:00 - 14:30

Lecturers:
Univ.-Prof. Dr. Henning Rust
Benjamin Segger

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059 PC-Pool 1 (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)

Fri, 2016-04-29 13:00 - 14:30

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Fri, 2016-06-03 13:00 - 14:30

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Fri, 2016-07-22 13:00 - 14:30

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