24819a
Lecture
SoSe 20: Statistical Models in Geosciences
Henning Rust, Michael Schaale
Information for students
Kurs findet online statt!
Modulbeauftragter Prof. Henning Rust: henning.rust@met.fu-berlin.deDas Modul wird nach der neuen STO 2019 angeboten. Für Studierende, die nach der STO 2008 oder 2013 studieren, besteht die Möglichkeit der Anrechnung. close
Additional information / Pre-requisites
Zugangsvoraussetzungen: Keine.
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Das Modul besteht aus Vorlesung und Seminar am PC (V+S/PC, 2+2 SWS / 6 LP).
Qualifikationsziele: Die Studentinnen und Studenten beherrschen komplexe Methoden der statistischen Modellierung und Datenanalyse. Sie sind in der Lage, Daten- und Zeitreihen im Zusammenhang mit geowissenschaftlich 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.
Inhalte: Erweiterte Grundlagen aus der Statistik. Ansätze zur Definition von Zirkulationsmustern und deren Vergleich. Verifikation probabilistischer Vorhersagen, Zeitreihenmodelle und Spektralanalyse, verallgemeinerte lineare und additive Modelle (GLM/GAM) für meteorologische und klimatologische Fragestellungen.
Pflicht zur regelmäßigen Teilnahme: Vorlesung> Teilnahme wird empfohlen; Übung > Ja. br> Dauer des Moduls: Ein Semester.
Häufigkeit des Angebots: Jedes Sommersemester. close
Qualifikationsziele: Die Studentinnen und Studenten beherrschen komplexe Methoden der statistischen Modellierung und Datenanalyse. Sie sind in der Lage, Daten- und Zeitreihen im Zusammenhang mit geowissenschaftlich 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.
Inhalte: Erweiterte Grundlagen aus der Statistik. Ansätze zur Definition von Zirkulationsmustern und deren Vergleich. Verifikation probabilistischer Vorhersagen, Zeitreihenmodelle und Spektralanalyse, verallgemeinerte lineare und additive Modelle (GLM/GAM) für meteorologische und klimatologische Fragestellungen.
Pflicht zur regelmäßigen Teilnahme: Vorlesung> Teilnahme wird empfohlen; Übung > Ja. br> Dauer des Moduls: Ein Semester.
Häufigkeit des Angebots: Jedes Sommersemester. close
12 Class schedule
Regular appointments
Mon, 2020-04-20 10:45 - 12:15
Mon, 2020-04-27 10:45 - 12:15
Mon, 2020-05-04 10:45 - 12:15
Mon, 2020-05-11 10:45 - 12:15
Mon, 2020-05-18 10:45 - 12:15
Mon, 2020-05-25 10:45 - 12:15
Mon, 2020-06-08 10:45 - 12:15
Mon, 2020-06-15 10:45 - 12:15
Mon, 2020-06-22 10:45 - 12:15
Mon, 2020-06-29 10:45 - 12:15
Mon, 2020-07-06 10:45 - 12:15
Mon, 2020-07-13 10:45 - 12:15