311.236 (17W) Räumliche Datenanalyse

Wintersemester 2017/18

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
04.10.2017 16:00 - 18:00 N.2.01 On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch Spatial Data Analysis
LV-Art Vorlesung
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 3.0
Anmeldungen 6
Organisationseinheit
Unterrichtssprache es wurde keine Unterrichtssprache angegeben
LV-Beginn 04.10.2017
eLearning zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Verständnis im Umgang mit räumlichen Daten

Fähigkeit zur Modellierung räumlicher Daten zum Zwecke der Strukturanalyse bzw. Vorhersage



Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Vorlesung

Inhalt/e

  • Räumliche Daten
  • Interpolationsverfahren
  • Trendanalyse (Lineare Modelle)
  • Stationarität
  • Variographie
  • Vorhersage (Kriging) 

Erwartete Vorkenntnisse

Stochastik 1 (und 2), Lineare Modelle (Grundlagen)

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Bachelorstudium Informatik (SKZ: 521, Version: 09W.3)
    • Fach: Anwendungsfach Mathematik (Wahlfach)
      • Lehrveranstaltungen aus einem der vier Vertiefenden Wahlfächer des Bachelorstudiums Technische Mathematik ( 7.0h VO, UE / 7.0 ECTS)
        • 311.236 Räumliche Datenanalyse (2.0h VO / 3.0 ECTS)
  • Bachelorstudium Technische Mathematik (SKZ: 201, Version: 17W.1)
    • Fach: Angewandte Statistik (Wahlfach)
      • 9.4 Räumliche Datenanalyse ( 2.0h VO / 3.0 ECTS)
        • 311.236 Räumliche Datenanalyse (2.0h VO / 3.0 ECTS)
          Absolvierung im 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Technische Mathematik (SKZ: 201, Version: 12W.2)
    • Fach: Angewandte Statistik (Wahlfach)
      • Räumliche Datenanalyse ( 3.0h VU / 5.0 ECTS)
        • 311.236 Räumliche Datenanalyse (2.0h VO / 3.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Wintersemester 2019/20
  • 311.236 VO Räumliche Datenanalyse (2.0h / 3.0ECTS)