311.236 (19W) Räumliche Datenanalyse

Wintersemester 2019/20

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
01.10.2019 08:00 - 10:00 N.0.07 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 5
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Deutsch
LV-Beginn 01.10.2019
eLearning zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

Liste der Termine wird geladen...

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.

Prüfungsmethode/n

Bearbeitung einer Projektaufgabe mit abschließender Besprechung/Präsentation.

Prüfungsinhalt/e

Inhalte und Themen der Lehrveranstaltung

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

Qualität der Ausarbeitung und Präsentation der Ergebnisse

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • 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 2017/18
  • 311.236 VO Räumliche Datenanalyse (2.0h / 3.0ECTS)