311.237 (19W) Übungen zu Räumliche Datenanalyse

Wintersemester 2019/20

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
01.10.2019 10:00 - 11:00 , N.0.07
Nächster Termin:
10.12.2019 10:00 - 11:00 , N.0.07

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch
Spatial Data Analysis, Exercises
LV-Art
Übung (prüfungsimmanente LV )
Semesterstunde/n
1.0
ECTS-Anrechungspunkte
2.0
Anmeldungen
3 (25 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache
Deutsch
LV-Beginn
01.10.2019
eLearning
zum Moodle-Kurs

LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Anwendung der Verfahren der Vorlesung

Lehrmethodik

unterstütztes bzw. selbständiges Modellieren räumlicher Daten. Computer ist erforderlich.

Erwartete Vorkenntnisse

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

Prüfungsinformationen

Prüfungsmethode/n

Kurze Beispiele zu Verfahren der Vorlesung selbst in R umsetzen.

Prüfungsinhalt/e

Verfahren der Vorlesung.

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

Mitarbeit und korrekte Anwendung der Verfahren der Vorlesung.

Beurteilungsschema

Note/Grade Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Bachelorstudium Technische Mathematik (SKZ: 201, Version: 17W.1)
    • Fach: Angewandte Statistik (Wahlfach)
      • 9.4 Räumliche Datenanalyse ( 1.0h UE / 2.0 ECTS)
        • 311.237 Übungen zu Räumliche Datenanalyse (1.0h UE / 2.0 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)
        • 311.237 Übungen zu Räumliche Datenanalyse (1.0h UE / 2.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Wintersemester 2017/18
  • 311.237 UE Räumliche Datenanalyse (1.0h / 2.0ECTS)