Christof Bigler: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2020 |
| Name | Herr Prof. Dr. Christof Bigler |
| Adresse | Inst. f. Terrestrische Oekosysteme ETH Zürich, CHN G 77 Universitätstrasse 16 8092 Zürich SWITZERLAND |
| Telefon | +41 44 632 52 05 |
| Fax | +41 44 632 13 58 |
| christof.bigler@env.ethz.ch | |
| URL | http://www.fe.ethz.ch/die-gruppe/personen/person-detail.html?persid=58107 |
| Departement | Umweltsystemwissenschaften |
| Beziehung | Titularprofessor |
| Nummer | Titel | ECTS | Umfang | Dozierende | |
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| 701-0105-00L | Mathematik VI: Angewandte Statistik für Umweltnaturwissenschaften Voraussetzung: Besuch von «401-0624-00 Mathematik IV: Statistik» oder vergleichbare Lehrveranstaltung | 3 KP | 2G | C. Bigler, M. Kalisch, L. Meier | |
| Kurzbeschreibung | Statistische Verfahren aus aktuellen Publikationen der Umweltnaturwissenschaften werden vorgestellt und angewendet. Die Teilnehmenden können Methoden nachvollziehen und beschreiben, Datensätze bereinigen, diese mit dem Softwarepaket R analysieren und Resultate in geeigneter Form darstellen. Sie können Stärken und Schwächen behandelter Verfahren für gegebene Anwendungsgebiete beschreiben. | ||||
| Lernziel | Die Studierenden können - geeignete statistische Methoden für die Datenanalyse in ihrem Fachgebiet nutzen. - Datensätze mit Hilfe von explorativen Methoden charakterisieren. - Datensätze auf ihre Tauglichkeit für die Beantwortung einer gegebenen Fragestellung prüfen, für den Import in ein Statistikprogramm aufbereiten und die Analyse durchführen. - statistische Auswertungen interpretieren und für Präsentationen und Publikationen grafisch aufbereiten. - Grundlagen von statistischen Methoden in aktuellen Papers beschreiben. - das Softwarepaket R für statistische Analysen anwenden | ||||
| Inhalt | Statistische Methoden: Regression (lineare Modelle; generalisierte lineare Modelle, GLMs); Varianzanalyse (ANOVA); gemischte Modelle für gruppierte Daten (mixed-effects models); Fragebogenstatistik; Tests (t Test) Werkzeuge: Explorative Datenanalyse für Hypothesenbildung; Auswahlverfahren für geeignete statistische Verfahren; Datenaufbereitung (Excel -> R; Datenbereinigung); graphische Darstellung von Resultaten; statistische Verfahren in Publikationen erkennen. Wir arbeiten mit dem Softwarepaket R. Form: Im Wochenrhythmus finden alternierend Einführungen in eine neue Methode und Übungsstunden zum Thema statt. | ||||
| Voraussetzungen / Besonderes | Besuch von "Mathematik IV: Statistik" oder vergleichbare Lehrveranstaltung. Die Schlussprüfung findet am Freitag 12.6.2020 (9:00 - 10:30) statt. | ||||