<head> <title>Vorlesung R&auml;umliche Statistik</title> <link media="screen" href="../../index-Dateien/global_screen.css" type="text/css" rel="stylesheet"> <link media="screen" href="../../index-Dateien/site_screen.css" type="text/css" rel="stylesheet"> <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=ISO-8859-1" charset="iso-8859-1"> <meta http-equiv="content-language" content="de"> <link rel="shortcut icon" href="http://www.stat.uni-muenchen.de/%7Eschmid/favicon.ico">

Vorlesung & Übung Räumliche Statistik Wintersemester 2012/13

Termin: Montag 12:30-14:00 Uhr / Dienstag 16:15-17:45 Uhr
Ort: Geschwister-Scholl-Platz 1, E206
Prüfungsform: Klausur
ECTS-Punkte: 6
Vorkenntnisse: Schätzen und Testen, Stochastische Prozesse
Sprechstunde Schmid: Montag, 14:30-15:30 Uhr, Ludwigstr. 33, EG, Raum 040
Sprechstunde Feilke: nach Vereinbarung
Inhalt
Die Modellierung und Analyse von Daten mit räumlich-geographischer Information ist in vielen Anwendungsbereichen von stark zunehmender Bedeutung. Klassische Anwendungsbeispiele sind die Untersuchung meteorologischer Daten, geologischer Phänomene oder die Kartierung von Krankheitsrisiken. Weitere Anwendungen finden sich im Bereich der Auswertung bildgebender Verfahren. In vielen Anwendungen liegen darüber hinaus räumliche Daten über die Zeit vor, welche die Modellierung von Raum-Zeit- Interaktionen benötigen.
Die Vorlesung behandelt die zur Modellierung räumlicher Phänomene wesentlichen Klassen räumlicher stochastischer Prozesse: Stationäre Gauß-Prozesse (Kriging), Markov-Zufallsfelder und räumliche Punkt-Prozesse.
Die Vorlesung soll die zur Analyse räumlicher Daten notwendigen Kenntnisse vermitteln und ein grundlegendes Verständnis für die damit verbundenen Schwierigkeiten schaffen.
Die Übung wird durch das Bearbeiten von Übungsaufgaben die Vorlesungsinhalte vertiefen und anwenden. Die Übung soll das Verständnis der in der Vorlesung besprochenen Konzepte vertiefen und die Studierenden in die Lage versetzen, die in der Vorlesung kennen gelernten Methoden und Techniken anwenden zu können.
Gliederung
1. Einführung in die räumliche Statistik
2. Geostatistik
3. Markov-Zufallsfelder und Geoadditive Regression
4. Räumliche Punktprozesse
Literatur
  • Kapitel 2: Diggle, Ribeiro. Model-Based Geostatistics. Berlin: Springer 2007
  • Kapitel 3: Rue, Held. Gaussian Markov Random Fields. Theory and Applications. Boca Raton: Chapman&Hall 2005
  • Kapitel 4: Illian, Penttinen, Stoyan, Stoyan. Statistical Analysis and Modelling of Spatial Point Patterns. Chichester: Wiley 2008
Terminplan
15.10.
Einführung
10.12.
16.10.
Geostatistik 1
11.12.
22.10.
Geostatistik 2
17.12.
23.10.
Übung Geostatistik 1
18.12.
29.10.
Geostatistik 3 07.01.

30.10.
Übung Geostatistik 2 (Cip Pool 042)
08.01.

05.11.
Geostatistik 4
14.01.

06.11.
Markovzufallsfelder 1
15.01.
12.11.
Übung Geostatistik 3 21.01.
13.11.
Markovzufallsfelder 2 22.01.
19.11.

28.01.
20.11.

29.01.
26.11.

04.02.
27.11.

05.02.
03.12.



04.12.


Vorlesungsmaterialien
Übungsmaterialien
Nr. Datum Übungsblatt Bemerkungen / Zusatzmaterial R-Code
1 24.10.11 Blatt1 schweiz.dat, schweiz.grenzen.dat
Letzte Änderung: