Geschwister-Scholl-Platz 1, D Z001 / Theresienstr. 39, B 046
Prüfungsform:
Klausur
ECTS-Punkte:
6
Vorkenntnisse:
Schätzen und Testen, Stochastische Prozesse
Sprechstunde Schmid:
Dienstag, 13-14 Uhr, Ludwigstr. 33, EG, Raum 040
Sprechstunde Feilke:
nach Vereinbarung
Klausurtermin
Die Klausureinsicht findet am Do, 16.02.2012 von 14-15 Uhr in der alten Bibliothek (2.OG) statt.
Die Klausurergebnisse hängen ab sofort im Schaukasten (EG) aus.
Raumänderung: Die Klausur findet am Di, 07.02.2012 in der Theresienstr. 39, C 111 statt.
Dienstag, 07.02.2012, 16:00-18:00 Uhr. Die Bearbeitungszeit beträgt 120 Minuten.
Als Hilfsmittel sind erlaubt: DIN-A4-Blatt mit handschriftlichen Notizen (1 Blatt mit Vorder- und Rückseite) sowie ein nichtprogrammierbarer Taschenrechner. Bitte bringen Sie zur Klausur einen Lichtbildausweis und Ihren Studienausweis mit.
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
