Universität Wien
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290082 UE Statistics in physical geography (2016W)

4.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 29 - Geographie
Continuous assessment of course work
Moodle

Registration/Deregistration

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Details

max. 15 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Tuesday 04.10. 13:00 - 16:00 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
  • Tuesday 11.10. 13:00 - 16:00 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
  • Tuesday 18.10. 13:00 - 16:00 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
  • Tuesday 25.10. 13:00 - 16:00 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
  • Tuesday 08.11. 13:00 - 16:00 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
  • Tuesday 15.11. 13:00 - 16:00 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
  • Tuesday 22.11. 13:00 - 16:00 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
  • Tuesday 29.11. 13:00 - 16:00 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
  • Tuesday 06.12. 13:00 - 16:00 Besprechungsraum SSC Geo 2A180 1.OG UZA II
  • Tuesday 13.12. 13:00 - 16:00 Besprechungsraum SSC Geo 2A180 1.OG UZA II
  • Tuesday 10.01. 13:00 - 16:00 Besprechungsraum SSC Geo 2A180 1.OG UZA II
  • Tuesday 17.01. 13:00 - 16:00 Besprechungsraum SSC Geo 2A180 1.OG UZA II
  • Tuesday 24.01. 13:00 - 16:00 Besprechungsraum SSC Geo 2A180 1.OG UZA II
  • Tuesday 31.01. 13:00 - 16:00 Besprechungsraum SSC Geo 2A180 1.OG UZA II

Information

Aims, contents and method of the course

Im Rahmen dieser Übungen zur Statistik in der Physiogeographie sollen die Studierenden zunächst in einer Wiederholungsphase Ihr Basiswissen in Statistik unter Beweis stellen. Das erfolgt unter Nutzung von „R“. Wobei die Studierenden im Umgang damit unterrichtet werden und an ausgewählten Datensätzen das Erlernte jeweils üben. Schließlich sollen die Studierenden sich in Teams zu 2 Personen mit einem ausgewählten Thema der statistischen Datenanalyse auseinandersetzen. Das erfolgt zuerst dadurch, dass sie einen Fachaufsatz analysieren und die darin angewandten statistischen Methoden im Rahmen eines Vortrags präsentieren. Schließlich sollen sie dann mit – meist - anderen Datensätzen die im jeweiligen Aufsatz verwendeten Methoden als auch andere, für die jeweilige Fragestellung geeignete, Methoden heranziehen. Diese Ergebnisse sollen die Teilnehmerinnen/Teilnehmer ebenso in einem Vortrag darstellen als auch eine schriftliche Version davon abgeben.

Assessment and permitted materials

Bewertet werden die Mitarbeit, die Lösung der Übungsaufgaben, die Präsentation des Fachaufsatzes bzw. der Ergebnis der eigenen Untersuchung, als auch die schriftliche Übungsarbeit!

Minimum requirements and assessment criteria

Die Studierenden sollen nach dem Besuch dieser Übungen imstande sein, die statistischen Methoden von Fachaufsätzen nachzuvollziehen und die für die Testung von Hypothesen notwendigen statistischen Methoden auszuwählen, anzuwenden und deren Ergebnisse sachlogisch zu interpretieren.

Examination topics

Im Rahmen von Vortrags- bzw. Übungseinheiten werden die Studierenden im Umgang mit R als auch der Anwendung ausgewählter statistischer Methoden an ausgewählten Datensätzen unterrichtet. Die Teilnehmerinnen/Teilnehmer müssen einen Aufsatz selbständig analysieren und die darin verwendeten statistischen Methoden im Rahmen eines Vortrags präsentieren. Sie müssen eine im betreffenden Aufsatz untersuchte vergleichbare Fragestellung mit eigenen Daten mittels der jeweils eingesetzten Methoden, aber auch anderen, für die jeweilige Fragestellung geeigneten Methoden analysieren. Die Ergebnisse müssen im Rahmen eines Vortrags präsentieren und schließlich als Übungsarbeit in schriftlicher Form unter Einarbeitung geeigneter Fachliteratur abgeben.

Reading list

Alle Aufgabenstellungen, Datensätze und der für die Analyse vorgesehene Aufsatz werden auf moodle zur Verfügung gestellt. Alle weiterführenden Aufsätze, aber auch Fachbücher müssen die Studierenden selbst recherchieren! Als Quellen für die Methoden sind geeignete Fachbücher oder Internetquellen (insbesondre für „R“) als auch, für die sachlogische Einbettung der eigenen Analyseergebnisse englischsprachige Fachzeitschriften heranzuziehen!

Association in the course directory

(MG-S1-PI.m, Block A) (MG-S2-PI.m, Block A)

Last modified: Tu 02.07.2024 00:18