Universität Wien

290082 UE Statistics in physical geography (2018W)

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

Registration/Deregistration

Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).

Details

max. 15 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Tuesday 09.10. 13:30 - 16:30 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
Tuesday 16.10. 13:30 - 16:30 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
Tuesday 23.10. 13:30 - 16:30 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
Tuesday 30.10. 13:30 - 16:30 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
Tuesday 06.11. 13:30 - 16:30 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
Tuesday 13.11. 13:30 - 16:30 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
Tuesday 20.11. 13:30 - 16:30 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
Tuesday 27.11. 13:30 - 16:30 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
Tuesday 04.12. 13:30 - 16:30 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
Tuesday 11.12. 13:30 - 16:30 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
Tuesday 08.01. 13:30 - 16:30 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
Tuesday 15.01. 13:30 - 16:30 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
Tuesday 22.01. 13:30 - 16:30 Seminarraum 2A310 3.OG UZA II
Tuesday 29.01. 13:30 - 16:30 Seminarraum 2A310 3.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 der Skript-basierten Datenanalyse und -visualisierungssoftware „R“. Die Studierenden erhalten eine Einführung in den Umgang mit der Software, in Übungen mit ausgewählten Datensätzen, soll das Erlernte dann gefestigt werden. 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 englischsprachigen 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.

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.

Assessment and permitted materials

Bewertet werden die Mitarbeit, die Lösung der Übungsaufgaben, die Präsentation des Fachaufsatzes bzw. die Ergebnisse der eigenen Untersuchung, als auch die schriftliche Ausarbeitung der eigenen Untersuchung.

Minimum requirements and assessment criteria

Es besteht grundsätzlich Anwesenheitspflicht!!! Die Studierenden dürfen nur an 2 Einheiten fehlen. Anwesenheit in der ersten Einheit unbedingt erforderlich! Abmeldungen bis vor der zweiten Einheit (=16.10.) möglich! Die Studierenden müssen alle geforderten Leistungen erbringen. In Summe gibt es dabei 80 Punkte zu erreichen. Davon entfallen auf die Mitarbeit 10 Punkte, Die Lösung der Übungsaufgaben 10 Punkte; Präsentation des Fachaufsatzes, 10 Punkte; die Präsentation der eigenen Auswertungen, 20 Punkte, Die Schriftliche Ausarbeitung des Themas, 20 Punkte und das Poster 10 Punkte! Im Endeffekt ergibt sich die Note aus der Summe der erreichten Punkte! Das bedeutet. Weniger Punkte als 41, Nicht Genügend; 41-50 Punkte, Genügend; von 51-60 Punkte, Befriedigend, von 61-70 Punkte, Gut; und ab 71 ist es ein Sehr Gut!

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 von den LV-Leitern 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 (insbesondere 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: Sa 02.04.2022 00:26