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Abstract
Der Kurs vermittelt angewandte statistische Verfahren, wie sie in aktuellen Forschungsarbeiten der Umweltnaturwissenschaften verwendet werden. Die Studierenden lernen, Datensätze mit dem Softwarepaket R zu analysieren, Ergebnisse kritisch zu interpretieren und die Eignung statistischer Methoden für unterschiedliche Fragestellungen zu beurteilen.
Objective
Nach Abschluss des Kurses sind die Studierenden in der Lage: 1. geeignete statistische Methoden auszuwählen und anzuwenden, um umweltnaturwissenschaftliche Datensätze zu analysieren und wissenschaftliche Fragestellungen zu beantworten. 2. Datensätze kritisch zu prüfen, zu bereinigen und aufzubereiten, um deren Eignung für statistische Analysen zu beurteilen. 3. explorative Datenanalysen durchzuführen, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen und zu interpretieren. 4. Ergebnisse statistischer Analysen zu interpretieren und zu visualisieren. 5. statistische Methoden aus der aktuellen Forschungsliteratur nachzuvollziehen und deren theoretische Grundlagen einzuordnen. 6. das Softwarepaket R sicher und effizient für statistische Analysen zu verwenden.
Content
Der Kurs behandelt zentrale statistische Verfahren der Umweltnaturwissenschaften und deren Anwendung mit R anhand praxisnaher Beispiele. Thematische Schwerpunkte: • Lineare Regression, Varianzanalyse (ANOVA), generalisierte lineare Modelle (GLMs; z.B. logistische Regression und Poisson Regression) • Gemischte Modelle für gruppierte Daten (linear mixed-effects models, LMMs; generalized linear mixed-effects models, GLMMs) • Tests (z.B. t-Test) Werkzeuge und Methoden: • Explorative Datenanalyse und Hypothesenbildung • Auswahl geeigneter Verfahren je nach Datentyp • Datenaufbereitung und -import (Excel → R) • Reproduzierbare Analysen und grafische Darstellung • Interpretation statistischer Verfahren in Publikationen Lehrform: Im Wochenrhythmus wechseln sich methodische Einführungen und praktische Übungslektionen ab.