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International Business Administration

Seminar: Analyse von Umweltprozessen

Modulbezeichnung in Englisch: Seminar: Statistical Analysis of Environmental Processes

Prüfungsnummer: 5098

Semester: ab 4. Semester (Schwerpunktbildung)

Dauer des Moduls: Ein Semester

Art des Moduls (Pflicht, Wahl, etc.): Wahlpflicht

Häufigkeit des Angebots des Moduls: unregelmäßig; letztmalig im Sommersemester 2015

Zugangsvoraussetzungen: "Statistik", "Angewandte Statistik (Statistik 2)" wünschenwert. Abgeschlossene Grundlagenausbildung empfohlen. Verbindliche Anmeldung über den Lehrstuhl erforderlich. Anzahl der Teilnehmer_innen ist beschränkt.

Verwendbarkeit des Moduls für andere Studiengänge:
Pflicht- bzw. Wahlmodul für andere Studiengänge. Das Nähere regeln die Bestimmungen des entsprechenden Studiengangs.

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Lehrsprache: Deutsch

Zahl der zugeteilten ECTS-Credits: 6

Gesamtworkload und ihre Zusammensetzung (z.B. Selbststudium + Kontaktzeit):
Kontaktzeit (Vorlesung, Übung, Seminar etc.) 33,75 Std.; Selbststudium: 146,25 Std.

Lehrveranstaltungsstunden (LVS): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Anfertigung einer Seminararbeit im Umfang von 15-20 Seiten (sowie Präsentation der Ergebnisse der Arbeit)

Gewichtung der Note in der Gesamtnote: Regeln die Bestimmungen des entsprechenden Studiengangs

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen:
Das Ziel der Vorlesung ist es, den Studierenden die wichtigsten statistischen Methoden zur Analyse ökologische Zeitreihen und Prozesse beizubringen. Die Studierenden lernen, wie man diese Verfahren auf reale Daten anwendet, wie z. B. die Konzentrationen von Luftschadstoffen in Deutschland und Polen, oder Zeitreihen von meteorologischen Variablen.
Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
- Erarbeitung wissenschaftlicher Fragestellungen
- Beschaffung von Informationen und Literatur
- Lesen und Verstehen wissenschaftlicher Texte
- Verfassen wissenschaftlicher Texte
- Erstellung schriftlicher Arbeiten
- Erstellung von Referaten und Vorträgen

Inhalte des Moduls:
1. Meteorologische Variablen und Erneuerbare Energien:
- Gibt es Anzeichen für einen Klimawandel: Entwicklung der Temperatur in Berlin, Brandenburg oder Deutschland?
- Welche Zukunft hat die Windenergie in Deutschland?: Analyse der Windgeschwindigkeit in Berlin, Brandenburg oder Deutschland
- Analyse von Niederschlagsdaten
2. Schadstoffbelastung und Treibhausgase: 
- Wie sauber ist die Luft in Berlin (oder) Brandenburg? 
- Analyse des Ozongehalts für Berlin (oder) Brandenburg 
- Bruno-Cocchi-Index zum Vergleich von Schadstoffen
- Analyse der CO2 Konzentration für einzelne Standorte 
- Analyse der CO2 Konzentration für eine Region

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Seminaristischer Unterricht, Workshop, Einsatz von Beispielen aus der Praxis, Projektarbeit, Präsentationen

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
Einführung in R, ggf in LaTeX

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Barnett, V., (2006), Environmental Statistics, Wiley.
Bruno F. and Cocchi D. (2002), A Unified Strategy for Building Simple Air Quality Indices, Environmetrics, 13, 243-261.
Bruno. F. and Cocchi D. (2007), Recovering Information from Synthetic Air Quality Indexes, Environmetrics, 18, 345-359.
Cressie, N. A. C. (1993), Statistics for Spatial Data, Wiley.
Diggle, P. J. and Ribeiro Jr, P. J. (2007), Model-based Geostatistics, Springer.
Hamilton, J. (1994), Time Series Analysis, Princeton University Press, New Jersey. Abdel H.
Le, N. D. and Zidek, J. V. (2006), Statistical Analysis of Environmental Space-Time Processes, Springer.
Schlittgen, R., (2012), Angewandte Zeitreihenanalyse mit R. 2nd ed. München, Oldenbourg.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.