ENVS1134 Ympäristötieteen aineistojen tilastolliset analyysimenetelmät (5 op)
Opinnon taso:
Syventävät opinnot
Arviointiasteikko:
0-5
Suorituskieli:
englanti, suomi
Vastuuorganisaatio:
Bio- ja ympäristötieteiden laitos
Opetussuunnitelmakaudet:
2017-2018, 2018-2019, 2019-2020
Kuvaus
Sisältö
Syventävä kurssi, jolla esitellään ympäristötieteen aineistojen analysointimenetelmiä käyttäen R-tilasto-ohjelmaa. Kurssin keskeisimmät aihealueet ovat monimuuttujamenetelmät (luokittelu, ryhmittely, tilastollinen mallinnus, projektiomenetelmät), aikasarja-analyysi, meta-analyysi, eliöyhteisöanalyysit sekä spatiaalinen tilastotiede (spatiaaliset pistekuviot, tessellaatiot, spatiaalinen autokorrelaatio, spatiaalinen mallinnus, eliöiden levinneisyysmallit ja spatiaalinen interpolointi).
Suoritustavat
Luentoja 12 x 2 h, tietokoneharjoituksia 12 x 4 h, seminaari, harjoitustyö.
Arviointiperusteet
Harjoitustyöraportti 50 %, seminaariesitys 40 %, osaaminen harjoituksissa 10 %.
Osaamistavoitteet
Kurssin suoritettuaan opiskelijan tulisi tuntea esitettyjen tilastomenetelmien peruskäsitteet, oletukset ja toimintatapa. Menetelmät liittyvät monimuuttujaisten data-aineistojen luokitteluun, ryhmittelyyn ja projisiointiin, aikasarja-aineistojen analysointiin, eliöyhteisöjen analysointiin, pistekuvioiden karakterisointiin, spatiaalisen autokorrelaation estimointiin, spatiaaliseen mallinnukseen, ja spatiaaliseen interpolointiin. Kurssin suoritettuaan opiskelijoiden tulisi tuntea R-tilasto-ohjelman käyttöä niin paljon, että osaavat itsenäisesti ratkaista harjoitustyön sen avulla.
Esitietojen kuvaus
TILP2500 Data ja mittaaminen, TILP2600 Datasta malliksi ja BENA4033 Geoinformatiikan perusteet.
Kirjallisuus
- Hastie T., Tibshirani R. & Friedman J. 2009. The Elements of Statistical Learning, 2nd Edition. Springer.; ISBN: 978-0-387-84857-0
- Zuur A., Ieno E.N., Walker N., Saveliev A.A. & Smith G.M. 2009. Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R. Springer.; ISBN: 978-0-387-87457-9
- Cryer J. & Chan K.-S. 2008. Time Series Analysis with Applications in R, 2nd Edition. Springer.; ISBN: 978-0-387-75958-6
- Bivand R., Pebesma E. & Gomez-Rubio V. 2013. Applied Spatial Data Analysis with R, 2nd Edition. Springer.; ISBN: 978-1-4614-7617-7
Suoritustavat
Tapa 1
Valitaan kaikki merkityt osat
Suoritustapojen osat
x
Julkaisematon arviointikohde