Lehrende: Dr. Richard Blender; Prof. Dr. Jin-Song von Storch
Veranstaltungsart: Vorlesung
Anzeige im Stundenplan: Statistik
Semesterwochenstunden: 2
Credits: 3,0
Unterrichtssprache: Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | -
Kommentare/ Inhalte: Die Einführung in die Meteorologische Statistik behandelt die Darstellung der wichtigsten statistischen Methoden und deren Anwendung auf die Analyse meteorologischer Daten. Ziel ist, dass sich die Studenten/innen mit der statistischen Betrachtungsweise vertraut machen sowie die grundlegende Verfahren selbständig anwenden können. Außerdem sollen die Studenten moderne Ansätze einordnen können um sie sich bei Bedarf anzueignen. Nach einer Einführung in das Konzept der Zufallsvariablen folgen die wichtigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen sowie deren Eigenschaften und Anwendungen. Analysen einfacher Stichproben, die Schätzung von Parametern und Hypothesentests werden behandelt und durchgeführt. Stochastische Prozesse werden eingeführt und die Analyse von Zeitreihen behandelt. Hier stehen Trenduntersuchung und spektrale Methoden im Vordergrund. Als das wichtigste Beispiel für Modelle von Zeitreihen werden autoregressive Prozesse und deren Anwendung in der Klimatologie vorgestellt. Schließlich wird die Analyse multivariater Variablen anhand von meteorologischen Feldern und deren Zeitreihen besprochen. Die Übungen lehnen sich eng an die Vorlesung an und behandeln einfache Aufgaben.
Lernziel: Durchführung einer einfachen statistischen Analyse; Berechung von Korrelationen, Trends und des Frequenzspektrums; Prüfung einer Hypothese (t-Test); Kenntnis der wichtigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen; Erstellung eines autoregressiven Modells.
Literatur: Christian-Dietrich Schönwiese, Praktische Statistik. Gebrüder Borntraeger, Berlin, 1985 Hans von Storch and Francis Zwiers, Statistical analysis in climate research, Cambridge University Press, 2000
Modulkürzel: KS
Zusätzliche Hinweise zu Prüfungen: mündliche oder schriftliche Prüfung