Opis predmeta
Analiza časovnih vrst
- Metode za raziskovanje časovnih vrst: grafični prikazi, komponente časovnih vrst, avtokorelacija.
- Modeliranje stacionarnih časovnih vrst: ARMA modeli.
- Modeliranje nestacionarnih časovniih vrst: ARIMA modeli.
Prostorska statistika
- Metode za raziskovanje prostorskih podatkov: grafični prikazi, prostorska korelacija (vzorčni variogram, anizotropija).
- Modeliranje zveznih procesov v prostoru (modeliranje variograma, kriging).
- Geostatistične simulacije.
Primeri v programskem okolju R.
Cilji in kompetence
Statistično modeliranje procesov v času ali prostoru je pomemben del proučevanj procesov v ekonomiji, ekologiji, epidemiologiji, dužbenih vedah in drugje. Študentje se bodo seznanili z osnovnimi metodami raziskovanja podatkov in modeliranja procesov v času in prostoru.
Metode poučevanja in učenja
Predavanja ter laboratorijske vaje, domače naloge. Predavanja ter vaje so v računalniški učilnici, kjer študenti pridobljeno teoretično znanje uporabljajo na konkretnih podatkih.
Del pedagoškega procesa bo izveden s pomočjo IKT tehnologij in možnosti, ki jih ponujajo.
Predvideni študijski rezultati
Razumevanje osnovnih konceptov statistične analize podatkov v času ali v prostoru. Modeliranje časovnih vrst in prostorskih podatkov, predpostavke, vsebinska analiza rezultatov.
Reference nosilca
KASTELEC, Damijana. Uporaba splošnega kriginga za objektivno prostorsko interpolacijo povprečne letne višine padavin v Sloveniji. Zb. Bioteh. fak. Univ. Ljubl., 1999, 73 (Issue 2): str. 301-314.
KASTELEC, Damijana, RAKOVEC, Jože, ZAKŠEK, Klemen. Sončna energija v Sloveniji. Ljubljana: Založba ZRC, ZRC SAZU, 2007. 136 str.
SKUDNIK, Mitja, JERAN, Zvonka, BATIČ, Franc, KASTELEC, Damijana. Spatial interpolation of N concentrations and [delta]15N values in the moss Hypnum cupressiforme collected in the forests of Slovenia. Ecological indicators : integrating monitoring, assessment and management, ISSN 1470-160X, 2016, vol. 61, iss. 2, str. 366-377
Temeljni viri in literatura
Shumway R. H., Stoffer D.S., 2016. Time Series Analysis and Its Applications With R Examples
Fourth Edition, Springer
Brockwell P. J., Davis R. A., 2002: Introduction to Time Series and Forecasting, Second edition, Springer
Chiles J. P., Delfiner P., 1999: Geostatistics, Modeling Spatial Uncertainity, Wiley.
Diggle P. J., Ribeiro P. J., 2006: Model-based Geostatistics, Springer Verlag.
Bivand R. S., Pebesma E. J., Gómez-Rubio V., 2008: Applied Spatial Data Analysis with R (Use R), Springer Verlag.
Kastelec D. (2020): Študijsko gradivo (pdf datoteke).
Bodi na tekočem
Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko, Tržaška cesta 25, 1000 Ljubljana