Herzlich willkommen zur Geostatistiker Schulung! In dieser Schulung werden wir lernen räumliche Phänomene, Sachverhalte und Zusammenhänge zu analysieren und zu identifizieren, um sie letztendlich anschaulich zu präsentieren. Wir werden uns sowohl statistische Konzepte und Prinzipien, wie auch die praktische Anwendung in R angucken.

Wir werden uns als erstes Skalenniveaus und deskriptive Statistik angucken. Als nächstes lernen wir von Grund auf, wie Wahrscheinlichkeitsverteilungen zustande kommen und wie wir sie interpretieren. Wir werden in der Lage sein, zu erklären, wie statistische Hypothesentest funktionieren und wie das Ganze mit Wahrscheinlichkeitsverteilungen zusammenhängt. Als nächstes gucken wir uns Grundannahmen und den Raumbezug an. Hier werden wir mathematische Grundannahmen überprüfen, Korrelationsanalysen durchführen, und uns dann das Prinzip der räumlichen Autokorrelation näher angucken. Wir werden die räumliche Autokorrelation auch verwenden, um eine räumliche Hotspot Analyse durchzuführen.

Als nächstes werden wir uns verschiedenste Clusteranalysen kennenlernen und verstehen, wie wir räumliche Häufungen hoher und niedriger Werte in unseren Daten identifizieren.

Anschließend beschäftigen wir uns mit räumlichen interpolationsverfahren. Wir lernen verschiedene Methoden kennen, die es uns erlauben, punktförmige Daten in die Fläche zu interpolieren.

Schließlich lernen wir Regressionsanalysen in 2 Teilen zu meistern. Zunächst beschäftigen wir uns mit uni-, bi- und multivariaten Regressionsverfahren und Phänomene und Methoden, die damit zusammenhängen. Im zweiten Teil gehen wir der Sache noch ein bisschen mehr auf den Grund. Wir gucken wir uns mathematischen Grundannahmen an, überprüfen diese und leiten dann gegebenenfalls die richtigen Schritte ein, um keine mathematischen Grundannahmen zu verletzen. In diesem Teil werden wir auch sehen, wie wir die räumliche Information in den Regressionsanalysen berücksichtigen können, um unsere Regressionsmodelle zu verbessern.

Zum Schluss gibt es dann noch einen kleinen Überblick über weitere Maschine Learning Techniken, womit wir dann die Schulung abschließen.