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Überblick
Mathematische Modelle sind wichtige Hilfsmittel für unser Verständnis und zur Vorhersage des Verhaltens von Umweltsystemen. Unsicherheiten in den Daten, der Modellstruktur und den Parametern sind allerdings unvermeidlich. Die Eawag Summer School bietet eine Anleitung zu mathematischen Techniken zur quantitativen Handhabung solcher Unsicherheiten. Dies beginnt mit den elementaren statistischen Analysen und reicht bis hin zur hochmodernen Bayesschen Computerstatistik. In der Summer School werden kurz die Themen Modellerstellung und Sensitivitätsanalyse gestreift und dann wird der Schwerpunkt auf Konzepte, Umsetzung und Anwendung Bayesscher Methoden für statistische Interferenz, Modellvorhersagen und Unsicherheitsschätzungen im Modell gelegt.
Der Kurs richtet sich an Forscher, die ihre Daten mit mathematischen Modellen analysieren möchten und/oder ein Interesse daran haben, künftiges Verhalten von Umweltsystemen vorauszusagen. Dazu gehören Doktoranden, Postdoktoranden und Forschungsgruppenleiter, die in diesem Bereich arbeiten.
Der Kurs besteht aus Vorlesungen zur grundlegenden Theorie, praktischen Sitzungen auf der Basis didaktischer Übungen und Besprechung von Problemen mit den Teilnehmern. Die Teilnehmer werden dazu ermutigt, ihre Datensätze und Modelle selbst mitzubringen, um im Kurs an ihren eigenen Problemstellungen arbeiten zu können.
Der Schwerpunkt liegt auf fundierten statistischen Techniken mit besonderem Fokus auf Konzepte und Anwendungen, nicht auf mathematische Ableitungen. Dennoch sind Grundkenntnisse der Statistik und in R erforderlich. Wir empfehlen den Teilnehmern ohne fundierte Kenntnisse in der Wahrscheinlichkeitsrechnung an den Einführungsvorlesungen am Sonntag teilzunehmen.
Der Kurs ist sehr intensiv gestaltet um den Nutzen für die Teilnehmer zu optimieren.
Programm 2019
Ziele
- Übersicht über und Verständnis für die systemanalytischen Techniken, die für die modellbasierte Datenanalyse in den Umweltwissenschaften relevant sind.
- Praxis in der Anwendung dieser Techniken im Statistik- und Grafiksoftwarepaket R und weiteren ausgewählten, spezifischeren Datenanalyseprogrammen.
- Beratung und erste Schritte zur Analyse der Datensätze der Teilnehmer.
- Lernen aus den von den anderen Teilnehmern gewählten Ansätzen zur Analyse ihrer Daten.
Themen
- Modelle in den Umweltwissenschaften: Bedeutung von Modellen, Ursachen für Unsicherheit in Modellvorhersagen, Beschreibung von Unsicherheit, mathematische Darstellung von Modellen.
- Identifikation von Modellen: Modellerstellung, vorläufige Analyse, Sensitivitätsanalyse, Bayessche Interferenz (Formulierung von Vorwissen, Kombination von Vorwissen mit Daten, Inputunsicherheit, numerische Techniken wie Importance Sampling und Markov-Chain-Monte-Carlo-Simulation).
- Modellprognosen: Einschätzung der Unsicherheit von Modellprognosen im Bayesschen Rahmen.
Anforderungen
Von den Teilnehmern wird ein Grundverständnis für Wahrscheinlichkeitsrechnungen und Statistik sowie eine gewisse Kenntnis von R erwartet.
Kursaufbau
Der Kernteil des Kurses findet von Montag bis Freitag statt und besteht aus Vorlesungen, praktischen Sitzungen auf der Basis didaktischer Übungen, Besprechung von Problemen mit den Teilnehmenden und einem Ausblick auf Techniken, die im Kurs nicht behandelt wurden. Am Sonntag besteht die Möglichkeit, Vorbereitungsvorlesungen und -übungen zu relevanten Grundthemen der Wahrscheinlichkeitrechnung, Statistik und eine grundlegende Einführung zu R zu besuchen. Die Teilnahme wird allen empfohlen, die noch nicht so gut vertraut sind mit diesen Konzepten und/oder der Software.
Der Kurs ist in fünf Arten von Aktivitäten unterteilt:
- In Vorlesungen wird die grundlegende Basistheorie zu allen relevanten Techniken vermittelt.
- In Übungen wird das theoretische Wissen vertieft und gezeigt, wie die Techniken sich mit dem Statistik- und Grafiksoftwarepaket R und ausgewählten noch spezifischeren Datenanalyseprogrammen umsetzen lassen.
- In Anwendungssitzungen können die Teilnehmer beginnen, die Techniken auf ihre eigenen Datensätze anzuwenden. Die Teilnehmer werden in der Auswahl von Techniken unterstützt, die zu ihrem eigenen Datenanalysebedarf passen.
- Kurze Präsentation von Problemen der Teilnehmer in der Analyse ihrer Daten und Besprechung der Lösungsansätze.
- Ausblick auf Techniken, die im Kurs nicht behandelt wurden.
Dozenten
Der Kurs wird gehalten von Peter Reichert, Carlo Albert und Andreas Scheidegger, Eawag Dübendorf und ETH Zürich, Schweiz, sowie Dmitri Kavetski, School of Civil, Environmental and Mining Engineering, University of Adelaide, Australien.
Die praktischen Sitzungen werden zusätzlich von Lorenz Ammann, Jenny Held, Omar Wani und Max Ramgraber unterstützt.
Zielpublikum
Doktoranden, Postdoktoranden und Forschungsgruppenleiter, die sich für die Anwendung statistischer Techniken zur modellbasierten Datenanalyse interessieren. Für den erfolgreichen Kursbesuch werden 2 ETCS Punkte vergeben.
Ort
Eawag, Schweizerisches Wasserforschungs-Institut des ETH-Bereichs, 8600 Dübendorf, Schweiz. Die Eawag ist von Zürich aus in 10 Minuten mit dem Zug und in 15 Minuten zu Fuss zu erreichen. Weitere Details finden Sie hier.
Kursmaterial
Die Teilnehmer bekommen ein umfassendes Manuskript zur Analyse von Umweltsystemen und ausgewählte spezifischere Informationen.
Empfohlene Literatur:
Literaturliste (PDF)
Kursgebühren
Die Kursgebühren betragen CHF 800.-- für Teilnehmer, die keiner Einrichtung des ETH-Bereichs angehören. Darin enthalten sind das Kursmaterial, Kaffee und Mittagessen, nicht aber die Unterkunft.
Unterkunft
Die Teilnehmer müssen ihre Unterkunft selbst buchen. Die Eawag ist vom Hotel ZwiBack in 5 Minuten zu Fuss erreichbar, vom Hotel Sonnental in Dübendorf in 10 Minuten und von Zürich in 10 Minuten mit dem Zug (Hotels in Zürich).
Bewerbung
Bitte schicken Sie ihre Bewerbung bis am 28. Februar 2019 an <email-pii>. Die Bewerbung sollte ihre Affiliation, Rechnungsadresse und eine kurze Beschreibung Ihres Arbeitsgebietes enthalten. Die Teilnehmerzahl ist auf 30 begrenzt und die Plätze werden gemäss Anmeldedatum vergeben. Die Sommerschule ist ausgebucht.
Frühere Kurse
Diese Summer School findet seit 2009 jährlich statt. Hier finden Sie eine Übersicht über die früheren Kurse.