Veranstalter

Dozent

Prof. Dr. Volker Schmidt

Übungsleiter

Christian Hirsch

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Zeit und Ort

Vorlesung
Di 8-10, HeE20

Übung
Mi 10:05-12, N24/254, zweiwoechig

 

Klausurtermin: Montag,28.7.2014, 09:00-11:00 Uhr, E20, HeHo 18

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Umfang

2V+1Ü

Leistungspunkte: 4

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Voraussetzungen

Die Veranstaltung eignet sich für Studenten mit Vorkenntnissen aus den Vorlesungen Wahrscheinlichkeitsrechnung und Stochastik I. Der vorherige Besuch von Teil I der Vorlesung ist zwar nützlich, jedoch nicht zwingend erforderlich. Neueinsteiger sind deshalb ebenso herzlich willkommen, wie diejenigen Studenten, die bereits den ersten Teil der Vorlesung besucht haben.

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Zielgruppe

Die Vorlesung wendet sich an Master-Studenten, die Spaß daran haben, sich ein über die Pflichtveranstaltungen hinausgehendes Teilgebiet der Stochastik zu erschließen, das eine Vielzahl praktischer Anwendungen ermöglicht. Die Inhalte der Veranstaltung sind so ausgerichtet, dass sich leicht Anknüpfungspunkte zu aktuellen Forschungsprojekten herstellen lassen, die an unserem Institut in Kooperation mit Partnern aus der Wissenschaft, Wirtschaft und der Industrie durchgeführt werden. Der Besuch der Vorlesung ist deshalb eine gute Vorbereitung zur Mitarbeit an diesen Projekten, sei es in Form von Praktika oder einer Master-Arbeit.

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Inhalt

Im Fokus dieser Veranstaltung steht die stochastische Modellierung, statistische Analyse und Simulation von Punktmustern im IRd. Die vorgestellten Techniken eröffnen Anwendungsmöglichkeiten für ein weites Spektrum räumlicher Datensätze. In Zusammenarbeit mit Partnern aus anderen wissenschaftlichen Disziplinen und Wirtschaftsunternehmen wird statistische Punktmusteranalyse allein an unserem Institut zur Zeit auf Fragestellungen aus so unterschiedlichen Bereichen wie Klimaforschung, Wettervorhersage, Biomedizin , Telekommunikation, Batterie-, Brennstoff- und Solarzellenforschung, Dialektometrie, Partikelphysik, Robotik und Georisikomodellierung angewendet.
In der Vorlesung werden Punktmuster thematisiert, die neben den Lokationen der Punkte (zufällige) Markierungen besitzen, die z.B. eine ökonomische Kennzahl wie die Kaufkraft an den jeweiligen Orten oder die Aktienreturns von Unternehmen widerspiegeln können. Mit Hilfe von markierten Punktprozessmodellen lassen sich z.B. Einblicke in die räumliche Korrelationstruktur der Marken und deren zeitliche Veränderungen gewinnen. In dieser Veranstaltung wird das Instrumentarium der Punktprozessstatistik sowohl in seinen mathematischen Grundlagen als auch in seiner praktischen Umsetzung erarbeitet. Auf diese Weise sollen grundlegende Ansätze zur statistischen Analyse räumlicher Daten erlernt werden, die insbesondere aufgrund der anhaltend rasanten Entwicklung im Bereich der bildgebenden Verfahren von zunehmender praktischer Relevanz sind.

 

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Leistungsnachweise und Klausur

Am Ende des Semesters findet eine Klausur ueber den Stoff der Vorlesung statt.

Zulassungsvoraussetzung ist das Erreichen von 50% der Uebungspunkte.

Klausurtermin: Montag,28.7.2014, 09:00-11:00 Uhr, E20, HeHo 18

Die Klausur ist geschlossen, aber als Hilfsmittel ist ein von beiden Seiten handschriftlich beschriebenes DIN A4 Blatt Papier erlaubt; bitte keine Kopie!

Taschenrechner und andere elektronische Geraete sind nicht erlaubt!

 

 

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Vorlesungsskript

kann hier heruntergeladen werden.

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Übungsblätter.

Zur Teilnahme an der Uebung ist die Anmeldung im SLC verpflichtend.

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<link fileadmin website_uni_ulm mawi.inst.110 lehre ss14 rs blatt3.pdf _blank download>Blatt 3

<link fileadmin website_uni_ulm mawi.inst.110 lehre ss14 rs blatt4.pdf _blank download>Blatt 4

<link fileadmin website_uni_ulm mawi.inst.110 lehre ss14 rs blatt5.pdf _blank download>Blatt 5

<link fileadmin website_uni_ulm mawi.inst.110 lehre ss14 rs blatt6.pdf download>Blatt 6

<link fileadmin website_uni_ulm mawi.inst.110 lehre ss14 rs blatt7.pdf download>Blatt 7

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Literatur

[1] Baddeley, A., Bárány, I., Schneider, R., Weil, W. (Hrsg.)
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[2] Benes, V., Rataj, J.
Stochastic Geometry. Kluwer, Boston 2004

[3] Chiu, S.N., Stoyan, D., Kendall, W.S., Mecke, J.
Stochastic Geometry and its Applications. J. Wiley & Sons, Chichester 2013

[4] Daley, D.J., Vere-Jones, D.
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[5] Daley, D.J., Vere-Jones, D.
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[6] Diggle, P.J.
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[7] Gelfand, A. E., Diggle, P. J., Fuentes, M. and Guttorp, P. (eds.)
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[8] Illian, J., Penttinen, A., Stoyan, H., Stoyan, D.
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[9] Kallenberg, O.
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[10] Kendall, W. S. and Molchanov, I. (eds.)
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[11] Kingman, J.F.C.
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[12] Matheron, G.
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[13] Møller, J., Waagepetersen, R.P.
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[14] Ohser, J. and Schladitz, K.
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[15] Ripley, B.D.
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[16] Schneider, R., Weil, W.
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[17] Spodarev, E. (ed).
Stochastic Geometry, Spatial Statistics and Random Fields. Volume 2068 of the Lecture Notes in Mathematics, Springer, Berlin 2013.

[18] Stoyan, D., Stoyan, H.
Fractals, Random Shapes and Point Fields. J. Wiley & Sons, Chichester 1994