Karta předmětu prezenční studium

Transkript

1 Karta předmětu prezenční studium Název předmětu: Kvantitativní metody v geografii (KMG) Číslo předmětu: 548 Garantující institut: Garant předmětu: Institut geoinformatiky Ing. Igor Ivan, Ph.D. Kredity: 5 Povinnost: povinný Úroveň studia: pregraduální Jazyk výuky: čeština, angličtina Ročník: 2 Semestr: letní Odkaz na web: Určeno pro fakulty: HGF Určeno pro typ studia: bakalářské Způsob zakončení: záp. + zk. Rozsah výuky: 2+2 Prerekvizity: Korekvizity: Vyskytuje se v prerekvizitách: nemá nemá není Výstupy z učení - student prokazuje znalosti: základních pojmů z oblasti statistiky základních metod exploračních analýz dat a prostorových exploračních analýz dat hodnocení prostorové distribuce geografických dat korelace, autokorelace a prostorové autokorelace regresního modelování úvodu do geostatistických analýz - student umí: aplikovat představené kvantitativní metody analyzovat geografická data a využít prostorového aspektu těchto dat

2 - student je schopen: interpretovat dosažené výsledky rozhodnout se pro vhodný postup na základě analyzovaných dat a výsledků kvantitativních analýz Metody výuky (zastoupení jednotlivých metod je třeba kvantifikovat v %) přednášky 35 % cvičení 35 % samostatná práce 30 % Anotace Cílem tohoto předmětu je seznámení studentů s principy a metodami kvantitativních analýz v geografii. Uvádí přehled základních metod pro statistické vyhodnocování dat s výrazným zaměřením na prostorové aspekty geografických dat. Předmět představuje základy jak klasických statistických metod analýz dat, tak také z nich odvozené alternativy pro kvantitativní analýzy geografických dat. Součástí předmětu je také úvod do geostatistické analýzy a modelování. Povinná literatura SMITH, M.J.: Statistical Analysis Handbook [online]. Dostupné z: < HENDL, J. (2006): Přehled statistických metod. Portál, 696 stran. SMITH, M. J., GOODCHILD, M. F., LONGLEY, P. A. (2006): Geospatial Analysis, Troubador Publishing Ltd., 414 p. Dostupné z: < HORÁK J.: Prostorová analýza dat. Ostrava. Dostupné z: < Doporučená literatura FOTHERINGHAM, A.S., BRUNSDON, C., CHARLTON, M. (2000): Quantitative Geography: Perspectives on Spatial Data Analysis. Sage Publications Ltd., 272 p. FOTHERINGHAM, A. S., ROGERSON, P. A. (eds.) (2009): The SAGE Handbook of Spatial Analysis, Sage Publications Ltd., 528 p. Nároky na zabezpečení výuky Pro cvičení je potřebná učebna s počítači, potřebný software: GeoDA, ArcGIS, MS Office, R, GeostatOffice. Metody průběžné kontroly znalostí během semestru Znalosti jsou v průběhu semestru kontrolovány pomocí vypracování částečně vedených a samostatných úkolů na cvičeních. Osnova přednášek 1) Definice, historie a cíle kvantitativních metod v geografii. Základní statistické pojmy. 2) Typy proměnných a vztah ke kvantitativním analýzám v geografii. Základy grafického znázornění geografických dat.

3 3) Explorační analýza dat (grafický a číselný popis rozložení dat). 4) Základní teoretická rozdělení. 5) Transformace dat a standardizace. 6) Ukazatele, míry a indexy. Prostorové metriky. Ekologická chyba. 7) Korelační a regresní analýza. 8) Prostorová explorační analýza dat. Analýzy trendu. 9) Popisná statistika pro body. Náhodnost a randomizace. Declustering. 10) Úvod do inferenčních statistických testů pro body. 11) Prostorová autokorelace. 12) Úvod do geostatistiky. Strukturální funkce. Kriging. Osnova cvičení 1) Explorační analýza dat grafický popis rozložení dat. 2) Explorační analýza dat číselný popis rozložení dat. 3) Testování normálního rozdělení. Transformace dat. Standardizace. 4) Praktická aplikace prostorových metrik a dalších vybraných ukazatelů, měr a indexů. 5) Výpočet koeficientu korelace a jeho intepretace. 6) Regresní modelování. Porovnání regresních modelů. 7) Prostorová explorační analýza dat. Popisná statistika pro body. 8) Kvadrantové testy náhodnosti pro body. Metoda nejbližších vzdáleností pro body. K funkce pro body. 9) Prostorová blízkost. Prostorová autokorelace. 10) Variografie. 11) Kriging. Otázky ke zkoušce 1) Základní statistické pojmy. 2) Typy proměnných. 3) Metody zobrazení kvantitativních dat. Míry centrální tendence. 4) Míry rozptýlenosti. Míry špičatosti a šikmosti. 5) Základní teoretická rozdělení. 6) Transformace dat, standardizace. 7) Ukazatele, míry a indexy. 8) Prostorové metriky. Ekologická chyba. 9) Korelace a autokorelace. 10) Regresní analýza. 11) Metody prostorové explorační analýzy dat. 12) Popisná statistika pro body. 13) Náhodnost a randomizace. Declustering. 14) Kvadrantové testy náhodnosti pro body. 15) Metoda nejbližších vzdáleností pro body.

4 16) K funkce pro body. 17) Prostorová blízkost, prostorová autokorelace. 18) Globální a lokální indikátory prostorových asociací. 19) Strukturální funkce. 20) Kriging. Podmínky absolvování předmětu Název úlohy Typ úlohy Max. počet bodů (akt. za podúlohy) Min. počet bodů Zápočet a zkouška Zápočet a zkouška 100 (100) 51 Zápočet Zápočet 33 (33) 17 Zkouška Zkouška 67 (67) 34 Písemná zkouška Písemná zkouška Ústní zkouška Ústní zkouška 17 8 Údaje o předmětu v cizím jazyce Annotation The objective of this course is to introduce students to the principles and methods of quantitative analysis used in geography. The course presents basic methods used for statistical data processing, emphasising the spatial aspects of geographic data. The scope of the course includes both the basic (standard) statistical methods for data analysing and the derived alternatives for quantitative analysing of geographic data as well. Furthermore, students will be introduced to geostatistical analysing and modelling. Outline of lectures 1) The definitions, history and objectives of quantitative methods in geography. Basic statistical concepts. 2) Types of variables and the relation to quantitative analysing in geography. Introduction to graphical representation of geographic data. 3) Exploratory data analysing (graphical and numeric description of the data distribution). 4) General theoretical distributions. 5) Data transformation and standardization. 6) Indicators, metrics and indices. Spatial metrics. Ecological error. 7) Correlation and regression analysis. 8) Exploratory spatial data analysis. Trend analysis. 9) Descriptive statistics for points. Random character and randomization. Declustering. 10) Introduction to inference statistical tests for points. 11) Spatial autocorrelation. 12) Introduction to geostatistics. Structural functions. Kriging.

5 Outline of exercises 1) Exploratory data analysis - graphical description of data distribution. 2) Exploratory data analysis - numerical description of data distribution. 3) Testing random distribution. Data transformation. Standardization. 4) Practical application of spatial metrics and other selected indicators, metrics and indices. 5) Computing correlation coefficient and relevant interpretation. 6) Regression modelling. Comparison of regression models 7) Exploratory spatial data analysis. Descriptive statistics for points. 8) Quadrant tests of random character for points. Nearest neighbour method for points. K- function for points. 9) Spatial proximity. Spatial autocorrelation. 10) Variography. 11) Kriging. Exam question topics 1) Basic statistical concepts. 2) Types of variables. 3) Methods of representation of quantitative data. Central tendency metrics. 4) Variability metrics. Kurtosis and skewness. 5) General theoretical distributions. 6) Data transformation and standardization. 7) Indicators, metrics and indices. 8) Spatial metrics. Ecological error. 9) Correlation and autocorrelation. 10) Regression analysis. 11) Methods of exploratory spatial data analysis. 12) Descriptive statistics for points. 13) Random character and randomization. Declustering. 14) Quadrant tests of random character for points. 15) Nearest neighbour method for points. 16) K-function for points. 17) Spatial proximity, spatial autocorrelation. 18) Global and local indicators of spatial associations. 19) Structural functions. 20) Kriging.