Geodaten sind allgegenwärtig, doch Karten allein können irreführend sein. In „Crunch Spatial Stats“ gehen Sie über visuelle Muster hinaus und nutzen räumliche Statistiken, um fundierte, evidenzbasierte Schlussfolgerungen aus standortbezogenen Daten zu ziehen. Anhand realistischer Beispiele zur Luftqualität entwickeln Sie praktische Fähigkeiten, um zu prüfen, ob Muster aussagekräftig sind, Zustände zwischen Messungen abzuschätzen und zu erklären, wie sich räumliche Beziehungen mit der Entfernung verändern. Der Kurs legt den Schwerpunkt auf klare Argumentation und Interpretation statt auf komplexe Mathematik, sodass Sie die Ergebnisse sowohl einem fachkundigen als auch einem nicht-fachkundigen Publikum selbstbewusst erläutern können.

Am Ende dieses Kurses sind Sie in der Lage, den globalen Moran-I-Index für eine Polygonebene zu berechnen, eine IDW-Interpolation für Punktbeobachtungen durchzuführen und Semivariogramme zur Beurteilung der räumlichen Autokorrelation zu interpretieren. Im Laufe des Kurses üben Sie Fähigkeiten, die häufig in den Bereichen Umweltüberwachung, öffentliche Gesundheit und räumliche Analyse zum Einsatz kommen, wobei der Schwerpunkt auf dem Verständnis der Annahmen und Einschränkungen der einzelnen Methoden liegt. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger. Sie benötigen grundlegende Kenntnisse im Umgang mit Karten, tabellarischen Datensätzen und einfacher deskriptiver Statistik. Vorkenntnisse in räumlicher Statistik oder geostatistischer Modellierung sind nicht erforderlich.