Бакалавриат 2024/2025

Статистические методы пространственного анализа

Статус: Курс по выбору (География глобальных изменений и геоинформационные технологии)

Направление: 05.03.02. География

Кто читает: Факультет географии и геоинформационных технологий

Где читается: Факультет географии и геоинформационных технологий

Когда читается: 4-й курс, 3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Шелудков Александр Владимирович

Язык: русский

Кредиты: 3

Программа дисциплины

Аннотация

Курс направлен на обобщение и закрепление навыков и знаний, полученных ранее на курсах, посвященных приложению математической статистики в географии, в контексте решения задач пространственного анализа. Цель курса — обучение основным понятиям и задачам пространственного анализа, методам и инструментам статистического описания и моделирования пространственных феноменов, необходимым для проведения исследований в общественной географии и других отраслях географии, а так же в практической работе.

Цель освоения дисциплины

• Обучение основным понятиям и задачам пространственного анализа, методам и инструментам статистического описания и моделирования пространственных феноменов, необходимым для успешного применения на практике теоретических знаний из области общественной географии и смежных дисциплин.

Планируемые результаты обучения

• Уметь формулировать основные понятия и типовые задачи пространственного анализа.
• Уметь оценивать области и границы применимости методов и инструментов математической статистики в решении задач пространственного анализа.
• Уметь описывать и моделировать пространственные феномены методами и инструментами математической статистики

Содержание учебной дисциплины

• Тема 1. Пространственный анализ: основные понятия.
• Тема 2. Статистическое описание пространственных феноменов
• Тема 3. Задачи пространственного анализа: концептуальные модели и статистические инструменты
• Тема 4. Машинное обучение в пространственном анализе

Элементы контроля

• Практическая работа
  В течение курса студент выполняет практические работы, отчеты о которых проверяются и оцениваются преподавателем.
• Проверочное задание
  В течение курса студенты выполняют проверочное задание, результаты которого оцениваются преподавателем. Проверочное задание состоит из тестовых и открытых вопросов, в которых раскрывается содержание курса.
• Проект
  Экзамен проводится в конце курса в форме презентации самостоятельного исследовательского проекта. Тематика самостоятельного исследовательского проекта определяется студентом на основе предложенных тем либо на основе темы выпускной квалификационной работы.

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 3rd module
  0.4 * Практическая работа + 0.2 * Проверочное задание + 0.4 * Проект

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• de Smith, M., Goodchild, M., & Longley, P. (2009). Geospatial analysis: a Comprehensive Guide to Principles, Techniques and Software Tools. United Kingdom, Europe: Troubador Ltd. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.B70B9802

Рекомендуемая дополнительная литература

• Bivand, R., Pebesma, E. J., & Gómez-Rubio, V. (2013). Applied Spatial Data Analysis with R (Vol. 2nd ed). New York, NY: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=601853
• Lovelace, R., Nowosad, J., & Münchow, J. (2019). Geocomputation with R. Chapman and Hall/CRC.
• Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for Data Science : Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data (Vol. First edition). Sebastopol, CA: Reilly - O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1440131

Авторы

• Шелудков Александр Владимирович
• Зотова Мария Владимировна