Spatio-Temporal Modelling Lab - Institut für Geoinformatik

Raum-zeitliche Modellierung

In der empirischen Forschung sind Unsicherheiten unumgänglich in der Beschreibung des Zustands der Welt, ihrer Veränderung und die Beziehung zwischen ihrenEinflussfaktoren. Als ein Teilbereich der Statistik, versucht die räumliche StatistikUnsicherheiten in räumlichen und raum-zeitlichen Daten zu verstehen. Raum-zeitliche Modellierung umfasst die Entwicklung von Theorien, das Testen der Theorien mit vorhandenen Daten, Quantifizierung der verbleibenden Unsicherheiten und, daraus folgendend,die Anpassungenvon Modellen und Messstrategie.
 
Messung und Modellierung sind die beiden Fundamente empirischer Forschung.Wichtige Dimensionen, nach denen die Daten geordnet, kombiniert und verglichen werden, sind unter anderem Raum und Zeit. In Zeiten von Big Data und einer Überflutung mit Daten könnte man annehmen, dass die Größe der Daten die Notwendigkeit Hypothesen zu testen und Theorien zu entwickeln überflüssig macht. In Wirklichkeit werden Hypothesentests und die Entwicklung von Theorien jedochkomplizierter, wenn die Daten vor Formulierung von Hypothesen erhoben wurden, wenn wenig über den Prozess der Datengewinnung bekannt ist, oder wenn die Daten nicht gut zu den in Frage kommenden Theorien passen. Die neuen Fragen, die sich stellen, sind, wie man solche Großen Daten aussagekräftig analysiert, wie man siesinnvoll mit klassischen Daten aus geplanten Experimenten verknüpft und Unsicherheiten realistisch quantifiziert.
 
Die Arbeit in der Arbeitsgruppe "Raum-Zeitliche Modellierung" umfasst die folgenden Themen:
Ein wiederkehrender Aspekt ist die Weiterentwicklung von R als ein Werkzeug für die raum-zeitliche Modellierung. Wenn möglich kooperieren wir mit nationalen und internationalen Behörden sowie Wirtschaftsunternehmen und um deren Entscheidungsgrundlagen zu verbessern.