Statistisk modellering i tid och rum för miljöövervakningsdata.

SLU Centrum för statistic (Statistics@SLU) bjuder in till en två-dagars workshop om statistisk analys av miljöövervakningsdata.

Startdatum: 4 mars 2027

Slutdatum: 5 mars 2027

Lokal: Zoom-länk kommer att finnas på den här sidan

Språk: Engelska

Arrangör: Statistics@SLU

Plats: Online

Grundläggande statistiska modeller och metoder kräver nästan alltid oberoende observationer. I miljöövervakningsdata är observationerna nästan alltid korrelerade i tid och/eller rum. Den här workshopen ger en överblick över ett antal metoder och begrepp som används inom miljöövervakning. Vi kommer även att diskutera för- och nackdelar samt metodernas begränsningar. 

Program

Tid:

4 Mars 2027  9:15 - 12:00

5 Mars 2027 9:15 – 12:00

Metoder:

  • Temporal och spatial autokorrelation, definition och skattning
  • Tidserier:
    • Data-driven: Generalized additive models with autocorrelated errors (GAMM)
    • Non-parametric: Mann-Kendall, Theil-Sen slope
    • Parametric: Generalized linear models with autocorrelated errors (GLMM)
  • Spatialt data:
    • Parametric: GLMM with spatially correlated errors
    • Data-driven: GAMM with spatially correlated errors, geographically weighted regression models (GWR)
    • Machine learning: spatial random forests (RF-GLS)
  • Andra koncept kopplade till miljöövervakningsdata
    • Seasonality, outliers, gaps in data,…
    • Analysis of values below a reporting limit
    • Spatially or temporally varying coefficient models

Ledare:

Claudia von Brömssen,  Institutionen för energi och Teknik, Tillämpad statistik och matematik, SLU 

Möjligen kommer en doktorandkurs ges i samband med workshopen. Kontakta claudia.von.bromssen@slu.se för mer information.