13892 Course

WiSe 22/23: modeRne aRchäologische Raumanalyse (mit R)

Georg Roth

Information for students

Diese Lehrveranstaltung setzt Grundkenntnisse in einer GIS-Software (bevorzugt QGIS) voraus - oder die Bereitschaft und den Einsatz, sich diese zu Anfang des Semesters selbst anzueignen. Diese Fähigkeit ist für die Modulleistung nicht notwendig, aber für das eigentliche Lernziel, die Methodenbeherrschung. Das Modul besteht aus einem Kurs-/Seminar-Teil und einem Übungsteil. In letzterem werden Sie zunächst Grundkenntnise in der statistischen Programmieroberfläche R (mit Editor R-Studio) und die Umsetzung der Methoden in R lernen. Dieses Lernen erfordert stetige Vor- und Nachbereitung in Form von übendem Anwenden. Ohne dieses können Sie zwar das Modul bestehen, werden aber das eigentliche Lernziel, die Methodenbeherrschung, verfehlen. Die Teilnahme ist neben Masterstudierenden auch anderen möglich, solange die Kursgröße unter 16 Teilnehmenden bleibt und gleichzeitig genug Referierende (min. 8) teilnehmen. close

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In den Archäologien fallen auf allen Aktivitätsebenen Informationen mit Raumbezug an. Das reicht von der Ausgrabung über die Auswertung bei der Denkmalpflege bis zur deutenden Forschungsarbeit. Da die räumlichen Gestalt jedes modern erfassbaren Phänomens quantitativ ausgedrückt werden kann, eröffnet sich für die objektive, wissenschaftliche Analyse als Voraussetzung für nachvollziehbare Deutungen ein breites Feld an Möglichkeiten. Das Modul vermittelt Ihnen - Ihre engagierte Teilnahme vorausgesetzt - die Kenntnisse solcher Methoden auf dem Stand des 21. Jhs. und die Fähigkeiten, sie zukünftig in der freien Programmiersprache R selbst anzuwenden. Der Hauptseminar-Teil des Moduls stellt zu Semesterbeginn die Theorie der Methodenkonzepte vor. Danach ist es im Seminarteil Ihre Aufgabe, eine Methode anhand einer sie nutzenden archäologischen Studie mit dem Anwendungsbeispiel vorzustellen. Referat und zugehörige Hausarbeit stellen die Modulleistung dar. Im Praxiskurs werden in den ersten Sitzungen zunächst Grundkenntnisse in R vermittelt. In den folgenden Sitzungen werden Sie anhand vorbereiteter R-Codes Raum-Analysen durchführen. Nach Abschluss des Moduls werden Sie über einen umfangreichen "Werkzeugkoffer" von R-Anwendungen für räumliche Analysen verfügen, den Sie überall einsetzen können, wo es um Raumdaten geht. Die Methoden sind auf eigenschaftlose Punktdaten, Punktdaten mit Eigenschaften sowie räumlich verortete Messwerte anwendbar. Die Inhalte umfassen Methoden z. B. von der optimierten Kerndichteschätzung (Punktverteilungstrend) über Ordnungsmusteranalysen (Punktfeldstatistik), Analysen der räumlichen Erhaltensneigung (Raumbezug von Datenähnlichkeiten) bis zu räumlichen Messwertschätzungen (Interpolationen). Die geistige Abstraktionsleistung, wie das Alles mit Archäologien zu verbinden ist, können Sie als fortgeschrittene Studierende selbst erbringen close

Suggested reading

1) Adrian Baddeley/Ege Rubak/Rolf Turner, Spatial point patterns : methodology and applications with R. Interdisciplinary Statistics Series (Boca Raton: CRC Press 2016). [Campusbibliothek E-Buch bestellt] 2) Roger Bivand/Edzer Pebesma/Virgilio Gómez-Rubio, Applied spatial data analysis with R. Use R! Series (New York: Springer 2013, 2nd ed.). [Campusbibliothek E-Buch bestellt] 3) Chris Brunsdon/Lex Comber, An introduction to R for spatial analysis and mapping (Los Angeles: Sage 2019 2nd ed.) [Campusbibliothek E-Buch bestellt]. 4) Robin Lovelace/ Jakub Nowosad/ Jannes Muenchow, Geocomputation with R (Boca Raton: CRC Press 2019) [bookdown E-Buch frei online: https://bookdown.org/robinlovelace/geocompr/]. 5) Oliver Nakoinz/ Daniel Knitter, Modelling Human Behaviour in Landscapes : Basic Concepts and Modelling Elements (Cham 2016) [Campusbibliothek E-Buch bestellt]. 6) Richard Plant, Spatial data analysis in ecology and agriculture using R (Boca Raton: CRC Press 2019) [Campusbibliothek E-Buch bestellt]. close

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