Кількісна екологія
(QuantEco)

Загальна кількість годин та кредитів ECTS: 120/4

Аудиторних: 48
Самостійна робота: 72
Форма підсумкового контролю: залік

Мета і завдання дисципліни “Кількісна екологія” полягає у формуванні в аспірантів професійних знань про роль сучасних інформаційних систем у плануванні експериментів, математичній обробці їх результатів та інтерпретації даних для цілей екологічного моніторингу і раціонального природокористування.

У завдання дисципліни входить формування у аспірантів знань та навичок щодо:

- використання сучасних програмних засобів обробки експериментальних даних для застосування отриманих знань в науково-дослідній та практичній діяльності;

- логіко-статистичних основ планування екологічних польових досліджень;

- статистичних методів обробки експериментальних даних (оцінка похибок, складання математичних планів експерименту, мета-аналіз, чисельний ресамплінг, еволюційне моделювання тощо).

При вивченні статистичних методів обробки екологічної інформації, основна увага буде звернена не на математичну теорію чи алгоритми, а на проблеми кількісної репрезентації даних, екологічної інтерпретації та статистичної перевірки гіпотез. Передбачається, що аспіранти, що вивчатимуть курс, володіють основами роботи на комп'ютері, знайомі з елементарною математикою та основами вищої математики, добре орієнтуються в концептуальних проблемах екології.

Вимоги до рівня підготовки аспіранта, який завершив вивчення дисципліни.

Після вивчення курсу, аспірант повинен знати існуючі різновиди інформаційних систем для кількісної обробки експериментальних даних, способи логіко-статистичного планування експерименту та моніторингових досліджень, а також обирати найбільш точні способи статистичної обробки інформації та її візуалізації.

На основі вивчення дисципліни аспірант повинен вміти користуватися існуючими комп’ютерними прикладними статистичними пакетами та засобами візуалізації інформації, що застосовуються на практиці у екології, обирати правильну тактику та стратегію планування лабораторних та польових експериментів, а також точно інтерпретувати отримані результати на основі їх математичної обробки.