Opintojakson suoritettuaan opiskelija tuntee metsätieteen alan tutkimusmenetelmien perusteet ja osaa arvioida erilaisten tutkimus- ja otantamenetelmien sekä koejärjestelyjen sopivuutta tutkimusongelmiin. Opiskelija ymmärtää biometrian ja mallituksen menetelmiä ja osaa soveltaa R-ohjelmoinnin perusteita mallinnukseen ja aineiston analysointiin. Lisäksi opiskelija kykenee arvioimaan kriittisesti tutkimustulosten luotettavuutta ja virhelähteitä. Opiskelija on tutustunut paikkatietojärjestelmien ja kaukokartoituksen perusteisiin ja osaa käyttää paikkatietojärjestelmiä spatiaalisten ongelmien ratkaisemisessa ja metsätieteen alan sovellutuksissa.

Tutkimusmenetelmät, biometria, ekosysteemin mallintaminen, R-ohjelmointi, GIS, kaukokartoitus.

Luennot: tutkimus, aineiston analysointi, tilastolliset menetelmät ja sovellukset metsätieteissä (28 h), harjoitukset: R-ohjelmointi ja GIS sovellukset (14 h). Harjoitustyö ja oppimispäiväkirja.

Hamilton, L.C. (1992) Regression with Graphics, A second course in applied statistics. Duxbury Press.

Wonnacott, R. & Wonnacott, T., (1985) Introductory Statistics, 4th edition, John Wiley and Sons.

0-5 Tehtävät (30%) ja lopputentti (70%)

Yliopistotutkija Blas Mola ja tuntiopettajat. 

Syksy 2019

Joensuu

Opintojakso järjestetään englanniksi. Suositellaan opiskelijaa suorittamaan myös Akateemiset taidot metsätieteissä (3513061).