Matematica e statistica per GIS e informatica

Sto programmando di fare un programma avanzato in scienze spaziali e ingegneria. Si afferma come un requisito nel programma, che lo studente dovrebbe avere una comprensione approfondita in matematica e statistica. Finora ho fatto solo fino al livello universitario (cioè solo A / L) in entrambi i campi e sono sconcertato da quanta comprensione dovrei avere nei campi. Anche io il mio grado BS è uno speciale in geologia. Dato che il programma è sostanzialmente un laureato in ingegneria di livello uno, cosa mi consigliate? Alcuni buoni libri, sarebbero molto apprezzati.

Negli Stati Uniti, la maggior parte dei programmi che implicano esplicitamente ingegneria dovrebbe, come minimo, aspettarsi che tu sia preparato o abbia superato l' esame EIT (o FE) . I requisiti nel Regno Unito (e nella maggior parte dei paesi occidentali) sono probabilmente simili. Puoi leggere i requisiti NCEES per le conoscenze matematiche e statistiche online (formato pdf). La "scienza spaziale" sembra rientrare nella categoria "altre discipline". I suoi requisiti matematici / statistici sono (con l'importo che contano per l'esame):

I. Mathematics 15%
    A. Analytic geometry
    B. Integral calculus
    C. Matrix operations
    D. Roots of equations
    E. Vector analysis
    F. Differential equations
    G. Differential calculus
II. Engineering Probability and Statistics 7%
    A. Measures of central tendencies and dispersions (e.g., mean, mode, standard deviation)
    B. Probability distributions (e.g., discrete, continuous, normal, binomial)
    C. Conditional probabilities
    D. Estimation (e.g., point, confidence intervals) for a single mean
    E. Regression and curve fitting
    F. Expected value (weighted average) in decision-making
    G. Hypothesis testing

Anche se questo è ciò che è coperto da programmi forti nel primo anno di matematica (calcolo differenziale e integrale) e un semestre di statistiche, studiare oltre questi livelli, in particolare coinvolgendo le applicazioni, è probabilmente utile. Nei programmi più deboli, le operazioni con le matrici, l'analisi dei vettori e le equazioni differenziali verrebbero normalmente coperte nei corsi di matematica del secondo anno e parte del materiale statistico (in particolare distribuzioni e probabilità condizionate) sarebbero anche argomenti in un corso del secondo anno.

La sessione pomeridiana degli esami comprende le versioni tecniche di tutte queste materie (per un totale del 19% di tale esame). I nuovi argomenti includono

Mathematics
    Partial differential calculus
    Numerical solutions (e.g., differential equations, algebraic equations)
    ...
Statistics
    Design of experiments
    Goodness of fit (coefficient of correlation, chi square)
    ...

C'è poco qui oltre agli argomenti precedenti: una certa esposizione a calcoli "avanzati" (multidimensionali) e un corso di metodi numerici sarebbero utili.

Ci sono molti buoni libri su questi argomenti. Un ottimo punto di partenza, tuttavia, sarebbe quello di rivedere i programmi dei corsi di laurea offerti nel dipartimento a cui ti stai candidando. I libri che usano sarebbero più pertinenti (e, come bonus, sono probabilmente disponibili, usati, in gran numero nel campus :-).

Se stai pensando di frequentare il corso all'università da cui hai conseguito la laurea, i tutor dovrebbero essere felici di discutere i requisiti in modo più dettagliato. In caso contrario, inviare un'e-mail all'ufficio amministrativo del dipartimento dicendo che sei interessato a iscriverti al corso e sarebbe possibile discuterne con il tutor di ammissione.

Per quanto riguarda la quantità di matematica e statistiche di cui hai bisogno, ho grattato un passaggio a livello A in matematica e statistiche e raramente ho avuto bisogno di qualcosa di più di questo nel lavoro quotidiano che non riesco a ottenere da un libro. Se ce l'hai a livello di UG, dovresti avere tutte le basi di cui hai bisogno - sono le basi che stanno cercando piuttosto che qualsiasi conoscenza specifica del dominio, anche se YUMV (la tua università può variare).

Presumo anche che tu abbia guardato lo schema del corso pubblicato per vedere cosa ti viene insegnato, che può darti un'idea, quindi fare alcune ricerche per vedere cosa è stato scritto sui diversi aspetti. Alcune università pubblicano online i contenuti dei loro corsi, il che può essere di grande aiuto.

Qui nel Regno Unito, il quotidiano The Guardian pubblica le classifiche di tutte le università in base alla ricerca e alla soddisfazione degli studenti, suddivise per argomento. Questo può essere uno strumento utile se esiste qualcosa di simile nel luogo in cui ti trovi, nel determinare se il corso a cui vuoi candidarti viene insegnato bene. Nella mia esperienza, riguarda più chi insegna e come viene insegnato un modulo, piuttosto che il contenuto.

I programmi GIS di per sé non richiedono di solito molta matematica. Ho dovuto prendere due o più lezioni di mia scelta. Per quanto riguarda la matematica discreta, sembra una classe sempre diversa: materia vagamente definita in modo che un professore possa più o meno parlare di ciò che vogliono. Per me il discreto non era davvero qualcosa che usavo, ma una lezione che mi ha aiutato a capire meglio le altre cose.

Di solito è una classe di livello base richiesta per i programmi di tipo informatica / informatica. Quindi, se hai intenzione di andare in una direzione di programmazione con la tua scienza spaziale, la matematica discreta sarebbe una buona idea. E le statistiche sono sempre buone. "Geographic Information Analysis" di OSullivan e Unwin è stato il libro che abbiamo usato e ha sezioni su statistiche generali con l'enfasi primaria sulla statistica spaziale.

Non sono sicuro di quanto rigida sarebbe l'università nel rilassare le norme per i meritevoli candidati, ma personalmente non vedo matematica / statistiche come un mandato per un corso GIS.

Con le conoscenze di Geologia / Geografia già in atto (per te), saresti un buon candidato per far funzionare GIS.

Potrebbero averlo richiesto per l'aspetto "ingegneristico" di esso ... non sono sicuro di cosa avrebbero coperto lì ...