
Jan Freund

Kontakt
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Raum: W15 1-101
Sprechstunden: Di. 14-16h
Postanschrift:
ICBM, CvO Univ. OL
Carl von Ossietzky Str. 9-11
D-26111 Oldenburg
Jan Freund
Jan Freund
Forschungsinteressen
Mein übergordnetes Interesse ist die Übertragung paradigmatischer Modelle und Methoden aus dem Bereich der theoretischen Physik und der komplexen Systeme auf andere Wissenschaftsgebiete, etwa denen der marinen Biologie, der Ökologie oder den Neurowissenschaften. Neben der Möglichkeit beobachtbare Phänomene aus den genannten Nachbarwissenschaften auf fundamentale Prinzipien und Mechanismen zurückzuführen, besteht häufig auch ein praktischer Nutzen, etwa die Optimierung oder Steuerung von Prozessen durch Aufklärung und Quantifizierung kausaler Wirkmechanismen. Mein Methodenrepertoire beinhaltet häufig eine stochastische Komponente, sei es in der Modellformulierung (durch stochastische Prozesse), sei es in der empirischen Datenanalyse (durch statistische Konzepte).
Laufende Projekte
Marine Biologie Über Ausgedehnte Skalen
Kausalität Nicht-linearer Diffusions-Prozesse
Rekonstruktion der Vernetzungsstruktur von Hirnarealen
Ausgewählte Publikationen
- B. Wahl, U. Feudel, J. Hlinka, M. Wächter, J. Peinke, and J.A. Freund. Granger-causality maps of diffusion processes.
Phys. Rev. E 93, 022213:1-9 (2016). - M. Arns, A. Cerquera, R.M. Gutiérrez, F. Hasselman, and J.A. Freund. Non-linear EEG analyses predict non-response to rTMS treatment in major depressive disorder.
Clinical Neurophysiology 125, 1392–1399 (2014). - J.A. Freund, N. Grüner, S. Brüse, and K.H. Wiltshire. Changes in the phytoplankton community at Helgoland, North Sea: lessons from single spot time series analyses.
Marine Biology 159, 2561-2571 (2012). N. Grüner, C. Gebühr, M. Boersma, U. Feudel, K.H. Wiltshire, and J.A. Freund. Reconstructing the realized niche of phytoplankton species from environmental data: fitness versus abundance approach.
Limnol. Oceanogr. Methods 9, 432-442 (2011).
Lehre
Wintersemester
Statistische Ökologie
LV-Typ: VL & UE
SWS: 2 & 2
KP: 6
Zielgruppe: Umweltmodellierung (M.Sc.)
Inhalt:
- Grundkonzepte und Einführung
- Zufallsvariablen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Schätzen von Populationsanteilen
- Schätzen von Populationsdichten
- Statistische Beschreibung von Lebensgemeinschaften
Stochastische Prozesse
LV-Typ: VL & UE
SWS: 2 & 2
KP: 6
Zielgruppe: Umweltmodellierung (M.Sc.)
Inhalt:
- Grundbegriffe der Stochastik
- Charakterisierung stochastischer Prozesse
- Fundamentale Gleichungen zur Ensemble-Beschreibung stochastischer Prozesse
- Stochastische Differentialgleichungen zur Beschreibung und Simulation von Realisierungen stochastischer Prozesse
- Anwendungen: Zufallsbewegung, stochastische Neuronenmodelle, stochastische Populationsdynamik
Zeitreihenanalyse & Multivariate Statistik
gemeinsam mit Jan Schulz
LV-Typ: VL & UE
SWS: 2 & 2
KP: 4
Zielgruppe: Marine Sensorik (M.Sc.)
Inhalt:
In dieser Veranstaltung soll der Schwerpunkt auf empirischer Arbeit mit Daten der marinen Sensorik (CTD, Strömungsdaten, etc.) liegen.
Im ersten Teil der Lehrveranstaltung werden Verfahren der Zeitreihenanalyse im Zusammenhang mit praktischen Anforderungen dargestellt. Programmiererfahrungen in Matlab oder R sind erwünscht.
Sommersemester
Angewandte Statistik
gemeinsam mit Helmut Hillebrand, Cord Peppler-Lisbach, Gerhard Zotz
LV-Typ: VL & UE
SWS: 2 & 2
KP: 6
Zielgruppe: Umweltwissenschaften (B.Sc.) & Biologie (B.Sc.)
Inhalt:
- Wozu überhaupt Statistik?
- Zufallsvariable, Verteilungen, Lage- und Formparamter
- empirische Kenngrößen, Schätzer, Robustheit
- Kovarianz und Korrelationen
- statistische Tests, Nullhypothese, Fehler 1. & 2. Art
- t-Test, ANOVA, Kruskal-Wallis
- Post-hoc Tests, multiples Testen
- Regression
- ANCOVA
- Ergänzungen (Pseudo-Zufallszahlen, Transformationen, Resampling Techniken)
Die Vorlesungen werden ergänzt und vertieft durch praktische Arbeit mit Daten in der Programmierumgebung R. Eine Einführung in R erfolgt in den ersten Übungen. Hausaufgaben werden gestellt und bewertet - nur eine hinreichende Leistung hierbei berechtigt zur Klausurteilnahme.
Populationsdynamik
gemeinsam mit Ulrike Feudel
LV-Typ: VL & UE
SWS: 2 & 2
KP: 6
Zielgruppe: Umweltmodellierung (M.Sc.)
Inhalt:
- Wachstumsdynamiken einzelner Arten in kontinuierlicher (Fluss) und diskreter (Abbildung) Zeit
- Dynamik wechselwirkender Populationen (Konkurrenz- und Räuber-Beute Modelle, trophische Netzwerke)
- Matrixmodelle für alters- und stadienstrukturierte Populationen
- nichtlineare Matrixmodelle und Populationen im Raum
- stochastische Populationsdynamik
Zeitreihenanalyse
LV-Typ: VL & UE
SWS: 2 & 2
KP: 6
Zielgruppe: Umweltmodellierung (M.Sc.)
Inhalt:
- Zeitreihen als Realisierungen stochastischer Prozesse
- Prozessgrößen und ihre Schätzer
- Komponentenmodelle: Trends, Rhythmen und Residuen
- Spektrale Charakterisierung von Zeitreihen
- Nicht-stationäre Prozesse: Zeit-Frequenz Methoden
- Lineare Filter und zeitdiskrete lineare stochastische Prozesse
- nichtlineare Prozesse: Zustandsraum und Attraktor
- Einbettungstheorem, rekonstruierter Attractor und Invarianten
- Lyapunov Exponenten
- Verallgemeinerte Dimensionen