Inhalte: Materie und Atombau; chemisches Rechnen und chemische Bindung; chemische Reaktionen, Gase, Massenwirkungsgesetz und Löslichkeitsprodukt; Säure-Base-Reaktionen; Redoxreaktionen; Komplexchemie; organische Verbindungen und Nomenklatur; Addition und nukleophile Substitution; Carbonyle, Fette und energetische Aspekte; Kohlenhydrate; Aminosäuren, Proteine und Nukleinsäuren; Vitamine; Lignin und Huminstoffe.
Themen beinhalten:
- Bedeutung multivariater Auswertungen für landwirtschaftliche Fragestellungen
- Multivariate Statistik
- Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse, Clusteranalysen
- Hauptkomponenten-Regression und Partial Least Squares (PLS)-Regression
- künstliche neuronale Netzwerke, Random Forest und Support Vector Machine
- Bodenkundliche und pflanzenbauliche Anwendungen u.a. bei Berücksichtigung der Infrarotspektroskopie
- Vertiefung der Kenntnisse in der Software R