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