spring 2020:    STA-2004 Statistiske metoder - 10 stp

Application deadline

1. juni for emner som tilbys i høstsemesteret. 1. desember for emner som tilbys i vårsemesteret.

Type of course

Emnet er obligatorisk i studieprogrammet Matematikk og finans - bachelor og inngår i Matematikk og statistikk - bachelor. Det kan også tas som enkeltemne.

Admission requirements

Generell studiekompetanse og følgende spesielle opptakskrav:

Matematikk R1 + R2 og i tillegg enten:

  • Fysikk 1 + 2 eller
  • Kjemi 1+ 2 eller
  • Biologi 1 + 2 eller
  • Informasjonsteknologi 1 + 2 eller
  • Geofag 1 + 2 eller
  • Teknologi og forskningslære 1 + 2

Anbefalte forkunnskaper er STA-1001 Statististikk og sannsynlighet eller tilsvarende.

Søknadskode 9336 - enkeltemner i realfag.


Course overlap

Du vil få en reduksjon i antall studiepoeng (som oppgitt under), dersom du avlegger eksamen i dette emnet og har bestått følgende emne(r) fra før av:

STA-1002 Statistikk og sannsynlighet 2 10 stp
S-102 Sannsynlighet og statistikk II 10 stp
HEL-3070 Biostatistikk 2.5 stp
HEL-3070 Biostatistics II 2.5 stp

Course content

Emnet er en videreføring av statistikkdelen i STA-1001 Statistikk og sannsynlighet. Hovedvekten vil bli lagt på toutvalgsproblem, regresjonsanalyse, variansanalyse og ikkeparametriske metoder.

Recommended prerequisites

STA-1001 Statistikk og sannsynlighet

Objective of the course

Eit viktig mål med kurset er at studentane skal bli vane med å bruke statistikkprogrampakka R eller liknande programpakkar både i praktisk og teoretisk arbeid innan statistikk. Etter gjennomført kurs skal studentane vere i stand til å:
  • Finne fordeling til transformasjonar av ein- og todimensjonale stokastiske variablar.
  • Finne estimatorar ved bruk av momentmetoden, sannsynsmaksimering og bayesmetoden.
  • Gjennomføre modelltestar for å sjekke fordelinga er som føresett.
  • Bruke simuleringar for å rekne ut sannsyn, forventing og varians for stokastiske variablar (inklusive estimatorar).
  • Sette opp ein enkel og multippel lineær regresjonsmodell.
  • Estimere koeffisientane i ein slik modell frå data ved bruk av minste kvadratmetoden.
  • Gjere inferens for ein slik modell, inklusive testar for koeffisientane og for den fulle modellen.
  • Gjennomføre ein prosedyre for val av beste modell basert på testar eller mål på godheit av modellane.
  • Gjennomføre ein residualanalyse av ein modell for å sjekke føresetnadene i modellen.
  • Kjenne til metodar som kan vere aktuelle om føresetnadene ikkje er oppfylte, som transformasjonar og ikkje-lineære modellar.
  • Sette opp ein lineær variansanalysemodell for ein responsvariabel og ein eller fleire faktorar.
  • Teste effekten av ein eller fleire faktorar, frå data, ved bruk av variansanalyse.
  • Gjennomføre testar for å sjekke om føresetnaden om lik varians er oppfylt.
  • Ta omsyn til effekten av blokkvariablar i variansanalysen.
  • Gjere samanlikningar ved hjelp av kontrastar og ta omsyn til effekten av multiple samanlikningar.
  • Teste for og ta omsyn til eventuelt samspel i dataene.
  • Gjennomføre analysen for tilfelle der somme av effektane er stokastiske.
  • Kjenne til og kunne bruke ikkje-parametriske testar for tilfelle der føresetnader som normalfordeling ikkje er oppfylt.

Language of instruction and examination

Norsk

Teaching methods

Forelesninger: 40 t Øvelser: 30 t

Assessment

En skriftlig eksamen av 4 timers varighet som teller 100 %.

Karakterskala: Bokstavkarakterer A-F.

Kontinuasjonseksamen (§ 22): Studenter som ikke har bestått siste ordinære eksamen tilbys kontinuasjonseksamen tidlig i påfølgende semester, dersom emnet inngår som obligatorisk i studieprogrammet.

Utsatt eksamen (§§ 17 og 21): Studenter med gyldig forfall tilbys utsatt eksamen tidlig i påfølgende semester.

Arbeidskrav Obligatoriske øvelser kreves godkjent for adgang til å avlegge eksamen.

For mer informasjon, se forøvrig:

- Utfyllende bestemmelser for eksamener ved Fakultet for naturvitenskap og teknologi