vår 2024
STA-2004 Statistiske metoder - 10 stp

Emnetype

Emnet inngår som valgfag i flere studieprogram som f. eks. Kunstig intelligens, sivilingenør - master. Det kan også tas som enkeltemne.

Opptakskrav

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.


Studiepoengreduksjon

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

Innhold

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

Hva lærer du

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.

Undervisnings- og eksamensspråk

Norsk

Undervisning

Forelesninger: Ca. 40 t. Øvelser: Ca. 30 t.

Timeplan

Eksamen

Vurderingsform: Dato: Vekting: Varighet: Karakterskala:
Skriftlig skoleeksamen 27.05.2024 09:00
1/1 4 Timer A–E, stryk F

Obligatoriske arbeidskrav:

Følgende arbeidskrav må være gjennomført og godkjent før man kan framstille seg til eksamen:

Obligatoriske øvelser Godkjent – ikke godkjent
UiTs samleside om eksamen

Re-sit examination

Studenter som ikke har bestått siste ordinære eksamen kan tilbys kontinuasjonseksamen tidlig i påfølgende semester.
  • Earlier years and semesters for this topic