Sannolikhetsteori, 6 hp

Probability Theory, 6 credits

732A63

Huvudområde

Statistik

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Kurstyp

Programkurs

Examinator

Maryna Prus

Kursansvarig

Maryna Prus

Studierektor eller motsvarande

Jolanta Pielaszkiewicz
VOF = Valbar / Obligatorisk / Frivillig
Kursen ges för Termin Veckor Språk Ort VOF
F7MSL Statistics and Machine Learning, Master´s Programme - First and main admission round 3 (HT 2022) 202235-202243 Engelska Linköping V
F7MSL Statistics and Machine Learning, Master´s Programme - Second admission round (open only for Swedish/EU students) 3 (HT 2022) 202235-202243 Engelska Linköping V

Huvudområde

Statistik

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Fördjupningsnivå

A1F

Kursen ges för

  • Master's Programme in Statistics and Machine Learning

Förkunskapskrav

  • Kandidatexamen om 180hp (eller motsvarande) inom något av följande ämnen:
    • statistik
    • matematik
    • tillämpad matematik
    • datavetenskap
    • teknik
  • Godkända kurser i:
    • matematisk analys
    • linjär algebra
    • statistik
    • programmering
  • Engelska 6
    Undantag för svenska
  • Minst 30 hp godkända från termin 1 och 2 på Master's Programme in Statistics and Machine Learning, inklusive kursen Maskininlärning 9 hp, eller motsvarande förvärvade kunskaper

Lärandemål

Efter avslutad kurs ska den studerande på en avancerad nivå kunna:

  • tillämpa centrala univariata och multivariata sannolikhetsfördelningar för att lösa teoretiska och praktiska problem i sannolikhetsteori
  • härleda sannolikhetsfördelningar för funktioner av slumpvektorer
  • analysera sannolikhetsmodeller med hjälp av momentgenererande funktioner och andra transformer
  • analysera sannolikhetsmodeller med hjälp av betingning
  • redogöra för grundläggande modeller för stokastisk konvergens och härleda gränsfördelningar.
     

Kursinnehåll

I kursen byggs en teoretisk grund för modeller och metoder som baserar sig på sannolikhetskoncept. I kursen behandlas: 

  • sannolikhetsfördelningar för univariata och multivariata slumpvariabler 
  • väntevärde, varians, moment 
  • simultan fördelning, betingad fördelning, oberoendet
  • grunder i Bayesiansk teori
  • transformer
  • orderstatistika
  • multivariat normalfördelning och dess egenskaper
  • typer av konvergens och satser som relaterar sig till konvergenskonceptet

Undervisnings- och arbetsformer

Undervisningen består av föreläsningar och lektioner. Utöver detta ska den studerande utöva självstudier.

Examinationsspråk: Engelska

Examination

Kursen examineras genom:

  • individuell skriftlig tentamen, betygsskala: EC

För Godkänt (E) som slutbetyg krävs minst E på samtliga moment. Högre betyg grundas på den individuella skriftliga tentamen.

Detaljerad information återfinns i studieanvisningen.
 

Om det finns särskilda skäl, och om det med hänsyn till det obligatoriska momentets karaktär är möjligt, får examinator besluta att ersätta det obligatoriska momentet med en annan likvärdig uppgift. 

Om LiU: s koordinator för studenter med funktionsnedsättning har beviljat en student rätt till anpassad examination vid salstentamen har studenten rätt till det.

Om koordinatorn har gett studenten en rekommendation om anpassad examination eller alternativ examinationsform, får examinator besluta om detta om examinator bedömer det möjligt utifrån kursens mål.

Examinator får också besluta om anpassad examination eller alternativ examinationsform om examinator bedömer att det finns synnerliga skäl och examinator bedömer det möjligt utifrån kursens mål.

Studerande, vars examination underkänts två gånger på kursen eller del av kursen, har rätt att begära en annan examinator vid förnyat examinationstillfälle.

Den som godkänts i prov får ej delta i förnyat prov för högre betyg.

Betygsskala

ECTS, EC

Övrig information

Planering och genomförande av kurs ska utgå från kursplanens formuleringar. Den kursvärdering som ska ingå i varje kurs ska därför behandla frågan om hur kursen överensstämmer med kursplanen.

Kursen bedrivs på ett sådant sätt att både mäns och kvinnors erfarenhet och kunskaper synliggörs och utvecklas.

Om det föreligger synnerliga skäl får rektor i särskilt beslut ange förutsättningarna för, och delegera rätten att besluta om, tillfälliga avsteg från denna kursplan. 

Institution

Institutionen för datavetenskap
Kod Benämning Omfattning Betygsskala
KTR1 Kontrollskrivning 0 hp D
TENT Tentamen 6 hp EC
Det finns ingen kurslitteratur tillgänglig på studieinfo för den här kursen.

Denna flik innehåller det material som är publikt i Lisam. Den information som publiceras här är inte juridiskt bindande, sådant material hittar du under övriga flikar på denna sida.

Det finns inga filer att visa.