Beslutsteori, 6 hp

Decision Theory, 6 credits

732A66

Huvudområde

Statistik

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Kurstyp

Fristående- och programkurs

Examinator

Anders Nordgaard

Kursansvarig

Anders Nordgaard

Studierektor eller motsvarande

Ann-Charlotte Hallberg

Tillgänglig för utbytesstudenter

Ja
VOF = Valbar / Obligatorisk / Frivillig
Kursen ges för Termin Veckor Block Språk Ort/Campus VOF
F7MSL Statistics and Machine Learning, Master´s Programme 3 (HT 2019) 201936-202003 4 Engelska Linköping, Valla V

Huvudområde

Statistik

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Fördjupningsnivå

A1X

Kursen ges för

  • Masters Programme in Statistics and Machine Learning

Förkunskapskrav

Kandidatexamen i något av följande ämnen: statistik, matematik, tillämpad matematik, datavetenskap, teknik eller motsvarande examen. Utöver detta, erfordras godkända/avklarade kurser i matematiks analys, linjär algebra, statistik och programmering.
Engelska B eller motsvarande. 

Lärandemål

Efter avslutad kurs skall den studerande på en avancerad nivå kunna:
- använda vanligt förekommande statistiska metoder för beslutsfattande,
- tillämpa huvudprinciperna för subjektiv tolkning av sannolikheter, Bayesiansk inferens, nyttoteori och sekventiella metoder för att fatta beslut,
- kritiskt granska förutsättningar för varje steg i en beslutsteoretisk process

Kursinnehåll

Kursinnehållet omfattar:
- Den subjektiva tolkningen av sannolikhetsbegreppet
- Resonemang med sannolikheter och likelihood-teori,
- Bayesiansk utvärdering av hypoteser,
- Beslutsteoretiska komponenter,
- Nytto- och förlustfunktioner,
- Grafisk modellering som ett verktyg för beslutsfattande,
- Sekventiella metoder för statistisk inferens

 

Undervisnings- och arbetsformer

Undervisningen omfattar föreläsningar och övningstillfällen. Föreläsningarna behandlar teori, koncept och metodik. Övningstillfällena omfattar problemlösning med och utan programvara. Utöver detta ska den studerande utöva självstudier.
Undervisningsspråk: Engelska 

 

Examination

Obligatoriska inlämningsuppgifter omfattande såväl teori som praktiska problemlösningar (med datorstöd). En avslutande muntlig tentamen. Detaljerad information återfinns i studiehandledningen.

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.

Institution

Institutionen för datavetenskap
Kod Benämning Omfattning Betygsskala
TENT Tentamen 3 hp EC
UPG1 Uppgift 3 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.