Regressions- och variansanalys, 15 hp
Regression Analysis and Analysis of Variance, 15 credits
732G46
Huvudområde
StatistikUtbildningsnivå
GrundnivåKurstyp
Fristående- och programkursExaminator
Isak HietalaKursansvarig
Isak HietalaStudierektor eller motsvarande
Jolanta PielaszkiewiczKursen ges för | Termin | Veckor | Språk | Ort/Campus | VOF | |
---|---|---|---|---|---|---|
F7KSA | Statistik och dataanalys, kandidatprogram | 3 (HT 2021) | 202134-202203 | Svenska | Linköping, Valla | O |
Huvudområde
StatistikUtbildningsnivå
GrundnivåFördjupningsnivå
G1FKursen ges för
- Kandidatprogrammet i statistik och dataanalys
Förkunskapskrav
- Grundläggande behörighet på grundnivå
samt
Samhällskunskap 1b eller 1a1 och 1a2
samt
Engelska 6
samt
Matematik 3b/3c eller Matematik C - Minst 37 hp på de kurser som ingår i termin 1 och 2 på Kandidatprogrammet i statistik och dataanalys
Lärandemål
Kursens mål är att den studerande ska tillägna sig insikter och färdigheter i att analysera samband mellan variabler, som krävs för kvalificerad yrkesverksamhet som statistiker.
Efter avslutad kurs ska den studerande kunna:
- redogöra för de vanligaste metoderna för analys av linjära samband
- visa en god förståelse av principerna att välja, skatta och validera linjära statistiska modeller
- använda lämpliga linjära modeller för att studera samband mellan variabler i ett datamaterial
- använda statistisk programvara för att genomföra analyserna
- bedöma kvaliteten i givna datamängder och de generaliseringsmöjligheter som finns utifrån identifierade samband i data
Kursinnehåll
Under kursen studeras:
- enkel och multipel linjär regressionsanalys
- polynomregression
- kovarians och korrelation
- simultan inferens vid många test
- skalor och kategoriska förklaringsvariabler
- algebraisk beskrivning
- multikolinjaritetsproblem och modellvalsmetoder
- analys av avvikande observationer
- logistisk regression
- Poissonregression
- likelihoodfunktioner och dess användande
- kort om neurala nätverk
- regressionsmodeller för obalanserade försöksplaner,
- modeller för envägs och flervägs variansanalys med såväl fixa som slumpmässiga effekter
- analys av kontraster och parvisa jämförelser
- introducerande försöksplanering med blockförsök
- kovariansanalys
- icke-parametriska analysmetoder
Undervisnings- och arbetsformer
Undervisningen består av föreläsningar, lektioner och datorlaborationer. Utöver detta ska den studerande utöva självstudier.
Examination
Kursen examineras genom individuell skriftlig salstentamen samt individuella skriftliga inlämningsuppgifter. Detaljerad information finns i studieanvisningen.
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 istället har gett studenten en rekommendation om anpassad examination eller alternativ examinationsform, får examinator besluta om detta om 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
Tregradig skala, U, G, VGÖvrig 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 datavetenskapKod | Benämning | Omfattning | Betygsskala |
---|---|---|---|
TEN1 | Tentamen | 7.5 hp | U, G, VG |
LAB1 | Laboration | 7.5 hp | U, G |
Böcker
Ladda ner
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.