Course code ILP407

ILP407 Kvantitative metoder

English course information

Søk etter andre emner

Viser emneinfo for studieåret 2016 - 2017.

Emneansvarlige: Dag Einar Sommervoll
Medvirkende: Petter Andreas Næss
Studiepoeng: 5
Ansvarlig fakultet: Fakultet for landskap og samfunn
Frekvens: Årlig
Undervises på språk: EN, NO
(NO=norsk, EN=Engelsk)
Begrensning antall plasser:
20
Undervises i periode:
Januarblokka
Første gang: Studieår 2015-2016
Siste gang: 2017V
Fortrinnsrett: PhD studenter ved ILP og andre SAMVIT institutter
Undervises hvor?:
Emnets innhold:
Emnet er myntet på studenter med liten formell bakgrunn i matematiske fag, men som har behov for å presentere og analysere nummeriske data. Sentrale tema er regresjon og hypotesetesting. Spesifikasjon av regresjonsmodeller er sentralt. Kursdeltakerne vil lære å sette opp regresjonsmodeller som tar høyde for lineære og ikke linære sammenhenger. Samt forstå hvordan en kan kontrollere for diskrete variable som kjønn. Hvordan å lage spørreskjema og hvordan presentere grunnleggende statistikk blir også dekket. Studenten forventes å ha med egen pc.
Læringsutbytte:
Etter gjennomført emnet kan deltakerne presentere og gjennomføre enkle analyser av kvantitative data. Spesielt vil de kunne avpasse valg av metode på bakgrunn av et gitt forskningsspørsmål.
Læringsaktiviteter:
Forelesninger og oppgaveløsninger.
Læringsstøtte:
-
Pensum:
Forelesningnotater
Forutsatte forkunnskaper:
Elementær kunnskap i EXCEL
Anbefalte forkunnskaper:

Det er en fordel med kjennskap til elementære statistiske begreper (f.eks. slik som finnes i de første kapitlene i Mattespettboka Statistikk (forfatter Dag Einar Sommervoll).

Sommervoll, Dag Einar (2013), Mattespettboka Statistikk (1.utgave), Glydendal, 169 sider, ISBN 9788205424845

Obligatorisk aktivitet:
Forelesninger/øvelser
Vurderingsordning:
24 timers hjemmeeksamen statistiske metoder, essay om bruk av statistiske verktøy og avsluttende muntlig eksamen
Sensor:
-
Merknader:
-
Normert arbeidsmengde:
-
Opptakskrav:
Deltagerne skal ha opptak på et PhD program 
Overlapp:
-
Undervisningstid:
-
Eksamensdetaljer: :