Course code STAT210

STAT210 Forsøksplanlegging og variansanalyse

Emnet kan ha endringer på grunn av koronarestriksjoner. Se Canvas og StudentWeb for info.

English course information

Søk etter andre emner

Viser emneinfo for studieåret 2021 - 2022.

Emneansvarlige: Lars Erik Gangsei
Medvirkende: Thore Egeland
Studiepoeng: 5
Ansvarlig fakultet: Fakultet for kjemi, bioteknologi og matvitenskap
Frekvens: Årlig
Undervises på språk: EN
(NO=norsk, EN=Engelsk)
Begrensning antall plasser:
1000
Undervises i periode:
Emnet starter i augustblokka. Emnet har undervisning/vurdering i augustblokka.
Første gang: Studieår 2011-2012
Emnets innhold:
Videregående kurs i statistisk metode. Aktuelt for studenter på både bachelor og masternivå, og alle studieprogram. Gjennom kurset skal studentene tilegne seg kunnskap om generelle prinsipper ved planlegging og analyse av forsøk, herunder gjentak, randomisering og blokkdeling. Nøkkelord: ‘Randomiserte forsøk’, ‘Variansanalyse’, Blokkforsøk’, ‘Kontraster’, ‘Faktorielle forsøk’, ‘Samspill’, ‘Hierarkiske forsøk’, ‘Faste og tilfeldige effekter’, ‘Varianskomponenter’. Undervisningen bygger på tre hovedelementer; 1) To timer daglige forelesninger, 2) Oppgaveløsning, individuelt eller i grupper med hjelpelærer til stede og 3) Innlevering av en obligatorisk oppgave. STAT210 er et kurs som vektlegger tradisjonelle og velutprøvde statistiske modeller og metoder. Disse metodene har utgjort og utgjør fremdeles et helt sentralt grunnlag for analyser og modeller innen de fleste fagfelt som undervises og forskes ved på NMBU, inkludert bærekraft og klima.
Læringsutbytte:

KUNNSKAP: Studentene lærer å anvende fundamentale statistiske prinsipper ved planlegging av forsøk, for å sammenligne ulike grupper eller behandlinger, og å analysere data fra slike forsøk ved hjelp av variansanalyse.

FERDIGHETER: Studentene skal være i stand til å gjennomføre statistiske analyser med metodene nevnt i Kunnskap. De skal kunne tolke resultatene fra analysene og videreformidle hva som er blitt gjort, resultatene samt svakheter og begrensinger med analysene og modellene. De skal forstå viktigheten av å ha gode data (eksempelvis representativitet, uavhengighet) for å kunne trekke nyttige og riktige konklusjoner fra en undersøkelse. 

GENERELL KOMPETANSE: Studentene skal kunne anvende det de har lært på problemstillinger i sitt studium og  senere i yrkeslivet og utføre analyser på egne data. Samtidig skal de kunne stille kritiske spørsmål til statistiske resultater som de genererer eller som blir presentert for dem og vurdere holdbarheten til disse resultatene.

Læringsaktiviteter:
Forelesninger og øvelser med tilgang til hjelp fra hjelpelærere.
Læringsstøtte:
Ansvarlig lærer kan kontaktes via Canvas. Hjelpelærere er tilgjengelige hver dag 4 timer.
Pensum:

Pensum oppgis på første forelesning. Lenker til undervisningsmateriell på nett vil bli gitt på Canvas før kurset starter.

Læreboken i kurset er: 

Montgomery, D.C. 2019. Design and Analysis of Experiments, 9th Edition, EMEA Edition. John Wiley & Sons UK.

Forutsatte forkunnskaper:

Studentene forutsettes å: 

  • Kunne utføre deskriptiv statistikk og trekke slutninger fra denne. 
  • Kjenne grunnleggende begreper og prinsipper innen sannsynlighetsteori med vekt på stokastiske variabler og deres egenskaper. 
  • Være kjent med noen vanlige sannsynlighetsfordelinger, herunder normalfordelingen, binomisk fordeling, Student’s t-fordeling, f-fordeling og kji-kvadratfordelingen. 
  • Forstå grunnleggende estimeringsteori, herunder hva som forståes med konfidensintervall, punktestimat, forventningsretthet og standardfeil for en estimator. 
  • Omformulere enkle situasjonsbeskrivelser og problemstilling(er) til en relevant statistisk modell, og fortolke parameterne i denne. 
  • Dette gjelder situasjoner som kan dekkes av enkle lineære regresjonsmodeller, enveis variansanalyse eller bivariate analyser.
  • Teste de aktuelle problemstillingene ved hjelp av formelle hypoteser, herunder sette opp aktuelle hypoteser, teste disse og gi en fortolkning av resultatet.
  • Grunnleggende ferdigheter i R/RStudio. 

  Punktene listet opp over dekkes av STAT100 eller tilsvarende emne.

Obligatorisk aktivitet:
En obligatorisk oppgave som godkjennes i løpet av kursperioden. En godkjent obligatorisk oppgave har evig varighet for vedkommende student. 
Vurderingsordning:

3,5 timers skriftlig eksamen, teller 100 %. 

Eksamen gis utelukkende på engelsk. Studentene kan svare på norsk, dansk, svensk eller engelsk.

Hele eller deler av eksamen kan bli gitt som flervalgsoppgave.

Sensor:
Ekstern sensor godkjenner eksamen før den blir gitt. Ved vanlig skriftlig eksamen evaluerer ekstern sensor et utvalg på 25 av besvarelsene. 
Normert arbeidsmengde:

Forelesninger: 28 timer.

Øvelser: 26 timer.

Selvstudium: 71 timer.

Opptakskrav:
Realfag.
Undervisningstid:
2 timer forelesning daglig og 2 timer øvelser daglig i augustblokka (tre uker).
Hjelpemidler ved skriftlig eksamen(er): C2 Alle typer kalkulatorer, alle andre skriftlige hjelpemidler.
Eksamensdetaljer: Skriftlig eksamen: A - E / Ikke bestått