Course code STAT340

STAT340 Anvendte metoder i statistikk

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: Thore Egeland
Medvirkende: Kathrine Frey Frøslie, Martin Paliocha
Studiepoeng: 10
Ansvarlig fakultet: Fakultet for kjemi, bioteknologi og matvitenskap
Frekvens: Årlig
Undervises på språk: EN, NO
(NO=norsk, EN=Engelsk)
Begrensning antall plasser:
150
Undervises i periode:
Emnet starter i vårparallellen. Emnet har undervisning/vurdering i vårparallellen.
Første gang: Studieår 2015-2016
Fortrinnsrett: M-BIAS
Emnets innhold:

Kort introduksjon til R og R Studio. Praktisk analyse i R ved hjelp av ulike statistiske metoder med påfølgende teoretisk og praktisk resultattolkning. Metodene som gjennomgås vil bli hentet fra følgende liste:

  • Multippel regresjon,
  • ANOVA, 
  • generaliserte lineære modeller (logistisk, poisson),
  • klassifikasjon (lda, qda),
  • clustring,
  • prinsipal komponent analyse(PCA),
  • prinsipal komponent regresjon (PCR),
  • mixed modeller. 
Læringsutbytte:

Kunnskap

Studentene skal kjenne forutsetninger, anvendelser og teoretisk grunnlag for de metodene som blir gjennomgått.

Ferdighet

Studentene skal  beherske R/ R Studio som analyseverktøy for praktisk dataanalyse. Det legges vekt på at studentene, til en gitt problemstilling, er i stand til å formulere problemet slik at det kan analyseres ved hjelp av egnede metoder.

Generell kompetanse

Studentene skal kunne bestemme hvilke(n) metode(r) som kan brukes til å modellere og analysere problemet, samt å gjennomføre selve analysen. Studentene skal beherske praktisk tolkning og gyldighetsvurdering av modeller, metoder og resultater.

Læringsaktiviteter:
  • Forelesninger.
  • Gruppearbeid.
  • Individuell løsing av oppgaver.
  • Minst en obligatorisk oppgave.
  • Selvstudium.
Læringsstøtte:

Foruten forelesninger, kollokviegrupper og øvinger kan faglig veiledning skje med faglærer i vanlig kontortid.

Canvas.

Pensum:
Vil bli annonsert på kurssidene i Canvas.
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. 

Dette dekkes av STAT100 eller tilsvarende kurs. 

Anbefalte forkunnskaper:
STAT200, STAT210, STIN 300 eller tilsvarende.
Obligatorisk aktivitet:
Minst en obligatorisk oppgave
Vurderingsordning:
Skriftlig eksamen, 3,5 t, teller 100 %.
Sensor:
Ekstern sensor blir brukt til gjennomgang av eksamensoppgavene og vil evaluere 25 tilfeldig utvalgte besvarelser.
Merknader:
Studenter må ha egen laptop.
Normert arbeidsmengde:
Forelesninger: 26 timer. Kollokviegrupper 26 timer. Øvelser: 26 timer. Egenstudium: 172 timer
Opptakskrav:
Realfag.
Undervisningstid:
Én dobbeltime forelesninger per uke. To dobbeltimer kollokviegruppesamling per uke. Én dobbeltime regneøvelser per uke.
Hjelpemidler ved skriftlig eksamen(er): C2 Alle typer kalkulatorer, alle andre skriftlige hjelpemidler.
Eksamensdetaljer: Skriftlig eksamen: A - E / Ikke bestått