MENY
Dette er studietilbudet for studieår 2019-2020. Endringer kan komme.


Kurset gir et grunnlag for problemløsning i teknologi, naturvitenskap og økonomi ved hjelp av statistisk modellering, simulering og analyse.

Læringsutbytte

Etter å ha tatt dette emnet skal studenten:
  • kunne lage og bruke statistiske modeller for en rekke tekniske, naturvitenskapelige og økonomiske problemer
  • ha kunnskap om styrker og begrensninger til noen sentrale teknikker for statistisk modellering
  • kunne implementere modellene (i R)
  • kunne gjennomføre simuleringer av statistiske modeller, analysere resultatene statistisk, og:
  • kunne presentere resultatene på egnet måte
  • kunne gjøre vurderinger av usikkerhet i resultatene

Innhold

I kurset fokuseres det på metoder til å modellere og analysere en rekke stokastiske fenomen. Analysen vil i praksis ofte bli gjort ved simulering, men også teoretisk analyse er viktig. Studenten skal kunne implementere statistiske modeller på datamaskin, generere, fortolke og presentere resultatene. Emner som er aktuelle å ta opp: generelt om statistisk modellbygging, vurdering av godhet til modell, estimering av fordeling og parametere i modell samt vurdere usikkerheten til estimatene, bootstrap, tallgeneratorer, variansreduserende teknikker, modellering og simulering av avhengigheter, modellering og simulering av stokastiske prosesser. Kurset vil ha flere øvelser med bruk av datamaskin og programmet R.

Forkunnskapskrav

Ingen.

Anbefalte forkunnskaper

MAT100 Matematiske metoder 1, MAT200 Matematiske metoder 2, STA100 Sannsynlighetsregning og statistikk 1

Eksamen/vurdering

Vekting Varighet Karakter Hjelpemiddel
Mappevurdering med tre individuelle innleveringsoppgaver1/1 A - FAlle.
De to første innleveringene teller 25% hver, den siste innleveringen teller 50%. Faglærer beregner karakter.
Kandidater med ikke-bestått på innleveringer, kan ikke levere nye hjemmearbeid før neste gang emnet har ordinær undervisning.

Fagperson(er)

Emneansvarlig
Stein Andreas Bethuelsen
Faglærer
Stein Andreas Bethuelsen, Jan Terje Kvaløy
Instituttleder
Bjørn Henrik Auestad

Arbeidsformer

Seks timer forelesning og øvingsarbeid/datalab pr uke.

Overlapping

Emne Reduksjon (SP)
Statistisk modellering og simulering (TE6039_1) 5
Statistisk modellering og simulering (MET260_1) 10

Åpent for

Studenter på Bachelorstudiet i matematikk og fysikk og Master nivå på Det teknisk-naturvitenskapelige fakultet.

Emneevaluering

Skjer vanligvis gjennom skjema og/eller samtaler i henhold til gjeldende retningslinjer.

Litteratur

Maria L. Rizzeo, Statistical Computing with R, Second Edition, kap 1-10.


Dette er studietilbudet for studieår 2019-2020. Endringer kan komme.

Sist oppdatert: 24.05.2019