Sannsynlighetsregning og statistikk 1 (STA100)
Kurset gir en innføring i grunnleggende sannsynlighetsregning, inkludert en introduksjon til sentrale diskrete og kontinuerlige sannsynlighetsmodeller. Videre gir kurset en innføring i beskrivende statistikk og statistisk analyse, spesielt estimering og konfidensintervaller, hypotesetesting og regresjonsanalyse. En integrert del av kurset er en innføring i bruk av R for programmering, data-analyse og simulering.
Dette er emnebeskrivelsen for studieåret 2021-2022. Merk at det kan komme endringer.
Emnekode
STA100
Versjon
1
Vekting (stp)
10
Semester undervisningsstart
Vår
Antall semestre
1
Vurderingssemester
Vår
Undervisningsspråk
Norsk
Opptakskrav
Realfaglig kompetanse (REALFA) / Høyere ingeniørutdanning (HING)
Innhold
Kurset gir en innføring i beskrivende statistikk, grunnleggende sannsynlighetsregning og en introduksjon til sentrale diskrete og kontinuerlige sannsynlighetsmodeller. Grunnleggende teori for estimering og for testing av statistiske hypoteser i de vanligste modellene blir gått gjennom, og eksempler på gjennomføring av statistiske analyser i praksis blir demonstrert. Bruk av programvare (R) for data-analyse og modellering er en integrert del av kurset.
Emner som blir gjennomgått: Innføring i grunnleggende sannsynlighetsteori, inkludert betinget sannsynlighet, forventning, varians og en gjennomgang av vanlige sannsynlighetsfordelinger som binomisk, hypergeometrisk, poisson, eksponential og normalfordeling. En innføring i punktestimering, konfidensintervall og hypotesetesting i situasjoner med ett og to utvalg. En introduksjon til korrelasjon, lineær regresjonsanalyse, variansanalyse og kjikvadrattester.
Læringsutbytte
- Kunne bruke enkle metoder for analyse og presentasjon av data.
- Beherske grunnleggende sannsynlighetsregning.
- Vite hva en stokastisk variabel, sannsynlighetsfordeling, forventning og varians er.
- Kunne beregne forventning, varians og sannsynligheter til stokastiske variable og enkle funksjoner av stokastiske variable.
- Kunne bruke grunnleggende sannsynlighetsfordelinger som binomisk, Poisson, hypergeometrisk, eksponential-, t- og normalfordeling.
- Kunne bruke sentralgrenseteoremet.
- Kunne finne estimatorer og beregne konfidensintervall for noen sentrale parametre i sannsynlighetsfordelinger.
- Kjenne generelle prinsipp for hypotestesting og kunne bruke dette på ett og flerutvalgsproblemer.
- Kjenne teori for og kunne bruke korrelasjon, regresjonsanalyse og enkel variansanalyse.
- Vite hvilke forutsetninger som ligger til grunn for de ulike metodene og være i stand til å vurdere om disse er oppfylt.
- Kunne bruke kjikvadrattester.
- Kunne bruke R for grunnleggende data-analyse og simulering.
Forkunnskapskrav
Anbefalte forkunnskaper
Eksamen / vurdering
Vilkår for å gå opp til eksamen/vurdering
Fagperson(er)
Emneansvarlig:
Jan Terje KvaløyInstituttleder:
Bjørn Henrik AuestadArbeidsformer
Overlapping
| Emne | Reduksjon (SP) |
|---|---|
| Statistikk og samfunnsvitenskapelig metode (BØK104_1) | 8 |
| Sannsynlighetsregning og statistikk 1 (BMF100_1) | 10 |
| Sannsynlighetsregning med statistikk (TE0199_2) | 6 |
| Sannsynlighetsregning med statistikk (ÅMA110_1) | 5 |
| Statistiske metoder 1 (MOT310_1) | 5 |
| Statistikk (ØK0061_1) | 4 |
| Matematikk og statistikk (BØK160_1) | 4 |
| Sannsynlighetsregning med statistikk (TE0199_1) | 5 |
| Sannsynlighetsregning med statistikk (TE0199_A) | 6 |
| Statistikk (BØK145_1) | 5 |