Generaliserte lineære modeller (STA600)
Emnet gir en innføring i generaliserte lineære modeller (GLM), som er en naturlig generalisering av vanlig (multippel) lineær regresjon for normalfordelte responser til responser fra en større klasse av fordelinger, spesielt diskrete fordelinger. Teori for generaliserte lineære modeller blir gjennomgått med anvendelser bl.a. på regresjonsmodeller for normalfordelte data, logistisk regresjon for binære og multinomiske data, Poisson-regresjon og levetidsanalyse. Prinsipper for statistisk modellering, estimering og inferens. Likelihoodteori. Anvendelser og analyse av datasett vektlegges.
Dette er emnebeskrivelsen for studieåret 2023-2024. Merk at det kan komme endringer.
Emnekode
STA600
Versjon
1
Vekting (Sp)
10
Semester undervisningsstart
Vår
Antall semestre
1
Vurderingssemester
Vår
Undervisningsspråk
Engelsk
Innhold
Læringsutbytte
- Kjenne til teori for generaliserte lineære modeller
- Kjenne til hvordan regresjon med binære, multinomiske, Poisson- og levetidsresponser kan gjøres
- Forstå bruk av likelihoodestimering generelt og spesielt for generaliserte lineære modeller
- Kunne benytte teorien til å analysere datasett.
Forkunnskapskrav
Anbefalte forkunnskaper
Eksamen / vurdering
Vurderingsform | Vekting | Varighet | Karakter | Hjelpemiddel |
---|---|---|---|---|
Muntlig eksamen | 1/1 | 45 Minutter | Bokstavkarakterer | Ingen hjelpemidler tillatt |
Vilkår for å gå opp til eksamen/vurdering
Fagperson(er)
Emneansvarlig:
Jörn SchulzEmneansvarlig:
Arild BulandEmneansvarlig:
Tore Selland KleppeInstituttleder:
Bjørn Henrik AuestadArbeidsformer
Åpent for
Emneevaluering
Det skal være en tidligdialog mellom emneansvarlig, studenttillitsvalgt og studentene. Formålet er tilbakemelding fra studentene for endringer og justering i emnet inneværende semester.
I tillegg skal det gjennomføres en digital emneevaluering minimum hvert tredje år. Den har som formål å innhente studentenes erfaringer med emnet.