Kursplan för Matematisk statistik KF
Mathematical Statistics KF
Kursplan
- 5 högskolepoäng
- Kurskod: 1MS029
- Utbildningsnivå: Grundnivå
-
Huvudområde(n) och successiv fördjupning:
Matematik G1F
Förklaring av koder
Koden visar kursens utbildningsnivå och fördjupning i förhållande till andra kurser inom huvudområdet och examensfordringarna för generella examina:
Grundnivå
- G1N: har endast gymnasiala förkunskapskrav
- G1F: har mindre än 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
- G1E: innehåller särskilt utformat examensarbete för högskoleexamen
- G2F: har minst 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
- G2E: har minst 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav, innehåller examensarbete för kandidatexamen
- GXX: kursens fördjupning kan inte klassificeras
Avancerad nivå
- A1N: har endast kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
- A1F: har kurs/er på avancerad nivå som förkunskapskrav
- A1E: innehåller examensarbete för magisterexamen
- A2E: innehåller examensarbete för masterexamen
- AXX: kursens fördjupning kan inte klassificeras
- Betygsskala: Underkänd (U), godkänd (3), icke utan beröm godkänd (4), med beröm godkänd (5)
- Inrättad: 2011-03-10
- Inrättad av: Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden
- Reviderad: 2021-10-15
- Reviderad av: Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden
- Gäller från: HT 2022
-
Behörighet:
Geometri och analys I genomgången.
- Ansvarig institution: Matematiska institutionen
Beslut och riktlinjer
Kursen kan med fördel läsas parallellt med Geometri och analys II samt Fysikprojekt I.
Mål
Efter godkänd kurs skall studenten kunna
- genomföra enkla beräkningar av sannolikheter samt uppvisa grundläggande kunskaper om stokastiska variabler och de vanligast förekommande sannolikhetsfördelningarna
- redogöra för begreppen väntevärde och varians för olika fördelningar och förstå innebörden av stora talens lag och centrala gränsvärdessatsen samt därmed relaterade approximationer
- konstruera punkt- och intervallskattningar för några statistiska typproblem
- genomföra skattningar i modeller för linjär regression (enkel och multipel) samt bedöma rimligheten hos en föreslagen modell
Innehåll
Sannolikhetsbegreppet. Oberoende och betingade sannolikheter. Stokastiska variabler. Vanliga sannolikhetsfördelningar, simultan- och marginalfördelningar. Väntevärde och varians. Stora talens lag. Centrala gränsvärdessatsen. Normalapproximation. Beskrivande statistik. Punkt- och intervallskattningar. Statistiska undersökningar och tolkning av statistiska data inklusive etiska aspekter. Enkel och multipel regressionsanalys: skattning och diagnostik. Probabilistiska modeller i fysikaliska tillämpningar. Fortplantning av mätosäkerheter.
Undervisning
Lektionsundervisning i stora och små grupper. Problemlösning med Python.
Examination
Skriftligt prov vid kursens slut (4 hp). Inlämningsuppgifter med bl. a datorsimuleringar (1 hp).
Om särskilda skäl finns får examinator göra undantag från det angivna examinationssättet och medge att en enskild student examineras på annat sätt. Särskilda skäl kan t.ex. vara besked om särskilt pedagogiskt stöd från universitetets samordnare för studenter med funktionsnedsättning.
Litteratur
Litteraturlista
Gäller från: HT 2022
I bibliotekets söktjänst kan du se om en titel finns elektroniskt.
-
Alm, Sven Erick;
Britton, Tom
Stokastik : Sannolikhetsteori och statistikteori med tillämpningar
Liber, 2008
Obligatorisk