Kursplan för Analys av kategoriska data

Analysis of Categorical Data

Kursplan

  • 5 högskolepoäng
  • Kurskod: 1MS370
  • Utbildningsnivå: Avancerad nivå
  • Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Matematik A1N

    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: 2016-03-10
  • Inrättad av: Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden
  • Reviderad: 2022-02-16
  • Reviderad av: Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden
  • Gäller från: HT 2022
  • Behörighet: 120 hp varav 90 hp matematik. Regressionsanalys genomgången. Engelska 6. (Med en svensk kandidatexamen uppfylls kravet på engelska.)
  • Ansvarig institution: Matematiska institutionen

Mål

Efter godkänd kurs ska studenten kunna:

  • redogöra för samplingsstrategier för kategoriska data,
  • analysera en tvåvägskontingenstabell,
  • genomföra inferens för en trevägskontingenstabell,
  • konstruera och tillämpa logit och loglinjära modeller,
  • använda R för analys av datamaterial,
  • tolka resultaten från genomförd analys i praktiska exempel.

Innehåll

Poissonsampling. Binomialsampling. Inferens för oddskvot. Chitvåtest. Fishers exakta test. Exakta test. Modeller för binära data. Loglinjära modeller för kontingenstabeller. R-kommandon.

Undervisning

Föreläsningar, datorövningar och inlämningsuppgifter.

Examination

Skriftligt prov vid kursens slut (4 hp). Projekt som redovisas skriftligt och muntligt (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.