Kursplan för Teoretisk statistik

Theoretical Statistics

Kursplan

  • 10 högskolepoäng
  • Kurskod: 1MS033
  • 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: 2012-03-08
  • Inrättad av: Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden
  • Reviderad: 2021-10-15
  • Reviderad av: Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden
  • Gäller från: HT 2022
  • Behörighet:

    120 hp med 90 hp matematik. Inferensteori II genomgången. Engelska 6. (Med en svensk kandidatexamen uppfylls kravet på engelska.)

  • Ansvarig institution: Matematiska institutionen

Mål

Efter godkänd kurs ska studenten kunna:

  • förklara principerna för optimal skattning;
  • förklara teorin om det optimala testet, speciellt unbiased och invarianta tester;
  • redogöra för beslutsteori;
  • förklara principerna för asymptotiskt beteende, särskilt av den asymptotiska effektiviteten av statistiska metoder;
  • använda deltametoden, inklusive den funktionella deltametoden;
  • förklara användningen av projektion i statistik speciellt om metoderna för linjär regression och variansanalys.

Innehåll

Maximum likelihood-skattningen, James Stein-skattningen, M-skattningen, optimalitet av F-test, minimax-tester, asymptotiska effektiviteten, LAN-modeller, U-statistik, Hajekprojektion, lineära modeller.

Undervisning

Föreläsningar och räkneövningar

Examination

Kursen examineras genom ett skriftligt prov (8 hp) vid kursens slut samt genom inlämningsuppgifter (2 hp) under kursen enligt anvisningar som lämnas vid kursens start.

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.

Versioner av kursplanen

Litteratur

Litteraturlista

Gäller från: HT 2022

I bibliotekets söktjänst kan du se om en titel finns elektroniskt.

  • van der Vaart, A. W. Asymptotic Statistics

    Cambridge University Press, 2000

    Obligatorisk

  • Liero, Hannelore; Zwanzig, Silvelyn Introduction to the theory of statistical inference

    Boca Raton, FL: CRC Press, 2012

    Se bibliotekets söktjänst

    Obligatorisk

Skriv ut kursplan och litteraturlista
Skriv ut