course-details-portlet

TMA4315 - Generaliserte lineære modeller

Om emnet

Vurderingsordning

Vurderingsordning: Samlet karakter
Karakter: Bokstavkarakterer

Vurdering Vekting Varighet Delkarakter Hjelpemidler
Prosjekt 30/100
Skriftlig skoleeksamen 70/100 4 timer C

Faglig innhold

Univariat eksponenensiell familie. Multippel lineær regresjon. Logistisk regresjon. Poission-regresjon. Generell formulering av generaliserte lineære modeller med kanonisk link. Likelihood-inferens med score-funksjon og forventet Fisher-informasjon. Deviance. AIC. Wald, score og likelihood-ratio test. Lineære mixed effekt modeller med generell tilfeldig struktur. Tilfeldig skjæringspunkt og tilfeldig stigningstall. Generalisert lineær mixed effekt model. Stor vekt på programmering i R. Mulige utvidelser: kvasi-likelihood, overdispersjon, modeller for multinomiske data, analyse av kontingenstabeller, kvantil-regresjon.

Læringsutbytte

1. Kunnskap. Studenten kan vurdere om en generalisert lineær modell kan brukes i en gitt situasjon og kan utføre en statistisk analyse basert på denne modellen. Studenten har teoretisk kunnskap om generaliserte lineære modeller, både når det gjelder modellantagelser, likelihoodbasert inferens og evaluering. Dette inkluderer regresjonsmodeller for normaldata, logistisk regresjon for binære data og Poisson-regresjon. Videre har studenten teoretisk kunnskap om lineære mixed effekt modeller og generaliserte linære mixed effekt modeller, både for modellantagelser, likelihoodbasert inferens og evaluering. Hovedvekt er på normal, binomisk og Poisson-modeller med tilfeldig skjæringspunkt og stigningstall. 2. Ferdigheter. Studenten kan vurdere om en generalisert lineær modell eller en generalisert lineær mixed effekt modell kan brukes i en gitt situasjon, og kan videre utføre og evaluere en slik statistisk analyse.

Læringsformer og aktiviteter

Forelesninger, øvinger og arbeider (prosjekter). Undervisningen i emnet vil kunne bli gitt på engelsk.

Mer om vurdering

Ved utsatt eksamen (kontinuasjonseksamen) kan skriftlig eksamen bli endret til muntlig eksamen.

Dersom kurset undervises på engelsk kan eksamen bli gitt kun på engelsk. Studentens besvarelse kan være på norsk eller engelsk.

Gjentak kan gjennomføres for enkelte delvurderinger uten at alle delvurderinger må tas opp igjen.

Kursmateriell

Oppgis ved semesterstart.

Flere sider om emnet

Fakta om emnet

Versjon: 1
Studiepoeng:  7.5 SP
Studienivå: Høyere grads nivå

Undervisning

Termin nr.: 1
Undervises:  HØST 2023

Undervisningsspråk: Engelsk, Norsk

Sted: Trondheim

Fagområde(r)
  • Statistikk
  • Teknologiske fag
Kontaktinformasjon
Emneansvarlig/koordinator:

Ansvarlig enhet
Institutt for matematiske fag

Timeplan

Listevisning
Kalendervisning

Eksamensinfo

Vurderingsordning: Samlet karakter

Termin Statuskode Vurdering Vekting Hjelpemidler Dato Tid Eksamens- system Rom *
Høst ORD Skriftlig skoleeksamen 70/100 C 05.12.2023 15:00 INSPERA
Rom Bygning Antall kandidater
SL515 Sluppenvegen 14 2
SL321 Sluppenvegen 14 1
SL310 turkis sone Sluppenvegen 14 1
SL311 grønn sone Sluppenvegen 14 32
Høst ORD Prosjekt 30/100

Innlevering
06.11.2023


14:00

INSPERA
Rom Bygning Antall kandidater
Sommer UTS Skriftlig skoleeksamen 70/100 C INSPERA
Rom Bygning Antall kandidater
  • * Skriftlig eksamen plasseres på rom 3 dager før eksamensdato. Hvis mer enn ett rom er oppgitt, finner du ditt rom på Studentweb.
Eksamensinfo

For mer info om oppmelding til og gjennomføring av eksamen, se "Innsida - Eksamen"

Mer om eksamen ved NTNU