course-details-portlet

MA8702 - Videregående beregningskrevende statistiske metoder

Om emnet

Vurderingsordning

Vurderingsordning: Muntlig eksamen
Karakter: Bestått/ Ikke bestått

Vurdering Vekting Varighet Delkarakter Hjelpemidler
Muntlig eksamen 100/100 45 minutter E

Faglig innhold

Emnet tar sikte på å gi en teoretisk og metodologisk innføring i beregningskrevende statistiske metoder. Emnet vil omhandle et utvalg av følgende tema: teori og metodikk for Markov chain Monte Carlo, skjulte markovkjeder, gaussiske felt, mixtures, ikke-parametriske metoder og regresjon, splines, grafiske modeller, latente gaussiske modeller samt approksimativ bayesiansk inferens i disse. Relativ vektlegging av de forskjellige emnene vil variere etter behov.

Læringsutbytte

1. Kunnskap. Emnet gir en teoretisk og metodologisk innføring i beregningskrevende statistiske metoder, men det forutsettes gode ferdigheter innen beregning. Emnet vil omhandle et utvalg av følgende tema: teori og metodikk for Markov chain Monte Carlo, skjulte markovkjeder, gaussiske markovfelt, mixtures, ikke-parametriske metoder og regresjon, splines, grafiske modeller, latente gaussiske modeller samt approksimativ bayesiansk inferens i disse. 2. Ferdigheter. Studentene vil bli i stand til å bruke grunnleggende beregningskrevende teknikker i moderne teoretisk statistikk. Spesielt Markov chain Monte Carlo, skjulte markovkjeder, gaussiske markovfelt, mixtures, ikke-parametriske metoder og regresjon, splines, grafiske modeller, latente gaussiske modeller samt approksimativ bayesiansk inferens i disse. 3. Kompetanse. Studentene vil være i stand til å delta i vitenskapelige diskusjoner og utføre forskning i statstikk på høyt internasjonalt nivå. De vil være i stand til å delta i anvendte prosjekter innen statistiske metoder og til å anvende sine kunnskaper på problemer i teoretisk statistikk.

Læringsformer og aktiviteter

Emnet foreleses normalt hvert annet år, neste gang våren 2024, forutsatt at nok studenter melder seg. Dersom det melder seg få studenter, vil kurset kun gis som ledet selvstudium. Forelesninger, evt. ledet selvstudium. Innholdet og formen på obligatoriske aktiviteter blir gitt ved semesterstart.

Obligatoriske aktiviteter

  • Obligatoriske aktiviteter

Forkunnskapskrav

TMA4300 Beregningskrevende statistiske metoder, TMA4295 Statistisk inferens, TMA4267 Lineære statistiske modeller, eller tilsvarende kunnskaper. God forståelse og erfaring i R eller i et annet høynivå programmeringsspråk.

Kursmateriell

Oppgis ved kursstart.

Flere sider om emnet
Fakta om emnet

Versjon: 1
Studiepoeng:  7.5 SP
Studienivå: Doktorgrads nivå

Undervisning

Termin nr.: 1
Undervises:  VÅR 2024

Undervisningsspråk: Engelsk

Sted: Trondheim

Fagområde(r)
  • Statistikk
Kontaktinformasjon
Emneansvarlig/koordinator:

Ansvarlig enhet
Institutt for matematiske fag

Eksamensinfo

Vurderingsordning: Muntlig eksamen

Termin Statuskode Vurdering Vekting Hjelpemidler Dato Tid Eksamens- system Rom *
Vår ORD Muntlig eksamen 100/100 E

Utlevering
10.05.2024

Innlevering
10.05.2024


08:00


08:30

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