Faglig innhold

Emnet foreleses normalt hvert annet år, neste gang våren 2016, forutsatt at nok studenter melder seg. Dersom det melder seg få studenter, vil kurset kun gis som ledet selvstudium.
Emnet tar sikte på å gi en teoretisk og metodologisk innføring i moderne statistiske metoder. Emnet vil omhandle et utvalg av følgende tema: teori og metodikk for Markov chain Monte Carlo, Hidden Markov chains, Gaussiske Markov felt, mixtures, ikke-parametriske metoder og regresjon, splines, bootstrapping, klassifikasjon og 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 tar sikte på å gi en teoretisk og metodologisk innføring i moderne 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, Hidden Markov chains, Gaussiske Markov felt, mixtures, ikke-parametriske metoder og regresjon, splines, bootstrapping, klassifikasjon og grafiske modeller, latente Gaussiske modeller samt approksimativ Bayesiansk inferens i disse.

2. Ferdigheter.
Studnetne vil lære om og bli i stand til å bruke grunnleggende teknikker i moderne teoretisk statistikk. Spesielt Markov chain Monte Carlo, Hidden Markov chains, Gaussiske Markov felt, mixtures, ikke-parametriske metoder og regresjon, splines, bootstrapping, klassifikasjon og 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

Forelesninger, evt. ledet selvstudium.

Obligatoriske aktiviteter

• Øvinger

Anbefalte forkunnskaper

TMA4300 (SIF5085) Moderne statistiske metoder, TMA4295 (SIF5084) Statistisk inferens, TMA4267 Lineære statistiske modeller.

Kursmateriell

Oppgis ved kursstart.