Emne - Multivariat dataanalyse - videregående emner - TK8117
TK8117 - Multivariat dataanalyse - videregående emner
Om emnet
Vurderingsordning
Vurderingsordning: Muntlig eksamen og arbeider
Karakter: Bestått/Ikke bestått
Vurderingsform | Vekting | Varighet | Hjelpemidler | Delkarakter |
---|---|---|---|---|
Arbeider | 30/100 | |||
Muntlig eksamen | 70/100 |
Faglig innhold
1. Kort repetisjon av a) Design of Experiments b) Analyse av en tabell (PCA etc.) c) Analyse av to tabeller med multivariate regresjonsmetoder
2. Modellering av tidsavhengige prosesser f.eks. batch data og andre prosesser med transiente signaler.
3. Analyse av multiblock data, f.eks. sensor-fusion for å finne unik og felles informasjon i flere datatabeller
4. Multidoméne modellering av prosesser som endrer seg både i tid og intensitet (IDLE modell).
5. Strategier for analyse av 3- dimensionale data ved hjelp av multiway metoder, e.g. PARAFAC.
6. Hvordan benytte modeller i real-time for prediksjon og deteksjon av outliers (multivariate prosess monitoring).
7. Validering og feature extraction i multivariate modeller.
Læringsutbytte
KUNNSKAPER: Studentene skal få oversikt over ulike metoder for å analysere data fra prosesser som er kontinuerlige og/eller tidsavhengig. Skal dessuten bli istand til å planlegge praktiske eksperimenter. Dette inkluderer sensor-fusion og hierarkiske modeller fra multiblock data.
FERDIGHETER: Studenten skal kunne organisere data fra ulike typer måleinstrumenter og med ulike dimensjoner og vurdere optimal forbehandling av data. Videre skal studenten kunne foreslå de mest egnete metoder gitt den aktuelle problemstillingen.
GENERELL KOMPETANSE: Kunne benytte ferdigheter og kunnskaper på nye problemstillinger Studenten skal kunne diskutere faglige problemstillinger med spesialister innen fagområdet men også foreslå metodiske tilnærminger i tverrfaglige prosjekter.
Læringsformer og aktiviteter
Forelesninger med praktiske eksempler. Prosjektarbeid på utvalgte datasett.
Anbefalte forkunnskaper
Innføring i multivariat datamodellering. God kjennskap til lineær algebra og grunnleggende statistiske metoder.
Kursmateriell
Oppgis ved kursets begynnelse.
Ingen
Versjon: 1
Studiepoeng:
7.5 SP
Studienivå: Doktorgrads nivå
Termin nr.: 1
Undervises: HØST 2020
Forelesningstimer: 2
Øvingstimer: 2
Fordypningstimer: 4
Undervisningsspråk: Engelsk, Norsk
Sted: Trondheim
- Kjemometri
- Signalbehandling
- Multivariat bildeanalyse
- Statistisk forsøksplanlegging
- Teknisk kybernetikk
Eksamensinfo
Vurderingsordning: Muntlig eksamen og arbeider
- Termin Statuskode Vurderings-form Vekting Hjelpemidler Dato Tid Digital eksamen Rom *
- Høst ORD Muntlig eksamen 70/100
-
Rom Bygning Antall kandidater - Høst ORD Arbeider 30/100
-
Rom Bygning Antall kandidater - Vår ORD Muntlig eksamen 70/100
-
Rom Bygning Antall kandidater - Vår ORD Arbeider 30/100
-
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.
For mer info om oppmelding til og gjennomføring av eksamen, se "Innsida - Eksamen"