Generaliserte lineære modellar

Undervisningsspråk

Norsk (Engelsk vil bli brukt dersom utvekslingsstudentar følgjer kurset.)

Krav til forkunnskapar

Ingen

Læringsutbyte

Etter fullført emne skal studentene kunne:

• Identifisere sannsynlighetsfordelinger tilhørende en eksponentiell familie og tilpasse en beskrivelse som en generalisert lineær modell.
• Presentere den generelle teorien for eksponentielle familier av fordelinger.
• Beskrive numeriske prosedyrer for estimering i generaliserte lineære modeller.
• Gjenkjenne lineærnormale modeller og anvende generelle testmetoder på disse modellene.
• Forklare bevisene av viktige setninger i sannsynlighetsteorien som utnyttes i testprosedyrer i lineær¬normale modeller og i generaliserte lineære modeller.
• Analysere datasett som følger Poissonfordelinger eller binomiske fordelinger.
• Estimere parametre og teste hypoteser i generaliserte lineære modeller ved hjelp av statistisk programvare.

Kontaktinformasjon

Forelesar og Administrativ kontaktperson finn du på Mi side, kontakt ev studiekonsulenten på Insituttet.

Undervisningssemester

Annankvar haust, odde årstal.

Eksamenssemester

Det er ordinær eksamen kvart semester

Undervisningsspråk

Norsk (Engelsk vil bli brukt dersom utvekslingsstudentar følgjer kurset.)

Krav til studierett

For oppstart på emnet er det krav om ein studierett knytt til Det matematisk-naturvitskaplege fakultet, samt at du oppfyller ev opptakskrav

Mål og innhald

Generaliserte lineære modeller (GLM) brukes som grunnlag for regresjonsanalyse av data som følger fordelinger i en eksponentiell familie. Viktige eksempler er binomisk fordeling, Poisson-fordeling og gammafordeling. Dette emnet gir en innføring i statistisk analyse av data av denne typen. Først behandles den felles teoretiske bakgrunnen for modellene og deretter generelle metoder for estimering og hypotesetesting, tilpasset numerisk behandling i statistisk programvare. Et viktig spesialtilfelle er data som følger normalfordelinger, der det er mulig å gi grundigere beskrivelse av de aktuelle statistiske metodene. Emnet omfatter også en oversikt over denne teorien og gir dermed en generell innføring i modeller for lineær regresjonsanalyse og variansanalyse.

Læringsutbyte/resultat

Etter fullført emne skal studentene kunne:

• Identifisere sannsynlighetsfordelinger tilhørende en eksponentiell familie og tilpasse en beskrivelse som en generalisert lineær modell.
• Presentere den generelle teorien for eksponentielle familier av fordelinger.
• Beskrive numeriske prosedyrer for estimering i generaliserte lineære modeller.
• Gjenkjenne lineærnormale modeller og anvende generelle testmetoder på disse modellene.
• Forklare bevisene av viktige setninger i sannsynlighetsteorien som utnyttes i testprosedyrer i lineær¬normale modeller og i generaliserte lineære modeller.
• Analysere datasett som følger Poissonfordelinger eller binomiske fordelinger.
• Estimere parametre og teste hypoteser i generaliserte lineære modeller ved hjelp av statistisk programvare.

Krav til forkunnskapar

Ingen

Tilrådde forkunnskapar

MAT121 og STAT210.

Fagleg overlapp

MS201: 10sp

Obligatoriske arbeidskrav

Godkjende øvingar. (Gyldig i to semester.)

Vurderingsformer

Munnleg eksamen.

Karakterskala

Ved sensur av emnet vert karakterskalaen A-F nytta.

Undervisningssted

Bergen

Emneevaluering

Studentane skal evaluere undervisninga i tråd med UiB og instituttet sitt kvalitetssikringssystem.

Kontaktinformasjon

Forelesar og Administrativ kontaktperson finn du på Mi side, kontakt ev studiekonsulenten på Insituttet.