Emne

Generaliserte lineære modeller (STA600)

Emnet gir en innføring i generaliserte lineære modeller (GLM), som er en naturlig generalisering av vanlig (multippel) lineær regresjon for normalfordelte responser til responser fra en større klasse av fordelinger, spesielt diskrete fordelinger. Teori for generaliserte lineære modeller blir gjennomgått med anvendelser bl.a. på regresjonsmodeller for normalfordelte data, logistisk regresjon for binære og multinomiske data, Poisson-regresjon og levetidsanalyse. Prinsipper for statistisk modellering, estimering og inferens. Likelihoodteori. Anvendelser og analyse av datasett vektlegges.


Dette er emnebeskrivelsen for studieåret 2017-2018. Merk at det kan komme endringer.

Se emnebeskrivelse og eksamens-/vurderingsinfo for dette studieåret (2024-2025)

Fakta

Emnekode

STA600

Vekting (stp)

10

Semester undervisningsstart

Vår

Undervisningsspråk

Engelsk

Antall semestre

1

Vurderingssemester

Vår

Timeplan

Vis timeplan

Innhold

Emnet gir en innføring i generaliserte lineære modeller (GLM), som er en naturlig generalisering av vanlig (multippel) lineær regresjon for normalfordelte responser til responser fra en større klasse av fordelinger, spesielt diskrete fordelinger. Teori for generaliserte lineære modeller blir gjennomgått med anvendelser bl.a. på regresjonsmodeller for normalfordelte data, logistisk regresjon for binære og multinomiske data, Poisson-regresjon og levetidsanalyse. Prinsipper for statistisk modellering, estimering og inferens. Likelihoodteori. Anvendelser og analyse av datasett vektlegges.

Læringsutbytte

Etter å ha tatt dette emnet skal studenten:

• Kjenne til teori for generaliserte lineære modeller

• Kjenne til hvordan regresjon med binære, multinomiske, Poisson- og levetidsresponser kan gjøres

• Forstå bruk av likelihoodestimering generelt og spesielt for generaliserte lineære modeller

• Kunne benytte teorien til å analysere datasett.

Forkunnskapskrav

Et av følgende alternativer:
Matematiske metoder 1 (MAT100)
Matematiske metoder 2 (MAT200)
Sannsynlighetsregning og statistikk 1 (STA100)
Sannsynlighetsregning og statistikk 2 (STA500)
eller tilsvarende kurs.

Eksamen / vurdering

Vurderingsform Vekting Varighet Karakter Hjelpemiddel Exam system Withdrawal deadline Exam date
Muntlig eksamen 1/1 45 Minutter Bokstavkarakterer Ingen hjelpemidler tillatt — — —


Vilkår for å gå opp til eksamen/vurdering

To obligatoriske innleveringer
Obligatoriske undervisningsaktiviteter må være godkjent for å få avlegge eksamen.

Fagperson(er)

Instituttleder:

Bjørn Henrik Auestad

Emneansvarlig:

Arild Buland

Emneansvarlig:

Tore Selland Kleppe

Emneansvarlig:

Jörn Schulz

Arbeidsformer

Fire timer forelesning og to timer regneøvinger per uke.

Åpent for

Masternivå på Det teknisk-naturvitenskapelige fakultet samt bachelorstudiet i matematikk og fysikk.

Emneevaluering

Skjer vanligvis gjennom skjema og/eller samtaler i henhold til gjeldende retningslinjer.

Litteratur

Annette J. Dobson: An introduction to generalized linear models, second ed.

Ch.: 1 11.

Alternative lærebøker vurderes. Dersom annen lærebok velges vil informasjon om dette oppgis ved semesterstart.

Kontakt

Instituttleder:

Bjørn Henrik Auestad

Emneansvarlig:

Arild Buland

Emneansvarlig:

Tore Selland Kleppe

Emneansvarlig:

Jörn Schulz

Tilbys av

Det teknisk-naturvitenskapelige fakultet

Institutt for matematikk og fysikk

Emnebeskrivelsen er hentet fra Felles studentsystem Versjon 1