Forudsætninger/Anbefalede forudsætninger for
at deltage i modulet
Modulet bygger på viden opnået i modulet lineær algebra på 2.
semester (sideløbende).
Modulets indhold, forløb og pædagogik
Læringsmål
Viden
- Grundlæggende begreber i sandsynlighedsregning, herunder
stokastiske variable og sandsynlighedsfordelinger
- Forskellige former for deskriptiv statistik
- Statistisk inferens, herunder estimation, konfidensintervaller
og hypotesetest
- Vigtige statistiske modeller, herunder lineær regression
(simpel og multipel), variansanalyse, logistisk regression og
log-lineære modeller (især kontingenstabeller)
Færdigheder
- Skal med udgangspunkt i givne data kunne specificere en
relevant statistisk model og redegøre for modellens antagelser og
begrænsninger
- Skal kunne anvende relevant software til at udføre en
statistisk analyse af de givne data og kunne fortolke opnåede
resultater.
Kompetencer
- Skal kunne vurdere anvendelsesmuligheder af statistik inden for
egne fagområder
- Skal være i stand til at forholde sig kritisk til resultaterne
af en statistisk analyse
- Skal kunne kommunikere resultaterne af en statistisk analyse
til personer uden specifik statistisk viden
KOMPETENCEMÅL GÆLDENDE FOR STUDERENDE DER LÆSER PÅ
KANDIDATNIVEAU, MEN FØLGER UNDERVISNING PÅ BACHELORNIVEAU:
- Kunne reflektere over fagområdets tilgang til faglige
problemstillinger på højt niveau og dets relation til andre
fagområder.
- Kunne inddrage vidensområdet i løsningen af komplekse faglige
problemstillinger og dermed opnå ny forståelse af et givet
genstandsområde.
Undervisningsform
Forelæsninger med tilhørende opgaveregning.
Omfang og forventet arbejdsindsats
Kursusmodulets omfang er 5 ECTS svarende til 150 timers
studieindsats.
Eksamen
Prøver
Prøvens navn | Anvendt statistik |
Prøveform | Mundtlig |
ECTS | 5 |
Tilladte hjælpemidler | Uden hjælpemidler
Kontakt kursusholder for yderligere information. |
Bedømmelsesform | 7-trins-skala |
Censur | Intern prøve |
Vurderingskriterier | Vurderingskriterierne er angivet i Universitetets
eksamensordning |