Kursplan - Statistisk inferensteori
Omfattning
7.5 hp
Kurskod
MMA308
Giltig från
Hösttermin 2021
Utbildningsnivå
Grundnivå
Successiv fördjupning
G2F (Grundnivå, har minst 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav).
Huvudområde(n)
Matematik/Tillämpad matematik, Nationalekonomi
Akademi
Akademin för utbildning, kultur och kommunikation
Fastställd
2013-02-01
Reviderad
2020-12-15
Litteraturlistor
Kurslitteraturen är preliminär till 8 veckor innan kursstart. Kurslitteratur kan vara giltig över flera terminer.
-
Böcker
Mathematical statistics with applications
7. ed. : Southbank : Thomson Learning, 2008 - xxii, 912 s.
ISBN: 9780495385080 LIBRIS-ID: 10617209
Syfte
Statistisk analys av marknadsdata spelar en viktig roll inom analytisk finans och ekonomi. Kursens syfte är att ge studenterna nödvändiga kunskaper inom statistisk inferens (eller statistisk slutledning). Kursen presenterar centrala koncept och metoder inom statistisk inferensteori så som, skattning, konfidensintervall, hypotesprövning, regressionsanalys samt variansanalys. MATLAB och liknande program kommer att används som analysverktyg.
Lärandemål
Efter avklarad kurs ska studenten kunna
- beskriva och använda sig av slumpmässiga stickprov och statistisk inferens; speciellt uttrycken statistika, skattning, population, slumpmässigt urval, populationsfördelning och samplingfördelning.
- beskriva punktskattning och andra skattningsmetoder, egenskaperna för dessa estimatorer, samt kunna använda dem med data.
- konstruera konfidensintervall för okända parametrar.
- beskriva och tillämpa metoder och koncept inom hypotesprövning.
- beskriva och tillämpa metoder och koncept inom linjär regression.
- beskriva och tillämpa variansanalys för ensidig indelning.
- beskriva och tillämpa analys av kategoridata med hjälp av chi-två-test.
Innehåll
Repetition av sannolikhetslära: sannolikhet, slumpvariabel, fördelning, väntevärde, samplingfördelning, stickprov från normalfördelning; Skattning: väntevärdesriktiga skattningar och medelkvadratfel, val av urvalsstorlek, effektivitet, konsistens, tillräcklighet, variansskattning, momentskattning, maximum likelihood skattning. Konfidensintervall: tvåsidiga och ensidiga intervall, täckningssannolikhet, konfidensintervall för parametrar i en normalfördelning, styrkan hos ett statistiskt test, pivot. Hypotesprövning: felrisker, likelihood-kvottest, parametertest för en normalfördelning, Neyman-Pearsons lemma, hypotesprövning och konfidensintervall, p-värde. Regressionsanalys: linjära modeller, skattning genom minstakvadraten, inferens för regressionsparametrar, regressionsprediktion. Variansanalys: ensidig analys, variansanalystabell, statistisk inferens för ensidig analys.
Undervisning
Undervisningen sker i form av föreläsningar och lektioner med övningar. Även arbete med och presentation av rapportarbeten kan förekomma.
Särskild behörighet
Minst sammanlagt 60 hp i teknik, naturvetenskap, företagsekonomi eller nationalekonomi inklusive Sannolikhetslära, 7,5 hp, varav 3 hp ska vara avklarade innan kursstart, eller motsvarande.
Examination
SEM2, 1,5 högskolepoäng, Seminarium
TEN3, 3 högskolepoäng, Skriftlig och/eller muntlig tentamen
TEN4, 3 högskolepoäng, Skriftlig och/eller muntlig tentamen
En student som har ett intyg från MDU avseende sin funktionsnedsättning har möjlighet att anmäla önskemål om anpassning vid salstentamina eller annan examinationsform i enlighet med Regler och anvisningar för examination på grundnivå och avancerad nivå vid Mälardalens högskola (2020/1655). Det är examinator som, utifrån det intyg som utfärdats, beslutar om eventuell anpassning och i så fall vilken anpassning som ska gälla.
Misstankar om vilseledande vid examination (fusk) anmäls, enligt högskoleförordningen, till universitetets rektor och prövas av universitetets disciplinnämnd. Om disciplinnämnden anser att en student gjort sig skyldig till en disciplinförseelse fattar nämnden beslut om en disciplinär åtgärd, vilket är varning eller avstängning.
Betyg
Väl godkänd, godkänd, underkänd