Emnetype

Emnet tas primært av studenter med studierett på bachelorprogrammer i ingeniørfag.

Emnet kan tas som enkeltemne.

Opptakskrav

Generell studiekompetanse + Matematikk R1 eller (S1+S2).

Søknadskode: 9354 (kravkode MATRS) Enkeltemner i informatikk, lavere grad.

Innhold

Emnet gir studentene en innføring i sannsynlighetsregning og statistikk, som innbefatter temaene:

Deskriptiv statistikk:

• Sentralmål og spredningsmål
• Visualisering med histogrammer

Sannsynlighet:

• Mengdelære
• Betingede sannsynligheter
• Kombinatorikk
• Stokastiske variable
• Diskrete (binomisk, hypergeometrisk, Poisson) og kontinuerlige (normal, eksponential, kji-kvadrat og Student-t) sannsynlighetsfordelinger
• Forventning og varians
• Sentralgrenseteoremet

Statistisk analyse:

• Estimatorer og konfidensintervaller
• Hypotesetesting
• Korrelasjon og lineær regresjonsanalyse
• Kji-kvadrattest

Hva lærer du

Kunnskap

Kandidaten har:

• Kunnskap til å redegjøre for begrepet sannsynlighet og teknikker knyttet til beregning av sannsynlighet (mengdelære, kombinatorikk, bruk av Bayes teorem).
• Grunnleggende kunnskap om deskriptive metoder

• Grunnleggende kunnskaper om stokastiske variabler, samt diskrete og kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger
• Grunnleggende forståelse av hvordan sannsynlighetsbegrepet og deskriptive metoder kan kombineres til statistisk analyse (estimering, hypotesetester og regresjon).

Ferdigheter

Kandidaten kan:

• Anvende grunnleggende teknikker for sannsynlighetsregning, og benytte sentrale diskrete og kontinuerlige fordelinger i beregning av sannsynlighet
• Sammenfatte et datamateriale i beskrivende mål (sentralmål og spredning)

• Fremstille data visuelt slik at relevant informasjon kommer fram

• Utføre estimering av ukjente parametre, beregne konfidensintervall samt utføre hypotesetester
• Beregne den lineære korrelasjonskoeffisienten, og sette opp og anvende lineære regresjonsmodeller
• Benytte digitale verktøy til statistisk analyse

Generell kompetanse

Kandidaten:

• Har forståelse for hvordan teoretiske matematiske modeller anvendes i praksis.
• Er bevisst hvilke begrensinger og muligheter som ligger i statistisk databehandling
• Kan relatere statistikk og statistisk modellering til ingeniørfaglig problemløsing, og kommunisere resultatene på en etterrettelig måte

Undervisnings- og eksamensspråk

Undervisning

Forelesninger, oppgaveløsning og nettbaserte ressurser

Totalt minimum 40 timer undervisning