TMA4240 Statistikk høsten 2021
Digitale forelesninger
Følgende tabell er basert på forelesningsrekken holdt for TMA4240 høsten 2019. For hver forelesning viser tabellen hvilke tema som ble forelest og hvilke kapitler i læreboka dette dekker, samt hvilke uke det er naturlig å se videoene dersom man velger å følge disse digitale forelesningene høsten 2021.
| Uke | Kapitler | Tema | Forelesninger | Kommentar |
|---|---|---|---|---|
| 34 | 1, 2.1-2.2 | Deskriptiv statistikk, stokastiske forsøk, hendelser | 1. time, 2. time | |
| 2.3-2.4 | Sannsynlighet, kombinatorikk | 1. time, 2. time | ||
| 35 | 2.5-2.6 | Kombinatorikk, regneregler for sannsynlighet | 1. time, 2. time: (fra tid 21:08 og til tid 38:22) | Merk: Video for andre time er hentet fra en annen forelesningsserie. |
| 2.6-2.7 | Regneregler for sannsynlighet | 1. time, 2. time | Merk: Video av lysark mangler, men denne benyttes kun for repetisjon i begynnelsen av første time. | |
| 36 | 3.1-3.3 | Stokastiske variabler og sannsynlighetsfordelinger | 1. time: (hele denne og til tid 17.53), 2. time | Merk: Video for første time er hentet fra en annen forelesningsserie. |
| 3.4 | Simultanfordeling, betinget fordeling, uavhengige stokastiske variabler | 1. time, 2. time | ||
| 37 | 4.1-4.2 | Forventningsverdi, varians | 1. time, 2. time | |
| 4.2-4.3 | Kovarians, korrelasjon, regneregler for forventingsverdi og varians | 1. time, 2. time | ||
| 38 | Th. 4.8, Kap. 5.1-5.3 | Forventning til produkt av uavhengige stokastiske variabler, binomisk fordeling, multinomisk fordeling, hypergeometrisk fordeling | 1. time, 2. time | |
| 5.4-5.5 | Negativ binomisk og geometrisk fordeling, poissonprosess og poissonfordeling | 1. time, 2. time | Merk: Videoer er hentet fra en annen forelesningsserie. | |
| 39 | 6.1-6.6 | Normalfordeling, normalfordeling som tilnærming til binomisk, eksponensialfordeling | 1. time, 2. time | |
| 6.6-6.7, 7.1-7.2 | Eksponensialfordeling, gammafordeling, transformasjon av stokastisk variabel | 1. time: fra tid 06.50, 2. time | Merk: Video for første time er hentet fra en annen forelesningsserie. | |
| 40 | Notat, 7.3 | Ordnings- og ekstremvariabler, momentgenererende funksjoner | 1. time, 2. time | |
| 7.3, 8.1-8.2 | Momentgenererende funksjoner, introduksjon til statistisk inferens | 1. time, 2. time | ||
| 41 | 8.1-8.4, 8.8 | Populasjon og utvalg, observatorer, normalfordelingsplott, sentralgrenseteoremet | 1. time, 2. time | |
| 9.1-9.5 | Estimator, egenskaper til en estimator | 1. time, 2. time | ||
| 42 | 9.14 | Sannsynlighetsmaksimeringsestimator (SME) | 1. time, 2. time | Merk: Video for første time er hentet fra en annen forelesningsserie. |
| 9.3-9.4 | Konfidensintervall | 1. time, 2. time | ||
| 43 | 6.7, 8.5-8.6, 9.4 | Konfidensintervall, t-fordeling, prediksjonsintervall | 1. time, 2. time | |
| 9.6, 9.8-9.9, 9.12 | Prediksjonsintervall, konfidensintervall for ulike situasjoner | 1. time, 2. time | ||
| 44 | 9.10, 9.11 (les selv), 10.1-10.2 | Hypotesetesting | 1. time, 2. time | |
| 10.2, 10.4 | Hypotesetesting for ulike situasjoner | 1. time, 2. time | ||
| 45 | 10.3-10.4, 10.6 | Hypotesetesting for ulike situasjoner, p-verdi, valg av antall situasjoner | 1. time, 2.time: (fra tid 21.30 og fra tid 05.45) | Merk: Video for andre time er hentet fra en annen forelesningsserie. |
| 10.9, 10.10 (les selv), 10.5 (les selv), 11.1 | To-utvalg hypotesetesting, Innledning til enkel lineær regresjon | 1. time, 2. time | ||
| 46 | 11.2-11.4 | Enkel lineær regresjon: SME, minste kvadraters metode, egenskaper til estimatorene | 1. time, 2. time | |
| 11.4-11.6 | Enkel lineær regresjon: Egenskaper til estimatorene, inferens om regresjonsparametrene | 1. time, 2. time | ||
| 47 | 11.6, 11.10 | Enkel lineær regresjon: Prediksjonsintervall, residualplott, repetisjon | 1. time, 2. time | |
| Repetisjon, avslutning | Repetisjon, avslutning | 1. time, 2. time | ||