TMA4245 Statistikk våren 2021
Forelesninger
Digitale forelesninger
Forelesningene dette semesteret er digitale. I følgende tabell finner dere oversikt over tema for forelesningene og hvilke kapitler i læreboka disse dekker. Hver forelesningsdag vil det på startsiden ligge en kort oversikt over dagens tema, samt en link til dagens forelesningsvideoer. Siden noen ønsket videoer for flere uker fremover har vi lagt ut for to uker om gangen der vi marker hvilken uke som er nåværende uke.
Merk at denne forelesningserien ble spilt inn i 2019 (uke 2–uke 6). Det vil si at dere må finne oppdatert informasjon om datoer og kontaktpersoner på disse nettsidene. Vi skiftet til høst 2017 fra og med uke 7.
| Uke | Dato | Kapitler | Tema | Forelesninger | Filer | Erreta |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2 | 12.01 | 1, 2.1-2.2 | Deskriptiv statistikk, stokastiske forsøk, hendelser | 1. time, 2. time | Slides.pdf | Formelen skrevet på tavlen på slutten skal være (A∩B)∪C = (A∪C)∩(B∪C). |
| 15.01 | 2.3-2.4 | Sannsynlighet, kombinatorikk | 1. time, 2. time | Slides.pdf | Formelene i slides på side 3 skal være: 1) (A∩B)∪C = (A∪C)∩(B∪C), og 2) (A∪B)∩C = (A∩C)∪(B∩C). | |
| 3 | 19.01 | 2.5-2.6 | Kombinatorikk, regneregler for sannsynlighet | 1. time, 2. time: (fra tid 21:08 og til tid 38:22) | Slides.pdf Merk: Video for andre time er hentet fra en annen forelesningsserie. | |
| 22.01 | 2.6-2.7 | Regneregler for sannsynlighet | 1. time, 2. time | Slides.pdf Merk: Video av lysark mangler, men denne benyttes kun for repetisjon i begynnelsen av første time. | ||
| 4 | 26.01 | 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. | |
| 29.01 | 3.4 | Simultanfordeling, betinget fordeling, uavhengige stokastiske variabler | 1. time, 2. time | Slides.pdf | ||
| 5 | 02.02 | 4.1-4.2 | Forventningsverdi, varians | 1. time, 2. time | Slides.pdf | |
| 05.02 | 4.2-4.3 | Kovarians, korrelasjon, regneregler for forventingsverdi og varians | 1. time, 2. time | Slides.pdf | ||
| 6 | 09.02 | 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 | Slides.pdf | |
| 12.02 | 5.4-5.5 | Negativ binomisk og geometrisk fordeling, poissonprosess og poissonfordeling | 1. time, 2. time | Merk: Videoer er hentet fra en annen forelesningsserie. 1. time av denne forelesningen starter i 2. time av den andre forelesningserien og starter er derfor litt brå, men den er en fortsettelse av introduksjonen av hypergeometriske fordelinger og viser utledning av forventningsverdien til hypergeometriske fordelinger. | ||
| 7 | 16.02 | 6.1-6.6 | Normalfordeling, normalfordeling som tilnærming til binomisk | 1. time og 2. time (se fram til 30:30) | Ved 30:30 starter neste tema om eksponentialfordelingen som vi utsetter til neste forelesning. Vi skifter her til høst 2017 som diskutert på referansegruppemøte derfor er det nå litt diskontinuitet i at disse videoene kommer fra forskjellige forelesningsdager. | |
| 19.02 | 6.6-6.7 | Eksponensialfordeling og gammafordeling | 1. time (fra 30:30) og 2. time | Slides | ||
| 8 | 23.02 | 7.1–7.3 | Transformasjon av stokastisk variabel og momentgenererende funksjoner | 1. time og 2. time | Slides | |
| 26.02 | 7.3 og Notat | Momentgenererende funksjoner og ordnings- og ekstremvariabler | 1. time og 2. time | Slides | ||
| 9 | 02.03 | 8.1-8.4, 8.8 | Introduksjon til statistisk inferens, populasjon og utvalg, observatorer, normalfordelingsplott, sentralgrenseteoremet | 1. time og 2. time | Slides, classnotes | |
| 05.03 | 9.1-9.5 | Estimator, egenskaper til en estimator | 1. time og 2. time | Repetisjon.pdf | ||
| 10 | 09.03 | 9.14 | Sannsynlighetsmaksimeringsestimator (SME) | 1. time og 2. time | Repetisjon.pdf | |
| 12.03 | 9.3-9.4 | Konfidensintervall | 1. time og 2. time | IntroduksjonOgRepetisjon.pdf | ||
| 11 | 16.03 | 6.7, 8.5, 8.6, 9.4 | Kji-kvadratfordelingen, t-fordelingen, og konfidensintervall for forventningsverdi med ukjent varians | 1. time og 2. time | Slides | |
| 19.03 | 9.5 (les selv), 9.12 | Eksempel på konfidensintervall i virkelig situasjon, og konfidensintervall for varians | 1. time og 2. time | Slides | ||
| 12 | 23.03 | 9.8, 9.9 (les selv), 9.10, 9.11 (les selv), 9.6 | Konfidensintervall for to-utvalg, konfidensintervall for proporsjon, og prediksjonsintervall. | 1. time og 2. time | Slides | VIKTIG: 1. time 28:20–31:30 har en feil. T er ca. t-fordelt med angitt antall frihetsgrader. IKKE kji-kvadrat-fordelt. |
| 26.03 | 9.6, 10.1, 10.2 | Tolkning av prediksjonsintervall, og introduksjon til hypotesetesting | 1. time og 2. time | Slides | ||
| 13 | 30.03 | Påskeferie! | ||||
| 02.04 | Påskeferie! | |||||
| 14 | 06.04 | 10.3, 10.4, 10.8 | Generell beskrivelse av hypotesetesting, hypotesetesting for ulike situasjoner, og p-verdier | 1. time og 2. time | Slides | |
| 09.04 | 10.6, 10.9 | Valg av antall observasjoner i hypotesetest, og hypotesetest for to andeler | 1. time og 2. time | Slides | ||
| 15 | 13.04 | 11.1, 11.2, 11.3 | Introduksjon til enkel lineær regresjon, SME og minste kvadraters metode | 1. time og 2. time | Slides | |
| 16.04 | 11.4, 11.5 | Egenskaper til estimatorene, | 1. time og 2. time. Hvis du opplever problemer med video fra 1. time, prøv en annen nettleser. | Slides | ||
| 16 | 20.04 | 11.6, 11.10 | Prediksjon i lineær regresjon, forskjellen mellom konfidensintervall og prediksjonsintervall, og residualplot | 1. time og 2. time | Slides | |
| 23.04 | 11.10, oppsummering | Sjekke modelantagelser og kort oppsummering av faget | 1. time og 2. time | Repetisjon.pdf, VidereStatistikkKurs.pdf, oppsummering.pdf | VIKTIG: Dere skal ha digital hjemmeeksamen. Se oppdatert informasjon om eksamen her. | |