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-| 2     | 08.01  |  Organisation of the course. Intro to R. Simulation from discrete RV   |  [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture1/Lecture1.pdf| Slides]]  | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture1/Lecture1_Queue.R| R code for Simulation of Queue]], [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture1/Lecture1_PseudoRandomNumber.R| R code for simulation of pseudo random numbers]], [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture1/Lecture1_Intro_to_R.R| Intro to R ]], [[[[https://medium.freecodecamp.org/a-brief-history-of-random-numbers-9498737f5b6c|Some history about random number generators]]]]  |  GL: 1.1-1.2-1.3.1, GH: 1 (repetition)  +| 2     | 08.01  |  Organisation of the course. Intro to R. Simulation from discrete RV                                  |  [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture1/Lecture1.pdf| Slides]]   | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture1/Lecture1_Queue.R| R code for Simulation of Queue]], [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture1/Lecture1_PseudoRandomNumber.R| R code for simulation of pseudo random numbers]], [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture1/Lecture1_Intro_to_R.R| Intro to R ]], [[[[https://medium.freecodecamp.org/a-brief-history-of-random-numbers-9498737f5b6c|Some history about random number generators]]]  |  GL: 1.1-1.2-1.3.1, GH: 1 (repetition)            
-| 2     | 10.01  | Bivariate techniques (Box-Muller algorithm), ratio-of-uniforms method  | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture2/Lecture2.pdf| Slides]]   | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture3/inversion.R|R code to illustrate inversion sampling]]                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        | GL: 1.3.2, GH: 6-6.2.2                  +| 2     | 10.01  | Bivariate techniques (Box-Muller algorithm), ratio-of-uniforms method                                 | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture2/Lecture2.pdf| Slides]]    | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture3/inversion.R|R code to illustrate inversion sampling]]                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       | GL: 1.3.2, GH: 6-6.2.2                            
-| 2     | 11.01  | Methods based on mixtures, multivariate Normal, Rejection sampling     | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture3/Lecture3.pdf| Slides]]   | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture3/ratio_of_unif.R|R code to illustrate ratio of uniforms method and mixtures method]],[[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture3/rejection_sampling|R code to illustrate rejection sampling]]                                                                                                                                                                                                                      | GL: 1. 4, 1.5.1, GH:6.2.2, 6.2.3        +| 2     | 11.01  | Methods based on mixtures, multivariate Normal, Rejection sampling                                    | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture3/Lecture3.pdf| Slides]]    | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture3/ratio_of_unif.R|R code to illustrate ratio of uniforms method and mixtures method]],[[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture3/rejection_sampling.R|R code to illustrate rejection sampling]]                                                                                                                                                                                                                   | GL: 1. 4, 1.5.1, GH:6.2.2, 6.2.3                  
-| 3     | 15.01  |                                                                        | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture4/Lecture4.pdf| Slides]]                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               |+| 3     | 15.01  | Finish rejection sampling, adaptive rejection sampling, Monte Carlo integration, importance sampling  | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture4/Lecture4.pdf| Slides]]                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       GL: 1.5 (all), GH: 6.2.3 (all), 6.3.1, 6.4.1      | 
 +| 3     | 17.01  | Finished inportance sampling, Intro to bayesian statistics                                            | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture5/Lecture5.pdf| Slides]]    |  [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture5/Importance_sampling.R|R code to illustrate importance sampling]]                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           | GL: 2.1, 2.2,                                     | 
 +| 6     | 05.02  | More on Bayesian statistics, MCMC intro                                                               | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture6/Lecture6.pdf| Slides]]    | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture6/demo_toyMC2.R| R code to implement toy MCMC example]]                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       | GL: 2.3-2.4, 6.1-6.2, GH:7.1                      | 
 +| 7     | 12.02  | Metropolis-Hasting algorithm and Gibbs sampling                                                       | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture7/Lecture7.pdf| Slides]]    |  [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture7/demo_MCMC_RW.R| R code to illustrate RW proposal]],     [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture7/demo_mcmcRao.R| R code for the Rao example]]                                                                                                                                                                                                                                                                | GL: 6.4, 5.1, 5.2, GH: 7.1-7.2                    | 
 +| 7     | 14.02  | Gibbs sampling, Convergence diagnostic                                                                | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture8/Lecture8.pdf| Slides]]    |  [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture8/demo_linear_reg_Gibbs.R| R code to implement Gibbs sampling for linear regression]],     [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture8/Vikings.R| R code to implement Gibbs sampling for the vikings example]]                                                                                                                                                                                                    | GL: 6.4, 5.3, 5.4, GH: 7.2-7.3                    | 
 +| 7     | 15.02  | Convergence diagnostic, Intro to INLA                                                                 | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture9/Lecture9.pdf| Slides]]    |                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    | GL:5.3,5.3, GH:7.2,7.3                            | 
 +| 8     | 19.02  | Integrated nested Laplace approximation (INLA)                                                        | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture10/Lecture10.pdf| Slides]]  | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture10/Taylor_expansion.R| R code to illustrate the GMRF approximation]]  , [[https://www.precision-analytics.ca/blog-1/inla| A gentle introduction to INLA]]                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       | 
 +| 8     | 21.02  | Integrated nested Laplace approximation (INLA)                                                        | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture11/R_INLA.pdf| Slides]]     | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture11/inla_simple.R|Simple example of R-INLA]]  , [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture11/Scotland.R|Besag model with INLA]]  ,    [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture11/R_INLA|R code from the slides]]                                                                                                                                                                                                                                         | 
 +| 11    | 12.03  | Bootstrap                                                                                             | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture12/Lecture12.pdf| Slides]]  |                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    | GH: 9.1, 9.2                                      | 
 +| 11    | 15.03  | Bootstrap                                                                                             | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture13/Lecture13.pdf| Slides]]  |                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    | GH: 9.3.1, 9.5.1, 9.5.2 (until 9.5.2.3 included) 
 +| 12    | 19.03  | Bootstrap and permutation test                                                                        | same slide as last time                                                          |                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    |                                                   | 
 +| 12    | 22.03  | EM algorithm                                                                                          | [[http://www.math.ntnu.no/emner/TMA4300/2019v/Lecture15/Lecture15.pdf| Slides]]  |                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    | GH: 4.1, 4.2                                      |
2019-04-11, Sara Martino