Gäller för: Läsåret 2019/20
Beslutad av: Programledning I
Beslutsdatum: 2019-04-01
Valfri för: V2
Undervisningsspråk: Kursen ges på svenska
Kursen ska ge studenten de delar som saknas i högskoleingenjörsutbildningen när det gäller grunderna i matematisk modellering av slumpmässig variation och förståelse för principerna bakom statistiska analyser. Framför allt datoranalys av observerade data, hypotesprövning och regressionanalys.
Kunskap och förståelse
För godkänd kurs skall studenten
Färdighet och förmåga
För godkänd kurs skall studenten
Kursen innehåller grundläggande begrepp inom sannolikhetsteori, statistikteori och sambandsanalys.
I momentet sannolikhetsteori utnyttjas begreppen slumpvariabler och fördelningar för att beskriva variation och slumpmässiga fenomen. Olika fördelningar, såsom binomial-, poisson-, normal-, exponential- och lognormalfördelningen. Simuleringar från fördelningarna och studier av modellerna görs med hjälp av Matlab.
I statistikteorin utgår vi från observerade data och skattar parametrar i enkla sannolikhetsmodeller samt beskriver skattningarnas osäkerhet. Stor vikt läggs vid kopplingen mellan modell och verklighetsrelaterad frågeställning samt vilka slutsatser som kan dras från observerade data. I denna analys används grundläggande tekniker som konfidensintervall och hypotesprövning.
I sambandsanalys (regression) studerar vi hur samband mellan två eller flera variabler kan beskrivas, oftast är sambandet linjärt. Modeller med indikatorvariabler kan förekomma. Vi studerar olika tekniker för att kunna jämföra och välja bland olika modeller för samband. Detta moment vilar tungt på användningen av Matlab.
Betygsskala: UG - (U,G) - (Underkänd, Godkänd)
Prestationsbedömning: Obligatorisk närvaro på laborationerna, godkänd projektrapport och godkänt färdighetsprov.
Om så krävs för att en student med varaktig funktionsnedsättning ska ges ett likvärdigt examinationsalternativ jämfört med en student utan funktionsnedsättning, så kan examinator efter samråd med universitetets avdelning för pedagogiskt stöd fatta beslut om alternativ examinationsform för berörd student.
Delmoment
Kod: 0117. Benämning: Laborationer.
Antal högskolepoäng: 2. Betygsskala: UG. Prestationsbedömning: Datorlaborationer och skriftlig projektrapport.
Kod: 0217. Benämning: Färdighetsprov.
Antal högskolepoäng: 0,5. Betygsskala: UG. Prestationsbedömning: Datorbaserat test
Förutsatta förkunskaper: Högskoleingenjörsexamen i Byggteknik (Helsingborg)
Begränsat antal platser: Nej
Kursen överlappar följande kurser: FMS032, FMS035, FMSF01, FMSF50, FMSF55
Studierektor: Johan Lindström, studierektor@matstat.lu.se
Hemsida: http://www.maths.lth.se/matstat/kurser/fmsf01/
Övrig information: Ges endast för den som läst Byggingenjör i Helsingborg och behöver komplettera FMAF30 5hp med 2.5hp Matematisk statistik för att få motsvarande FMA032 eller FMS035 7.5hp. Kursen ges två gånger per år och samläses med laborationerna på FMS032 i lp2 respektive FMS035 i lp4. Kursanmälan görs av utbildningsprogrammet.