Statistikk og simulering

Kurset vil ta for seg et antall ulike simuleringsproblemer og diskutere for hvert problem:

• modellering av problemet, ofte ulike modeller av problemet.

• implementasjon av en simulator over modellen.

• simulering og innhenting av data.

• statistisk analyse av resultatene fra simuleringen.

• relevans og gyldighetsområde av resultatene.

De fleste teoretiske tema vil bli dekket gjennom ovenstående praktiske tilnærming. Nedenstående tema vil bli dekket.

Statistikk:

• Grunnleggende sannsynlighetsregning: addisjonsregler, produktregler, subtraksjonsregel, Bayes' setning. Uavhengige og disjunkte hendelser.

• Beskrivende statistikk: beliggenhetsmål og spredningsmål.

• Diskrete sannsynlighetsfordelinger: binomisk og poissonfordeling.

• Kontinuerlige sannsynlighetsfordelinger: normalfordeling og t-fordeling. Sentralgrensesetningen.

• Intervallestimering.

• Hypotesetesting.

• Korrelasjon.

Simulering:

• Anvendelse av simulering.

• Modellering av praktiske problemställningar.

• Relevans og gyldighetsområde av modell og simuleringsresultater.

• Oversikt over ulike typer simuleringsmetoder.

Rationale: Simulering er en viktig del av utviklingsarbeid innenfor alle ingeniørdisipliner, og det er en metode som krever medvirkning fra programvareutviklere. Denne modulen vil gi dataingeniøren innsikt i et par vanlige problemstillinger fra andre ingeniørfag, og hvordan dataingeniører kan bidra til å løse dem. Samtidig lærer studentene grunnleggende og allmenndannende statistikk, bl.a. gjennom et konkret behov i praktisk anvendelse.

Modulen:

• dekker rammeplanens krav om 5 sp statistikk.

• styrker programmeringskompetansen gjennom konkret anvendelse på praktiske problemer.

• gir en viss spesialistkompetanse innenfor modellering og simulering.

Læringsutbytte - Kunnskap:

• kjenner til hvordan statistikk kan anvendes på en helhetlig måte, dvs. hvordan statistikk er et nødvendig verktøy for å kunne måle, beskrive og evaluere data.

• kjenner til grunnleggende sannsynlighetsteori og sentrale sannsynlighetsfordelinger.

• kjenner teorigrunnlaget for estimering, konfidensintervall og hypotesetesting.

• kjenner til ulike former for simulering og hvordan simulering blir brukt i ingeniørfaglig analyse.


Læringsutbytte - Ferdigheter:

• kan modellere og simulere enkle ingeniørfaglige problemstillinger, herunder simulatorprogrammering.

• kan innhente, analysere og presentere numeriske data generelt og simuleringsresultater spesielt.

• kan tolke beskrivende statistikk.

• kan tolke simuleringsresultater kritisk v.h.a. statistiske metoder.

• kan anvende statistiske prinsipper og begreper.

• behersker grunnleggende sannsynlighetsregning og kan gjøre estimering, hypotesetesting og enkle korrelasjons-/ regresjonsanalyser.


Læringsutbytte - Kompetanse:

• kan oppnå relevante svar på faglige problemstillinger, gjennom anvendelse av statistikk og simulering.

• forstår statistiske tenkemåter og metoder, og kan formidle disse skriftlig og muntlig.

• kan kommunisere både med eksperter på statistikk og brukere av statistisk informasjon om problemstillinger innenfor området.

• forstår potentiale og begrensninger ved modellering og simulering.

Pedagogiske metoder:

Førelesinger, regneøvinger og praktiske oppgaver. Videoforelesing for selvstudium. 

Obligatoriske arbeidskrav:

3 til 6 praktiske og teoretiske oppgaver/prosjekter som må være innleverte og godkjente. Innlevering kan i noen tilfeller være i form av presentasjon i klassen, og når det er tilfelle er det obligatorisk fremmøte for hele klassen.

Detaljene om arbeidskravene blir kunngjort i starten av kurset.