Statistisk læring

Statistisk læring, multippel lineær regresjon, klassifikasjon, resamplingmetoder, modellseleksjon/regularisering, ikke-linearitet, trebaserte metoder, nevrale nettverk

1. Kunnskap: Studenten kjenner godt til de mest populære statistiske modeller og metoder som benyttes i prediksjon i vitenskap og teknologi, dette inkluderer spesielt regresjons- og klassifikasjonsmodeller.

2. Ferdigheter: Studenten kan, for et eksisterende datasett, velge en egnet statistisk modell og metode, og utføre statistiske analyser ved hjelp av statistisk programvare. Studenten kan presentere, interpretere og formidle resultatene fra de statistiske analysene, og vet hvilke konklusjoner som kan trekkes fra analysene, og hva er forbehold.

Forelesninger, øvinger og obligatoriske arbeider (prosjekt). Vurderingen er en avsluttende skriftlig eksamen (100%). Utfyllede informasjon om obligatorisk prosjektarbeid vil bli gitt senest ved semesterstart.