Kursplan för Linjära statistiska modeller

MVE155 Statistical Inference or a similar course

The course covers the following topics: - multidimensional normal distributions - general linear models in linear algebra terms - statistical analysis of general linear models using algebraic tools like projections, generalized matrix inverses and quadratic forms - the duality of hypothesis tests and confidence sets - Sheffe's and Tukey's methods for multiple tests and confidence intervals - noncentral t- and F-distributions and their use for test power computations - tolerance and prediction intervals - graphical methods for model validation - introduction to generalizations towards general heteroscedastic and covariance structures - generalized linear models with link function for some exponential families - estimation algorithms for various link functions. - hypothesis testing and confidence intervals for linear combinations of parameters in the generalized linear models: the binomial, Poisson and multinomial distribution cases - generalized residuals and their use.

Sätta upp en allmän linjär modell för praktiska tillämpningar och utföra den statistiska analysen, företrädesvis multipel linjär regression mha av någon statistisk programvara. Beskriva och analysera linjära modeller med hjälp av matrisalgebra.

Enkel och multipel linjär regression. Modellvalidering, modellval. Regressionsträd. Regression med binär responsvariabel. 

Föreläsningar, räkneövningar, datorövningar, praktiskt arbete i grupp med verkliga data

Skriftlig tentamen, inlämningsuppgifter