Kursplan för Tillämpad statistik och försöksplanering

Kursplan fastställd 2026-02-20 av programansvarig (eller motsvarande).

Kursöversikt

  • Engelskt namnApplied statistical analysis and experimental design
  • KurskodMVE790
  • Omfattning7,5 Högskolepoäng
  • ÄgareTKTDE
  • UtbildningsnivåGrundnivå
  • HuvudområdeTeknisk design
  • InstitutionMATEMATISKA VETENSKAPER
  • BetygsskalaTH - Mycket väl godkänd (5), Väl godkänd (4), Godkänd (3), Underkänd

Kurstillfälle 1

  • Undervisningsspråk Svenska
  • Anmälningskod 70120
  • Sökbar för utbytesstudenterNej
  • Endast studenter med kurstillfället i programplan.

Poängfördelning

0126 Inlämningsuppgift 1,5 hp
Betygsskala: UG		1,5 hp
0226 Tentamen 6 hp
Betygsskala: TH		6 hp

I program

Examinator

Behörighet

Grundläggande behörighet för grundnivå
Sökande med en programregistrering på ett program där kursen ingår i programplanen undantas från kravet

Särskild behörighet

Samma behörighet som det kursägande programmet
Sökande med en programregistrering på ett program där kursen ingår i programplanen undantas från kraven

Kursspecifika förkunskaper

Grundläggande kunskaper i matematisk analys och linjär algebra.

Syfte

I denna kurs behandlas grunder i sannolikhetslära och statistik med speciellt fokus på moment som är av betydelse för studier i teknisk design, i synnerhet grundläggande statistisk analys av data och försöksplanering. 

Lärandemål (efter fullgjord kurs ska studenten kunna)

  • Redogöra för grundläggande koncept inom sannolikhetsteorin samt hur dessa används inom statistisk teori och modellering.
  • Tolka grundläggande deskriptiva statistiska framställningar.
  • Förklara principer för punkt- och intervallskattning samt hypotesprövning, inklusive tolkning av p‑värden och konfidensintervall under antaganden.
  • Redogöra för grunderna i linjär regression och försöksplanering, inklusive antaganden och begränsningar.
  • Utföra grundläggande sannolikhetsteoretiska beräkningar.
  • Genomföra deskriptiv analys och visualisering av data med hjälp av statistisk mjukvara.
  • Beskriva olika typer av parameterskattare samt tillhörande statistiska egenskaper, samt tillämpa dem på datamängder m.h.a. statistisk mjukvara.
  • Testa hypoteser för populationer.
  • Modellera och analysera data m.h.a. regressionsanalys.
  • Utföra grundläggande försöksplanering.
  • Kritiskt granska antaganden, modellval och slutsatser.

Innehåll

Sannolikhetslära:
  • Grundläggande sannolikhetsbegrepp, såsom utfall, händelse, sannolikhet, (o)beroende händelser, betingade sannolikheter, grundläggande kombinatorik, lagen om total sannolikhet och Bayes sats.
  • Diskret och kontinuerligt fördelade en- och fler-dimensionella stokastiska variabler, med tonvikt på vanligt förekommande fördelningar i statistisk metodik, t.ex. normal- och binomialfördelningar.
  • Deskriptiva fördelningsstatistikor såsom (betingat) väntevärde, varians och kvantiler.
  • Gränsvärdessatser och deras tillämpningar inom approximation av fördelningsegenskaper.
Statistik:
  • Datainsamling och datatyper.
  • Grafisk representation av data.
  • Empirisk deskriptiv statistik.
  • Punktskattningar av fördelningsparametrar samt deras egenskaper - teori och tillämpningar.
  • Konfidensintervall för skattning av populationsparametrar för en och två populationer - teori och tillämpningar.
  • Hypotestest för populationsparametrar för en och två populationer, inklusive p-värden - teori och tillämpningar
  • Linjär regression - teori och tillämpningar.
  • Försöksplanering - teori och tillämpningar.

Organisation

Föreläsningar, räkneövningar/datorlaborationer och projekt.

Litteratur

"Probability & Statistics with R for Engineers and Scientists" (2016) av M. Akritas

Examination inklusive obligatoriska moment

Skriftlig tentamen och projekt

Kursens examinator får examinera enstaka studenter på annat sätt än vad som anges ovan om särskilda skäl föreligger, till exempel om en student har ett beslut från Chalmers om riktat pedagogiskt stöd på grund av funktionsnedsättning.

Tillämpad statistik och försöksplanering | Chalmers