732G08 Multivariate Methods

Kursinformation

1 Kursinformation

Syftet med denna kurs är att den studerande ska inhämta kunskaper i så kallade multivariata statistiska metoder som är ett samlingsnamn på statistiska metoder där flera slumpvariabler studeras samtidigt.

Detta område inkluderar generaliseringar av den ’vanliga’ inferensen såsom inferens av flerdimensionella väntevärden. Ett nytt problem är hur avstånd mellan variabler ska mätas vilket beror på syftet. Fler frågeställningar som dyker upp är: hur kan variabler/observationer grupperas, korrelerar grupper av slumpvariabler med varandra?, kan antalet variabler reduceras?, kan observationer allokeras till en viss grupp med hjälp av de givna variablerna?, kan en bild/karta ritas med hjälp av avstånd mellan data?

Detta är en del av de frågeställningar som kommer att diskuteras/analyseras.

Undervisningen bedrivs i form av en hybrid mellan distansundervisning och ordinarie kurs. Detta innebär att vi endast träffas en gång i veckan och en gång vid kursslut för muntlig tentamen. För övrig personlig kontakt med läraren finns möjlighet till tidsbokning. All nödvändig information under kursens gång ges via Internet. Studenten inhämtar själv kunskaper via böcker, anteckningar via kursplattformen som används (se info nedan). Studenten löser även övningar för hand och på dator som läraren föreslår.

Litteratur: Huvudlitteratur är Manly B, Multivariate Methods,  3:e upplagan samt ett kompendium skrivet av Danielsson S, Grundläggande inferens vid multivariat normalfördelning. 

Boken skriven av Manly är beställd till bokhandeln i Kårallen på universitetsområdet. Det är dock inte sällsynt att den blir försenad. Gå gärna in på internetsidan pricerunner.com och sök boken där.

ISBN: 1-58488-414-2

Kompendiet skrivet av Danielsson kan endast köpas i Kårallen.

Tentamen sker med inlämningsuppgifter i form av rapporter och en kompletterande muntlig tentamen.

2 Undervisningsplan

Kursen sträcker sig över veckorna 34-42 ht 2011. Planen nedan visar i korthet vilka moment som ska genomgås under de olika veckorna.

V34:          Första träff, bekanta dig med It's Learning

V35:           Matrisalgebra, Multivariat normalfördelning

V36:          Hotellings T²,  Bonferroni,  multivariata avstånd, test av variation

V37:          Principalkomponentanalys,  faktoranalys

V38:          Diskriminantanalys

V39:          Kanonisk korrelation

V40:          Klusteranalys, Flerdimensionell skalning

V41-42:          Summering av kursen, tentamen

3 Veckoplaner

Varje vecka ska kunskaper i vissa områden inhämtas. Utförlig plan ges varje vecka. Varje onsdag  (gäller v37-42) ska en kortfattad rapport lämnas in. Denna rapport är en del av tentamen. Skriv rapporten i en ordbehandlare och skicka den via It's Learning.

3.1 Utformning av rapport

Punkterna nedan är en vägledning för hur rapporten bör skrivas och vad som ska vara med. Ca 20 sidor. Ta endast med väl utvalda utskrifter

·        Formulera problemet.

·        Beskriv data.

·        Redogör för vilken metod som bör användas och varför.

·        Redogör för vilka antaganden som måste göras för denna metod.

Ex på lämpliga moment

·        Studera data grafiskt

·        Korrelation mellan variabler

·        Är Normalfördelning ett nödvändigt antagande

·        Är antagandena uppfyllda? Om inte hur löses problemet på bästa sett och varför. Rimliga approximationer

·        Tillämpa metoden efter eventuella justeringar.

·        Tolka och dra slutsatser

4 Laborationer och övningar

Till nästan varje moment finns en kort laboration eller övning som i vissa fall ska lämnas in för översyn. Dessa betygsätts ej.

5 Undervisningsplattform

Det verktyg som används på nätet är It's Learning. All kommunikation mellan lärare och student sker på nätet via It's Learning det vill säga, inte via vanliga mejl. Skicka alla mejl via denna plattform så garanteras svar inom ett dygn. Mer information finns när du loggat in och adressen är https://www.itslearning.com

6 Betyg

På kursen kan betygen Underkänd, Godkänd samt Väl Godkänd ges.

För Godkänd krävs godkända rapporter samt en kompletterande muntlig tentamen. Dess omfattning beror på rapporternas kvalitet.

För Väl Godkänd krävs rapporter av god kvalitet inlämnade i tid samt en djupare muntlig tentamen.

7 Datorprogram

Alla studenter ska använda minst två olika statistiska beräkningsprogram. För de som går statistik och dataanalysprogrammet är det naturligast att använda SAS och MINITAB