210005 Statistical Data Analysis 1

Details
Department of Basic Science and Environment
Earliest Possible YearBSc. 2 year to BSc. 3 year
DurationOne block
 
Credits7.5 (ECTS)
Course LevelBSc
 
ExaminationFinal Examination

written examination


Written Exam in Lecturehall

All aids allowed

Description of Examination: Fire timers skriftlig prøve.

Weight: 100%



7-point scale, external examiner

Dates of Exam:
29 October 2009
 
Organisation of TeachingUndervisningen i en typisk uge vil bestå af forelæsninger, øvelsesopgaver af varierende omfang, plenum-gennemgang af "case-opgaver" samt hjemmeopgaver, med brug af PC og R til mange af opgaverne.
 
Block PlacementBlok 1
Week Structure: C
 
Teaching LanguageDanish
 
Optional Prerequisites210002 Mathematics and Data Processing
 
RestrictionsIngen
 
Course Contents
Sandsynligheder, binomialfordelingen, tosidede antalstabeller, normalfordelingen, statistiske grundbegreber: variation, statistisk model, estimation, test, konfidensintervaller. Mere avancerede analyser benytter et statistisk program (R) og omfatter én- og flersidet variansanalyse, samt regressionsanalyse. Der lægges vægt på modelformulering af problemer, som ønskes belyst ved forsøg eller dataindsamling, samt på tolkning af resultaterne, herunder begrebet signifikans.
I eksamen, hvori der som led i de statistiske analyser der vil blive bedt om, indgår fortolkning af program-kode og udskrifter fra det statistiske programmeringssprog, der er anvendt ved øvelser og hjemmeopgaver. Supplerende beregninger på lommeregner kan også indgå i mindre omfang.
 
Teaching And Learning Methods
Fire typer af undervisning vil indgå: forelæsninger, eksempler/cases, "klasse"-øvelser og hjemmeopgaver. Ved forelæsningerne introduceres og gennemgås dele af den generelle teori. Der lægges vægt på forståelse af problemstillingen, på valg af statistisk metode og på tolkning af resultaterne af den statistiske analyse. Eksempler/cases studeres indledningsvist selvstændigt af de studerende (i grupper) og følges op af plenum-gennemgang og diskussion. Ved øvelserne regnes opgaver, som hovedsageligt bygger på biologisk relevante problemer og indebærer analyse af forsøgsdata. Nogle af øvelserne baseres på brug af PC og en statistisk programpakke. Hjemmeopgaverne integrerer brugen af R med den statistiske analyse og kan med fordel besvares i grupper.
 
Learning Outcome
Kurset sigter efter at give den studerende et overblik over fundamentale statistiske begreber og metoder, således at den studerende er i stand til at redegøre for og anvende basale principper, begreber og metoder indenfor statistik og sandsynlighedsregning.

Når kurset er færdigt, forventes den studerende at kunne:

Viden:

- redegøre for begreberne sandsynlighed, fordeling, population vs. stikprøve, variation

- redegøre for grundlæggende statistiske begreber (for eksempel statistisk model, parameterestimation, konfidensinterval, nulhypotese, test, p-værdi, signifikansniveau)

Færdigheder:

- anvende definitioner og regneregler for sandsynligheder

- identificere forskellige datatyper

- anvende basale statistiske principper og begreber indenfor statistik (herunder udregne middelværdier, spredninger og varianser, sandsynligheder, stikprøvestørrelser, konfidensintervaller, prædiktionsintervaller, p-værdier)

- anvende statistik-programmet R til analyserne


Kompetencer:

- formulere basale videnskabelige spørgsmål som statistiske hypoteser

- gennemføre basale statistiske analyser ved hjælp af de gennemgåede analysemetoder (for eksempel antalstabeller, én- og tosidet variansanalyse, regressionsanalyse)

- fortolke resultater af statistiske analyser og drage relevante konklusioner

- forholde sig kritisk til resultaterne af statistiske analyser, bl.a. ved at vurdere modelantagelser og begrænsninger
 
Course Litterature
C. T. Ekstrøm and H. Sørensen "Statistical Data Analysis 1" (2009)
 
Course Coordinator
Claus Thorn Ekstrøm, ekstrom@life.ku.dk, Department of Basic Sciences and Environment/Statistik, Phone: 35332341
 
Study Board
Study Committee NSN
 
Course Scope
lectures44
theoretical exercises28
practicals8
project work40
preparation82
examination4

206