Tilastollinen data-analyysiLaajuus (6 op)
Opintojakson tunnus: C-10088-3622351
Opintojakson perustiedot
- Laajuus
- 6 op
- Opetuskieli
- englanti
- suomi
- Korkeakoulu
- Itä-Suomen yliopisto
Osaamistavoitteet
Opiskelija hallitsee lineaarisen mallin ja sen tärkeimpien yleistysten perusteet sekä osaa toteuttaa ne R-ohjelmalla.
Sisältö
Yhden selittäjän lineaarinen regressio ja usean selittäjän lineaarinen regressio matriisilaskennan merkinnöin, kun jäännökset ovat riippumattomia ja niillä on vakiovarianssi. Luokitteluasteikollisten ja jatkuvien selittävien käyttö mallissa ja parametrien tulkinta. Muunnosten käyttö. Pienimmän neliösumman (PNS) estimointi ja PNS estimaattorien ominaisuudet. Hypoteesien testaus, mallin diagnostiikka ja ennustaminen. Lineaarisen mallin muotoilu, kun vakiovarianssi- ja riippumattomuusoletukset eivät toteudu (ns. yleinen lineaarinen malli). Yleistetty pienemmän neliösumman menetelmä (GLS), suurimman uskottavuuden menetelmä (ML) ja rajoitettu suurimman uskottavuuden menetelmä (REML).